Inteligencia artificial
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Inteligencia artificial Presentation Transcript

  • 1. Facundo Musumeci Federico Palmiero Leonardo Giovinetti Aldana Arriola Nadia Di Salvo Hernán Palumbo Nicolás De Estefano Inteligencia Artificial
  • 2. ¿Qué se conoce como inteligencia Artificial?
    • Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
    • De manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
  • 3. Se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:
    • * Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
    • * Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
    • * Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
    • * Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
    • * Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).
  • 4. Inteligencia artificial convencional
    • 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 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 estadística.
    • * Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden 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 actividad.
  • 5. Inteligencia artificial computacional
    • La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
  • 6. Redes neuronales dentro de la IA
    • Las redes neuronales son programas de la AI capaces de simular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano. Una red neuronal obtiene experiencia analizando automática y sistemáticamente los datos para determinar reglas de comportamiento; con base en ellas, puede realizar predicciones sobre nuevos casos.
    • Estas técnicas se aplican a problemas de clasificación y series de tiempo e identifican conexiones con cosas que otras técnicas no pueden, porque utilizan relaciones lineales y no lineales.
  • 7. Test de Turing
    • El Test de Turing (o Prueba de Turing) es una prueba propuesta por Alan Turing para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina.
  • 8. ¿En que consiste el Test 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 permitido 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. Todavía ninguna máquina puede pasar este examen en una experiencia con método científico.
  • 9. Aplicaciones comerciales de la inteligencia artificial
    • Configuración: selección de distribución de los componentes de un sistema de computación. • Diagnosis: hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos, problemas médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos electrónicos, averías automovilísticas.
    • • Interpretación y análisis: datos geológicos para prospección petrolífera, compuestos químicos, análisis de señales, problemas matemáticos complejos, evaluación de amenazas militares, análisis de circuitos electrónicos, datos biológicos (coronarios, cerebrales y respiratorios), información de radar, sonar e infrarrojos.
    • • Monitorización: equipos, monitorización de procesos, fabricación y gestión de procesos científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes hospitalizados, datos financieros en tiras de papel perforado por teleimpresora, informes industriales y gubernamentales.
  • 10.
    • • Planificación: gestión de activo y pasivo, gestión de cartera, análisis de créditos y préstamos, contratos, programación de trabajos de taller, gestión de proyectos, planificación de experimentos, producción de tarjetas de circuito impreso.
    • • Interfaces inteligentes: hardware (fiscal) de instrumentación, programas de computadora, bases de datos múltiples, paneles de control.
    • • Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural, gestión de impuestos (ayudas para contabilidad), consultoría en temas legales, planificación de fincas, consultoría de sistemas bancarios.
    • • Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en muy alta escala, síntesis de circuitos electrónicos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de transporte.
    • • Sistemas de visión computarizada: selección de piezas y componentes, ensamblado, control de calidad.
    • • Desarrollo de software: programación automática.