Artificial Intelligence (AI) and Artificial
Life
Inteligencia Artificial y Vida Artificial
http://www.fgalindosoria.com/informatica/areas/ai/
Fernando Galindo Soria
English (www.fgalindosoria.com/en/ ) Español
(www.fgalindosoria.com )
Creación de la página www Cd. De México a 26 de Julio del 2011
últimas actualizaciones
22 de Septiembre del 2011
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“El curso del
conocimiento se enfrenta a una realidad no mecánica: el universo empieza a
parecerse más a un gran pensamiento que a una máquina. La mente deja de
parecer un intruso accidental en el reino de la materia... deberíamos, en
cambio, honrarla como a creadora y gobernadora del reino de la materia.” The Mysterious Universe James Hopwood Jeans |
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Acerca de la Inteligencia Artificial Resumen de algunas conclusiones obtenidas durante el desarrollo del Seminario sobre Inteligencia Artificial realizado en el CENAC
(actualmente CIC) del IPN Durante Febrero - Noviembre de 1976 Organizado por Fernando Galindo Soria Revisado y publicado Ciudad. de México, 28 de Agosto del 2011, 22 de Septiembre del 2011 En principio no nos preocupamos mucho de definir lo que es la inteligencia, sino que se acepta lo que la gente o en particular el investigador entiende por inteligencia y a partir de ahí se desarrolla la investigación. La IA no busca necesariamente emular la Inteligencia humana o solo desarrollar sistemas con un comportamiento humano. Para un desarrollo pleno de la IA se requiere que los sistemas perciban y manipulen su entorno, por lo que la IA es interactiva y tiene fuertes relaciones con la Robótica, llegándose a plantear que la integración de la IA, la Robótica y la Interactividad están conformando una nueva área de conocimiento. *************************************** Desde el principio la IA tenia la característica de no buscar resultados exactos. Dado que muchos de los problemas que se atacan en IA no tiene solución o encontrar su solución es muy complicada, desde el principio se acepto que la IA busca solo una solución adecuada, con lo cual se rompió con el paradigma básico de la computación que siempre buscaba la solución exacta y se acepto que un sistema informático puede funcionar aunque no de siempre la mejor solución. *************************************** La IA lleva al mismo tiempo su Génesis y su Némesis. Mientras se investiga un problema que la gente considera del área se le ve como un problema de IA, pero cuando se empiezan a encontrar soluciones es común que se deje de ver como IA, dándose la situación de que mucha gente cree que la IA es muy complicada y que no tiene soluciones reales, siendo que muchas de las aplicaciones actuales de la Informática, son aplicaciones de la IA y son cotidianas y transparentes a los usuarios. Por ejemplo uno de los primeros problemas a los que se enfrento la IA actual fue a la traducción entre idiomas y a dado origen a múltiples grupos de investigación y tesis doctórales en todo el mundo y actualmente se cuenta con sistemas traductores (por ejemplo los de Google) que se usan cotidianamente y que pasan transparentes, dándose el caso de que la gente ni siquiera es conciente de que están usando sistemas de IA. Existen muchas herramientas que originalmente se desarrollaron dentro de la IA y que actualmente se usan en forma cotidiana y sin que la gente las vea como IA, por ejemplo en el área de los juegos, el área del reconocimiento de imágenes (como por ejemplo la búsqueda de huella digitales, rostros y letras), los correctores de ortografía, los buscadores, etc. *************************************** La IA está completamente integrada a nuestra realidad cotidiana, y la cantidad de áreas de investigación y aplicaciones que la conforman es enorme, incluyendo: Redes Neuronales, Juegos, Traducción de Lenguaje Natural, Aprendizaje de Máquina, Resolvedores Generales de Problemas, Reconocimiento de Formas o Patrones, Representación del Conocimiento, Visión, Lógica Informática, Heurística, Sistemas Expertos, Algoritmos Genéticos, Autómatas Celulares, Percepción, Movimiento, búsqueda, Agentes, Inteligencia Distribuida, Afectividad, Conciencia, etc. Y algunas de estas han conformado áreas independientes. *************************************** Muchos de los problemas de la Informática y en particular de la IA se resuelven actualmente en forma cotidiana como sistemas evolutivos, o sea sistemas que permanentemente están aprendiendo y transformando la imagen que tienen de la realidad. Nuevamente, existe una gran cantidad de sistemas evolutivos que se usan cotidianamente y sin embargo pasan transparentes a los usuarios, por ejemplo Internet es un sistema que esta evolucionando y transformándose permanentemente, los traductores van mejorando sus traducciones a partir de la interacción con los usuarios que le envían correcciones, etc. http://www.fgalindosoria.com/eac/evolucion/ *************************************** Algunas de las áreas que es fundamental dominar dentro de la IA independientemente del campo de aplicación particular sobre el que se desarrolle son: Reconocimiento de Patrones, Representación de la Realidad y Representación del Conocimiento, Percepción, Interactividad, Lingüística Matemática ************** Algunas áreas donde se está desarrollando actualmente son: Evolución-Afectividad-Conciencia
EAC Sistemas Evolutivos, Afectivos y Conscientes http://www.fgalindosoria.com/eac/ Control de computadoras y dispositivos con el cerebro, envió de información de la computadora al cerebro, al combinarlas se tiene envío de señales de cerebro a cerebro, Creación de comunidades mentales, múltiples personas comunicándose mediante el cerebro Sistemas que generaliza buscadores y buscadores semánticos, *************************************** La IA es multidisciplinaria, interdisciplinaria y transdisciplinaria o sea que en su desarrollo participan múltiples áreas de investigación, estas áreas se integrar para conformar la IA, y su impacto es múltiple. Por ejemplo la IA es investigada por expertos en computación, robótica, filósofos, educadores, músicos, teólogos, matemáticos, etc., y se aplica a resolver problemas de computo, robótica, a aclarar problemas filosóficos, a investigar lo que es el aprendizaje, etc. O sea que si alguien quiere investigar en IA mas le vale tener una cultura amplia y tratar de observar y resolver los problemas desde diferentes enfoques. El desarrollo de la IA no consiste solo en la construcción de software, aun mas existen productos de IA creados únicamente con hardware, como por ejemplo la tortuga de Grey Walter, o también se tienen construcciones netamente matemática, aun mas, muchos de los resultados actuales se obtiene combinando software, hardware y matemáticas. ************************************************************************************************************************************* ************************************************************************************************************************************* Actualmente en Agosto del2011 existe una comunidad enorme de personas y organizaciones involucradas en el estudio de la IA, incluyendo: El Dr. José Negrete http://www.uv.mx/jnegrete/, que es el decano de la IA en México, Presidente Fundador de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) y creador del Postgrado en IA de la Universidad Veracruzana http://www.uv.mx/mia/. El Dr. Negrete esta realizando investigaciones impresionantes en las cuales involucra hardware y software. La Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial SMIA http://www.smia.org.mx/, la SMIA aglutina a muchas de las personas que están involucradas en IA en México y organiza el Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI) http://www.micai.org/2011/, que es un evento internacional sobre IA muy importante, al cual recomiendo que si pueden asistan y envíen trabajos. El Centro de Investigación en Computación (CIC) http://www.cic.ipn.mx/ del IPN, el CIC es uno de los centros de investigación mas importantes del mundo y tiene una comunidad de investigadores impresionantes, en particular recomiendo que si puedes veas los trabajos de los doctores Adolfo Guzmán Arenas, http://www.cic.ipn.mx/aguzman/spanish.html, Premio Nacional de Informática y Premio Nacional de Ciencias y Artes y una de las personas que mas ha trabajado en el desarrollo del área, Alexander Gelbukh http://www.gelbukh.com/ que es Vicepresidente de la SMIA y tiene reconocimiento mundial en el tratamiento del Lenguaje Natural, Jesús Olivares Ceja http://jesusolivares.com/jesus/ uno de los investigadores que mas tiempo tiene trabajando sobre el Área de los Sistemas Evolutivos en el mundo, Juan Humberto Sossa Azuela http://www.cic.ipn.mx/sitioCIC/cvs/CV_Humberto_Sossa_Azuela.pdf líder en Tratamiento de Imágenes, Itztli (Horacio Alberto García Salas) http://www.olincuicatl.com/ que esta terminando su doctorado en el CIC y que participa cotidianamente en las actividades de IA, y muchos otros investigadores Otros investigadores son: la Dra. Marina Vicario http://academiadeingenieriademexico.mx/index.php?option=com_content&view=article&id=196&Itemid=40&lang=es, es investigadora de la UPIICSA ha formado grupos de investigación sobre IA e Informática Educativa, la Mtra. Paola Neri que se encuentra en el TESE en Ecatepec y que estudio la Maestría en IA en la Universidad Veracruzana, Cuitlahuac Cantu que es uno de los genios del mundo en el Tratamiento de Imágenes y en Sistemas Evolutivos. Se tienes también el Dpto. de Computación del CINVESTAV del IPN y el IIMAS de la UNAM, donde también se cuenta con comunidades importantes sobre el tema, en particular en el CINVESTAV se tiene el grupo de investigación dirigido por el Dr. Carlos Coello Coello http://delta.cs.cinvestav.mx/~ccoello/ que tiene reconocimiento mundial y en la UNAM entre muchos se encuentra el Dr. Francisco Cervantes Pérez http://www.cuaed.unam.mx/consejo/interiores/cv_dr_cervantes.php, líder en Redes Neuronales y que actualmente es el Coordinador de Universidad Abierta y Educación a Distancia de la UNAM y Presidente de la Academia Mexicana de Informática (AMIAC) http://www.amiac.com.mx/. A nivel internacional existe también una gran comunidad, prácticamente cualquier universidad y todas las grandes empresas tiene grupos de investigación sobre el área, recomiendo como ejemplo y para empezar la Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) y los trabajos del Santa Fe Institute. Como se puede ver es una comunidad enorme e impresionante, por la que recomiendo que si realmente les interesa el área, empiecen ya a investigar y a involucrarse. |
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www.utm.mx/nuestrauniversidad_eng.html |
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Artificial Intelligence in Mexico Written by Galindo Soria, Fernando. et. al. |
Inteligencia Artificial en Mexico (Spanish Edition) (Spanish) Paperback – October 5, 1992 by , Un documento para los estudiosos y expertos en la materia
por la riqueza de opiniones y los avances ahí presentados: 1.- La
Inteligencia Artificial por Modesto Seara. 2.-
Arquitectura Lingüísticos-Interactiva para Sistemas Evolutivos Fernando
Galindo Soria; 3.- Diseño de Robots Inteligentes, Juan Manuel Ibarra; 4.-
Esquemas para el Procesamiento de Programas Lógicos, Warren R. Greiff; 4.-
Aplicación de los Sistemas Expertos en la Ingeniería, Felipe Lara; 5.- La
Situación de la Informática en México, Felipe Noriega; 6.- Herramientas
Modernas de Programación en los 90 S, Adolfo Guzmán; 7.- Inteligencia
Artificial Distribuida, Jorge Negrete; 8 Herramienta Case en la Formación de
Profesionales en Informática, Lucia Andrade entre otros. Amazon.com http://www.amazon.com/Inteligencia-Artificial-Mexico-Spanish-Edition/dp/9685882029 |
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Teoría y
Práctica de los Sistemas Evolutivos By Fernando Galindo Soria Paperback:
$35.74 eBook (PDF): $13.99
En este trabajo se presentan una serie de ideas generadas
durante más de veinte años y en las que en esencia se plantea que la
evolución, el crecimiento, la vida, el aprendizaje, el pensamiento, la transformación de nuestra
imagen de la realidad, los procesos de descomposición, el desarrollo y
transformación de las empresas, sociedades, organizaciones, países, galaxias
y universos, etc., son manifestaciones de un mismo proceso general de
transformación o cambio, y que existen reglas y propiedades generales que se
aplican a las diferentes manifestaciones particulares. Lo anterior se podría
aplicar para entender y aprovechar el comportamiento de las diferentes
manifestaciones de los procesos evolutivos, mediante el desarrollo y uso de
herramientas de una "Ingeniería Evolutiva". Un sistema evolutivo
tiende a mejorar su interrelación con el medio y en general es
"hermoso" y natural dentro de su contexto. |
ARTÍCULOS
http://www.fgalindosoria.com/informatica/areas/ai/history/historia_minima_ia.htm
IR A
artículos y ligas sobre *************************************** Evolución-Afectividad-Conciencia
EAC Sistemas Evolutivos, Afectivos
y Concientes http://www.fgalindosoria.com/eac/ Evolución y Sistemas
Evolutivos Sistemas Afectivos Sistemas Concientes Matrices Evolutivas y Dinámica Dimensional *************************************** Búsqueda http://www.fgalindosoria.com/informatica/methods/search/ *************************************** Lingüística
Matemática Enfoque Lingüístico
y Lingüística Matemática |
LIGAS
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL I.A.
Y VIDA ARTIFICIAL ************************************************** Artificial
Intelligence, AI CS 561: Artificial Intelligence Prof.
Laurent Itti, 30-Aug-2007 University
of Southern California (USC), Viterbi School of Engineering, Computer Science
Department, http://ilab.usc.edu/classes/2007cs561/notes/session01.ppt http://ilab.usc.edu/classes/2007cs561/notes/session02.ppt http://ilab.usc.edu/classes/2007cs561/notes/session03-05.ppt ************************************************** Knowledge Systems Laboratory Stanford
University Ligas a IA http://www.cic.ipn.mx/aguzman/ http://www.cs.us.es/investigacion/ http://www.cs.us.es/~jalonso/cursos/ial-02/ial-02.pdf http://www.aunmas.com/future/inteligencia/ http://ciberconta.unizar.es/LECCION/IA/INICIO.HTML http://ciberconta.unizar.es/docencia/intelig/ http://www.monografias.com/trabajos10/intelart/intelart.shtml IA Agentes Software Socialmente
Inteligente Socially Intelligent Software: Agents Go
Mainstream By Gene J. Koprowski, TechNewsWorld, July 23, 2003 http://www.technewsworld.com/perl/story/31172.html __________________________________________________________________________________ RECONOCIMIENTO DE PATRONES Redes
neuronales e información general del reconocimiento de patrones http://www2.ing.puc.cl/~iing/ed428/pabloestevez.html Elementos
de reconocimiento de patrones http://ccrma-www.stanford.edu/~juanig/articles/charlAndes/charlAndes.html Soluciones De Identificación
Humana
soluciones en el campo de seguridad biométrica __________________________________________________________________________________ SISTEMAS CONEXIONISTA y REDES NEURONALES Redes Neuronales, RNA Redes Neuronales Artificiales ****************** Historia “-Antes de 1880 había dos concepciones del sistema nervioso central en el ser humano : Dicho
sistema está formado por una malla reticular continua e
ininterrumpida de fibras nerviosas. Dicho
sistema está formado por un vasto número de unidadessimples
e interconectadas entre sí (las neuronas). -Fue Ramón y Cajal (1888) quien demostró que el cerebro humano está formado por neuronas. -Actualmente los neurólogos proponer ver al cerebro organizado en cuatro lóbulos : Occipital, parietal, temporal y frontal.” RNA :Elementos y procesos de aprendizaje Claudio Castellanos Sánchez Laboratorio de Tecnologías de Información, Cinvestav - Tamaulipas 87276 Ciudad Victoria, Tamaulipas, MÉXICO Curso de especialización de la Maestría en Ciencias en Computación, Mayo-Agosto 2008 http://www.tamps.cinvestav.mx/~castellanos/teaching/2011/2011RNA/Notes/RNA-Presentacion02.pdf “A Very Brief History nWilliam James (1890): Describe (en palabras y figuras) redes distribuídas simples y el aprendizaje de Hebbian.
-McCulloch & Pitts (1943): Unidades binarias con barrera de activación que realizan operaciones lógicas (prueban computación universal!). -Hebb (1949): Formulación de una regla fisiologica (local) de aprendizaje. -Rosenblatt (1958): El Perceptrón—la primera máquina real que aprende. -Widrow & Hoff (1960): ADALINE y la regla Widrow-Hoff de aprendizaje supervisado. -Minsky & Papert (1969): Las limitaciones del perceptrón—el “Invierno Neuronal” -v.d.Malsburg (1973): Mapas Auto-organizables. -Grossberg (1980): Theoría de la Resonancia Adaptiva. -Hopfield (1982/84): Redes de Atractores. Teoría de patrones de asociación y memoria. -Kohonen (1982): Mapas Auto-organizables. -Rumelhart, Hinton, & Williams (1986):
Backpropagation” Redes Neuronales Artificiales Dr. Juan José Flores Romero, División de Estudios de Posgrado, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
http://lsc.fie.umich.mx/~juan/Materias/Cursos/ANN/Notas/01
Intro.ppt ****************** Redes Neuronales
Artificiales
http://lsc.fie.umich.mx/~juan/Materias/Cursos/ANN/Notas/01
Intro.ppt Redes Neuronales
Artificiales,
- Aprendizaje
http://lsc.fie.umich.mx/~juan/Materias/Cursos/ANN/Notas/02
Aprendizaje.ppt Redes Neuronales
Artificiales, 3 – Perceptrones
http://lsc.fie.umich.mx/~juan/Materias/Cursos/ANN/Notas/03 Perceptrones.ppt Index of /~juan/Materias/Cursos/ANN/Papers http://lsc.fie.umich.mx/~juan/Materias/Cursos/ANN/Papers/ Dr. Juan José Flores Romero División de Estudios de Posgrado, Facultad de Ingeniería Eléctrica Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Redes Neuronales Artificiales, Claudio CASTELLANOS SÁNCHEZ, Researcher at LTI, Cinvestav - Tamaulipas http://www.tamps.cinvestav.mx/~castellanos/teaching/2011/2011RNA/2011RNA.html ****************** Paradigma de aprendizaje hebbiano Teoría hebbiana
“La teoría Hebbiana describe un mecanismo básico de plasticidad sináptica en el que el valor de una conexión sináptica se incrementa si las neuronas de ambos lados de dicha sinapsis se activan repetidas veces de forma simultánea. Introducida por Donald Hebb, en 1949, es también llamada regla de Hebb, postulado de aprendizaje de Hebb o Teoría de la Asamblea Celular, y afirma lo siguiente: Supongamos que la persistencia de una actividad repetitiva (o "señal") tiende a inducir cambios celulares duraderos que promueven su estabilidad. ... Cuando el axón de una célula A está lo suficientemente cerca como para excitar a una célula B y repetidamente toma parte en la activación, ocurren procesos de crecimiento o cambios metabólicos en una o ambas células de manera que tanto la eficiencia de la célula A, como la capacidad de excitación de la célula B son aumentadas. La teoría se resumen a menudo como "las células que se disparan juntas, permanecerán conectadas", aunque esto es una simplificación del sistema nervioso no debe tomarse literalmente, así como no representa con exactitud la declaración original de Hebb sobre cambios de la fuerza de conectividad en las células. La teoría es comúnmente evocada para explicar algunos tipos de aprendizajes asociativos en los que la activación simultánea de las células conduce a un pronunciado aumento de la fuerza sináptica. Este aprendizaje se conoce como aprendizaje de Hebb.” (Wikipedia 20110906) http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_hebbiana ******************
optical neural
network Red Neural Optica Optical neural
network http://en.wikipedia.org/wiki/Optical_neural_network Optical neural
network-architecture, design and models http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=/iel5/498/3989/00152556.pdf?arnumber=152556 A Novel All-Optical Neural Network Based on Coupled Ring Lasers YING CHEN (1) ; ZHU Qi-Guang
(2) ; LI Zhi-Quan (1) ; (1) Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, CHINE 2008 tutorial de redes neuronales. http://www.answermath.com/redes_neuronales_o_neurales.htm conexionistas. http://www.lfcia.org/~cipenedo/cursos/scx/scx.html perceptron, ecuación. http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/supmodel/linperne.htm "neural
network" McCulloch pitt Redes neuronales http://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.html Introducción a las redes neuronales artificiales Por Alfredo Catalina Gallego http://www.gui.uva.es/login/13/redesn.html redes neuronales http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/anntutorial.html Lista de Investigadores que trabajan con Redes Neuronales en México. http://www.lania.mx/~ccoello/neural.html Con esta amplia Introducción a las redes neuronales, pretendemos dar a conocer los elementos básicos de lo que comúnmente se denomina Inteligencia Artificial, para así comprender de qué modo pueden llegar a «pensar» y «aprender» las máquinas. http://www.gui.uva.es/login/13/redesn.html Redes Neuronales. Una introducción. http://www.eupmt.es/cra/inform/info11.htm __________________________________________________________________________________ VIDA ARTIFICIAL Inteligencia
y Vida Artificial, Teoría de juegos, Simulación Numérica, Números Aleatorios,
Técnicas Monte-Carlo, Chaos Theory, Modelaje
Físico, Multiusuario, Multiproceso, Juegos de Rol, MUD (Multi User Dungeons), Manejo del tiempo, eventos, Parallel Programming, Introduction to real time concepts http://dbarrero.tripod.com/uasimanimtr/simulacion.html VIDA ARTIFICIAL y
SISTEMAS QUE SE AUTORREPARAN Self-Reconfigurable
Robots Tutorial Self-Reconfigurable Robotics
Half Day PM, Friday, May 19,
2006 Organizers:Satoshi Murata
(Tokyo Institute of Technology, Japan) Haruhisa Kurokawa
(AIST, Japan) http://www.mrt.dis.titech.ac.jp/ICRA-tutorial.html Artificial Life Needs a Real Epistemology H. H. Pattee http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.18.1316&rep=rep1&type=pdf http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.18.1316 Superbots,
Self-Reconfigurable Robots Technology News
Daily, April 28, 2008 http://technews.acm.org/archives.cfm?fo=2008-04-apr/apr-30-2008.html#359824 Self-Reconfigurable
Robots: Papers A (nearly) complete listing
of all papers in the self-reconfigurable robotics field. http://www.cs.duke.edu/~sgs/robots/papers.php Polymorphic
Robotics Laboratory USC-ISI Self-Replicating
Repairing Robots (http://www.forofriki.com) http://www.youtube.com/watch?v=VyzVtTiax80&feature=related Robots with
a mind of their own http://www.youtube.com/watch?v=SkvpEfAPXn4&feature=related Robotic Self Healing Chair http://www.youtube.com/watch?v=vlXh8RvvcuI MACS Multi-sensory
Autonomous Cognitive Systems Interacting with Dynamic Environments for
Perceiving and Using Affordances http://www.macs-eu.org/ http://www.macs-eu.org/about.html (“affordance An action that an individual can potentially perform in his or her environment . Una acción que una persona puede realizar en su entorno. “ http://209.85.171.104/translate_c?hl=es&sl=en&tl=es&u=http://en.wiktionary.org/wiki/affordance http://en.wikipedia.org/wiki/Affordance ) ‘What can I, Robot, do with that?’ ICT Results, April 21, 2008 http://cordis.europa.eu/ictresults/index.cfm/section/news/tpl/article/BrowsingType/Features/ID/89677 VIDA ARTIFICIAL Un enfoque desde la Informática Teórica Blanca Cases Dpto. de lenguajes y Sistemas Informáticos de la UPV/EHU http://www.hormiga.org/tutoriales/matematica/inteligencia_artificial/cursos/1/ Vida Artificial: Bichos y Fractales Eduardo Lima Martínez http://www.infogama.com.mx/lima/vida/abajo.php Vida Artificial y Autómatas celulares http://ciseminformatica.eresmas.com/cisem/revistas/revista6/articulos/automata.html VIDA ARTIFICIAL Concurso Internacional sobre Arte y Vida Artificial http://www.fundacion.telefonica.com/at/vida/ Juego de la vida en 3d http://homepages.vub.ac.be/~cgershen/jlagunez/aniei97/life.html Carlos Gershenson I have a
wide variety of academic interests, including self-organizing systems,
evolutionary transitions, distributed cognition, evolution of cognition,
artificial societies, behaviour-based systems,
complexity theory, philosophy of science, philosophy of mind, metaphysics,
ontology, paraconsistent logics, artificial life, and virtual laboratories http://homepages.vub.ac.be/~cgershen/ Google backs character-recognition research Ocropus, an open-source project based
in Germany, aims to develop advanced handwriting recognition for e-library
creation. By Caroline McCarthy Staff Writer, CNET News.com, April 11,
2007, 7:31 AM PDT http://www.news.com/Google-backs-character-recognition-research/2100-1032_3-6175136.html Sistemas de Información Geográfica y Percepción Remota http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/ Curso de Percepción Remota satelital aplicada al océano http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/curso/
Manejo de sensores para la percepción remota del océano www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/curso/cap03-propiedades_sensores.PDF Libro de referencias de Teledetección http://nivel.euitto.upm.es/tele/inde2.html
Sensores para Teledetección portados por satélites http://nivel.euitto.upm.es/tele/SEN/SENsor.HTM __________________________________________________________________________________ VISION Top 100
papers in Vision Science Yury petrov, Department of Psychology Northeastern University http://www.psych.neu.edu/faculty/y.petrov/most-important-vision-papers.html *********************************************************** Wireless
Sensors Learn From Life ICT
Results, August 08, 2008 “European
and Indian researchers are applying principles learned from living organisms
to design self-organising networks of wireless
sensors suitable for a wide range of environmental monitoring purposes” http://cordis.europa.eu/ictresults/index.cfm/section/news/tpl/article/BrowsingType/Features/ID/89979 __________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ LIGAS
A ARTÍCULOS
__________________________________________________________________________________ INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
************************************************************************* Evolution
of artificial intelligence Lee Spector Cognitive Science, Hampshire College, Amherst, MA 01060,
USA Available online 7 November 2006 http://hampshire.edu/lspector/pubs/spector-evolution-of-AI.pdf ************************************************************************* J. Kister, P. Stein, S. Ulam, W. Walden, M. Wells April 1957 Journal of the ACM (JACM) , Volume 4 Issue 2 Full text ************************************************************************* LISP: a
programming system for symbolic manipulations September 1959 ACM '59: Preprints of papers presented at the 14th national meeting of the Association
for Computing Machinery Publisher: ACM Full text available:
LISP (for LISt
Processor) is a programming system for the IBM 704 being developed by the
Artificial Intelligence Group at MIT. We are developing it in order to program
the Advice Taker which is to be a system for instructing a machine in a
combination ... ************************************************************************* ************************************************************************* Strategic
directions in artificial intelligence December 1996 Computing Surveys (CSUR) , Volume 28 Issue 4 Publisher: ACM Strategic
directions in artificial intelligence ACM
Computing Surveys, Vol. 28, No. 4, December 1996 JON DOYLE http://www.medg.lcs.mit.edu/doyle& THOMAS DEAN ET AL.1 http://www.cs.brown.edu/people/tld/home.html& __________________________________________________________________________________ APRENDIZAJE
************************************************************************* Simple
learning by a digital computer June 1952 ACM '52: Proceedings of the 1952 ACM national meeting (Toronto) Publisher: ACM Full text available:
Digital computers can readily be
programmed to exhibit modes of behavior which are usually associated only
with the nervous systems of living organisms. This paper describes a concrete
example of one practical technique by which the Electronic Delay ... ************************************************************************* A learning
process suitable for mechanization January 1956 ACM '56: Proceedings of the 1956 11th ACM national meeting Publisher: ACM Full text available:
A good deal of speculation has gone into
the subject of mechanizing learning processes. The various schemes known to
the author may be shown to be mechanizations of some general plan devised by
the designer for analyzing the environment with which the ... ************************************************************************* A
physical model of an abstract learning process J. M. Wier, Bell Telephone Laboratories, Murray Hill, N. J. 13th
national meeting of the Association for Computing Machinery Urbana,
Illinois, June 11 - 13, 1958 ACM '58: Preprints of papers presented at the 13th national meeting of the
Association for Computing Machinery “The
studies of learning devices may be broken up into two groups. The first type
of study investigates the various physical devices which actually exhibit
what is generally understood to be learning. These studies explore the
physical structure of the brains and nervous system of various animals and
occasionally of humans. They also consider various physical models and
sometimes abstract models of these organs° The second type of study attempts
to examine learning as a process independent of the physical mechanisms which
normally carry out such activities. The latter type might be labelled as
"psychological learning". The treatment in the material that
follows falls principally into the second region.” ************************************************************************* Introducción al aprendizaje de la maquina Sistemas Discentes Luis Guillermo Restrepo Rivas http://luisguillermo.com/discentes.pdf ************************************************************************* [Vieira et al., 2009] Thales Vieira, Alex Bordignon, Adelailson Peixoto, Geovan
Tavares, Helio Lopes, Luiz Velho, and Thomas Lewiner. "Learning good views through intelligent
galleries". Computer Graphics Forum, 2009. Learning good views through intelligent galleries THALES VIEIRA1, ALEX BORDIGNON1, ADELAILSON
PEIXOTO2, GEOVAN TAVARES1, H´ELIO LOPES1, LUIZ VELHO3 AND THOMAS LEWINER1 1 Department of Mathematics— Pontif´ıcia
Universidade Cat´olica —
Rio de Janeiro— Brazil 2 Department of Mathematics— Universidade Federal de Alagoas— Macei´o
— Brazil 3 Department of Computer Science— Instituto
Nacional de Matem´atica Pura e Aplicada— Rio de
Janeiro— Brazil http://www.mat.puc-rio.br/˜fthalesv, alexlaier, tavares, lopes, tomlewg. adelailson@pos.mat.ufal.br.
http://www.impa.br/˜lvelho. Abstract. The definition
of a good view of a 3D scene is highly subjective and strongly depends on
both the scene content and the 3D application. Usually, camera
placement is performed directly by the user, and that task may be laborious. Existing automatic virtual cameras guide
the user by optimizing a single rule, e.g. maximizing the visible silhouette or the projected area. However, the
use of a static pre-defined rule may fail in respecting the user’s subjective understanding of the scene. This work
introduces intelligent design galleries, a learning approach for subjective problems such as the camera placement.
The interaction of the user with a design gallery teaches a statistical learning machine.
The trained machine can then imitate the user, either by pre-selecting good
views or by automatically placing the
camera. The learning process relies on a Support Vector Machines for
classifying views from a collection of descriptors, ranging from 2D
image quality to 3D features visibility. Experiments of the automatic camera placement demonstrate that the
proposed technique is efficient and handles scenes with occlusion and high depth complexities. This work also
includes user validations of the intelligent gallery interface. ************************************************************************* ************************************************************************* Introduction
To Machine Learning MLBOOK An early draft of a
proposed textbook Nils J. Nilsson Robotics Laboratory, Department of Computer Science,
Stanford University December,
4 1996 ************************************************************************* Journal
of Machine Learning Research 2 (2001) 125-137 Submitted 3/04; Published 12/01 Support Vector Clustering Asa Ben-Hur asa@barnhilltechnologies.com BIOwulf Technologies 2030 Addison st. suite
102, Berkeley, CA 94704, USA David Horn horn@post.tau.ac.il School of Physics and Astronomy Raymond and Beverly Sackler Faculty of Exact
Sciences Tel Aviv University, Tel Aviv 69978, Israel Hava T. Siegelmann hava@mit.edu Lab for Information and Decision Systems MIT Cambridge,
MA 02139, USA Vladimir Vapnik vlad@research.att.com AT&T Labs Research 100 Schultz Dr., Red Bank, NJ 07701, USA Editor: Nello Critianini, John Shawe-Taylor
and Bob Williamson Abstract We present a novel
clustering method using the approach of support vector machines. Data points are mapped by
means of a Gaussian kernel to a high dimensional feature space, where we search for the
minimal enclosing sphere. This sphere, when mapped back to data space, can separate into
several components, each enclosing a separate cluster of points. We present a simple
algorithm for identifying these clusters. The width of the Gaussian kernel controls the scale at
which the data is probed while the soft margin constant helps coping with outliers and
overlapping clusters. The structure of a dataset is explored by varying the two parameters,
maintaining a minimal number of support vectors to assure smooth cluster boundaries. We
demonstrate the performance of our algorithm on several datasets. Keywords: Clustering, Support Vectors Machines, Gaussian Kernel http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume2/horn01a/rev1/horn01ar1.pdf __________________________________________________________________________________ RECONOCIMIENTO DE
PATRONES ************************************************************************* Kernel techniques Introduction
to Kernel Techniques for Pattern Analysis http://www.itee.uq.edu.au/~conrad/misc/kernels_lecture_uqelec3002.pdf ************************ SVM - Support
Vector Machines Kernel-based
techniques (such as support vector machines, Bayes point machines, kernel
principal component analysis, and Gaussian processes) represent a major
development in machine learning algorithms. Support vector machines (SVM) are
a group of supervised learning methods that can be applied to classification
or regression. Support vector machines represent an extension to nonlinear
models of the generalized portrait algorithm developed by Vladimir Vapnik. The SVM algorithm is based on the
statistical learning theory and the Vapnik-Chervonenkis
(VC) dimension introduced by Vladimir Vapnik and Alexey Chervonenkis. http://www.support-vector-machines.org/ ************************ ACM Paris Kanellakis Theory and Practice Award 2008 Corinna Cortes,
Vladimir Vapnik For the
development of Support Vector Machines, a highly effective algorithm for
classification and related machine learning problems. In their 1995
paper titled "Support vector networks," Cortes and Vapnik introduced Support vector machines (SVMs). http://awards.acm.org/citation.cfm?id=5490222&srt=year&year=2008&aw=140&ao=KANELLAK http://awards.acm.org/citation.cfm?id=9750148&srt=year&year=2008&aw=140&ao=KANELLAK ************************ Vladimir Vapnik “Vladimir Naumovich Vapnik (Russian:
Владимир
Наумович
Вапник) is one of the main developers of Vapnik-Chervonenkis
theory. He was born in the Soviet
Union. He received his master's
degree in mathematics at the Uzbek State University, Samarkand, Uzbek SSR in 1958 and Ph.D in statistics
at the Institute of Control Sciences, Moscow in 1964.
He worked at this institute from 1961 to 1990 and became Head of the Computer
Science Research Department. At the end of 1990, he moved to the USA
and joined the Adaptive Systems Research Department at AT&T Bell Labs
in Holmdel, New Jersey. The group later became
the Image Processing Research Department of AT&T Laboratories when AT&T spun
off Lucent Technologies in 1996. Vapnik Left AT&T in 2002 and joined NEC Laboratories in Princeton, New Jersey, where he currently
works in the Machine Learning group. He also holds a Professor of Computer
Science and Statistics position at Royal Holloway, University of
London since 1995, as well as an Adjunct Professor position at Columbia University, New
York City since 2003. He was inducted into the U.S. National Academy of Engineering
in 2006. He received the 2008 Paris Kanellakis
Award. While at
AT&T, Vapnik and his colleagues developed the
theory of the support vector machine. They demonstrated
its performance on a number of problems of interest to the machine
learning community, including handwriting recognition.” (Wikipedia
August 18, 2009) http://en.wikipedia.org/wiki/Vladimir_Vapnik Vapnik-Chervonenkis theory “Vapnik-Chervonenkis theory (also known as VC
theory) was developed during 1960-1990 by Vladimir
Vapnik and Alexey Chervonenkis.
The theory is a form of computational learning theory,
which attempts to explain the learning process from a statistical point of
view.” (Wikipedia August 18, 2009) http://en.wikipedia.org/wiki/Vapnik-Chervonenkis_theory ************************ VC dimension “In statistical learning theory, or
sometimes computational learning theory, the VC
dimension (for Vapnik–Chervonenkis dimension) is a measure of the capacity of a
statistical classification algorithm,
defined as the cardinality of the largest set of points that the
algorithm can shatter. It is a core concept in Vapnik–Chervonenkis theory, and was originally defined by Vladimir
Vapnik and Alexey Chervonenkis. Informally, the
capacity of a classification model is related to how complicated it can be.
For example, consider the thresholding of a high-degree polynomial:
if the polynomial evaluates above zero, that point is classified as positive,
otherwise as negative. A high-degree polynomial can be wiggly, so it can fit
a given set of training points well. But one can expect that the classifier
will make errors on other points, because it is too wiggly. Such a polynomial
has a high capacity. A much simpler alternative is to threshold a linear
function. This polynomial may not fit the training set well, because it has a
low capacity. We make this notion of capacity more rigorous below.” (Wikipedia January 2, 2010) http://en.wikipedia.org/wiki/VC_dimension Dimensión VC “La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la capacidad de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la teoría Vapnik-Chervonenkis, y fue originalmente definido por Vladimir Vapnik y Alexey Chervonenkis.” (Wikipedia, 2 de Enero del 2010) http://es.wikipedia.org/wiki/Dimensi%C3%B3n_VC ************************ Support vector
machine “Support
vector machines (SVMs) are a set of related supervised learning methods used for classification and regression. Viewing input data as two sets of vectors in an n-dimensional
space, an SVM will construct a separating hyperplane
in that space,
one which maximizes the margin between the two data sets. To calculate
the margin, two parallel hyperplanes are constructed, one on
each side of the separating hyperplane, which are "pushed up against"
the two data sets. Intuitively, a good separation is achieved by the
hyperplane that has the largest distance to the neighboring datapoints of both classes, since in general the larger
the margin the lower the generalization error of the classifier.”
(Wikipedia August 18, 2009) http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine ************************ Máquinas de soporte vectorial o máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machines, SVMs) “Las máquinas de soporte vectorial o máquinas de
vectores de soporte (Support Vector
Machines, SVMs) son un conjunto de algoritmos
desarrollados recientemente por Vladimir Vapnik y
su equipo en los laboratorios AT&T. Pertenecen a la familia de los
clasificadores lineales puesto que inducen separadores lineales o hiperplanos en espacios de características de muy
alta dimensionalidad (introducidos por funciones núcleo o kernel)
con un sesgo inductivo muy particular (maximación
del margen) Inicialmente se usaron para problemas de clasificación binaria, pero después se ha extendido su uso a problemas de regresión, agrupamiento, clasificación multiclase, regresión ordinal, y se está trabajando en la búsqueda de resolver problemas más complejos (árboles y grafos).” (Wikipedia, 18 de Agosto del 2009) http://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A1quinas_de_vectores_de_soporte ************************ Welcome to the website for the book Support Vector Machines. http://www.support-vector.net/ ************************************************************************* Support-Vector
Networks CORINNA
CORTES VLADIMIR
VAPNIK AT&T
Bell Labs., Hohndel, NJ 07733, USA Machine Leaming, 20, 273-297 (1995) ~) 1995
Kluwer Academic Publishers, Boston. Manufactured in The Netherlands. Abstract.
The support-vector network is a new leaming machine
for two-group classification problems. The machine
conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly
mapped to a very highdimension feature
space. In this feature space a linear decision surface is constructed.
Special properties of the decision
surface ensures high generalization ability of the learning machine. The idea
behind the support-vector network
was previously implemented for the restricted case where the training data
can be separated without errors.
We here extend this result to non-separable training data. High
generalization ability of support-vector networks utilizing polynomial input
transformations is demonstrated. We also
compare the performance of the support-vector network to various classical
learning algorithms that all
took part in a benchmark study of Optical Character Recognition. Keywords:
pattern recognition, efficient learning algorithms, neural networks, radial
basis function classifiers, polynomial
classifiers http://www.stat.ucla.edu/~ywu/research/literature/SVM.pdf __________________________________________________________________________________ MEMORIA DIGITAL
************************************************************************* Software or
wetware?: discovering when and why people use digital prosthetic memory Vaiva Kalnikaité, Steve Whittaker April 2007 CHI '07: Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing
systems Publisher: ACM Full text available:
Our lives are full of memorable and
important moments, as well as important items of information. The last few years
have seen the proliferation of digital devices intended to support prosthetic
memory (PM), to help users recall experiences, conversations ... Keywords:
digital memory, memory, notes, prosthetic memory, remembering, speech
browsing, speech retrieval ************************************************************************* Making
history: intentional capture of future memories Daniela Petrelli, Elise van den Hoven, Steve Whittaker April 2009 CHI '09: Proceedings of the 27th international conference on Human factors in
computing systems Publisher: ACM Full text available:
Lifelogging' technology makes it
possible to amass digital data about every aspect of our everyday lives.
Instead of focusing on such technical possibilities, here we investigate the
way people compose long-term mnemonic representations of their lives. ...
************************************************************************* AutoTopography: what can physical mementos tell us about digital memories? Daniela Petrelli, Steve Whittaker, Jens Brockmeier April 2008 CHI '08: Proceeding of the twenty-sixth annual SIGCHI conference on Human
factors in computing systems Publisher: ACM Full text available:
Current technology makes it possible to
capture huge amounts of information related to everyday experiences. Despite
this, we know little about the processes by which people identify and manage mementos
- objects which are directly meaningful ...
************************************************************************* Cueing
digital memory: how and why do digital notes help us remember? Vaiva Kalnikaitė, Steve Whittaker September 2008 BCS-HCI '08: Proceedings of the 22nd
British HCI Group Annual Conference on HCI 2008: People and Computers XXII:
Culture, Creativity, Interaction - Volume 1 , Volume 1 Publisher: British Computer Society Full text available:
People are aware of the fact that their
memories are fallible. As a result, they spend significant amounts of time
preparing for subsequent memory challenges, e.g. by leaving themselves
reminders. Recent findings suggest, however, that people's ability ... Keywords:
digital memory, handwritten notes, memory, notes, prosthetic memory,
remembering __________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ Ligas no Organizadas de IA Inteligencia Artificial. Se esta dando un integrado de IA,
Robótica, Ubicuidad, vida artificial, realidad aumentada, interactividad,
etc., y cada vez se distingue menos la frontera entre las áreas Esto se puede ver por ejemplo en los Trabajos del Dr. José Negrete que es una de las personas mas importantes de la IA en el mundo como lo demuestra la existencia del Premio “José Negrete Martínez.” al mejor artículo de investigación presentado en los congresos bianuales de IBERAMIA “Desde 1994 es investigador invitado de la Universidad Veracruzana, desde que decide tomar dos años sabáticos para ayudar a iniciar la Maestría en Inteligencia Artificial que inauguraba en 1994 en Xalapa. En 1996 se incorpora a la Unidad Periférica del Instituto de Investigaciones Biomédicas con sede en Xalapa. En la Maestría regresa a trabajar sobre la auto-organización modular del cerebro [currículo 73] .Aquí inicia sus trabajos con robots físicos que, dotados de computadoras concurrentes, a bordo, le permitien experimentar con el control auto-organizando de módulos orientados a la conducta . Por su trabajo en este tipo de robótica es invitado a formar parte del comité editorial de la revista Applied Bionics and Biomechanics . La Universidad Veracruzana le publica Pericia Artificial : un Aprendizaje Constructivista de Sistemas Experto s [currículo 37]. El centro actual de su investigación es la evolución dirigida de cerebros de robot [currículo 41]. El texto anterior fue leído al consejo universitario de la UV el 28 de noviembre del 2005 donde se le otorgo el Doctorado honoris causam .” Tomado de DR. JOSÉ NEGRETE MARTÍNEZ, Biografía Académica “...permite al doctor José Negrete Martínez conceptualizar el desarrollo de un robot cerebroide que aprenda a aprender y funcione igual que los humanos: con libre albedrío.” Por: Adrián Figueroa en Xalapa, Sábado 22 de Diciembre de 2007 http://cronica.com.mx/nota.php/pix.php?id_nota=338958&h=2220082101 ************************************************** ¿Pueden Pensar las Máquinas? A.M. Turing, Computing Machinery
and Intelligence A.R. Anderson et alia (eds.), Mentes y máquinas (México: UNAM, 1974). http://claudiogutierrez.com/bid-fod-uned/Turing.html Por qué la gente piensa que los computadores no pueden Marvin Minsky,
"Why People Think Computers Can't", AI Magazine,1982. http://www.claudiogutierrez.com/bid-fod-uned/MarvinMinsky.html ************************************************** Turing test “The Turing test is a proposal for a test of a machine's ability to demonstrate intelligence. Described by Alan Turing in the 1950 paper "Computing Machinery and Intelligence," it proceeds as follows: a human judge engages in a natural language conversation with one human and one machine, each of which try to appear human; if the judge cannot reliably tell which is which, then the machine is said to pass the test.” (Wikipedia October 23, 2008) http://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test Prueba de Turing “La prueba consiste en un desafío. Se supone un juez situado en una habitación, y una máquina y un ser humano en otras. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitidos mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera. La tesis de Turing es que si ambos jugadores eran suficientemente hábiles, el juez no podría distinguir quién era el ser humano y quién la máquina.” (Wikipedia, 23 de Octubre del 2008) http://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Turing Premio Loebner en Inteligencia Artificial, un concurso de carácter anual que se celebra desde 1990 y que somete a varios ordenadores a la Prueba de Turing. Home Page
of The Loebner Prize in Artificial Intelligence "The
First Turing Test" “The Loebner Prize for artificial intelligence ( AI ) is the first formal instantiation of a Turing Test.” http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html 18th Annual Loebner Prize
for Artificial Intelligence http://loebner.net/Prizef/2008_Contest/loebner-prize-2008.html UK university
holds artificial intelligence test By RAPHAEL G.
SATTER, READING, England Associated
Press October 13, 2008 http://ap.google.com/article/ALeqM5g9jhLygsbJ5Am-GtNIP7jVt7EdwgD93PIS207 Breves explicaciones acerca de tópicos básicos de la inteligencia artificial http://members.fortunecity.es/rednovohcop/mccdex.html ************************************************** ************************************************** Artificial
Societies Jon
Pearce http://www.cs.sjsu.edu/faculty/pearce/modules/lectures/abs/as/index.htm ************************************************** Unthinking
Machines Artificial intelligence
needs a reboot, say experts. By Stephen
Cass, Wednesday, May 4, 2011 Technology
Review
http://www.technologyreview.com/ Published by
MIT “Some of the
founders and leading lights in the fields of artificial intelligence and
cognitive science gave a harsh assessment last night of the lack of progress
in AI over the last few decades.” http://www.technologyreview.com/computing/37525/ ******************************************************************* ******************************************************************* Artificial
Intelligence Laboratory soon to arrive in Ghana Myjoyonline.com,
Monday, 7 June 2010, “Ghana
launches an initiative to set up a laboratory in Artificial Intelligence
Laboratory as the result of a collaboration between the Ghana-India Kofi
Annan Centre of Excellence in ICT (AITI-KACE) and the EU Pascal2 Network of
Excellence represented by the Jozef Stefan
Institute (JSI). http://news.myjoyonline.com/technology/201006/47272.asp Myjoyonline.com Ghana
online ************************************************** INDUSTRIA
DEL CONOCIMIENTO E IA Rise of the
machines By Ry Crozier In his book,
"The Human Edge," Richard Samson argues that an electronics
revolution is on the horizon, one in which machines will supplant humans in
knowledge-based jobs. http://www.electronicsnews.com.au/articles/10/0c018b10.asp Semantics Gives the Web Meaning--for Machines Prototype of Machine That Copies Itself Goes on Show “A University of Bath academic, who
oversees a global effort to develop an open-source machine that ‘prints’
three-dimensional objects, is celebrating after the prototype machine
succeeded in making a set of its own printed parts. The machine, named
RepRap, will be exhibited publicly at the Cheltenham Science Festival. http://www.bath.ac.uk/news/2008/6/4/reprap.html Computer Model
Reveals How Brain Represents Meaning Byron Spice,
Anne Watzman, Kelli McElhinny,
Carnegie
Mellon News, May 29, 2008 Carnegie Mellon
Computer Model Reveals How Brain Represents Meaning http://www.cmu.edu/news/archive/2008/May/may29_brainmeaning.shtml NIST Envisions 'Thinking Machine' http://www.gcn.com/online/vol1_no1/46414-1.html?topic=&CMP=OTC-RSS The End
of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete Chris
Anderson, Wired Magazine Vol. 16, No. 7, P. 108; July 16, 2008 “"All
models are wrong, but some are useful." So
proclaimed statistician George Box 30 years ago, and he was right. But what
choice did we have? Only models, from cosmological equations to theories of
human behavior, seemed to be able to consistently, if imperfectly, explain
the world around us. Until now. Today companies like Google, which have grown
up in an era of massively abundant data, don't have to settle for wrong
models. Indeed, they don't have to settle for models at all. Sixty
years ago, digital computers made information readable. Twenty years ago, the
Internet made it reachable. Ten years ago, the first search engine crawlers
made it a single database. Now Google and like-minded companies are sifting
through the most measured age in history, treating this massive corpus as a
laboratory of the human condition. They are the children of the Petabyte
Age.” http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory Moving Mountains With the Brain, Not a Joystick Emotiv’s headset,
demonstrated above, allows players to manipulate objects in games with their
thoughts. http://www.nytimes.com/2008/06/08/technology/08novel.html?_r=1&oref=slogin July 2007 Artificial Intelligence Is Lost in the Woods
A conscious mind will never be
built out of software, argues a Yale University professor. By David Gelernter Technology Review Published by MIT http://www.technologyreview.com/Infotech/18867/?a=f Iridescent
Software Illuminates Research Data By Mike Martin January 27, 2004 2:45PM NewsFactor Technology News "This
work is about teaching computers to 'read' the literature and make relevant
associations so they can be summarized and scored for their potential
relevance," said University of Oklahoma researcher Dr. Jonathan Wren.
"For humans to answer the same questions objectively and comprehensively
could entail reading tens of thousands of papers." Vision Artificial http://www.lfcia.org/~cipenedo/cursos/Ip/inicio2.html Diseño y desarrollo de un software para la discriminación e identificación de macerales en muestras de carbón empleando procesamiento digital de imágenes y correlación digital. http://www.sociedadcolombianadefisica.org.co/revista/Vol35_2/articulos/pdf/3502360.pdf Automated
Planning: Theory and Practice Malik Ghallab, LAAS-CNRS, Toulouse, France Dana Nau, University of Maryland, College Park,
Md., USA Paolo Traverso, ITC-IRST. Trento,
Italy Morgan Kaufmann
Publishers, May 2004,
663 pages. ISBN 1-55860-856-7 http://www.laas.fr/planning/table-of-contents.html ComputerLearns Dogspeak:
Programs Can Classify Dog Barks Better Than Humans, Study Shows ScienceDaily,
Jan. 19, 2008 http://www.sciencedaily.com/releases/2008/01/080116095531.htm Facial Expression Recognition
Software Developed ScienceDaily (Feb. 25, 2008) http://www.sciencedaily.com/releases/2008/02/080223125318.htm Gesture-driven computers CeBIT
2008, 29/02/2008 http://www.fraunhofer.de/EN/press/pi/2008/02/Presseinformation11022008.jsp First Humanoid Robot That Will Develop Language University of Hertfordshire , Thursday, February 28, 2008 Europe and Japan Join Forces to Map Out Future of
Intelligent Robots http://www.innovations-report.com/html/reports/interdisciplinary_research/report-115117.html Teaching a Computer to Appreciate Art Nelson, Bryn, MSNBC (02/25/08) http://www.msnbc.msn.com/id/23256751/ Learning About Brains From Computers, and Vice
Versa David Chandler, MIT News Office,
February 16, 2008 ********************************************************* How to Write
a Spelling Corrector Peter Norvig “In the
past week, two friends (Dean and Bill) independently told me they were amazed
at how Google does spelling correction so well and quickly. Type in a search
like [speling] and Google comes back in 0.1
seconds or so with Did you mean: spelling. (Yahoo and Microsoft are
similar.) What surprised me is that I thought Dean and Bill, being highly accomplished
engineers and mathematicians, would have good intuitions about statistical
language processing problems such as spelling correction. But they didn't,
and come to think of it, there's no reason they should: it was my
expectations that were faulty, not their knowledge. I figured
they and many others could benefit from an explanation. The full details of
an industrial-strength spell corrector like Google's would be more confusing
than enlightening, but I figured that on the plane flight home, in less than
a page of code, I could write a toy spelling corrector that achieves 80 or
90% accuracy at a processing speed of at least 10 words per second. So here,
in 21 lines of Python 2.5 code, is the complete spelling corrector:..” http://norvig.com/spell-correct.html S. C. Kleene, Representation of events in nerve nets and finite automata
(1951) Robotic minds think alike?
ICT Results, 27 Mar 2008 http://cordis.europa.eu/ictresults/index.cfm/section/news/tpl/article/BrowsingType/Features/ID/89632 Fernando Galindo Soria, Representación del Conocimiento, en las
Memorias del II Congreso Internacional de Ingeniería en Comunicaciones
Eléctricas y Electrónicas, Cd. de México, Noviembre de 1985. ASIGNATURA INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO Portal de Luis Alberto Espinosa Balcázar Portal de Inteligencia Artificial http://www.geocities.com/rublas_e/ia/ia.html http://www.geocities.com/rublas_e/ Consultas en Lenguaje Natural Restringido a una Base de Datos ( CNAT ) links con información sobre Inteligencia artificial de Julio César Ramírez Reyes http://mx.geocities.com/csar81mx/favorite.html links con información de Universidades que trabajan en Inteligencia artificial de Eduardo Castañeda http://mx.geocities.com/ecastaneort/universidades.htm LIGAS IA REVISAR Departamento de Inteligencia Artificial Historia de la robótica, sus objetivos y algunos datos curiosos. http://www.chi.itesm.mx/~cim/robind/robotica.html Centro de Inteligencia Artificial TEC de Monterrey American
Association for Artificial Intelligence Artificial
Intelligence Applications Institute Algo de I.A. http://cariari.ucr.ac.cr/~claudiog/Mente_conciencia_y_artificio.html http://www.datsi.fi.upm.es/~coes/ http://orbita.starmedia.com/~tellocor/proyecto/ http://personal5.iddeo.es/wintrmute/ia/neuronal.htm http://delicias.dia.fi.upm.es/ http://go.to/inteligencia_artificial Aprender en red Chris McKinstry enseña a sus computadoras a ser inteligentes a través de esta pagina. http://www.chrismckinstry.com/ Estrategias de incorporación de conocimiento sintáctico y semántico en sistemas de comprensión de habla continua en español http://elies.rediris.es/elies12/ The
Machine's Got Rhythm Computers
are learning to understand music and join the band Julie J. Rehmeyer, SCIENCE NEWS
Online, Week of April 21, 2007; Vol. 171, No. 16 , p. 248 http://www.sciencenews.org/articles/20070421/bob8.asp The Future of Learning HASTAC conference explores how technology is
changing the humanities By Sally
Hicks, Duke University News & Comunications Friday,
April 6, 2007 http://www.dukenews.duke.edu/2007/04/hastac.html Institute develops a robot that learns By Michael Coburn, The Dartmouth Staff http://thedartmouth.com/2007/05/08/news/brainbot/ Humanoid
robot gets job as receptionist NewScientist.com
news service and AFP 15:58 13
December 2005 http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn8456 Can computers
understand us? Cyber Dispatch by Ike Suarez The Manila
Times, Monday, November 26, 2007 http://www.manilatimes.net/national/2007/nov/26/yehey/techtimes/20071126tech1.html Software
That Learns from Users A massive
AI project called CALO could revolutionize machine learning. By Erica Naone Technology
Review, Friday, November 30, 2007 http://www.technologyreview.com/Infotech/19782/?a=f Machine
learning fuels Sun music recommendation technology Open source
project aims to overhaul music search By Jon Brodkin, Network World, 10/31/07 http://www.networkworld.com/news/2007/103107-sun-music.html Introduction to Machine Learning Draft of Incomplete Notes by Nils J. Nilsson http://mail.ipn.mx/Redirect/robotics.stanford.edu/people/nilsson/mlbook.html Intelligent,
Chatty Machines A startup hopes
to help computers have meaningful conversations with people. By Kate Greene, Technology Review,
Wednesday, September 19, 2007 “A new company
called Cognitive Code has built software that it believes will let
everyday gadgets talk with humans. At the Techcrunch40 conference in San
Francisco on Monday, the startup unveiled a developer's studio with a set of
algorithms that convert strings of words into concepts and formulate a wordy
response. The developer's studio could let businesses, such as cell-phone
manufacturers and toy makers, use the technology to add conversational
abilities to a product.” http://www.technologyreview.com/Biztech/19403/?a=f ******************************************************************* Algún día desaparecerán los becarios de investigación y en
su lugar utilizaremos ordenadores y robots Publicado por emulenews en Abril 3, 2009 “¿Puede un ordenador sustituir a un físico en el descubrimiento de nuevas leyes físicas? ¿Puede un robot sustituir a un biólogo en un laboratorio húmedo? Schmidt y Lipson han desarrollado un algoritmo que sustituye el razonamiento de un físico a la hora de modelar un problema. A partir de un conjunto de datos sobre el comportamiento de un sistema físico, como un péndulo, es capaz de descubrir un modelo físico (conjunto de ecuaciones matemáticas) que describe dichos datos, en el caso del péndulo deriva las ecuaciones de Newton (en formulación hamiltoniana o lagrangiana). King et al. han desarrollado un robot que puede realizar por sí mismo experimentos sobre el metabolismo de una levadura en un laboratorio, así como razonar sobre los resultados y planificar nuevos experimentos. El robot se llama Adam es capaz de obtener y caracterizar la cinética química de reacciones mestabólicas de forma automática, y publicar sus resultados usando herramientas bioinformáticas. ¿Para qué necesitas un postdoc si tienes a Adam? Nos lo cuentan David Waltz, Bruce G. Buchanan, “Automating Science,” Science 324: 43-44, 3 April 2009 , que se hacen eco de los artículos técnicos de Michael Schmidt, Hod Lipson, “Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data,” Science 324: 81-85, 3 April 2009 , y Ross D. King et al., “The Automation of Science,” Science 324: 85-89, 3 April 2009 .” Maybe Robots
Dream of Electric Sheep, but Can They Do Science? Listen to a teleconference with Cornell
University professor Hod Lipson, doctoral student
Michael Schmidt and reporters. “Researchers use algorithm developed
for self-repairing robots to uncover scientific laws hidden in raw data Using the digital mind that guides their self-repairing robot,
researchers at Cornell University have created a computer program that uses raw
observational data to tease out fundamental physical laws. The breakthrough
may aid the discovery of new scientific truths, particularly for biological
systems, that have until now eluded detection.” http://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=114495&govDel=USNSF_51 Distilling
Free-Form Natural Laws from Experimental Data Michael Schmidt and
Hod Lipson, Science 3 April 2009: Vol. 324. no. 5923, pp.
81 - 85 Astract http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/81 ************************************************************* PROLOG SWI-Prolog is a
Free Software Prolog compiler Usuarios de Blogger a los que les interesa Inteligencia Artificial . http://www2.blogger.com/profile-find.g?t=i&q=Inteligencia+Artificial IPN crea programa de inteligencia artificial Martes 12 Julio 2005 “Alumnos de la Escuela Superior de Cómputo del Instituto Politécnico Nacional (IPN) diseñaron un programa informático que provee de inteligencia artificial a personajes de videojuegos, los cuales podrán elaborar planes, tomar decisiones y cooperar para realizar algunas tareas. El IPN informó en un comunicado que la aplicación denominada "Etnos" fue desarrollada por los estudiantes Alberto Angulo Torres, Waldemar Cobos Melgoza y Luis Alberto Curiel Juárez.” http://www.universia.net.mx/index.php/news_user/content/view/full/27835/ AI think, therefore
I am By David Braue APC (Australian
Personal Computer, "Australia's premier computer magazine"),
November 2003, Posted Tuesday 16 December 2003 Computerised
characters that look, sound, move and seemingly think like real people are
emerging from the realms of science fiction into everyday life http://www.temple.edu/ispr/examples/ex04_01_26.html ***************************************************************** Morphable
Networked Micro-Architecture (Monarch) Monarch is the
most adaptable processor Engineers tout
'morphable' computers The rise of the
machines Clement James,
vnunet.com 22 Mar 2007 “Raytheon Space and Airborne Systems, a developer of sensor systems for the
US military, claimed today that it has developed the world's first computers
that can morph into different forms. The Morphable Networked
Micro-Architecture (Monarch) system has been developed to address the large
data volumes of sensor systems as well as their signal and data processing
throughput requirements.” http://www.vnunet.com/vnunet/news/2186169/engineers-tout-morphable ***************************************************************** RMS, which
stands for Recognition, Mining and Synthesis RMS
applications are used to manipulate complex models Model Based Computing by Michael Feldman, HPCwire Editor, HPCwire, March 16, 2007 “For the past
year or so, Intel has been talking up RMS, an application software model for terascale computing. RMS, which stands for Recognition,
Mining and Synthesis, is the class of software that Intel believes will
represent the killer apps of the not-too-distant future -- 2010 and beyond.
These applications will require the capabilities of terascale
processors -- teraflop performance processing terabytes of data. RMS applications
are used to manipulate complex models, which can be either objects or events.
The three components of RMS describe its function. Recognition involves
defining the model; mining has to do with sifting through datasets for
instances of that model; and synthesis performs "what-if" types of
calculations on the model to yield predictions or solutions.” http://www.hpcwire.com/hpc/1321157.html ***************************************************************** OCR and Neural
Nets in JavaScript “A pretty
amazing piece of JavaScript dropped yesterday and it's going to take a little
bit to digest it all. It's a GreaseMonkey script,
written by 'Shaun Friedle', that automatically solves captchas provided by the site Megaupload. There's a demo online if you wish to give it a spin.” (Linked January 31, 2009) http://ejohn.org/blog/ocr-and-neural-nets-in-javascript/ ***************************************************************** Aaron Sloman “Aaron Sloman is a philosopher and researcher on artificial intelligence and cognitive science. He is the author of several papers on philosophy, epistemology and artificial intelligence. He held the Chair in Artificial Intelligence and Cognitive Science at the School of Computer Science at the University of Birmingham, and before that a chair with the same title at the University of Sussex. He is now working with biologist Jackie Chappell on the evolution of intelligence.” (Wikipedia Januari 23, 2009) http://en.wikipedia.org/wiki/Aaron_Sloman#cite_note-0 “Estoy dispuesto a ir más lejos aun y a afirmar que dentro de pocos años, si queda todavía algún filósofo no familiarizado con los principales avances de la inteligencia artificial, será justo acusarlo de incompetencia profesional: y que dictar cursos de filosofía de la mente, de epistemología, sin examinar los aspectos vinculados con la inteligencia artificial será tan irresponsable como dictar cursos de física que no incluyen la teoría cuántica.” Aaron Slogan Desentrañando la complejidad http://www.dialogica.com.ar/unr/epicom/2003/07/desentranando_la_complejidad.html ***************************************************************** ART; A Computer That Has An Eye for Van Gogh By Douglas Heingartner, Published: June 13, 2004 “Now a team of
researchers at the University of Maastricht, here in the Netherlands, are
taking a stab at rationalizing connoisseurship, a word that in its
art-historical context refers to the formal process of determining who
created a work of art. They have developed a computer system that quickly
examines hundreds of paintings for telltale patterns. The results, they say,
can lend credence to existing attributions or help dismiss them.” http://query.nytimes.com/gst/fullpage.html?res=980DE4DB1630F930A25755C0A9629C8B63 *********************************************************** Aaron, el pintor artificial Domingo, 11 de noviembre de 2001 http://news.bbc.co.uk/hi/spanish/science/newsid_1650000/1650334.stm http://www.kurzweilcyberart.com/index.html Raymond
Kurzweil “Ray has
successfully founded and developed nine businesses in OCR, music synthesis, speech recognition, reading technology, virtual reality, financial
investment, cybernetic art, and other areas of artificial intelligence
.” http://www.kurzweiltech.com/aboutray.html ***************************************************************** Unión de Ontologías usando Propiedades Semánticas Alma Delia Cuevas Rasgado, México, D. F 19 de diciembre de 2006 http://www.tamps.cinvestav.mx/index.php?module=Descargas&func=prep_hand_out&lid=14 ***************************************************************** |
