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Ejercicios Propuestos

1. Queremos una BC sobre las personas de tu familia.

Definimos las personas (hombres y mujeres) que lo componen.

Definimos las relaciones de parentesco más sencillas: es_hijo_de(X,Y).

Define reglas que permitan saber:

-Quién es abuelo/a de quién,

-Quién es padre/madre,

-Quién es hermana/hermano.

Reglas

Una regla consta de dos partes, una cabeza y un cuerpo. La cabeza y el cuerpo están unidos mediante el símbolo :- cabeza :- cuerpo.

El cuerpo puede estar formado por varios hechos.

cabeza :- hecho1, hecho2, ..., hechoN.

La separación :- se lee "si".( la cabeza es verdad si el cuerpo es verdad.)

Hechos

 Un hecho, en PROLOG, es una relación entre objetos.

Ejemplo: La capital de Francia es Paris.

En Prolog se escribe capital (Francia, París).

En general, la sintaxis es relación (objeto, objeto,...).

La relación se conoce como el predicado y los objetos como los argumentos.

Los nombres de todos los predicados y argumentos deben de comenzar con una letra minúscula.

Primero, se escribe el predicado. Los argumentos se escriben separándolos mediante comas y encerrados entre paréntesis.

Al final del hecho debe ir un punto.

Prolog_concepto

CONCEPTO
Proviene del francés Programation et Logique. Lenguaje de programación de tipo lógico e interpretado. Utilizado especialmente en investigaciones sobre Inteligencia Artificial.
Fue ideado a principios del 70 en la universidad de Aix-Marseille por los profesores Alain Colmerauer y Phillipe Roussel.
Al principio era sólo un lenguaje interpretado; luego, a mediados de los 70, David Warren desarrolló un compilador que traducía Prolog a un conjunto de instrucciones de una máquina abstracta denominada Warren Abstract Machine (WAM). Desde ese momento Prolog es un lenguaje semi-interpretado.
En clasificación por paradigmas, el lenguaje de programación Prolog pertenece al paradigma lógico.

Prolog

 

HISTORIA

Se trata de un lenguaje de programación ideado a principios de los años 70 en la Universidad de Aix-Marseille I (Marsella, Francia) por los profesores Alain Colmerauer y Philippe Roussel. Nació de un proyecto que no tenía como objetivo la implementación de un lenguaje de programación, sino el procesamiento de lenguajes naturales. Alain Colmerauer y Robert Pasero trabajaban en la parte del procesado del lenguaje natural y Jean Trudel y Philippe Roussel en la parte de deducción e inferencia del sistema. Interesado por el método de resolución SL, Trudel persuadió a Robert Kowalski para que se uniera al proyecto, dando lugar a una versión preliminar del lenguaje Prolog a finales de 19712 y apareciendo la versión definitiva en 1972.3 Esta primera versión de Prolog fue programada en ALGOL W.

Inicialmente se trataba de un lenguaje totalmente interpretado hasta que, en 1983, David H.D. Warren desarrolló un compilador capaz de traducir Prolog en un conjunto de instrucciones de una máquina abstracta denominada Warren Abstract Machine, o abreviadamente, WAM. Desde entonces Prolog es un lenguaje semi-interpretado.

Conferencia de Darmouth

CONFERENCIA DE DARTMOUTH se denomina a la conferencia que se considera germen de la Inteligencia Artificial como campo, llevada a cabo en la universidad Dartmouth College, ubicada en Hanover, Nuevo Hampshire (Estados Unidos), y lanzada como propuesta el 31 de agosto de 1955, en inglés denominada "Dartmouth Summer Research Conference on Artificial Intelligence".

Fue organizada por John McCarthy (Dartmouth College, New Hampshire) y propuesta por McCarthy, Mavrin L. Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (I.B.M. Corporation) y Claude E. Shannon (Bell Telephone Laboratories). Propusieron reunirse ese verano a un grupo de investigadores que quisieran trabajar sobre la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje y cada característica de la inteligencia podían ser tan precisamente descritos que se podían crear máquinas que las simularan.

Al encuentro asistieron también hasta completar los 10 participantes: Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Herbert Simon y Allen Newell.

El encuentro, ahora conocido como la conferencia de Dartmouth, duró dos meses y se llevó a cabo con tal éxito que se considera esta conferencia como la introductora del término Inteligencia Artificial y con él una nueva área científica de conocimiento.

En Dartmouth, una nueva generación de investigadores definieron las directrices y líneas de actuación futuras en el ámbito de la IA, tomando como hipótesis de trabajo la proposición: "Todo aspecto de aprendizaje o cualquier otra característica de inteligencia puede ser definido de forma tan precisa que puede construirse una máquina para simularlo" Esta hipótesis sería posteriormente conocida como Hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos.

50 Aniversario

En 2005 se celebró el 50 aniversario en varias ciudades y universidades del mundo:

•          Entre el 13-15 de julio de 2005 se celebró en Dartmouth: AI@50 the Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years.

•          En Albacete, (España) se celebró el Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia de Albacete 2006 del 10 al 14 de julio de 2006, el evento internacional más importante en lengua castellana que conmemoró los 50 años del nacimiento de la investigación sobre inteligencia artificial, los 50 años de las Conferencias de Dartmouth. Reuniendo a cientos de expertos de España, EE. UU. e hispanoamérica.

Concepto

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reune varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.

La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.

Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático,conocimiento o características propias del ser humano.

Podemos interrogar a algunas bases de datos de Internet en lenguaje natural, o incluso charlar con ellas nuestro idioma, porque por detrás se está ejecutando un programa de Inteligencia Artificial.

Otras herramientas inteligentes pueden utilizarse para escrutar entre los millones de datos que se generan en un banco en busca de patrones de comportamiento de sus clientes o para detectar tendencias en los mercados de valores.

Historia

En ciencias de la computación se denomina INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) a las inteligencias no naturales en agentes racionales no vivos.  John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes.".

 Para explicar la definición anterior, entiéndase a un Agente inteligente que permite pensar, evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimización y consistencia, para satisfacer algún objetivo o finalidad. De acuerdo al concepto previo, racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina.

Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:

• Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
• Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
• Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.