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  1. 1. INTELIGENCIAINTELIGENCIA ARTIFICIALARTIFICIALPor:Edser Solís09-0437
  2. 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA):La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa deldiseño de sistemas de computación inteligentes, es decir, sistemasque exhiben las características que asociamos a la inteligencia en elcomportamiento humano que se refiere a la comprensión dellenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas,entre otros.La Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación deprogramas para máquinas que imiten el comportamiento y lacomprensión humana.
  3. 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA):Los sistemas de Inteligencia Artificial incluyen a las personas, los procedimientos, elhardware y software, los datos y los conocimientos necesarios para desarrollar sistemas, ymáquinas de computación que presenten características de inteligencia. El objetivo deldesarrollo de sistemas de IA contemporáneos no es el reemplazo completo de la toma dedecisiones de los humanos, pero sí duplicarlas para ciertos tipos de problemas bien definidos.
  4. 4. ETAPAS DE LA IA:1943 - 1956 Estudios centrados en Redes Neuronales. Demostración de Teoremas y Ajedrez. (1937) Matemático Ingles Alan Mathison Turing (Articulo "Números Calculables”), introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizo el concepto de algoritmo y resulto ser la precursora de las computadoras digitales. Considerado padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de computadora puede ser tan inteligente como un ser humano.
  5. 5. ETAPAS DE LA IA: Creación de sistemas que resuelvan cualquier problema.1952 - 1969 Avances limitados por los recursos computacionales. Algoritmos genéticos.1966 - 1974 Problemas en la representación del conocimiento.1969 - 1979 DENDRAL, MYCIN. Las empresas se interesan por la IA.1980 - 1988 Control industrial y robótica. Resolución de problemas del mundo real.1988 …. Sistemas especializados que cooperan.
  6. 6. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:Robótica I.A 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.
  7. 7. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión 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.
  8. 8. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural 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.
  9. 9. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural 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.
  10. 10. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Aprendizaje 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.
  11. 11. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Redes Aprendizaje Neuronales 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.
  12. 12. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:T Tomado de Wikilearning http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificialRed neuronal artificial perceptrón simple con n neuronas de entrada,m neuronas en su capa oculta y una neurona de salida.
  13. 13. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Redes Aprendizaje Neuronales •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
  14. 14. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Sistemas de Lógica Redes Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa 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.
  15. 15. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A. I.ASistemas de Visión Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Algoritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos 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
  16. 16. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos 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.
  17. 17. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos 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.
  18. 18. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Sistemas Robótica Expertos I.ASistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos 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.
  19. 19. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Sistemas Robótica Expertos I.ASistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos 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.
  20. 20. CARACTERISTICAS DE LOS SE:• 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.
  21. 21. CAPACIDADES DE LOS SE:En comparación con otros tipos de sistemas de información, los SEofrecen varias capacidades poderosas y beneficios. Los SE sepueden usar para solucionar problemas en todos los campos ydisciplinas y ayudar en la totalidad de las etapas del proceso desolución del problemas.• Fijación de objetivos estratégicos.• Planeación.• Diseño.• Toma de decisiones.• Control y supervisión de calidad.• Diagnóstico.
  22. 22. USOS DE LOS SE:El desarrollo de un SE complejo puede ser difícil, costoso y requerirde tiempo, por lo tanto, es importante asegurarse de que losposibles beneficios valen el esfuerzo y que las diversascaracterísticas del SE se equilibran, en términos de costo, control ycomplejidad.
  23. 23. LIMITACIONES DE LOS SE:• 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.
  24. 24. COMPONENTES DE LOS SE: Interfaz de UsuarioEl usuario interactúa con el SE a través de una interfaz, la cual puedecontender menús, procesamiento del lenguaje natural u otro tipo deinteracción. Debe ser amigable en la entrada y salida de información.
  25. 25. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Interfaz de Usuario ConocimientoSe corresponde con el proceso de crear y actualizar la base deconocimientos
  26. 26. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y ReglasAlmacena toda la información, datos, reglas, casos y relacionesimportantes que utiliza el SE. Para cada aplicación única se tiene quedesarrollar una base conocimientos.Puede incluir conocimientos genéricos provenientes de teoríasgenerales que se han establecido con el tiempo y conocimientosespecíficos que provienen de experiencias más recientes y de reglasprácticas
  27. 27. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y ReglasEs similar a la suma total de los conocimientos y experiencias de losexpertos humanos que se obtienen a través de años de trabajo en unárea o disciplina específica.Una BC que contiene información proporcionada por diversosexpertos humanos puede ser extremadamente eficiente y exactadesde el punto de vista de sus sugerencia y pronósticos.
  28. 28. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y ReglasEl uso de reglas: una regla es una instrucción condicionada queenlaza determinadas condiciones con acciones o resultados. La reglase crea por medio de construcciones de SI – ENTONCES.Un SE puede usar casos al desarrollar la solución a un problema osituación actual.
  29. 29. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisicion de Base de Conocimiento Conocimiento (BC) Interfaz de Usuario Memoria Activa (Hechos) y ReglasEl 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.
  30. 30. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa Mecanismo de (Hechos) Inferencia. y ReglasConocido como Motor de Inferencia, usado para buscar informacióny relaciones en la base de conocimientos, y proporcionar respuestas,pronósticos y sugerencias en la misma forma en que lo haría unexperto humano.En otras palabras es el que proporciona el consejo experto.El conocimiento se representa como un conjunto de reglas y hechos.
  31. 31. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa Mecanismo de (Hechos) Inferencia. y ReglasSe 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 semueve hacia las conclusiones entonces el método es denominadoencadenamiento hacia adelante.
  32. 32. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa Mecanismo de (Hechos) Inferencia. y Reglas• Si la conclusión es conocida pero la ruta de la conclusión no esconocida entonces el método que se utiliza es el encadenamientohacia atrás.El motor de inferencia contiene implementado estos métodos derazonamiento y controla la ejecución de las reglas.
  33. 33. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa Mecanismo de (Hechos) Inferencia. y ReglasBusca a través de la BC, intentando asociar el conocimientoalmacenado en forma de hechos el antecedente de una regla(condición).Si el antecedente de una regla es satisfecho, entonces la reglaejecuta la acción de la conclusión o el consecuente.
  34. 34. COMPONENTES DE LOS SE: Adquisición de Base de Conocimiento Interfaz de Usuario Conocimiento (BC) Memoria Activa Mecanismo de (Hechos) Inferencia. y Reglas Medio de ExplicacionPermite explicar el proceso de razonamiento seguido para tomar unadecisión.Responderá a la pregunta: ¿Cómo? O ¿Por qué? Cuando haefectuado una conclusión.

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