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UNIVERSIDAD TECNICA DE AMBATO TRABAJO DE N TICS INTEGRANTES: RENE CASTRO ANGEL RAMOS
Software de inteligencia artificial Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
Para explicar la definición anterior, 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 la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado (este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).
Por lo tanto, y 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. 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.
los cinco principales tipos de procesos 1. Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos). 2. Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. 3. Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN). 4. Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos). 5. Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.
CARACTERÍSTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento). El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
FUNCIONAMIENTO BÁSICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Diferentes teorías: Construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano (bottom-up). Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (top-down).
Bibliografia BIBLIOGRAFÍA http://alek.pucp.edu.pe/ma_cont http://delicias.dia.fi.upm.es http://www.dia.fi.upm.es http://www.fortunecity.com/skyscraper/chaos/279/principal.htm http://go.to/inteligencia_artificial http://www.itba.edu.ar http://www.publispain.com/supertutoriales/matematica/inteligencia_artificial http://www.redcientifica.com/doc/doc200106170001.html

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  • 1. UNIVERSIDAD TECNICA DE AMBATO TRABAJO DE N TICS INTEGRANTES: RENE CASTRO ANGEL RAMOS
  • 2. Software de inteligencia artificial Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
  • 3. Para explicar la definición anterior, 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 la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado (este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).
  • 4. Por lo tanto, y 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. 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.
  • 5. los cinco principales tipos de procesos 1. Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos). 2. Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. 3. Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN). 4. Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos). 5. Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).
  • 6. También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.
  • 7. CARACTERÍSTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento). El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
  • 8. FUNCIONAMIENTO BÁSICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Diferentes teorías: Construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano (bottom-up). Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (top-down).
  • 9. Bibliografia BIBLIOGRAFÍA http://alek.pucp.edu.pe/ma_cont http://delicias.dia.fi.upm.es http://www.dia.fi.upm.es http://www.fortunecity.com/skyscraper/chaos/279/principal.htm http://go.to/inteligencia_artificial http://www.itba.edu.ar http://www.publispain.com/supertutoriales/matematica/inteligencia_artificial http://www.redcientifica.com/doc/doc200106170001.html