Inteligencia artificial
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Inteligencia artificial

on

  • 287 views

 

Statistics

Views

Total Views
287
Views on SlideShare
287
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
1
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Inteligencia artificial Inteligencia artificial Presentation Transcript

  •  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. SI POR OTRO LADO ES TOMADA COMO INGENIERÍA, BASADA EN UNA RELACIÓN DESEABLE DE ENTRADA-SALIDA PARA SINTETIZAR UN PROGRAMA DE COMPUTADOR. "EL RESULTADO ES UN PROGRAMA DE ALTA EFICIENCIA QUE FUNCIONA COMO UNA PODEROSA HERRAMIENTA PARA QUIEN LA UTILIZA." 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.
  •  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: 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.
  •  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.
  •  LAS PRINCIPALES CRÍTICAS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL TIENEN QUE VER CON SU CAPACIDAD DE IMITAR POR COMPLETO A UN SER HUMANO. ESTAS CRÍTICAS IGNORAN QUE NINGÚN HUMANO INDIVIDUAL TIENE CAPACIDAD PARA RESOLVER TODO TIPO DE PROBLEMAS, Y AUTORES COMO HOWARD GARDNER HAN PROPUESTO QUE EXISTEN INTELIGENCIAS MÚLTIPLES. UN SISTEMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEBERÍA RESOLVER PROBLEMAS. POR LO TANTO ES FUNDAMENTAL EN SU DISEÑO LA DELIMITACIÓN DE LOS TIPOS DE PROBLEMAS QUE RESOLVERÁ Y LAS ESTRATEGIAS Y ALGORITMOS QUE UTILIZARÁ PARA ENCONTRAR LA SOLUCIÓN. EN LOS HUMANOS LA CAPACIDAD DE RESOLVER PROBLEMAS TIENE DOS ASPECTOS: LOS ASPECTOS INNATOS Y LOS ASPECTOS APRENDIDOS. LOS ASPECTOS INNATOS PERMITEN POR EJEMPLO ALMACENAR Y RECUPERAR INFORMACIÓN EN LA MEMORIA Y LOS ASPECTOS APRENDIDOS EL SABER RESOLVER UN PROBLEMA MATEMÁTICO MEDIANTE EL ALGORITMO ADECUADO. DEL MISMO MODO QUE UN HUMANO DEBE DISPONER DE HERRAMIENTAS QUE LE PERMITAN SOLUCIONAR CIERTOS PROBLEMAS, LOS SISTEMAS ARTIFICIALES DEBEN SER PROGRAMADOS DE MODO TAL QUE PUEDAN RESOLVER CIERTOS PROBLEMAS.
  •  LA INICIATIVA HA SIDO DESARROLLADA DENTRO DEL PROYECTO MADRE, CENTRADO EN LOS TRANSPLANTES DE HÍGADO. ESTE NOVEDOSO SISTEMA DE ASIGNACIÓN PRETENDE MAXIMIZAR LAS POSIBILIDADES DE ÉXITO DE LOS TRASPLANTES "EN UN CONTEXTO DE ESCASEZ DE DONANTES Y BÚSQUEDA DE NUEVAS MODALIDADES PARA EVITAR EL MAYOR NÚMERO DE MUERTES EN LISTA DE ESPERA", COMO DECLARABAN LOS PROMOTORES DEL PROYECTO EN UN COMUNICADO. A TRAVÉS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES SE DETERMINA EL RECEPTOR MÁS ADECUADO PARA CADA ÓRGANO DONADO. ESTOS SISTEMAS YA SE HABÍAN USADO PARA PREDICCIÓN DE CATÁSTROFES, METEOROLOGÍA O ESTRATEGIA MILITAR. JAVIER BRICEÑO, COORDINADOR DEL PROYECTO MADRE Y MIEMBRO DE LA UNIDAD DE TRASPLANTE DEL REINA SOFÍA DE CÓRDOBA, EXPLICA QUE PRETENDEN AVANZAR DESDE LOS ACTUALES "MODELOS QUE PERMITEN CALCULAR EL RIESGO CON UN DETERMINADO DONANTE Y LA PROBABILIDAD DE MORIR EN LISTA DE ESPERA" HASTA UN "SISTEMA GLOBAL QUE CALCULE AMBOS EVENTOS". DE ESTA FORMA, SE PODRÍA PRONOSTICAR EL ÓRGANO DONADO QUE FUNCIONARÍA MEJOR ENTRE QUIENES ESPEREN EL TRASPLANTE. EN ESPAÑA SE REALIZAN ALREDEDOR DE MIL TRASPLANTES DE HÍGADO CADA AÑO, UN NÚMERO QUE PERMANECE ESTABLE Y QUE OBLIGA A OPTIMIZAR LOS RECURSOS DE QUE SE DISPONE. POR ELLO, LA ELECCIÓN ADECUADA DEL EMPAREJAMIENTO ENTRE DONANTE Y RECEPTOR FIGURA COMO UN FACTOR FUNDAMENTAL.
  •  INVESTIGADORES HAN DESARROLLADO UN SISTEMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA ESTABLECER EL MEJOR EMPAREJAMIENTO POSIBLE ENTRE UN DONANTE Y LOS POSIBLES RECEPTORES DE UN TRANSPLANTE.
  •  LA LÓGICA DIFUSA: PERMITE TOMAR DECISIONES BAJO CONDICIONES DE INCERTEZA. REDES NEURONALES: ESTA TECNOLOGÍA ES PODEROSA EN CIERTAS TAREAS COMO LA CLASIFICACIÓN Y EL RECONOCIMIENTO DE PATRONES. ESTÁ BASADA EN EL CONCEPTO DE "APRENDER" POR AGREGACIÓN DE UN GRAN NÚMERO DE MUY SIMPLES ELEMENTOS. ESTE MODELO CONSIDERA QUE UNA NEURONA PUEDE SER REPRESENTADA POR UNA UNIDAD BINARIA: A CADA INSTANTE SU ESTADO PUEDE SER ACTIVO O INACTIVO. LA INTERACCIÓN ENTRE LAS NEURONAS SE LLEVA A CABO A TRAVÉS DE SINAPSIS. SEGÚN EL SIGNO, LA SINAPSIS ES EXCITADORA O INHIBIDORA. EL PERCEPTRÓN ESTÁ CONSTITUIDO POR LAS ENTRADAS PROVENIENTES DE FUENTES EXTERNAS, LAS CONEXIONES Y LA SALIDA. EN REALIDAD UN PERCEPTRÓN ES UNA RED NEURONAL LO MÁS SIMPLE POSIBLE, ES AQUELLA DONDE NO EXISTEN CAPAS OCULTAS.
  •  LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL MINERÍA DE DATOS INDUSTRIALES MEDICINA MUNDOS VIRTUALES PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL ROBÓTICA MECATRÓNICA SISTEMAS DE APOYO A LA DECISIÓN VIDEOJUEGOS PROTOTIPOS INFORMÁTICOS ANÁLISIS DE SISTEMAS DINÁMICOS SIMULACIÓN DE MULTITUDES
  •  LA IA ES EL ARTE DE CREAR MAQUINAS CON CAPACIDAD DE REALIZAR FUNCIONES QUE REALIZADAS POR PERSONAS REQUIEREN DE INTELIGENCIA. ( KURZWEIL, 1990) LA IA ES EL ESTUDIO DE CÓMO LOGRAR QUE LAS COMPUTADORAS REALICEN TAREAS QUE, POR EL MOMENTO, LOS HUMANOS HACEN MEJOR. (RICH, KNIGHT, 1991). LA IA ES LA RAMA DE LA CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN QUE SE OCUPA DE LA AUTOMATIZACIÓN DE LA CONDUCTA INTELIGENTE. (LUGAR Y STUBBLEFIED, 1993). LA IA ES EL CAMPO DE ESTUDIO QUE SE ENFOCA A LA EXPLICACIÓN Y EMULACIÓN DE LA CONDUCTA INTELIGENTE EN FUNCIÓN DE PROCESOS COMPUTACIONALES. (SCHALKOFF, 1990).