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    Inteligencia artificial-y-sistemas-expertos-1195485415209453-4 Inteligencia artificial-y-sistemas-expertos-1195485415209453-4 Presentation Transcript

    • INTELIGENCIA ARTIFICIALY SISTEMAS EXPERTOS INTEGRANTES CARLOS PALACIOS MARCO GONZALEZ LUIS PACHECO
    • PRECURSOR INTELIGENCIA ARTIFICIAL Este matemático británico fue el precursor de la primitiva inteligencia artificial ya que, además de diseñar la primera computadora electrónica digital y funcional en los años cincuenta, también generó el concepto de máquina deAlan Turing Turing.(1912-1954).
    • CAMPOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL“Sistemas Expertos.” Sistemas de Lenguaje Natural. Visión y Sistemas Sensibles.Robótica Aprendizaje de Máquinas.
    • LEYES DE LA ROBOTICA 1942: 1.Un robot no debe dañar a un ser humano o, por su inacción, dejar que un ser humano sufra daño. 2.Un robot debe obedecer las órdenes que le son dadas por unIsaac Asimov ser humano, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la Primera Ley. 3.Un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
    • ¿QUE ES UN SISTEMA EXPERTO?Son sistemas informáticos que simulan elproceso de aprendizaje, de memorización,de razonamiento, de comunicación y deacción en consecuencia de un expertohumano en cualquier rama de la ciencia.
    • BENEFICIOS DE UN SISTEMA EXPERTO Resuelven problemas que requieren un “conocimiento formal especializado”. Obtienen conclusiones de forma más rápida que los expertos humanos. Razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. Tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano. Recomendados cuando expertos humanos son escasos, cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.
    • DESARROLLO DE UN SISTEMA EXPERTOPara desarrollar el software primero conocemos el equipo de gente necesario,después los métodos que y utiliza ese equipo de gente y por ultimo comoprueban y construyen prototipos de software para terminar en el sistema final.1. Equipos de desarrollo 1.1 Expertos 1.2 El ingeniero del conocimiento 1.3 El usuario2. Métodos auxiliares en el desarrollo:La eficiencia en la creación de sistemas expertos puede aumentarse en granmedida con la aplicación de shells.Un shell es un sistema experto que contiene una base de conocimientos vacía.Existe el mecanismo de inferencia, el componente explicativo y a vecestambién la interfaz del usuario.3. construcción de prototiposLa implantación de un prototipo de sistema experto que le permite llevar acabo las funciones más importantes de éste, aunque con esfuerzo de desarrolloconsiderablemente inferior al de una implementación convencional. Esteproceder se define bajo el nombre de “rapid prototyping”.
    • ARQUITECTURA GENERAL KMS USUARIO INTERFAZ DEL USUARIO MEDIOS PARA EXPLICACION MEDIOS PARA ACTUALIZACION DE CONOCIMIENTOS BASE DE CONOCIMIENTOS MOTOR DE INFERENCIA
    • ARQUITECTURA GENERAL KMSEl usuario: Operar en cualquiera de los siguientes modos: .- Verificador, Tutor, Alumno, Cliente.Interfaz del usuario: Acepta información del usuario y la traduce a unaforma aceptable para el resto del sistema o viceversa.Base de conocimiento: Representa un depósito de las primitivas delconocimiento disponibles para el sistema.Motor de inferencia: Es el sistema de software que ubica los conocimientos einfiere nuevos usando la base.Actualización de Conocimiento: Este proceso puede tomar una tres formasfundamentales:-. Actualización manual por el IC.-. Actualización por parte del experto en el área.-. Aprendizaje mecánico.Sistemas de explicaciones: Es la potencialidad de explicar, hasta cierto punto,el razonamiento que conduce a una determinada conclusión.
    • ARQUITECTURA GENERAL KMSLa base de conocimientos:La base de conocimientos contiene todos los hechos, las reglas y losprocedimientos del dominio de aplicación que son importantes para lasolución del problema. Contiene el conocimiento de los hechos y laexperiencia de los expertos de un dominio determinado.Un sistema experto contiene conocimiento de los hechos y de lasexperiencias de los expertos en un dominio determinado.
    • ARQUITECTURA GENERAL KMSEl mecanismo de inferencia:Puede simular la estrategia de solución de un experto. Es la unidadlógica con la que se extraen conclusiones de la base deconocimiento, según un método fijo de solución de problemas queesta configurado, limitando el procedimiento humano de losexpertos para solucionar problemas.Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobrehechos presentes. Las funciones de mecanismo de inferencia son:1. Determinación de las acciones que tendrá lugar, el orden en quelo harán y como lo harán entre las diferentes partes del sistemaexperto.2. Determinar como y cuando se procesaran las reglas, y dado elcaso también la elección de que reglas deberán procesarse.3. Control de dialogo con el usuario.
    • ARQUITECTURA GENERAL KMSEl componente explicativo:Explica al usuario la estrategia de solución encontrada y el porque delas decisiones tomas. Las soluciones descubiertas por los expertosdeben poder ser repetibles, tanto por lo el ingeniero del conocimiento enla base de comprobación, asi como por usuario.Los componentes explicativos pueden ser suficientes para el ingenierodel conocimiento, ya que esta muy familiarizado con el entorno delconocimiento de datos y a veces basta también para el experto, peropara el usuario, que a menudo desconoce las sutilezas del conocimientode datos, los compones explicativos son todavía poco satisfactorios.
    • ARQUITECTURA GENERAL KMSLa interfaz del usuario:Sirve para que éste pueda realizar una consulta en un lenguaje lo másnatural posible. Este componente es la forma en la que los sistemas sepresenta ante el usuario.Requisitos o características de la interface que se presenta al usuario aldesarrollar el sistema.1. El aprendizaje del manejo debe ser rápido.2. Debe evitarse en lo posible la entrada de datos erróneos.3. Los resultados deben presentarse en una forma clara para el usuario.4. Las preguntas y explicaciones deben ser comprensibles.
    • ARQUITECTURA GENERAL KMSEl componente de adquisición:Ofrece ayuda a la estructuración e implementación del conocimiento en la base de conocimientos. Un buen componente de adquisición ayudara considerablemente la labor del ingeniero del conocimiento.Requisitos o características del componentes de adquisición.1. El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones entre los hechos, debe poder introducirse de la forma mas sencilla posible.2. Posibilidades de representación clara en todas las informaciones contenida en una base de conocimientos.3. Comprobación automática de la sintaxis.4. Posibilidad constante de acceso al lenguaje de programación.
    • SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDOCAMPO MEDICINA:DENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a lasestructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangrey meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir encada caso.PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trataenfermedades del pulmón.MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA yla ingeniaría genética.GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentosen el campo de la unión de genes.
    • SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDOCAMPO PROGRAMACION Y CIRCUITOS:PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a laescritura de programas.EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona,que crea circuitos micro eléctricos tridimensionales.CAMPO MILITAR Y ESTRATEGICO:EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM:ayuda a la creación de estrategias antiterrorista.TWIRL: Simulaciones de guerras completas y guía de mejores accionesposibles a realizar, en casi todas las situaciones.RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolíferosbajo aguas marinas.
    • SE VS. PROGRAMA TRADICIONAL.- Programación Estructurada. Eliminación del Goto. Estándares de Programación. Documentación de Sistemas. .- Bases de Datos Relaciónales (RDBMS). Diagrama de Relación entre Entidades. Integridad de la Data. Lenguajes Estructurados de Consulta (SQL). .- Programación Orientada a Objeto 4+4=8 Sabe duplicarse 4 * 4 = 16 Sabe multiplicarse SQR(4) = 2 Conoce su raíz Cuadrada 4 * Pi = 12,5664.... Multiplicarse por Pi 4
    • APRENDIZAJE DE MÁQUINASREDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)a).- Son capaces de aprender: Durante la etapa deentrenamiento la red modifica la fuerza de conexión entre susneuronas hasta producir una salida adecuada.b).- Generalizan: Una vez aprendidos un par de patrones deentrada y salida, ante la presencia de uno distorsionado conrespecto al patrón de entrada original, es capas de reproducirel patrón de salida aprendido.c).- Son capaces de hacer abstracción: Algunas RNApueden sacar a partir de un conjunto de patrones de entrada,un conjunto ideal de estos como salida. Neurona Artificial ENTRADAS SALIDAS Conexión
    • MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS EN VENEZUELA
    • MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS EN VENEZUELA
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    • SE y GERENCIA Los datos son un conjunto de hechos más o menos sinconexión ni relación, La información, en cambio, es un conjunto dedatos ordenados por categoría, planes de clasificación y otras pautas.;además, tiene un sentido de acuerdo a la situación que se trabaja.Finalmente, el conocimiento es una información depurada, en forma de El conocimiento es información útil para comprender yafirmaciones más generales; en otras palabras, es información útil para manipular otra información.comprender y manipular otra información. A menos que comprendamos como fluye el conocimiento y hacia quien lovez más, y podremos crear esase percibe la importancia Cada hace, no con mayor rapidez, sociedad mejor que lasdel conocimiento, el cual día a día crece en todas y cada una de las tecnologías del mañana prometen.instituciones humanas. A menos que comprendamos como fluye elconocimiento y hacia quien lo hace, no podremos crear esa sociedad El conocimiento, uno de los activos más importantes de unamejor que las tecnologías del mañana prometen. empresa. El conocimiento debe ser considerado en consecuencia, unode los activos más importantes de una empresa, colocando en segundoplano la dificultad de carecer de mecanismos contables para suvaloración y cuantificación.
    • GRACIAS POR SU ATENCIÓN INTEGRANTES CARLOS PALACIOS MARCO GONZALEZ LUIS PACHECO
    • Bibliografía- http://es.wikipedia.org/wiki/Historia_de_la_inteligencia_artificial- Gómez Pin, Víctor, Entre lobos y autómatas. Espasa Calpe, Madrid, 2006- http://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Turing- Luis Pardo, José. La intimidad, Ed. Pretextos- http://en.wikipedia.org/wiki/Actroid- http://pub.ufasta.edu.ar/ohcop/21h-2004-robot_conversante.htm- http://axxon.com.ar/not/129/c-129InfoRobotConsciente.htm- http://ocularis.es/blog/?p=92- http://www.ft.com/cms/s/5ae9b434-8f8e-11db-9ba3-0000779e2340.html- http://es.wikipedia.org/wiki/Isaac_Asimov- Asimov, Isaac. Runaround. 1942- http://es.wikipedia.org/wiki/Tres_leyes_de_la_rob%C3%B3tica- YO, ROBOT, Alex Proyas, EEUU, 2004- EL HOMBRE BICENTENARIO, Chris Columbus, EEUU, Buena Vista Pictures- INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Steven Spielberg, EEUU, Warner Bross.