Artificial Intelligence (AI) and Artificial Life

Inteligencia Artificial y Vida Artificial

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Fernando Galindo Soria

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Red de Desarrollo Informático   REDI

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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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Fernando Galindo Soria

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curriculum vitae (Resumen)

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CD de Informática 2005i

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Sistemas Evolutivos, Afectivos y Concientes SEAC

Evolución y Sistemas Evolutivos

Sistemas Afectivos

Sistemas Concientes

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Notas de Investigación

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Información,

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Transmisión instantánea y simultánea de información,

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Aspects of information   /   Aspectos de la Información

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Fundamentals of Informatics: Sciences, Theories, Theorems, Laws, Paradigms /

Fundamentos de la Informática: Ciencias, Teorías, Teoremas, Leyes, Paradigmas

Noether's theorem  /  Teorema de Noether

 

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CD de Informática  2005i

Histórico y Efemérides

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Ecuación de la Naturaleza   (Programas en Borland C)

Fractales de Dragón basados en la  Ecuación de la Naturaleza  Sàe*S*

Agregado de Partículas

Games  /  Juegos

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Acerca de la Inteligencia Artificial

 

 

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.

 

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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.

 

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La IA esta 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.

 

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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/

 

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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

 

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Algunas áreas donde se está desarrollando actualmente son:

 

Evolución-Afectividad-Conciencia  EAC

Sistemas Evolutivos, Afectivos y Concientes

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,

 

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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.

 

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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.

 

 

http://ecx.images-amazon.com/images/I/51BrYlsbRpL._SX342_BO1,204,203,200_.jpg

 

www.utm.mx/nuestrauniversidad_eng.html

 

Artificial Intelligence in Mexico

Written by Galindo Soria, Fernando. et. al.
A publication for experts and students covering present day thinking and technological advancements in the field:
1.- Artificial Intelligence. Modesto Seara Vázquez.
2.- Linguistic-interactive architecture for evolutionary systems. Fernando Galindo Soria;
3.- The design of intelligent robots. Juan Manuel Ibarra;
4.- Outlines for processing logical programs. Warren R. Greiff;
5.- The application of expert systems in engineering. Felipe Lara Rosano;
6.- Information Technology in Mexico today. Felipe Noriega;
7.- Modern programming tools in the 1990s. Adolfo Guzmán;
8.- Distributed Artificial Intelligence. Jorge Negrete;
9.- The tools needed for training professionals in Information Technology.
Lucia Andrade.
Other Contributors: Horacio Carvajal, Armando Maldonado, Marco C. Gloria, Felipe Bracho, Guillermo M. Mallan y Christian Lemaitre y Antonio Sánchez Aguilar.

http://www.utm.mx/libros_eng.html

Inteligencia Artificial en Mexico (Spanish Edition) (Spanish) Paperback October 5, 1992   by Fernando Galindo Soria  et al., Universidad Tecnologica de la Mixteca & 0 more

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

Paperback  $14.00 1 New from $14.00

 

http://www.amazon.com/Inteligencia-Artificial-Mexico-Spanish-Edition/dp/9685882029

 

 

 

Revisa nuestros libros

 

Teoría y Práctica de los Sistemas Evolutivos  By Fernando Galindo Soria  et al.

Paperback: $35.74

 

eBook (PDF): $13.99

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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.

http://www.lulu.com/spotlight/smartdsign

 

 

ARTÍCULOS

 

 

Historia mínima de la Inteligencia Artificial

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Cd. de México, Septiembre de 1991, Modificado 19 de Mayo de 1995

http://www.fgalindosoria.com/informatica/areas/ai/history/historia_minima_ia.htm

 

Acerca de la Inteligencia Artificial

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Cd. de México, 28 de Agosto del 2011

 

 

Sobre el Concepto de Inteligencia Artificial

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Conferencia conmemorativa del Primer Centenario del Natalicio de Alan Turing

Turing: frontera entre lo natural y lo artificial

Miércoles 2 de Mayo del 2012, Colegio de Filosofía, Universidad del Claustro de Sor Juana

 

 

 

Evolución y Sistemas Evolutivos

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21 de Septiembre del 2002, Octubre del 2009

 

 

Sistemas Afectivos

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Diapositivas    documento en PowerPoint    documento en pdf

Escrito el 28 de Septiembre del 2009

 

 

Sistemas Conscientes

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Diapositivas    documento en PowerPoint    documento en pdf

En estas notas se presenta una primera propuesta de construcción de “sistemas concientes”, con el fin de mostrar un camino mínimo a partir del cual se puedan desarrollar sistemas mas completos, involucrando a psicólogos, neurólogos, informáticos, matemáticos, filósofos, etc., etc., aclarando que a pesar de que representa un proceso que empezó a principios de los 70, no se llega a presentar ni un “hola mundo” de los sistemas concientes.

Durante estos casi 40 años se han integran múltiples áreas de conocimiento incluyendo los Sistemas formales, Teorema de Gödel, Sistemas Evolutivos, Psicología, Neurología, Lingüística, Conciencia, Las Enseñanzas de Don Juan, el ciclo de Regina de Don Antonio Velasco Piña, percepción; construcción de imágenes de la realidad; Conciencia de si mismo, de los demás, del entorno; dialogo interno; el yo como espejo; percepción de la percepción; recursividad; lo cual junto con los trabajos de un grupo de investigación sobre el tema entre 1988 y 1993, impulsado por Cuitlahuac Cantú Rohlik, creador de los Sistemas Concientes, permitieron involucrar teoría de fractales; doble recursividad; espacios de múltiples dimensiones, etc.

Combinando lo anterior con los conceptos sobre personalización del Dr. Jesús Olivares Ceja, se presenta una primera propuesta de construcción de ““sistemas concientes de los demás””; ““sistemas concientes de su entorno””, y ““sistemas concientes de si mismos””

Escrito entre 1 y el 9 de Octubre del 2009

 

 

Evolución

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A partir de los trabajos sobre sistemas evolutivos y de una serie de ideas generadas durante mas de veinte años se plantea en esencia 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.


Por facilidad al concepto general lo denominaremos Evolución, aunque lo podríamos llamar de muchas otras formas, como cambio o transformación. O sea que, cuando nos refiramos a la evolución no nos estaremos refiriendo al concepto particular que tiene asociado, sino al concepto general con el cual integra y representa a todas las manifestaciones particulares.

Escrito el 20 de Septiembre de 1995

Publicado en Teoría y Práctica de los Sistemas Evolutivos Versión b, Ciudad de México 1997, Editor  Jesús M. Olivares Ceja.

 

 

Matrices Evolutivas

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En este trabajo se presentan las matrices evolutivas y se muestra como tres de las grandes áreas de la I.A.: Reconocimiento de Imágenes y en general de Formas, Sistemas Expertos y Redes Neuronales se pueden apoyar en su representación mediante Matrices Evolutivas.

Como primer punto se comenta que las matrices evolutivas surgieron de la conjunción de trabajos sobre redes neuronales desarrollados en los años 70's y sistemas evolutivos para reconocimiento de imágenes realizados durante los 80's, como siguiente punto se presenta el uso de las matrices evolutivas en el tratamiento de imágenes y en el área de los sistemas expertos.

Finalmente se ve que, las matrices evolutivas representan espacios n-dimensiónales que permanentemente están cambiando. Originalmente la matriz evolutiva está vacía, por lo que el espacio que representa también lo está, mas adelante cuando llegan las primeras reglas o imágenes surgen los primeros puntos, pero estos no están fijos, ya que, cuando una regla de la matriz evolutiva se modifica el punto que la representa también cambia de posición, con lo que, en forma natural el espacio se está afinando y evolucionando.

Publicado en

En Revista Científica, ESIME del IPN, #8 de 1998, Pág. 17 a 22

http://calmecac.esimecu.ipn.mx/cientifica/Revista%20cient%25EDfica/revista08-98/arti3-8-98.pdf

En Memorias de la Cuarta Conferencia de Ingeniería Eléctrica CIE/98, CINVESTAV-IPN, Cd. de México, Septiembre de 1998.

 

 

IR A artículos y ligas sobre

 

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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

 

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Búsqueda

http://www.fgalindosoria.com/informatica/methods/search/

 

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Lingüística Matemática

 

Enfoque Lingüístico y Lingüística Matemática

http://www.fgalindosoria.com/linguisticamatematica/

 

 

 

LIGAS

 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL  I.A.  Y  VIDA ARTIFICIAL

 

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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

http://www.ksl.stanford.edu/

 

Ligas a IA 

http://www.cic.ipn.mx/aguzman/

 

http://www.cs.us.es/investigacion/

 

http://www.cs.us.es/~jalonso/

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

http://www.homini.com/

 

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SISTEMAS CONEXIONISTA y REDES NEURONALES

 

Redes Neuronales, RNA Redes Neuronales Artificiales

 

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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

 

 

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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

 

 

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optical neural network

Red Neural Optica

Optical neural network

http://en.wikipedia.org/wiki/Optical_neural_network

 

Optical neural network-architecture, design and models
Yu, F.T.S.
TENCON 90. 1990 IEEE Region 10 Conference on Computer and Communication Systems
Volume , Issue , 24-27 Sep 1990 Page(s):12 - 16 vol.1
Digital Object Identifier   10.1109/TENCON.1990.152556

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
(2) Institute of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, CHINE

2008
http://cat.inist.fr/?aModele=afficheN&cpsidt=19953187

 

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

http://www.isi.edu/robots/

 

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

 

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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

 

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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

 

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LIGAS A ARTÍCULOS

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 

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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

 

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Experiments in Chess

J. Kister, P. Stein, S. Ulam, W. Walden, M. Wells

April 1957

 

Journal of the ACM (JACM) , Volume 4 Issue 2

 

Full text     PdfPdf (263 KB)

http://portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=320877&type=pdf&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=68879356&CFTOKEN=96298322

 

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LISP: a programming system for symbolic manipulations

John McCarthy

September 1959

 

ACM '59: Preprints of papers presented at the 14th national meeting of the Association for Computing Machinery

Publisher: ACM Request PermissionsRequest Permissions   

 

Full text available:

PdfPdf (308.33 KB)

 

 

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 ...

 

http://delivery.acm.org/10.1145/620000/612243/p32-mccarthy.pdf?key1=612243&key2=9082398421&coll=ACM&dl=ACM&CFID=46991025&CFTOKEN=30081638

 

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Strategic directions in artificial intelligence

Jon Doyle, Thomas Dean

December 1996

 

Computing Surveys (CSUR) , Volume 28 Issue 4

Publisher: ACM

 

http://delivery.acm.org/10.1145/250000/242268/p653-doyle.pdf?key1=242268&key2=2420019421&coll=ACM&dl=ACM&CFID=47166338&CFTOKEN=60514033

 

 

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&

 

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APRENDIZAJE

 

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Simple learning by a digital computer

June 1952

 

ACM '52: Proceedings of the 1952 ACM national meeting (Toronto)

Publisher: ACM Request PermissionsRequest Permissions   

 

Full text available:

PdfPdf (330.02 KB)

 

 

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 ...

 

http://delivery.acm.org/10.1145/810000/808994/p55-computation_laboratory.pdf?key1=808994&key2=3521398421&coll=ACM&dl=ACM&CFID=46991025&CFTOKEN=30081638

 

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A learning process suitable for mechanization

Joseph M. Wier

January 1956

 

ACM '56: Proceedings of the 1956 11th ACM national meeting

Publisher: ACM Request PermissionsRequest Permissions   

 

Full text available:

PdfPdf (169.31 KB)

 

 

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 ...

 

http://delivery.acm.org/10.1145/810000/808967/p130-wier.pdf?key1=808967&key2=5821398421&coll=ACM&dl=ACM&CFID=46991025&CFTOKEN=30081638

 

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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

 

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=610937.610975&coll=GUIDE&dl=GUIDE&type=series&idx=SERIES324&part=series&WantType=Proceedings&title=ACM%2FCSC%2DER&CFID=30931893&CFTOKEN=82400044

 

http://delivery.acm.org/10.1145/620000/610975/p27-wier.pdf?key1=610975&key2=1454900421&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=30931893&CFTOKEN=82400044

 

“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.”

 

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Introducción al aprendizaje de la maquina  Sistemas Discentes

Luis Guillermo Restrepo Rivas

http://luisguillermo.com/discentes.pdf

 

 

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 [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.
[
pdf ]

 

Learning good views through intelligent galleries

THALES VIEIRA1, ALEX BORDIGNON1, ADELAILSON PEIXOTO2, GEOVAN TAVARES1, 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.

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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

 

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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

 

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RECONOCIMIENTO DE PATRONES

 

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Kernel techniques

 

Introduction to Kernel Techniques for Pattern Analysis

http://www.itee.uq.edu.au/~conrad/misc/kernels_lecture_uqelec3002.pdf

 

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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/

 

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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

 

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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

 

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VC dimension

“In statistical learning theory, or sometimes computational learning theory, the VC dimension (for VapnikChervonenkis 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 VapnikChervonenkis 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

 

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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

 

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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

 

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Welcome to the website for the book Support Vector Machines.

http://www.support-vector.net/

 

 

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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

 

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MEMORIA DIGITAL

 

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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:

PdfPdf (871.49 KB)

 

 

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

 

http://delivery.acm.org/10.1145/1250000/1240635/p71-kalnikaite.pdf?key1=1240635&key2=5750449421&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=46388861&CFTOKEN=29620316

 

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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 Request PermissionsRequest Permissions   

 

Full text available:

PdfPdf (1.09 MB)

 

 

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. ...


Keywords: autobiographical memory, cultural probes, fieldwork, lifelogs

 

http://delivery.acm.org/10.1145/1520000/1518966/p1723-petrelli.pdf?key1=1518966&key2=6155349421&coll=ACM&dl=ACM&CFID=46388861&CFTOKEN=29620316

 

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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 Request PermissionsRequest Permissions   

 

Full text available:

PdfPdf (3.31 MB)

 

 

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 ...


Keywords: autobiographical memory, digital mementos, fieldwork

 

http://delivery.acm.org/10.1145/1360000/1357065/p53-petrelli.pdf?key1=1357065&key2=7255349421&coll=ACM&dl=ACM&CFID=46388861&CFTOKEN=29620316

 

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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:

PdfPdf (906.68 KB)

 

 

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

 

 

http://delivery.acm.org/10.1145/1540000/1531536/p153-kalnikaite.pdf?key1=1531536&key2=7380449421&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=46388861&CFTOKEN=29620316

 

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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

http://www.uv.mx/jnegrete/

 

“...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

 

 

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¿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

 

 

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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
12 October 2008
University of Reading, Reading, UK

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

 

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Artificial Societies

Jon Pearce

http://www.cs.sjsu.edu/faculty/pearce/modules/lectures/abs/as/index.htm

 

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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/

 

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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).
The partnership is to enhance learning and research in artificial intelligence. The laboratory will focus on research in the field of Robotics, Natural Language Processing, Machine Learning, Neural Networks among others.”

http://news.myjoyonline.com/technology/201006/47272.asp

 

 

Myjoyonline.com

Ghana online

http://news.myjoyonline.com/

 

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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
ICT Results, July 16, 2008

http://cordis.europa.eu/ictresults/index.cfm/section/news/tpl/article/BrowsingType/Features/ID/89880/highlights/semantics

 

 

Prototype of Machine That Copies Itself Goes on Show
Press Release, University of Bath, 04 June 2008

“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'
By Kathleen Hickey, Special to GCN Government Computer News 06/06/08

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
By Anne Eisenberg, New York Times P. BU3; Published: June 8, 2008

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."

http://www.newsfactor.com/story.xhtml?story_title=Iridescent_Software_Illuminates_Research_Data&story_id=23072

 

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/

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
Thomas Lau, Innovations Report, July 29, 2008

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

 

 

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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)
http://www.rand.org/pubs/research_memoranda/2008/RM704.pdf


The Embedding by Ian Watson
http://tenser.typepad.com/tenser_said_the_tensor/2006/04/the_embedding_b.html

 

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

http://www.upiicsa.ipn.mx/Carreras%20UPIICSA/Ingenieria%20en%20Informatica/6pdf/6%20(NJOO)%20INGENIERIA%20DEL%20CONOCIMIENTO.PDF

 

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

http://www-cia.mty.itesm.mx/

 

American Association for Artificial Intelligence

www.aaai.org

 

Artificial Intelligence Applications Institute

www.aiai.ed.ac.uk

 

Algo de I.A.

http://www.lania.mx/

http://cariari.ucr.ac.cr/~claudiog/Mente_conciencia_y_artificio.html

http://www.aircenter.net/

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
THE DARTMOUTH.COM NEWS, Tuesday, May 08, 2007

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

http://www.cognitivecode.com/

 

 

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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 .”

http://francisthemulenews.wordpress.com/2009/04/03/algun-dia-desapareceran-los-becarios-de-investigacion-y-en-su-lugar-utilizaremos-ordenadores-y-robots/

 

Maybe Robots Dream of Electric Sheep, but Can They Do Science?
 Joshua A. Chamot; Blaine Friedlander, National Science Foundation,
Press Release 09-054,  April 2, 2009

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
DOI: 10.1126/science.1165893

Astract

http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/81

 

 

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PROLOG

SWI-Prolog is a Free Software Prolog compiler

http://www.swi-prolog.org/

 

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

 

 

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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

 

 

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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

 

 

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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/

 

 

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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

 

 

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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

 

 

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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

 

 

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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

 

 

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