1. Inteligencia artificial
Presentadopor : YuraniVanesaAnamaGetial
Dirigidoa : WilfredoChazatar
Grado: octavo¨B¨
Año: 2017
Institucióneducativasanjuanbautista
Santacruz– Guachaves

2. ¿Qué es la inteligenciaartificial?
La inteligencia artificial es considerada una
rama de la computación y relaciona un
fenómeno natural con una analogía artificial
a través de programas de computador. La
inteligencia artificial puede ser tomada como
ciencia si se enfoca hacia la elaboración de
programas basados en comparaciones con
la eficiencia del hombre, contribuyendo a un
mayor entendimiento del conocimiento
humano. A través de la inteligencia artificial
se han desarrollado los sistemas expertos
que pueden imitar la capacidad mental del
hombre y relacionan reglas de sintaxis del
lenguaje hablado y escrito sobre la base de
la experiencia, para luego hacer juicios
acerca de un problema, cuya solución se
logra con mejores juicios y más
rápidamente que el ser humano. En la
medicina tiene gran utilidad al acertar el 85
% de los casos de diagnóstico.

3. Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA), o mejor llamada inteligencia
computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas.
En ciencias de la computación una máquina "inteligente"
ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y
lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de
éxito en algún objetivo o tarea.se aplica cuando una
máquina imita las funciones "cognitivas" que los humanos
asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo:
"aprender" y "resolver problemas".A medida de que las
máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que
alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina
de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de
caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la
"inteligencia artificial" habiéndose convertido en una
tecnología común. Avances tecnológicos todavía
clasificados como inteligencia artificial son los sistemas
capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por si mismos.

4. Características de la InteligenciaArtificial.
1. los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos
no matemáticos, Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de
bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de
Inteligencia Artificial
2. Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas
parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las
consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto
comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia
Artificial.
3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan
factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos
operan.
4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia
Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas.
5. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo.
La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema
particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos
necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo).

5. Categorías de la inteligencia artificial
•Búsqueda heurística. Podemos definir una heurística como un truco o
estrategia que limita grandiosamente la búsqueda de soluciones ante grandes
espacios de problemas. Por lo tanto, ante un problema, nos ayuda a
seleccionar las bifurcaciones dentro de un árbol con más posibilidades; con ello
se restringe la búsqueda, aunque no siempre se garantiza una solución
adecuada. Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de
emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales.
La automatización de actividades que vinculamos con procesos de
pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones resolución de
problemas y aprendizaje.
•Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar
como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo
la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas
que, por el momento, los humanos hacen mejor.
•Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente),
tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por
ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen
posible percibir razonar y actuar.
•Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de
forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes
. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos .

6. Se conoce también como IA simbólico-deductiva.
Está basada en el análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes problemas:
•Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar
decisiones mientras se resuelven ciertos problemas
concretos y, aparte de que son muy importantes,
requieren de un buen funcionamiento.
•Sistemas expertos: Infieren una solución a través
del conocimiento previo del contexto en que se
aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
•Redes bayesianas: Propone soluciones mediante
inferencia probabilística.
•Inteligencia artificial basada en comportamientos:
Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto-
regularse y controlarse para mejorar.
•Smart process management: Facilita la toma de
decisiones complejas, proponiendo una solución a
un determinado problema al igual que lo haría un
especialista en la dicha actividad.
Inteligenciaartificial convencional

7. Las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial son numerosas y
ubicuas. Comúnmente cuando un problema es resuelto mediante inteligencia artificial la
solución es incorporada en ámbitos de la industria y de la vida diaria de los usuarios de
programas de computadora, pero la percepción popular se olvida de los orígenes de
estas tecnologías que dejan de ser percibidas como inteligencia artificial. A este
fenómeno se le conoce como el efecto IA
•Lingüística computacional
•Minería de datos (Data Mining)
•Industriales
•Medicina
•Mundos virtuales
•Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
•Robótica
•Mecatrónica
•Sistemas de apoyo a la decisión
•Videojuegos
•Prototipos informáticos
•Análisis de sistemas dinámicos
•Smart Process Management
•Simulación de multitudes
Tecnologías de apoyo