02-Unidad 1 Generalidades de la Inteligencia Artificial
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02-Unidad 1 Generalidades de la Inteligencia Artificial Presentation Transcript

  • 1.  
  • 2. Unidad 1. Introducción a la Inteligencia Artificial. Con esta unidad el estudiante podrá interiorizar los aspectos teóricos y prácticos del quehacer de la Inteligencia Artificial, así como tener una nueva perspectiva del alcance de los sistemas y aplicaciones de software que pueda desarrollar.
  • 3. La inteligencia: Diferentes teorías y definiciones. En 1904 el ministerio de instrucción publica de Francia pidió al psicólogo francés Alfred Binet y a un grupo de colegas suyos que desarrollan un modo de determinar cuales alumnos de la escuela primaria corrían el riesgo de fracasar para que estos alumnos reciban una atención compensatoria. De sus esfuerzos nacieron las primeras pruebas de inteligencia. Un psicólogo de Harvard llamado Howard Garden, señalo que nuestra cultura había definido la inteligencia de manera muy estrecha y propuso en su libro " estructura de la mente", la existencia de por lo menos siete inteligencias básicas:
  • 4.
    • Inteligencias Multiples
    • Lingüística: capacidad de usar las palabras de modo efectivo ( ya sea hablando, escribiendo, etc). Incluye la habilidad de manipular la sintaxis o escritura del lenguaje, la fonética o los sonidos del lenguaje, la semántica o significado de lenguaje o división, pragmática o los husos prácticos.
    • Lógico matemática: capacidad de usar los números de manera efectiva y de razonar adecuadamente ( pensamiento vertical).
    • Espacial: la habilidad para percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de ejecutar transformaciones sobre esas percepciones ( decorador, artistas, etc).
    • Corporal – kinética: la capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y sentimientos y facilidad en el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.
    • Musical: capacidad de percibir, discriminar, trasformar y expresar las formas musicales.
    • Interpersonal: la capacidad de percibir y establecer distinciones entre los estados de ánimo, las intenciones, motivaciones, sentimientos, de otras personas.
    • Intrapersonal: el conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar las propias maneras de actuar a partir de ese conocimiento.
  • 5. Existe una dimensión de la inteligencia personal que esta ampliamente mencionada aunque poco explorada en las elaboraciones de Gadner: el papel de las emociones. Más allá de la descripción de las inteligencias y de sus fundamentos teóricos hay ciertos aspectos que convienen destacar:
    • Cada persona posee varios tipos de inteligencias.
    • La mayoría de las personas pueden desarrollar cada inteligencia hasta un nivel adecuado de competencia.
    • Las inteligencias por lo general trabajan juntas de manera compleja, ósea, siempre interactúan entre sí para realizar la mayoría de las tareas se precisan todas las inteligencias aunque en niveles diferentes hay muchas maneras de ser inteligentes en cada categoría.
  • 6. El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que estas actividades deberían realizarse. Según John Mc Carthy la inteligencia es la "capacidad que tiene el ser humano de adaptarse eficazmente al cambio de circunstancias mediante el uso de información sobre esos cambios", pero esta definición resulta muy amplia ya que de acuerdo con esta, el sistema inmunológico del cuerpo humanó resultaría inteligente ya que también mediante el uso de información este logra adaptarse al cambio. La llegada de las computadoras a principios de los 50, permitió el abordaje sin especulación de estas facultades mentales mediante una autentica disciplina teórica experimental.
  • 7.
    • Señales de comportamiento inteligente:
      • Aprender o entender a partir de la experiencia.
      • Dar sentido a mensajes ambigüos o contradictorios.
      • Responder rápidamente y con éxito frente a una situación nueva (flexibilidad).
  • 8.
    • Señales de comportamiento inteligente:
      • Usar raciocinio para solucionar problemas.
      • Lidiar con situaciones de perplejidad.
      • Entender e inferir de modo común, racional.
      • Adquirir y aplicar conocimiento
      • Pensar y razonar
      • Reconocer la importancia relativa de diferentes elementos dentro de una situación.
  • 9.
    • El razonamiento cotidiano es de naturaleza aproximada.
    • Ejemplos:
      • Encontrar un lugar donde estacionar tu carro.
      • Localización de una llamada telefónica.
      • Escoger cual ruta debes tomar para llegar a tu destino lo mas pronto posible.
      • Cruzar la calle.
      • Donde desayunar.
  • 10. ¿Cómo funciona ? Neuronas Olor Color Sabor Sonido Tersura información acciones Conexiones
  • 11. Entonces qu é es inteligencia artifiicla. Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. Sus esfuerzos se orientan hacia la construcción de entidades de inteligentes y su comprensión. Entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como una capacidad humana que permite pensar, evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimidad y consistencia.
  • 12. De manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado. Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.
  • 13.
    • 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).
    Para completar esa definición, algunas definiciones no tan formales emitidas por diferentes investigadores de la IA que consideran otros puntos de vista son:
  • 14. IA es la reproducción de los métodos de razonamiento o intuición humanos. Usa modelos computacionales para simular comportamiento (humano) y procesos inteligentes. Estudia las facultades mentales a través del uso de métodos computacionales Comportamiento inteligente Humanos Computadora
  • 15. Diferencias entre el cerebro y una computadora
    • Cerebro
    • La frecuencia de los impulsos nerviosos pueden variar.
    • Los impulsos fluyen a 30 metros por segundo
    • Similitudes entre el cerebro y una computadora
    • Computadora
    • La frecuencia de transmisión es inalterable y está dada por el reloj interno de la máquina.
    • En el interior de la computadora los impulsos fluyen a la velocidad de la luz.
    • Ambos codifican la información en impulsos digitales.
  • 16. Diferencias entre el cerebro y una computadora
    • Cerebro
    • Tanto como el cerebro como la computadora tienen compuertas lógicas.
    • La memoria es del tipo asociativo y no se sabe donde quedará almacenada.
    • Las llamadas sinapsis cumple en el cerebro la función simultánea de varias computadoras.
    • Computadora
    • Existen distintos tipos de memoria
    • La información se guarda en posiciones de memoria de acceso directo por su dirección
    • Las compuertas lógicas tienen una función perfectamente determinada e inalterable.
  • 17. Investigación psicológica
    • Herramienta para investigar sobre la naturaleza de la inteligencia.
    Mente / Cerebro Dualismo
  • 18.
    • En la IA se puede observar dos enfoques diferentes:
    • La IA concebida como el intento por desarrollar una tecnología capaz de proveer al ordenador capacidades de razonamiento similares a los de la inteligencia humana.
    • La IA en su concepción como investigación relativa a los mecanismos de la inteligencia humana que se emplean en la simulación de validación de teorías.
  • 19. El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y gestión de conocimiento. En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabilidad
  • 20. Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.
  • 21. Aprendizaje de Máquinas. “ Sistemas Expertos.” Sistemas de Lenguaje Natural. Visión y Sistemas Sensibles. Robótica
  • 22. Inicios 50’s 60’s 70’s 80’s Actualidad
    • McCulloch y Pitts
    • Primer modelo
    • de neurona
    Prueba de Turing
    • Entusiasmo inicial, grandes expectativas
    • Resolución general de problemas, imitación de las demostraciones humanas
    Sistema Costoso y con fallas
    • Exito Sistema experto
    • Japoneses quinta generación computadores
    Historia de la Inteligencia Artificial
  • 23. Resumen histórico: Primera etapa (1956 – 1965) : Desarrollo e implementación de IA orientada a juegos de ordenador. Un ejemplo muy claro fue el desarrollo del juego del ajedrez donde jugaba el humano contra la máquina. Segunda etapa (1965 – 1970) : “Etapa oscura”, todavía no está muy generalizada la IA, comienza a apoyarse su estudio. Tercera etapa (1970 – 1975) : “Etapa del renacimiento”. La IA resurge con gran importancia, a raíz de la creación del sistema experto médico Mycin que detectaba enfermedades infecciosas de la sangre. Cuarta etapa (1975 – 1980) : “Etapa de las sociedades”. se empieza a conocer la necesidad de trabajar en sociedad con profesionales de diversas áreas del conocimiento. Quinta etapa (1980 - …) : Mayor desarrollo de la inteligencia artificial en todos los ámbitos y sobre todo destaca por la comercialización de esta.
  • 24. Algo de historia
    • 1969-1971: Shakey el robot (Fikes, Hart, Nilsson)
    • Planificación basada en lógica (STRIPS)
    • Planificación de movimiento (gráfica de visibilidad)
    • Aprendizaje inductivo (PLANEX)
    • Visión de computadora
  • 25. Algo de historia
    • Período “Conocimiento es poder” (mitad de los 60’s a mitad de los 80’s):
      • Enfoque en tareas limitadas que requerían expertise
      • Codificación de la expertise en forma de reglas: If: carro tiene llantas de todo terreno and 4-wheel drive and buena altura Then: el carro puede ir a terrenos difíciles (0.8)
      • Ingeniería de conocimiento
      • Proyecto del computador de 5 ta generación
      • Sistema CYC (Lenat)
  • 26. Algo de historia
    • La IA se convierte en una industria (80’s – presente):
      • Sistemas expertos: Digital Equipment, Teknowledge, Intellicorp, Du Pont, búsqueda de petróleo, …
      • Lisp machines: LMI, Symbolics, …
      • Robótica: Machine Intelligence Corporation, Adept, GMF (Fanuc), ABB, …
      • Reconocimiento de voz
  • 27. Algo de historia
    • Retorno de las redes neurales, algoritmos genéticos, y vida artificial (80’s – 90’s)
    • Mayor conexión con la economía, investigación de operaciones, y teoría de control (90’s – presente) IA se vueve menos filosófica, más técnica y orientada a la matemática
  • 28. Predicciones y realidad
    • En los 60’s, un famoso profesor de AI de MIT dijo: “Al final del verano, habremos desarrollado un ojo electrónico”
    • Aún hoy, aún no existe un sistema de visión por computadora capaz de entender escenas dinámicas complejas
    • Sin embargo, todos los días se realiza monitoreo de tráfico, reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, inspección de partes, etc. por computadora
  • 29. Predicciones y realidad
    • En 1958, Herbert Simon (CMU) predijo que en 10 years una computadora sería campeón de ajedrez
    • Esto fue cierto en 1998
    • Hoy, computadoras son campeones mundiales en Damas, Otelo, y Ajedrez, pero no en Go
  • 30. IA Robótica Sistema visión Sistema aprendizaje Procesamiento Lenguaje natural Red Neural Sistema Experto
  • 31. Dimensiones y abordaje Pensando haciendo Como humanos Racionalmente “ la automatización de actividades que los asociamos con el pensamiento humano “ el arte de crear máquinas que realizan funciones que requieren inteligencia cuando son realizadas por personas “ el estudio de facultades mentales a través del uso de modelos computacionales “ la rama de la ciencia de la computación que estudia la automatización del comportamiento inteligente”
  • 32. Actuar como humanos
    • IA es el arte de crear máquinas que realicen funciones que requieren de inteligencia cuando la realizan humanos
    • Metodología: Elija una tarea intelectual en la que los humanos son mejores y ponga a una computadora a hacerlo
    • Test de Turing.
    • Demostrar un teorema
    • Jugar ajedrez
    • Planear operación
    • Diagnosticar enfermedad
    • Navegar en el edificio
  • 33. Pensar como humanos
    • La forma en la que la computadora hace sus funciones importa
    • Comparación de los pasos para hacer un razonamiento
    • Ciencias cognoscitivas  teorías verificables de la mente humana
    Pero, ¿queremos duplicar las imperfecciones humanas?
  • 34. Pensar y actuar racionalmente
    • Siempre tomar la mejor decisión con lo que se tenga a mano (tiempo, conocimiento, recursos)
    • Conocimiento perfecto, recursos ilimitados  razonamiento lógico
    • Conocimiento imperfecto, recursos limitados  racionalidad limitada.
    • Conexión a la economía, investigación de operaciones, y teoría de control
    • Pero ignora el rol de la conciencia, emociones, miedos, etc.
  • 35.
    • La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
    • La inteligencia artificial convencional
    • La inteligencia computacional
  • 36.
    • 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 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.
  • 37. Inteligencia artificial computacional También conocida como IA subsimbólica-inductiva implica desarrollo o aprendizaje interactivo. El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes. Dentro podemos encontrar técnicas como las Redes Neuronales, Computación Evolutiva, Swarm Intelligence, Sistemas Inmunes Artificiales o Sistemas difusos. La Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y lógica difusa para crear programas que son, en cierta manera, inteligentes. Su investigación no rechaza los métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria. Las Redes Neuronales son una rama de la inteligencia computacional muy relacionada con el aprendizaje automático.
  • 38.
    • Aplicaciones de la inteligencia artificial
    • Lingüística computacional
    • Minería de datos (Data Mining)
    • Industriales.
    • Médicas
    • Mundos virtuales
    • Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language
    • Processing)
    • Robótica
    • Mecatrónica
    • Sistemas de apoyo a la decisión
    • Videojuegos
    • Prototipos informáticos
    • Análisis de sistemas dinámicos.
    • Smart Process Management
  • 39. Las áreas de investigación de la IA • En la representación del conocimiento, busca el descubrimiento de métodos expresivos y eficientes de información sobre aspectos del mundo real. • Los métodos de aprendizaje automático, con el fin de posibilitar la identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. • El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel. • Razonamiento posible, que hacen uso de principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.
  • 40. Las áreas de investigación de la IA • El estudio de las arquitecturas de agentes, con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real. • La coordinación y colaboración multiagentes, para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para su colaboración. • La creación de catálogos de conocimiento explícito, formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por sistemas inteligentes. • Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje. • La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así como también de técnicas para el despliegue visual de información cuantitativa y estructurada .
  • 41. Áreas de aplicación de la IA • Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos. • Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización, control, gestión de proyectos, robótica y visión computarizada. • Educación: adiestramiento práctico, exámenes y diagnóstico. • Ingeniería: diseño, control y análisis. • Equipamiento: diseño, diagnóstico, adiestramiento, mantenimiento, configuración, monitorización y ventas. • Cartografía: interpretación de fotografías, diseño, resolución de problemas cartográficos.
  • 42. Áreas de aplicación de la IA • Profesiones: abogacía, medicina, contabilidad, geología, química. • Software: enseñanza, especificación, diseño, verificación, mantenimiento. • Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, control adaptativo, proceso de imágenes, proceso de señales. • Proceso de datos: educación, interfase en lenguaje natural, acceso inteligente a datos y gestores de bases de datos, análisis inteligente de datos. • Finanzas: planificación, análisis, consultoría.
  • 43. Aplicaciones comerciales de la inteligencia artificial • 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, datos biológicos (coronarios, cerebrales y respiratorios), información de radar, sonar e infrarrojos. • Monitoreo: equipos, monitoreo 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.
  • 44. Aplicaciones comerciales de la inteligencia artificial • Planificación: gestión de activo y pasivo, cartera, análisis de créditos y préstamos, contratos, programación de trabajos, gestión de proyectos, planificación de experimentos. • Interfaces inteligentes: hardware de instrumentación, programas de computadora, bases de datos múltiples, paneles de control. • Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural, ayudas para contabilidad, consultoría en temas legales, planificación de fincas, consultoría de sistemas bancarios. • Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en alta escala, síntesis de circuitos, 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.
  • 45. Ramas de la IA Sistemas Expertos
  • 46. Sistemas IA MYCIN : U. Stanford. Medicina. Infecciones en la sangre. INTERNIST / CADUCEUS: U. Pittsburgh. Medicina interna. CASNET : U. Rutges. Diagnóstico del Glaucoma. PUFF: SRI-Stanford. Diagnóstico de enfermedades pulmonares. Basado en Mycin MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniaría genética. GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.
  • 47.
    • Edgar Shortliffe
    • 1976
    • Escrito en lenguaje LISP
    • Utilizado en medicina, era capaz de detectar enfermedades infecciosas en la sangre
    PROGRAMA MYCIN Se presenta el problema MYCIN Lo analiza y saca hasta 100 posiblidades de su base de datos Mediante heurística Da la solución
  • 48.
    • Joseph Weizenbaum
    • Finales de los años 60
    • Ayuda al análisis del lenguaje.
    PROGRAMA ELIZA
  • 49. PROGRAMA DENDRAL
    • Edward Feigenbaum
    • 1976
    • Programa experto de análisis químico y se ha aplicado con mucho éxito en diversos ámbitos y lugares del mundo.
    Se presenta el problema DENDRAL Lo analiza y da posibles soluciones El usuario da sus restricciones Imprime soluciones en orden De preferencia
  • 50. PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón. MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniaría genética. GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.
  • 51. Agentes Iinteligentes. La IA desarrolla agentes racionales no vivos. Se encamina tanto a la construcción de entidades de inteligentes como su comprensión.
  • 52. Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Los agentes inteligentes se describen esquemáticamente como un sistema funcional abstracto. Por esta razón, los agentes inteligentes son a veces llamado Agentes Inteligentes Abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones del mundo real como sistemas informáticos, los sistemas biológicos, o de organizaciones.
  • 53. Algunas definiciones de agentes inteligentes hacen énfasis en su autonomía por lo que prefieren el término agente inteligente autónomo. Y otros (en particular, Russell y Norvig (2003)) considera conducta dirigida a objetivos como la esencia de lo inteligente y prefieren un término tomado de la economía "Agente Racional“ En Ciencias de la Computación el término agente inteligente puede ser usado para referirse a un agente de software que tiene algo de inteligencia, independientemente de si no es un agente racional por definición de Russell y Norvig. Por ejemplo, programas autónomos utilizados para asistencia de un operador o de minería de datos (a veces denominado robots) son también llamados "agentes inteligentes".
  • 54.  
  • 55. Características de los sistemas con IA . Aprender nuevos problemas e incrementar normas de solución. Capacidad de adaptación en línea y en tiempo real. Ser capaz de analizar condiciones en términos de comportamiento, el error y el éxito. Aprender y mejorar a través de la interacción con el medio ambiente (realización.) Aprender rápidamente de grandes cantidades de datos. Deben estas basados en memoria de almacenamiento masivo y la recuperación de dicha capacidad.
  • 56. ROBÓTICA
    • Ciencia o rama de la ciencia que se ocupa del estudio, desarrollo y aplicaciones de los robots .
    • Los robots son máquinas controladas por ordenador y programadas de manera que sean capaces de moverse, manipular objetos y realizar trabajos al mismo tiempo que interactúan con el entorno.
    • Los robots suelen ser programados para ahorrar tiempo y sustituir a los humanos en trabajos costosos , pesados , complicados …y repetitivos .
    Influencia de los medios sobre La robótica: Un robot no tiene porque tener forma humana, los androides son solo una clase de robots. Además no existen robots plenamente inteligentes y es impensable a corto plazo dado que la tecnología y la ciencia no lo permiten.
  • 57. ROBÓTICA Clasificación
    • Robots Play-Back: reproducen una serie de instrucciones grabadas.
    • Robots controlados por sensores
    • Robots controlados por visión
    • Robots controlados adaptablemente: Pueden, automáticamente, reprogramar sus acciones sobre la base de datos obtenidos por los sensores.
    • Robots con Inteligencia Artificial : llevan a cabo sus propias decisiones para resolver problemas.
  • 58. ROBÓTICA Aplicaciones en la industria
    • Transferencia de material
    • Carga y descarga de máquinas
    • Operaciones de procesamiento
    • Laboratorios
  • 59. Isaac Asimov LEYES DE LA ROBOTICA
    • 1942:
      • Un robot no debe dañar a un ser humano o, por su inacción, dejar que un ser humano sufra daño.
      • Un robot debe obedecer las órdenes que le son dadas por un ser humano, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la Primera Ley.
      • Un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
  • 60. Hoy en día existen robots de todo tipo. Japón, un país pequeño agobiado por la escasez de población debido a una bajísima tasa de natalidad, los incorporó a la vida cotidiana . Así, en los últimos años, las empresas de tecnología japonesas desarrollaron artefactos como "Ifbot", un robot de 45 centímetros de altura programado para hacerles compañía a las personas de edad
  • 61. CIBERNÉTICA
    • La cibernética es la ciencia que estudia los sistemas de control y comunicación de las personas y las máquinas.
    • Una nueva disciplina que nace desde la Cibernética es la biónica : surge de la síntesis realizada en la comparación de algunos resultados por la biología y la electrónica.
    • La cibernética también se aplica al estudio de la psicología, servomecanismo, economía, neuropsicología, ingeniería en sistemas y al estudio de sistemas sociales
  • 62. BIBLIOGRAFÍA Aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial, la ciencia y la industria: (fundamentos-aplicaciones) Wendy B. Rauch-Hindin Ediciones Díaz de Santos, 1989 Robótica John J. Craig Pearson Educación, 2006 Ingeniería de Sistemas expertos García Martínez-Britos Editorial Nueva Librería, 2004 Fundamentos metodológicos de sistemas inteligentes para la solución de problemas complejos en ingeniería Jairo Cañón Rodríguez, Demetrio Arturo Ovalle Carranza Universidad Nacional de Colombia, 1997