Inteligencia artificial-y-sistemas-expertos

PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la
capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un alto
grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para los
seres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de alta
precisión de la máquina con un software controlador sofisticado.
Robot QRIO de Sony http://www.youtube.com/watch?v=rokOtmUhos0
El primer trabajo práctico de Robótica en la Maestría de Inteligencia Artificial en la UCLA,
Venezuela :D...Robot minibot Lego RCX
http://www.youtube.com/watch?v=Wz0aJmFYeaE http://www.youtube.com/watch?v=
yzCadN4_5Ms
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica I.A

Equipos y software que les permite a las computadoras capturar,
almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías.
Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y
que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la
información visual de acuerdo con patrones generales.
Ver video:
Sistemas de
Visión
Robótica
http://www.youtube.com/watch?v=HdHFTxlYIjc
I.A

Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para
traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una
computadora ejecuta.
Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando
interactúan con programas como sistemas de administración de bases
de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de decisiones.
Robótica
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural
I.A

El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar
paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de programación
o comandos personalizados para que las computadoras entiendan.
Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de
reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las computadoras
para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro
dispositivo de entrada. Ver video:
Robótica
http://www.youtube.com/watch?v=ilchnpsROSs
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural
I.A

Combinación de software y equipos que le permite a la computadora
cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en
la retroalimentación que recibe.
Robótica
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural Sistemas de
Aprendizaje
I.A

Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma
que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales
pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y
aprender a reconocer patrones.
Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error.
Ver video: http://www.youtube.com/watch?v=1u18juT89NM
Robótica
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural Sistemas de
Aprendizaje
Redes
Neuronales
I.A

Red neuronal artificial perceptrón simple con n neuronas de entrada,
m neuronas en su capa oculta y una neurona de salida.
T Tomado de Wikilearning http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial

•Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos.
•Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información.
•Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos.
•Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta con
la información.
Ver video:
Robótica
http://www.youtube.com/watch?v=DCcjMHt3CoY
Redes
Neuronales
Sistemas de
Aprendizaje
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Sistemas de
Visión
I.A

Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan
en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la
ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las
personas, en términos relativos, no absolutos.
Robótica
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Sistemas de
Aprendizaje
Redes
Neuronales
Lógica
Difusa
I.A

Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en
Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad
de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones matemáticas
que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. La
funciones se diseñan para simular en software, en cuestión de minutos
o segundos
I.A.
Algoritmos
Genéticos
Robótica
Lógica
Difusa
Redes
Neuronales
Sistemas de
Aprendizaje
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Sistemas de
Visión
I.A

Programas de computadora que automáticamente revisan enormes
cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más
adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o
específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes
se encuentra en la WEB.
www.google.co.ve www.amazon.com
Logaritmos
Genéticos
Robótica
Lógica
Difusa
Redes
Neuronales
Sistemas de
Aprendizaje
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Sistemas de
Visión
Agentes
Inteligentes
I.A

El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas
significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más
efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan
automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan
cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a
sus preferencias.
Logaritmos
Genéticos
Robótica
Lógica
Difusa
Redes
Neuronales
Sistemas de
Aprendizaje
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Sistemas de
Visión
Agentes
Inteligentes
I.A

Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los
procedimientos de inferencia para resolver problemas que son
suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia
humana para su solución.
Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un
experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico.
Logaritmos
Genéticos
Sistemas
ExpertosRobótica
Lógica
Difusa
Redes
Neuronales
Sistemas de
Aprendizaje
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Sistemas de
Visión
Agentes
Inteligentes
I.A

Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en
Conocimientos o Sistema Experto Basado en Conocimiento.
Para construir un SE, un ingeniero del conocimiento se entrevista con un
experto humano, y traduce la información en código.
I.A
Logaritmos
Genéticos
Sistemas
ExpertosRobótica
Lógica
Difusa
Redes
Neuronales
Sistemas de
Aprendizaje
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Sistemas de
Visión
Agentes
Inteligentes

• Pueden explicar su razonamiento o decisiones sugeridas.
• Puede mostrar un comportamiento "inteligente“.
• Puede obtener conclusiones de relaciones complejas.
• Puede proporcionar conocimientos acumulados.
• Puede hacer frente a la incertidumbre.
CARACTERISTICAS DE LOS SE:

CAPACIDADES DE LOS SE:
En comparación con otros tipos de sistemas de información, los SE
ofrecen varias capacidades poderosas y beneficios. Los SE se
pueden usar para solucionar problemas en todos los campos y
disciplinas y ayudar en la totalidad de las etapas del proceso de
solución del problemas.
• Fijación de objetivos estratégicos.
• Planeación.
• Diseño.
• Toma de decisiones.
• Control y supervisión de calidad.
• Diagnóstico.

USOS DE LOS SE:
El desarrollo de un SE complejo puede ser difícil, costoso y requerir
de tiempo, por lo tanto, es importante asegurarse de que los
posibles beneficios valen el esfuerzo y que las diversas
características del SE se equilibran, en términos de costo, control y
complejidad.
Visitar: www.sistemasexpertos.net

• No se han usado o probado en forma extensa.
• Dificultad de uso.
• Están limitados a problemas relativamente limitados.
• No pueden enfrentar con facilidad a conocimientos "mixtos".
• Posibilidad de error.
• Dificultad de mantenimiento.
• Pueden tener costo altos de desarrollo.
• Ocasionan preocupaciones legales y éticas.
LIMITACIONES DE LOS SE:

COMPONENTES DE LOS SE:
El usuario interactúa con el SE a través de una interfaz, la cual puede
contender menús, procesamiento del lenguaje natural u otro tipo de
interacción. Debe ser amigable en la entrada y salida de información.
InterfazdeUsuario

Se corresponde con el proceso de crear y actualizar la base de
conocimientos
InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento

Almacena toda la información, datos, reglas, casos y relaciones
importantes que utiliza el SE. Para cada aplicación única se tiene que
desarrollar una base conocimientos.
InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
Base de Conocimiento
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas
Puede incluir conocimientos genéricos provenientes de teorías
generales que se han establecido con el tiempo y conocimientos
específicos que provienen de experiencias más recientes y de reglas
prácticas

Es similar a la suma total de los conocimientos y experiencias de los
expertos humanos que se obtienen a través de años de trabajo en un
área o disciplina específica.
InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas
Una BC que contiene información proporcionada por diversos
expertos humanos puede ser extremadamente eficiente y exacta
desde el punto de vista de sus sugerencia y pronósticos.

El uso de reglas: una regla es una instrucción condicionada que
enlaza determinadas condiciones con acciones o resultados. La regla
se crea por medio de construcciones de SI – ENTONCES.
Un SE puede usar casos al desarrollar la solución a un problema o
situación actual.
InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas

InterfazdeUsuario
Adquisicion de
Conocimiento
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas
El proceso incluye:
1) Encontrar casos almacenados en la base de conocimientos, que
sean similares al problema,
2) Modificar las soluciones a los casos para adaptarlas, o ajustarlas, al
problema o la situación actual.

InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
Mecanismo de
Inferencia.
Conocido como Motor de Inferencia, usado para buscar información
y relaciones en la base de conocimientos, y proporcionar respuestas,
pronósticos y sugerencias en la misma forma en que lo haría un
experto humano.
En otras palabras es el que proporciona el consejo experto.
El conocimiento se representa como un conjunto de reglas y hechos.
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas

InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
Mecanismo de
Inferencia.
Se asocia con un modelo o paradigma para resolver problemas.
•Modelo que utiliza métodos de encadenamientos de reglas SI –
ENTONCES para formar una línea de razonamiento.
• Si el encadenamiento comienza de un conjunto de condiciones y se
mueve hacia las conclusiones entonces el método es denominado
encadenamiento hacia adelante.
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas

InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
Mecanismo de
Inferencia.
• Si la conclusión es conocida pero la ruta de la conclusión no es
conocida entonces el método que se utiliza es el encadenamiento
hacia atrás.
El motor de inferencia contiene implementado estos métodos de
razonamiento y controla la ejecución de las reglas.
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas

InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
Mecanismo de
Inferencia.
Si el antecedente de una regla es satisfecho, entonces la regla
ejecuta la acción de la conclusión o el consecuente.
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas
Busca a través de la BC, intentando asociar el conocimiento
almacenado en forma de hechos el antecedente de una regla
(condición).

Permite explicar el proceso de razonamiento seguido para tomar una
decisión.
InterfazdeUsuario
Adquisición de
Conocimiento
Mecanismo de
Inferencia.
Medio de
Explicacion
(BC)
Memoria Activa
(Hechos)
y
Reglas
Responderá a la pregunta: ¿Cómo? O ¿Por qué? Cuando ha
efectuado una conclusión.

APLICACIONES DE LOS SE Y DE LA IA:
• Otorgar crédito.
• Administración y recuperación de información:
• IA y SE incorporados a los productos.
• Disposición de plantas.
• Instalaciones medicas y de hospitales.
• Departamento de ayuda y asistencia
• Evaluación del desempeño de empleados.
• Análisis de préstamos.
• Detección de virus.

APLICACIONES DE LOS SE Y DE LA IA:
• Reparación y mantenimiento.
• Embarques.
• Mercadotecnia: CoverStory es un SE que trae información de una
base de datos y elabora, en forma automática, informes de
mercadotecnia.
• Optimización de almacenes.
• Un SE se puede integrar con otros sistemas en una organización
mediante una base de datos común.

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