COLABORATIVO UNO

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

ECBTI

UNAD

RICARDO PARRA MÉNDEZ COD 91253523

EDY GUILLERMO CASTRO

PABLO ANTONIO ORTIZ

CARLOS ALBERTO CALPA

90169_15

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

BUCAARAMANGA MARZO DEL 2014

INTRODUCCION

El presente trabajo es la realización del primer trabajo colaborativo del curso de

inteligencia artificial por el cual se debe desarrollar una guía dada por el tutor del

curso.

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.

REDES NEURONALES

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) están inspiradas en la biología, esto

significa que están formadas por elementos que se comportan de manera análoga

a las neuronas (en las funciones más elementales) y están organizadas de una

forma similar a la del cerebro, pero las analogías no son muchas más.

Las características fundamentales de las RNA son:

• Aprenden de la experiencia: Las RNA pueden modificar su comportamiento

como respuesta a su entorno. Dado un conjunto de entradas (quizá con las salidas

deseadas), las RNA se ajustan para producir respuestas consistentes. Una amplia

variedad de algoritmos de entrenamiento se han desarrollado, cada uno con sus

propias ventajas e inconvenientes.

• Generalizan de ejemplos anteriores a los ejemplos nuevos: Una vez que la

RNA esté entrenada, la respuesta de la red puede ser, hasta un cierto punto,

insensible a pequeñas variaciones en las entradas, lo que las hace idóneas para el

reconocimiento de patrones.

• Abstracción de la esencia de las entradas: Algunas RNA son capaces de

abstraer información de un conjunto de entradas. Por ejemplo, en el caso de

reconocimiento de patrones, una red puede ser entrenada en una secuencia de

patrones distorsionados de una letra. Una vez que la red sea correctamente

entrenada será capaz de producir un resultado correcto ante una entrada

distorsionada, lo que significa que ha sido capaz de aprender algo que nunca

había visto.

REDES DE CAPA SIMPLE

A pesar de que una sola neurona puede realizar modelos simples de funciones, su

mayor productividad viene dada cuando se organizan en redes. La red más simple

es la formada por un conjunto de perceptrones a los que entra un patrón de

entradas y proporcionan la salida correspondiente. Por cada perceptrón que

tengamos en la red vamos a tener una salida, que se hallará como se hacía con

un perceptrón solo, haciendo el sumatorio de todas las entradas multiplicadas por

los pesos. Al representar gráficamente una red, se añade una "capa" inicial que no

es contabilizada a efectos de computación, sólamente sirve para distribuir las

entradas entre los perceptrones. La denominaremos la capa 0.

De esta manera, la representación gráfica de una red de capa simple sería la

siguiente:

CRUCIGRAMA

VERTICAL

6  Compresión de lenguaje natural

8  Generación, verificación, depuración y optimización automática de programas

10  Son Robots que intentan reproducir total o parcialmente la forma y el

comportamiento cinemática del ser humano

11  Son Robots con gran capacidad de desplazamiento, basados en carros o

plataformas y dotados de un sistema locomoción

12 Estudio de los problemas cuya solución no necesita explicación (la simulación)

13 sistemas basados en conocimientos

15 Los Robots zoomórficos, que considerados en sentido no restrictivo podrían

incluir también a los androides.

HORIZONTAL

1 Es un robot hidraulico, de estructura espacial de tipo polar, que en su versión

frande (Unimate 4000) es utili

2 Son sistemas mecánicos multifuncionales con un sencillo sistema de control,

bien manual, de secuencia fija.

3 Implementa nuevos conocimientos en forma automática por medio de programas

del computador.

4 Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente

programas de cómputo inteligentes

5 Capacidad de percepción y entendimiento de voz. (sensores visuales

interrelacionados con el reconocimiento)

7 Corresponden a aquellos de difícil clasificación, cuya estructura se sitúa en

combinación con alguna de las anteriores

9  Implementa nuevos conocimientos en forma automática por medio de

programas del computador.

14  son leyes aplicables a un universo donde los robots son seres inteligentes,

pero quedan relegadas.

EJEMPLOS

 Vamos a ver cómo la inteligencia artificial poco a poco se va a ir colando en

nuestra vida para realizar acciones que hasta ahora parecía campo vedado a las

máquinas. Se trata de tareas que nos permitirán llevar una vida más segura y

cómoda, pero que, además, a buen seguro, irán perfilando un modelo de sociedad

diferente.

 Óptimi, una plataforma capaz de diagnosticar nuestro estado anímico mediante el

análisis de diversos parámetros biométricos. Se objetivo es detectar y evitar que

caigamos en depresión.

Autopia un proyecto que busca automátizar la conducción de los automóviles. El

pasado domingo realizaron su primer experimento en real logrando que un coche

recorriera más de 100 kilómetros por carreteras convencionales sin necesidad de

piloto