int artifissd

7/23/2019 Int Artifissd

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Lainteligenciaest vinculada a saber elegir las mejores opciones para resolveralgn tipo de problema. Existen diversos tipos de inteligencia segn sus atributos yprocesos, como la inteligencia operativa, la inteligencia biolgica o la inteligencia psicolgica.

Artificial, por otra parte, es un adjetivo que seala aquello hecho pormano, arte o ingenio del hombre.Lo artiicial tambi!n permite nombrar a lo nonaturalo falso.La nocin de inteligencia artificialue desarrollada en reerencia a ciertos sistemas creadospor los seres humanos que constituyen agentes racionales no vivos. La racionalidad, eneste caso, es entendida como la capacidad para maximi"ar un resultado esperado.La inteligencia artiicial, por lo tanto, consiste en el diseo de procesos que, al ejecutarsesobre una arquitectura fsica, producen resultados que maximizan una ciertamedida de rendimiento. Estos procesos se basan en secuencias de entradas que son

percibidas y almacenadas por la mencionada arquitectura.Los dispositivos que cuentan con inteligencia artiicial pueden ejecutar distintos procesosanlogosal comportamiento humano, como la ejecucin de una respuesta por cada entrada#similar a los actos relejos de los seres vivos$, la bsqueda de un estado entre todos los posiblessegn una accin o la resolucin de problemas mediante una lgica ormal.Inteligencia artificialtambi!n es una pel%cula dirigida por Steven Spielbergque ueestrenada en !!". &u argumento se basa en la historia de unrobotque, creado parareempla"ar a un nio humano, demuestra que tiene sentimientos. La pel%cula est basada enun relato de #rian Aldisse incluye elementos tomados de $inocho.

Lee todo en' (einicin de inteligencia artiicial ) *u! es, &igniicado y

+oncepto http'deinicion.deinteligencia)artiicial-ix""eiLuic/

DEFINICIN DE PENSAMIENTO

DIVERGENTELo que existe a trav!s de la actividad intelectual orma parte delpensamiento. Este esun producto de la menteque surge a partir de la actividad racional del intelecto o de lasabstracciones de la imaginacin.

Es posible distinguir entre diversos tipos de pensamiento, segn laoperacin mental en cuestin. El pensamiento deductivo, el pensamiento inductivo,
http://definicion.de/inteligencia/http://definicion.de/inteligencia/http://definicion.de/inteligencia/http://definicion.de/hombrehttp://definicion.de/hombrehttp://definicion.de/robot/http://definicion.de/robot/http://definicion.de/inteligencia-artificial/#ixzz2eiLfuic6http://definicion.de/inteligencia-artificial/#ixzz2eiLfuic6http://definicion.de/pensamiento-divergente/http://definicion.de/pensamiento-divergente/http://definicion.de/pensamiento-divergente/http://definicion.de/pensamiento-divergente/http://definicion.de/pensamiento/http://definicion.de/pensamiento/http://definicion.de/hombrehttp://definicion.de/robot/http://definicion.de/inteligencia-artificial/#ixzz2eiLfuic6http://definicion.de/inteligencia-artificial/#ixzz2eiLfuic6http://definicion.de/inteligencia-artificial/#ixzz2eiLfuic6http://definicion.de/pensamiento-divergente/http://definicion.de/pensamiento-divergente/http://definicion.de/pensamiento/http://definicion.de/inteligencia/


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el pensamiento sistemtico, elpensamiento crticoy el pensamiento analticosonalgunos de ellos.%ivergente, por su parte, es aquello que diverge #que discrepa, discorda o se separa$.El pensamiento divergenteo pensamiento lateral, por lo tanto, consiste enlabsqueda de alternativas o posibilidades creativas & diferentespara la resolucinde unproblema.

&e puede incluir al pensamiento divergente dentro del pensamiento creativo, relacionadoms con la imaginacin que con el pensamiento lgico)racional. La nocin ue acuada por elpsiclogo malt!s 'd(ard %e #ono, quien airm que el pensamiento divergente es unaorma de organi"ar los procesos de pensamiento a trav!s de estrategias no ortodoxas. Elobjetivo, pues, es generar ideasque escapen de los lineamientos del pensamiento habitual.0ara %e #ono, el pensamiento lateral puede desarrollarse con el entrenamiento de t!cnicasque ayuden a mirar un mismo objeto desde diferentes puntos de vista . Elpensamiento divergente supone un motor de cambio personal y social ya que aporta nuevasrespuestas a problemas conocidos.El psiclogo malt!s reconoce tres grandes tipos de obstrucciones del pensamiento' la altade informaci)n, el bloqueo mental y el peso de lo obvio. Este ltimo caso, cuando lo obvio delproblema impide advertir una mejor opcin, puede ser superado a trav!s del pensamientodivergente.

Lee todo en' (einicin de pensamiento divergente ) *u! es, &igniicado y

+oncepto http'deinicion.depensamiento)divergente-ix""eiLr12&E

nteligencia artificialIA redirige aqu. Para otras acepciones, vase IA (desambiguacin).

TOPIO, un robot que juega tenis de mesa
http://definicion.de/pensamiento-critico/http://definicion.de/pensamiento-critico/http://definicion.de/pensamiento-critico/http://definicion.de/problema/http://definicion.de/problema/http://es.wikipedia.org/wiki/Edward_de_Bonohttp://definicion.de/idea/http://definicion.de/idea/http://definicion.de/informacionhttp://definicion.de/pensamiento-divergente/#ixzz2eiLrOWSEhttp://definicion.de/pensamiento-divergente/#ixzz2eiLrOWSEhttp://es.wikipedia.org/wiki/IA_(desambiguaci%C3%B3n)http://definicion.de/pensamiento-critico/http://definicion.de/problema/http://es.wikipedia.org/wiki/Edward_de_Bonohttp://definicion.de/idea/http://definicion.de/informacionhttp://definicion.de/pensamiento-divergente/#ixzz2eiLrOWSEhttp://definicion.de/pensamiento-divergente/#ixzz2eiLrOWSEhttp://definicion.de/pensamiento-divergente/#ixzz2eiLrOWSEhttp://es.wikipedia.org/wiki/IA_(desambiguaci%C3%B3n)


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TOPIO, un robothumanoide, jugandotenis de mesaen

TokioInternational Robot Exhibition(IREX) 200!

Otros nombres I"

Campo de

aplicacin

#esarrollo de agentes ra$ionales no

%i%os

Subrea de &ien$ias de la &om'uta$in

Enciencias de la computacinse denomina inteligencia artificial(IA) a la capacidad de razonar de un

agente no vivo.123John McCarth!acu" el t#rmino en 1$%&! la defini' Es la ciencia e ingenio de

hacer m*uinas inteligentes! especialmenteprogramas de cmputo inteligentes..+

,-s*ueda del estado re*uerido en el conunto de los estados producidos por las acciones

posi/les.

0lgoritmos gen#ticos(anlogo al proceso de evolucin de las cadenas de 0).
http://es.wikipedia.org/wiki/TOPIOhttp://es.wikipedia.org/wiki/Robothttp://es.wikipedia.org/wiki/Robothttp://es.wikipedia.org/wiki/Humanoidehttp://es.wikipedia.org/wiki/Tenis_de_mesahttp://es.wikipedia.org/wiki/Tenis_de_mesahttp://es.wikipedia.org/wiki/Tenis_de_mesahttp://es.wikipedia.org/w/index.php?title=International_Robot_Exhibition&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_de_la_Computaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_de_la_computaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_de_la_computaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_de_la_computaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-1http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-1http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-2http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-2http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-2http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-3http://es.wikipedia.org/wiki/John_McCarthyhttp://es.wikipedia.org/wiki/John_McCarthyhttp://es.wikipedia.org/wiki/John_McCarthyhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_inteligentehttp://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_inteligentehttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-4http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-4http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmos_gen%C3%A9ticoshttp://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmos_gen%C3%A9ticoshttp://es.wikipedia.org/wiki/TOPIOhttp://es.wikipedia.org/wiki/Robothttp://es.wikipedia.org/wiki/Humanoidehttp://es.wikipedia.org/wiki/Tenis_de_mesahttp://es.wikipedia.org/w/index.php?title=International_Robot_Exhibition&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_de_la_Computaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Ciencias_de_la_computaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-1http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-2http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-3http://es.wikipedia.org/wiki/John_McCarthyhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_inteligentehttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#cite_note-4http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmos_gen%C3%A9ticos


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edes neuronales artificiales(anlogo al funcionamiento f4sico del cere/ro de animales

humanos).

azonamientomediante unalgica formalanlogo al pensamiento a/stracto humano.

5am/i#n e6isten distintos tipos de percepciones acciones! pueden ser o/tenidas producidas!

respectivamente por sensores f4sicos sensores mecnicos en m*uinas! pulsos el#ctricos u pticos en

computadoras! tanto como por entradas salidas de /its de un soft7are su entorno soft7are.

8arios eemplos se encuentran en el rea decontrol de sistemas!planificacin automtica! la ha/ilidad

de responder a diagnsticos a consultas de los consumidores!reconocimiento de

escritura!reconocimiento del ha/lareconocimiento de patrones. 9os sistemas de :0 actualmente son

parte de la rutina en campos como econom4a! medicina!ingenier4a la milicia! se ha usado en gran

variedad de aplicaciones desoft7are!uegos de estrategia como aedrezde computador otros videouegos.

1. La inteligencia: Diferentes teoras y definiciones

2. Inteligencias mltiples

3. Futuro de la IA.

;l termino inteligenciaartificial fue acu"ado formalmente en 1$%& durante laconferenciade arthmounth!ms para entonces a se ha/4aestadotra/aando en ello durante cinco a"os en los cuales se ha/4apropuesto muchas definiciones distintas *ue en ning-n caso ha/4an logrado ser aceptadas totalmente porlacomunidadinvestigadora. 9a 0: es una de las disciplinas ms nuevas *ue unto con la gen#ticamoderna esel campo en *ue la maor4a de los cient4ficos ms les gustar4a tra/aar.


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en la actualidad la :0 a/arca una enorme cantidad de su/campos *ue van desde reas de propsito generalhasta tareas especificas.


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/on Mcarty

En el segundo enfo*ue encontramos *ue este se orienta a la creacin de un sistema artificial capaz derealizar procesos cognitivos humanos haciendo importante a no la utilidad como el m#todo! los aspectosfundamentales de este enfo*ue se refieren alaprendizae adapta/iliada sus autoresson 0e1ell 2imonde la arnegie Mellon 3niversity.9a :0 al tratar de construir ma*uinas *ue se comporten aparentemente como seres humanos han dado lugaral surgimiento de dos /lo*ues enfrentados' el enfo*ue sim/lico o top-do1n! conocido como la :0 clsica elenfo*ue su/sim/olico llamado a veces cone4ionista.9os sim/licos simulan directamente las caracter4sticas inteligentes *ue se pretenden conseguir o imitar lo

meor *ue tam/i#n se tiene a la mano esel hom/re@para los constructores de los sistemase6pertos resultafundamental la representacin del conocimiento humano donde gracias a estos avances se han encontradodos tipos de conocimiento' conocimiento acerca del pro/lema particularDuml@ conocimiento a cerca decmo o/tener mas conocimiento a partir del *ue a tenemos. El eemplo ms representativo de esta corrientees elproectode Cc de ouglas ,. 9enat so/re un sistema *ue posee en sumemoriamillones de hechosinterconectados.entro de la otra corriente' la su/sim/olica@ sus esfuerzos se orientan a la simulacin de los elementos demas /ao nivel dentro de los procesos inteligentes con la esperanza de *ue estos al com/inarse permitan *ueespontneamente sura el comportamiento inteligente. 9os eemplos mas claros *ue tra/aan con este tipo deorientacin son las redesneuronales los algoritmos gen#ticos donde estos sistemas tra/aan /ao laautonom4a!el aprendizae la adaptacin! conceptos fuertemente relacionados.


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5$aga aora5:onde el programador surte de instrucciones a la ma*uina para realizar una tarea

determinada donde todo *ueda especificado e6cepto *uizs #l numero de repeticiones.

5$aga siempre (ue5:0*u4 se permite escri/ir un programa *ue le sirva a lacomputadorapara

resolver a*uello pro/lemas *ue el programador no sa/e resolver pero conoce *ue tipo de soluciones sepueden intentar.

&De constre6imiento&:se escri/en programas*ue definen estructuras estados *ue se

condicionan limitan rec4procamente.

Aero Mins! admite *ue a-n ser necesario desarrollar dos tipos de lenguaes ms para o/tener una :0compara/le a la inteligencia humana@ estos podr4an ser.

&$aga algo (ue tenga sentido5:onde se permite al programa aprender del pasado en una

nueva situacin aplicar sus ense"anzas.

&Me7'rense a s mismo&:0ll4 se podr permitir escri/ir programas *ue tengan en adelante la

capacidad de escri/ir programas meores *ue ellos mismos.

?tro punto desde luego tiene *ue ver con el tema *ue a*u4 estamos tratando es por supuesto el conceptodelo *ue es creatividad! *ue a simple vista es algo *ue no podemos e6plicar por*ue es resultado de un donespecial pero *ue los estudios so/re :0 han comenzado hacer posi/le dar e6plicacin satisfactoria' nos dicen*ue en la medida *ue se logre escri/ir programas *ue e6hi/anpropiedad!en esa misma medida se empezaraa e6plicar lacreatividad.?tra propiedad *ue se espera ver asociada a la :0 es la autoconciencia@ *ue de acuerdo con los resultadosde lasinvestigacionespsicolgicas ha/lan por una parte de *ue como es /ien sa/ido! el pensamientohumanorealiza gran cantidad de funciones *ue no se pueden calificar de conscientes *ue por lo tanto laautoconciencia contri/ue en cierto sentido a impedir elprocesomental eficiente@ pero por otro lado es degran importancia poder tener conocimiento so/re nuestras propias capacidades limitaciones siendo esto degran auda para el funcionamiento de la inteligencia tanto de la ma*uina como del ser humano.Aero seria imposi/le tratar de contemplar el tema de la :0 sin recurrir a la cuestin de la comple7idad@ dondeel comportamiento inteligente es el resultado de lainteraccinde muchos elementos *ue conseguridades

una de las ms valiosas contri/uciones al tratar de simular en la ma*uina losfenmenos intelectualeshumanos.9a :0 se ha desarrollado como disciplina a partir de la concepcin de la inteligencia *ue se realizo al interiorde la psicolog4a a partir de la cual se ela/oraron diferentes categor4as.La inteligencia: Diferentes teoras y definiciones.

En 1$=+ el ministerio de instruccin pu/lica deFranciapidi al psiclogo franc#s 0lfred ,inet a un grupodecolegas suos *ue desarrollan un modo de determinar cuales alumnos de la escuelaprimaria corr4anelriesgode fracasar para *ue estos alumnos reci/an unaatencincompensatoria. e sus esfuerzos nacieronlas primerasprue/asde inteligencia. :mportadas a los EE


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Inteligencia espacial:la ha/ilidad para perci/ir la manera e6acta del mundo visualIespacial de

eecutar transformaciones so/re esas percepciones ( decorador! artistas! etc).

Inteligencia corporal = kin*tica:la capacidad para usar el cuerpo para e6presar ideas

sentimientos facilidad en el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.

Inteligencia musical:capacidad de perci/ir! discriminar! trasformar e6presar las formas musicales.

Inteligencia interpersonal:la capacidad de perci/ir esta/lecer distinciones entre los estados de

nimo! las intenciones! motivaciones! sentimientos! de otras personas.

Inteligencia intrapersonal:el conocimiento de s4 mismo la ha/ilidad para adaptar las propias

maneras de actuar a partir de ese conocimiento.

Ms all de la descripcinde las inteligencias de sus fundamentos tericos ha ciertos aspectos *ueconvienen destacar'

Cada personaposee varios tipos de inteligencias.

9a maor4a de las personas pueden desarrollar cada inteligencia hasta un nivel adecuadodecompetencia.

9as inteligencias por lo general tra/aan untas de manera complea! sea! siempre interact-an entre

s4 para realizar la maor4a de las tareas se precisan todas las inteligencias aun*ue en niveles diferentes hamuchas maneras de ser inteligentes en cada categor4a.

Inteligencia emocional:e6iste una dimensin de la inteligencia personal*ue esta ampliamente mencionadaaun*ue poco e6plorada en las ela/oraciones de Hadner' el papel de las emociones.Daniel 9oleman@ toma este desaf4o comienza a tra/aar so/re eldesarrollode Hadner llevando a un planoms pragmtico centrado en las emociones como foco de la inteligencia.

F3%3"> D8 LA IA.

Elempleode la :0 esta orientado a a*uellas profesiones *ue! a sea por lo incomodo! peligroso o complicadode sutra/aonecesitan apoo de un e6perto en lamateria.9as ventaas *ue trae el disponer de un asistente

artificial no son mas *ue las de solucionar los errores defectos propios del ser humano@ es decir! eldesarrollo desistemas e6pertos*ue ho en d4a se estn utilizando con #6itoen los campos delamedicina!geolog4a aeronutica aun*ue todav4a estn poco avanzados en relacin con el idealdelproducto:0 completo.

9eer ms'http'777.monografias.comtra/aos1&laIinteligenciaIartificiallaIinteligenciaIartificial.shtmlKi6zz2eiMLa%i
http://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/perde/perde.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/compro/compro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/compro/compro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/compro/compro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/fuper/fuper.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/fuper/fuper.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/moti/moti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/moti/moti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos36/teoria-empleo/teoria-empleo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos36/teoria-empleo/teoria-empleo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/el-trabajo/el-trabajo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/el-trabajo/el-trabajo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/lamateri/lamateri.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/lamateri/lamateri.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/lamateri/lamateri.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/llave-exito/llave-exito.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos29/especialistas-medicos/especialistas-medicos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos29/especialistas-medicos/especialistas-medicos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos29/especialistas-medicos/especialistas-medicos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/geologia/geologia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/geologia/geologia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml#ixzz2eiMXa5i7http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml#ixzz2eiMXa5i7http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml#ixzz2eiMXa5i7http://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/perde/perde.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/compro/compro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/fuper/fuper.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/moti/moti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos36/teoria-empleo/teoria-empleo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/el-trabajo/el-trabajo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/lamateri/lamateri.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/llave-exito/llave-exito.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos29/especialistas-medicos/especialistas-medicos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/geologia/geologia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml#ixzz2eiMXa5i7http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml#ixzz2eiMXa5i7


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nteligencia artificial, por Josep Llus Costa

efina inteligencia.

>i le ha costado no de/e e6tra"arle! alguna razn tendr *ue haa sido una de las pala/rascua interpretacin ms ha variado en su historia. e hecho! en la actualidad se incluenhasta N acepciones diferentes en el diccionario de la 0E! ninguna de ellas es lacom-nmente aceptada entre los cient4ficos! *uienes! actualmente! la cuantifican prcticamenteen relacin al tama"o del cere/ro! aun*ue empiezan a sopesar *ue en realidad no seencuentre distri/uida por todas las c#lulas del cuerpo! algo *ue me parecer4a mu lgico! puesle dar4a al cere/ro la funcin *ue le corresponde! la de CA< o relo.

Extrado de la R"Een una Oedaccin propuestaP para un O0rt4culo enmendadoP en unO0vance de la vig#sima tercera edicinP'

1. f. Capacidad de entender o comprender.

2. f. Capacidad de resolver pro/lemas.

3. f. Conocimiento! comprensin! acto de entender.

+. f. >entido en *ue se puede tomar una proposicin! un dicho o una e6presin.

%. f. Ga/ilidad! destreza e6periencia.

&. f. 5rato correspondencia secreta de dos o ms personas o naciones entre s4.

. f. >ustancia puramente espiritual.

N. f. servicio de inteligencia.

Aarece *ue su definicin haa ido adaptndose a los tiempos a medida *ue crec4a eldesconcierto! puesto *ue! cada una de ellas ha ido refutndose al encontrarnos con animales*ue cumpl4an con la definicin! pues! seg-n el creacionismo! somos los -nicos dotados conese don. Esto es falso! la inteligencia no es una propiedad! sino una magnitud! como tal!todos los seres vivos la tienen! en maor o menor medida.

Estamos ante una de a*uellas pala/ras destinadas a no descri/ir ms *ue la profundidad denuestra ignorancia. 0l igual *ue OgeocentrismoP! nace de nuestra demostrada incapacidadpara dar sentido a lo *ue nos rodea@ una utpica descripcin /asada en el ego4smo *ue nollegaremos nunca a definir por ine6istente.


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comprendemos como si lo hici#ramos! sustituendo de forma digna elegante! la desidia delaprendizae.

9a sociedad actual est supeditada a las m*uinas! tenemos *ue reconocer *ue sin ellasperder4amos una e6tensin importante de nuestro carcter ha/ilidades. >ocialmente! la

tecnolog4a es nuestro hio intelectual. uestra dependencia! ms *ue importante! se estconvirtiendo en fundamental. >u avance nos lleva a plantear una cuestin' QRu# ocurrircundo las m*uinas alcancen una inteligencia! por definicin! superior a la de la especiehumanaS

Es evidente *ue las m*uinas carecen de sentimientos! la pregunta es' Qlos necesitanS


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La robotica

*a robti$a es la $ien$ia + la te$nologa de los robots! e o$u'a del dise-o, manu.a$tura +a'li$a$iones de los robots *a robti$a $ombina di%ersas dis$i'linas $omo son/ la me$ni$a, la

ele$trni$a, la in.ormti$a, la inteligen$ia arti1$ial + la ingeniera de $ontrol! Otras reas

im'ortantes en robti$a son el lgebra, los autmatas 'rogramables + las muinas de estados!

Inteligencia :

*a inteligen$ia es el t3rmino global mediante el $ual se des$ribe una 'ro'iedad de la mente en la

ue se rela$ionan habilidades tales $omo las $a'a$idades del 'ensamiento abstra$to, el

entendimiento, la $omuni$a$in, el ra$io$inio, el a'rendi4aje, la 'lani1$a$in + la solu$in de

'roblemas!

El di$$ionario de la Real "$ademia Es'a-ola de la lengua de1ne la inteligen$ia (del latn

intellegent5a), entre otras a$e'$iones $omo la 6$a'a$idad 'ara entender o $om'render6 + $omo

la 6$a'a$idad 'ara resol%er 'roblemas6!

*a inteligen$ia 'are$e estar ligada a otras .un$iones mentales $omo la 'er$e'$in, o $a'a$idad

de re$ibir in.orma$in, + la memoria, o $a'a$idad de alma$enarla!

*a 'alabra inteligen$ia se de1ne $omo la $a'a$idad ue se tiene 'ara ra4onar , solu$ionar

'robemas ra4onar , + arti1$ial se de1ne $omo algo no matural!

Por lo tanto, + de manera ms es'e$1$a la inteligen$ia arti1$ial es la dis$i'lina ue se en$arga

de $onstruir 'ro$esos ue al ser eje$utados sobre una aruite$tura .si$a 'rodu$en a$$iones o

resultados ue maximi4an una medida de rendimiento determinada, basndose en la se$uen$ia

de entradas 'er$ibidas + en el $ono$imiento alma$enado en tal aruite$tura!

hasta la .e$ha algunos de los sistemas de algoritmos han 'odido su'erar al ser humano $omo en

las sumas ,re$u'era$ion + alma$enamiento de datos et$ !'ero las mauinas toda%ian no 'ueden

su'errar al hombre $omo las lenguas usadas, el re$ono$imiento de .ormas , la %ision ,et$ !

Denir la inteligencia

#e1nir u3 es la inteligen$ia es siem're objeto de 'ol3mi$a7 ante un es$enario tan di%ersi1$ado

de o'iniones 8ernon (9:0) sugiri una $lasi1$a$in de las 'rin$i'ales de1ni$iones! *a misma se

hi4o en base a tres gru'os/ las 'si$olgi$as, mostrando la inteligen$ia $omo la $a'a$idad

$ogniti%a, de a'rendi4aje, + rela$in7 las biolgi$as, ue $onsideran la $a'a$idad de ada'ta$in a

nue%as situa$iones7 + las o'erati%as, ue son auellas ue dan una de1ni$in $ir$ular di$iendo

ue la inteligen$ia es 6!!!auello ue miden las 'ruebas de inteligen$ia6!


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"dems, el $on$e'to de inteligen$ia arti1$ial gener hablar de sistemas, + 'ara ue se 'ueda

a'li$ar el adjeti%o inteligente a un sistema, 3ste debe 'oseer %arias $ara$tersti$as, tales $omo la

$a'a$idad de ra4onar, 'lanear, resol%er 'roblemas, 'ensar de manera abstra$ta, $om'render

ideas + lenguajes, + a'render!

Tal di%ersidad indi$a el $ar$ter $om'lejo de la inteligen$ia, la $ual slo 'uede ser des$rita

'ar$ialmente mediante enumera$in de 'ro$esos o atributos ue, al ser tan %ariados, ha$en

in%iable una de1ni$in ;ni$a + delimitada, dando lugar a singulares de1ni$iones, tales $omo/ oodro?, o


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Por lo ue 'odemos dedu$ir ue ser inteligente es saber elegir la mejor o'$in entre las ue se

nos brinda 'ara resol%er un 'roblema!

Por ejem'lo, si a una 'ersona se le 'lantea subir al tejado de una $asa, la 'ersona sele$$ionar

los instrumentos ue $ree ne$esario 'ara subir, 'ues $on los $ono$imientos ue +a 'osee

(lgi$os, matemti$os, !!!) ha ideado una .orma 'ara eje$utar una a$$in ue le 'ermitir subir al

tejado! Anos dirn ue $on una es$alera, otros $on una $uerda, otros ne$esitarn una serie de

instrumentos, !!! Ana 'ersona ms inteligente ue otra es$oger una o'$in mejor ue otra!

B&mo se mide la inteligen$iaC Tristemente la ma+ora de los test ue miden la inteligen$ia de un

ser humano slo tienen en $uenta las $a'a$idades lgi$aDmatemti$a + lingisti$as! eg;n la

teora de las inteligen$ias m;lti'les seg;n Fo?ard Gardner 'odemos distinguir ti'os di.erentes

de inteligen$ia .ormal/

% Inteligencia Lgica&'atemtica:Es la habilidad ue 'oseemos 'ara resol%er 'roblemastanto lgi$os $omo matemti$os! &om'rende las $a'a$idades ue ne$esitamos 'ara manejar

o'era$iones matemti$as + ra4onar $orre$tamente!

Huestra 'ro$esamiento aritm3ti$o, lgi$o, ra4onado, !!! %a ligado a ella!

% Inteligencia Ling(istica&)erbal:Es la uide4 ue 'osee una 'ersona en el uso de la 'alabra!

#estre4a en la utili4a$in del lenguaje, ha$iendo hin$a'i3 en el signi1$ado de las 'alabras, su

orden sint$ti$o, sus sonidos, !!!

Esta inteligen$ia nos $a'a$ita 'ara es$ribir 'oemas, historias, !!!

% Inteligencia )isual&*spacial:Es la habilidad de $rear un modelo mental de .ormas, $olores,

texturas, !!! Est ligada a la imagina$in! Ana 'ersona $on alta inteligen$ia %isual est $a'a$itada

'ara trans.ormar lo ue $rea en su mente en imgenes, tal $omo se ex'resa en el arte gr1$o!

Esta inteligen$ia nos $a'a$ita 'ara $rear dise-os, $uadros, diagramas + $onstruir $osas!

% Inteligencia Corporal&Cin#tica:Es la habilidad 'ara $ontrolar los mo%imientos de todo el

$uer'o 'ara reali4ar a$ti%idades .si$as! e usa 'ara e.e$tuar a$ti%idades $omo de'ortes, ue

reuiere $oordina$in + ritmo $ontrolado!

% Inteligencia 'usical:Es la habilidad ue nos 'ermite $rear sonidos, ritmos + melodas! Hos

sir%e 'ara $rear sonidos nue%os 'ara ex'resar emo$iones + sentimientos a tra%3s de la m;si$a!

% Inteligencia Interpersonal:&onsiste en rela$ionarse + $om'render a otras 'ersonas! In$lu+e

las habilidades 'ara mostrar ex'resiones .a$iales, $ontrolar la %o4 + ex'resar gestos en

determinadas o$asiones! Tambi3n aba$ar las $a'a$idades 'ara 'er$ibir la a.e$ti%idad de las

'ersonas!


14/53

% Inteligencia Intrapersonal:Es nuestra $on$ien$ia! Entender lo ue ha$emos nosotros

mismos + %alorar nuestras 'ro'ias a$$iones!

% Inteligencia +aturalista:&onsiste en el entendimiento del entorno natural + la obser%a$in

$ient1$a de la naturale4a $omo la biologa, geologa o astronoma!

Ejem'los donde la se'ara$in de las inteligen$ias se mani1esta 'ueden en$ontrarse en 'ersonas

$on trastornos mentales ue sor'rendentemente 'oseen extraordinarias habilidades 'ara

reali4ar $l$ulos o $om'oner m;si$a!

&omo de$a anteriormente, la ma+ora de los test ue $al$ulan el $oe1$iente intele$tual no ha$en

un estudio exhausti%o de todas las distintas inteligen$ias ue 'osee el ser humano!

*os resultados de la medida de las m;lti'les inteligen$ias de una 'ersona le 'uede ser%ir 'ara su

orienta$in 'ro.esional, 'ues 'odra saber $ules seran las a$ti%idades dnde se desen%ol%eramejor, o u3 inteligen$ia debera de desarrollar!

J digo +o, Bla inteligen$ia de una 'ersona se 'uede desarrollarC

Ku$hos di$en ue no, ue una 'ersona na$e $on una determinada inteligen$ia, in$luso

rematando la .aena a1rmando ue es hereditaria (en mi o'inin eso es una burrada)! An 'ro.esor

de biologa una %e4 nos $omentaba en $lase una an3$dota/

LEn una o$asin "lbert Einstein $ono$i a una exuberante a$tri4, la $ual le 'ro'uso $asarse +

tener hijos, 'ues $on la inteligen$ia de Einstein + la belle4a de la a$tri4, tendran hijos tan gua'os$omo ella + tan listos $omo 3l!

*amentablemente la a$tri4 no $ontem'l la o'$in ue Einstein le res'ondi/ BJ si nuestros hijos

saliesen tan .eos $omo +o + tan idiotas $omo t;CM! Nue algo ameno en una $lase de heren$ia

mendeliana!

En $ambio, otros 'iensan ue la inteligen$ia se desarrolla durante el na$imiento + muerte de la

%ida de un ser %i%o!

";n as est demostrado ue mu$hos ni-os a'renden ms r'ido ue otros, aunue 'ienso ue

la aduisi$in de $ono$imientos + t3$ni$as no es $uestin de inteligen$ia (aunue est3

rela$ionado)!

Tambi3n $abe men$ionar la di.eren$ia entre una 'ersona inteligente + una 'ersona sabia! BEs lo

mismo ser sabio ue inteligenteC Pues no! *a sabidura es la 'osesin de $ono$imiento, el saber

$osas!


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En la inteligen$ia se utili4a las $osas ue sabemos, a;n as 'odemos saber mu$has $osas + no

ser $a'a$es de resol%er un determinado 'roblema! Es el $aso de mu$ha gente, 'ueden saber

mu$ho + ser unos aut3nti$os imb3$iles!

Otro t3rmino ue se $on.unde $on la inteligen$ia al igual ue o$urre $on la sabidura es la

$ultura! BAna 'ersona $ulta es una 'ersona inteligenteC!

"ntes de nada tenemos ue $om'render ue signi1$a $ultura en el sentido de la reexin ue

estamos tratando! eg;n la R"E (Real "$ademia Es'a-ola) un indi%iduo $ulto es una 'ersona ue

'osee un $onjunto de $ono$imientos!

Por lo tanto una 'ersona $ulta, no im'li$a ue sea ms inteligente ue otra in$ulta (sin estudios,

sin $ono$imientos $ulturales)! Por otro lado tam'o$o ha+ ue $on.undir inteligen$ia $on

memoria!

Existen mu$has 'ersonas $on grandes $a'a$idades mnemot3$ni$as + ue 'ueden re$ordarmu$hos $on$e'tos, aunue sin la ne$esidad de $om'renderlos!

";n as est $om'robado ue de1nir la inteligen$ia es mu+ $om'li$ado, 'ues existen mu$has

teoras + mu$hos 'untos de %istas en los ue $reer, algunos mu+ dis'ares!

in embargo, si no uieres $alentarte el $o$o demasiado $uando te 'regunten Bu3 es la

inteligen$iaC res'onde sutilmente/ una 'alabra!

Inteligencia rticial :

e denomina inteligen$ia arti1$ial (I") a la rama de las $ien$ias de la &om'uta$in dedi$ada al

desarrollo de agentes ra$ionales no %i%os!

Para ex'li$ar la de1ni$in anterior, enti3ndase a un agente $omo $ualuier $osa $a'a4 de

'er$ibir su entorno (re$ibir entradas), 'ro$esar tales 'er$e'$iones + a$tuar en su entorno

('ro'or$ionar salidas), + enti3ndase a la ra$ionalidad $omo la $ara$tersti$a ue 'osee una

ele$$in de ser $orre$ta, ms es'e$1$amente, de tender a maximi4ar un resultado es'erado!

#e a$uerdo al $on$e'to 're%io, ra$ionalidad es ms general + 'or ello ms ade$uado ue

inteligen$ia 'ara de1nir la naturale4a del objeti%o de esta dis$i'lina!

Por lo tanto, + de manera ms es'e$1$a la inteligen$ia arti1$ial es la dis$i'lina ue se en$arga

de $onstruir 'ro$esos ue al ser eje$utados sobre una aruite$tura .si$a 'rodu$en a$$iones o

resultados ue maximi4an una medida de rendimiento determinada, basndose en la se$uen$ia

de entradas 'er$ibidas + en el $ono$imiento alma$enado en tal aruite$tura!


16/53

Existen distintos ti'os de $ono$imiento + medios de re'resenta$in del $ono$imiento, el $ual

'uede ser $argado en el agente 'or su dise-ador o 'uede ser a'rendido 'or el mismo agente

utili4ando t3$ni$as de a'rendi4aje!

Tambi3n se distinguen %arios ti'os de 'ro$esos %lidos 'ara obtener resultados ra$ionales, ue

determinan el ti'o de agente inteligente!

#e ms sim'les a ms $om'lejos, los $in$o 'rin$i'ales ti'os de 'ro$esos son/

Eje$u$in de una res'uesta 'redeterminada 'or $ada entrada (anlogas a a$tos reejos en

seres %i%os)!

@;sueda del estado reuerido en el $onjunto de los estados 'rodu$idos 'or las a$$iones

'osibles!

"lgoritmos gen3ti$os (anlogo al 'ro$eso de e%olu$in de las $adenas de "#H)!

Redes neuronales arti1$iales (anlogo al .un$ionamiento .si$o del $erebro de animales +

humanos)!

Ra4onamiento mediante una lgi$a .ormal (anlogo al 'ensamiento abstra$to humano)!

Tambi3n existen distintos ti'os de 'er$e'$iones + a$$iones, 'ueden ser obtenidas + 'rodu$idas,

res'e$ti%amente 'or sensores .si$os + sensores me$ni$os en muinas, 'ulsos el3$tri$os u

'ti$os en $om'utadoras, tanto $omo 'or entradas + salidas de bits de un so.t?are + su entorno

so.t?are!

8arios ejem'los se en$uentran en el rea de $ontrol de sistemas, 'lani1$a$in automti$a, la

habilidad de res'onder a diagnsti$os + a $onsultas de los $onsumidores, re$ono$imiento de

es$ritura, re$ono$imiento del habla + re$ono$imiento de 'atrones! *os sistemas de I"

a$tualmente son 'arte de la rutina en $am'os $omo e$onoma, medi$ina, ingeniera + la mili$ia,

+ se ha usado en gran %ariedad de a'li$a$iones de so.t?are, juegos de estrategia $omo ajedre4

de $om'utador + otros %ideojuegos!


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5emas de inter#s en los *ue investigamos constantemente! no solamente por inter#s propio sinotam/i#n por solicitud de nuestros clientes.

?isi'n Artificial


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La ?isi'n artificial+ tam)i*n conocida como ?isi'n por omputador @del ingl*somputer ?ision o ?isi'n t*cnica+ es un su)campo de la inteligencia artificial. 8lprop'sito de la visi'n artificial es programar u n computador para (ue &entienda& unaescena o las caractersticas de una imagen.

Es*uema de relaciones entre visin por computadora otras reas afines. 9oso/etivos t4picos de la visin artificial incluen' 9a deteccin! segmentacin!localizacin reconocimiento de ciertos o/etos en imgenes (por eemplo! carashumanas). 9a evaluacin de los resultados (e.' segmentacin! registro). egistro dediferentes imgenes de una misma escena u o/eto! i.e.! hacer concordar un mismoo/eto en diversas imgenes. >eguimiento de un o/eto en una secuencia de

imgenes. Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de laescena@ tal modelo podr4a ser usado por un ro/ot para navegar por la escena.Estimacin de las posturas tridimensionales de humanos. ,-s*ueda de imgenesdigitales por su contenido. Estos o/etivos se consiguen por medio de reconocimientode patrones! aprendizae estad4stico! geometr4a de proeccin! procesado deimgenes! teor4a de grficos otros campos. 9a visin artificial cognitiva est murelacionada con la psicolog4a cognitiva la computacin /iolgica.

0


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8isin artificial

9os elevados re*uisitosdecontrol de calidadautomatiacin industrial *ue elsector de laautomocin se impone a si mismo! hacende este sector un gran consumidor desolucionesdevisin arti!icial.

Como disciplina tecnolgica! la visin artificial /usca aplicar sus teor4as modelos para laconstruccin de sistemas de visin por computador. Eemplos de aplicaciones'

I Control de procesos (un ro/ot industrial o de un veh4culo autnomo).I eteccin de eventos (vigilancia visual o conteo de personas).I ?rganizacin de la informacin (inde6acin de imgenes secuencias de imgenes).I Modelado de o/etos o entornos (anlisis de imgenes m#dicas o de modelado topogrfico).I :nteracciones (entrada a un dispositivo GM:).

9a visin artificiales! en cierto modo! el inverso de la infograf4a.Mientras *ue la infograf4a producedatos de imagen a partir de modelos 3! la visin artificial a menudo produce modelos 3 a partirde datos de imagen. 5am/i#n ha una tendencia hacia una com/inacin de las dos disciplinas! poreemplo! como se analiza en la realidad aumentada.

Fuente' i/inerf
http://blog.ingeinnova.com/2011/10/vision-artificial/http://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Infograf%C3%ADahttp://es.wikipedia.org/wiki/Infograf%C3%ADahttp://blog.ingeinnova.com/wp-content/uploads/2011/10/vision-artificial.jpghttp://blog.ingeinnova.com/2011/10/vision-artificial/http://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Infograf%C3%ADahttp://blog.ingeinnova.com/wp-content/uploads/2011/10/vision-artificial.jpg


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:ngeinnova 0utomotivedesarrolla proectos integrales de implantacin de visin artificial en l4neasproductivas. esde el lanzamiento de proecto! incluendo la definicin del cuaderno de cargas! elanlisis de las alternativas la seleccin de proveedores! hasta la implantacin propia de lasc#lulas devisin artificial.

El dise"o de las c#lulas de e6perimentacin completas (cmaras de visin artificial! ro/ots! utillaes)

se austa a satisfacer las necesidades particulares de cada empresa! incluendo la instalacin delos e*uipos en los la/oratorios con las normativas de seguridad necesarias para el uso de lastecnolog4as la formacin en el maneo de la tecnolog4a de forma *ue se o/tengan personastotalmente autnomas para la realizacin de cual*uier prue/a en los e*uipos.

0nlogamente se testea la c#lula dise"ada analizando las piezas especificaciones definidas! seela/ora un informe de via/ilidad espec4fico para cada empresa de acuerdo a los resultadoso/tenidos se ela/ora un cuaderno de cargas de los e*uipos a incorporar en las l4neas deproduccin.

Este procedimiento convierte a :ngeinnovaen una empresa referente en el marco de unatecnolog4a innovadora *ue aporta competitividad como la visin artificial.

9os sistemas de visin artificial integrados en c#lulas ro/otizadas son implementados con gran#6ito en diferentes campos por empresas de diferentes sectores'

Medici'n' Mide las dimensiones de una pieza! sus dimetros! la planitud de superficies! nivelesT

9uiado' :nteligencia artificial! guiado de ro/ots para localizar o ensam/lar piezas.

Identificaci'n ' :dentificacin de piezas o productos por su perfil.! realizacin de reconocimientoptico de caracteres ?C! anlisis de imgenes! procesado de se"al de imgenes

Inspecci'n' etecta la presenciaIausencia de piezas en ensam/lae! realiza la orientacin depiezas! las inspecciones de defectos superficiales! la compro/acin de la fecha en un lote deproductos o su caducidad! los defectos en la superficie en productos producidos de formacontinuaT

Introducci'n.

9a:nteligencia0rtificial comenz como el resultado de la investigacinenpsicolog4acognitiva lgicamatemtica. >e ha enfocado so/re la e6plicacin deltra/aomental construccindealgoritmosdesolucin a pro/lemasde propsito general. Aunto de vista *ue favorece la a/straccin la generalidad.9a :nteligencia 0rtificial es una com/inacin dela cienciadel computador!fisiolog4afilosof4a!tan general

amplio como eso! es *ue re-ne varios campos (ro/tica! sistemase6pertos! por eemplo)! todos los cualestienen en com-n la creacin de m*uinas*ue pueden pensar.9a idea de construir una m*uina *ue pueda eecutar tareas perci/idas como re*uerimientos de inteligenciahumana es un atractivo. 9as tareas *ue han sido estudiadas desde este punto de vistaincluenuegos!traduccinde idiomas! comprensin de idiomas!diagnsticode fallas! ro/tica! suministro deasesor4a e6perta en diversos temas.Es as4 como los sistemas de administracinde /ase de datoscada vez ms sofisticados!laestructuradedatos el desarrollode algoritmos de insercin! /orrado locacin de datos! as4 como elintento de crear m*uinas capaces de realizar tareas *ue son pensadas como t4picas del m/ito de lainteligencia humana! acu"aron el t#rmino:nteligencia 0rtificialen 1$%&.
http://www.ingeinnova.com/http://www.ingeinnova.com/http://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://blog.ingeinnova.com/2011/10/vision-artificial/www.ingeinnova.comhttp://www.monografias.com/trabajos15/inteligencia-emocional/inteligencia-emocional.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/inteligencia-emocional/inteligencia-emocional.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos54/la-investigacion/la-investigacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos54/la-investigacion/la-investigacion.shtmlhttp://www.monografias.com/Salud/Psicologia/http://www.monografias.com/Salud/Psicologia/http://www.monografias.com/trabajos15/logica-metodologia/logica-metodologia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/logica-metodologia/logica-metodologia.shtmlhttp://www.monografias.com/Matematicas/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/el-trabajo/el-trabajo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/el-trabajo/el-trabajo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos35/materiales-construccion/materiales-construccion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos35/materiales-construccion/materiales-construccion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/algoritmos/algoritmos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/algoritmos/algoritmos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/calidad-serv/calidad-serv.shtml#PLANThttp://www.monografias.com/trabajos16/ciencia-y-tecnologia/ciencia-y-tecnologia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/ciencia-y-tecnologia/ciencia-y-tecnologia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/computadoras/computadoras.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/computadoras/computadoras.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/fisiocelular/fisiocelular.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/fisiocelular/fisiocelular.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos910/en-torno-filosofia/en-torno-filosofia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos910/en-torno-filosofia/en-torno-filosofia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos910/en-torno-filosofia/en-torno-filosofia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos31/robotica/robotica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/teosis/teosis.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/teosis/teosis.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/auti/auti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/metodos-creativos/metodos-creativos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/metodos-creativos/metodos-creativos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos32/traductor/traductor.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos32/traductor/traductor.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/diagn-estrategico/diagn-estrategico.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/diagn-estrategico/diagn-estrategico.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos36/administracion-y-gerencia/administracion-y-gerencia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/base-de-datos/base-de-datos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/base-de-datos/base-de-datos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/todorov/todorov.shtml#INTROhttp://www.monografias.com/trabajos15/todorov/todorov.shtml#INTROhttp://www.monografias.com/trabajos15/todorov/todorov.shtml#INTROhttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtmlhttp://www.ingeinnova.com/http://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificialhttp://blog.ingeinnova.com/2011/10/vision-artificial/www.ingeinnova.comhttp://www.monografias.com/trabajos15/inteligencia-emocional/inteligencia-emocional.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos54/la-investigacion/la-investigacion.shtmlhttp://www.monografias.com/Salud/Psicologia/http://www.monografias.com/trabajos15/logica-metodologia/logica-metodologia.shtmlhttp://www.monografias.com/Matematicas/index.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/el-trabajo/el-trabajo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos35/materiales-construccion/materiales-construccion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/algoritmos/algoritmos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/calidad-serv/calidad-serv.shtml#PLANThttp://www.monografias.com/trabajos16/ciencia-y-tecnologia/ciencia-y-tecnologia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/computadoras/computadoras.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/fisiocelular/fisiocelular.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos910/en-torno-filosofia/en-torno-filosofia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos31/robotica/robotica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/teosis/teosis.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/auti/auti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/metodos-creativos/metodos-creativos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos32/traductor/traductor.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/diagn-estrategico/diagn-estrategico.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos36/administracion-y-gerencia/administracion-y-gerencia.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos34/base-de-datos/base-de-datos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/todorov/todorov.shtml#INTROhttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/desorgan/desorgan.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml


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5ra/aos tericos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos matemticospor Uarren McCulloc Ualter Aitts! en 1$+3! necesarios para posi/ilitarel tra/aode clasificacin! o funcionamiento en sentidogeneral! deuna redneuronal. En 1$+$ onald Ge// desarroll unalgoritmodeaprendizaeparadichasredesneuronales creando! en conunto con los tra/aos de McCulloc Aitts! laescuelacreacionista.Esta escuela se considera ho como el origen de la :nteligencia 0rtificial! sin em/argo se trat poco pormuchos a"os! dando paso al razonamiento sim/lico /asado en reglas de produccin! lo *ue se conoce como

sistemas e6pertos.I. 0ociones y Antecedentes $ist'ricos de Inteligencia Artificial.efiniciones so/re :nteligencia 0rtificial'

isciplina cient4ficoIt#cnica *ue trata de crear sistemas artificiales capaces de comportamientos *ue!

de ser realizados por seres humanos! se dir4a *ue re*uieren inteligencia.

Estudio de los mecanismos de la inteligencia las tecnolog4as *ue lo sustentan. (e7ell! $1)

:ntento de reproducir (modelar) la manera en *ue las personas identifican! estructuran resuelven

pro/lemas dif4ciles (Aople! N+)

>on ciertasherramientasdeprogramacin!entendiendo por herramientas'

o 9enguaes' 9:>A! A?9?H

o Entornos de desarrollo' shells

o 0r*uitecturas de alto nivel' nodo arco! sistemas de producciones

esde sus comienzos hasta la actualidad! la :nteligencia 0rtificial ha tenido *ue hacer frente a una serie depro/lemas'

9os computadores no pueden manear (no contienen) verdaderos significados.

9os computadores no tienen autoconciencia (emociones!socia/ilidad! etc.).

e hizomucho en traducciones (0ndre7 ,ooth Uarren Ueaver)! lo *ue sem/r la semilla hacia el entendimientodellenguaenatural.En el a"o 1$%% Ger/ert >imon! el f4sico 0llen e7ell J.C. >ha7! programador de la 0 Corp. compa"ero de e7ell! desarrolla el primer lenguae de programacin orientado a la resolucin de pro/lemasde la :nteligencia 0rtificial! el :A9I11.


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correcta! *ue result crucial. Este programa demostr 3N de los %2 teoremas del segundo cap4tulode rincipia Matematicade ussel Uhitehead.En 1$%&! con la ahora famosa conferenciade artmouth! organizada por John McCarth en la cual se utilizel nom/re de inteligencia artificial para este nuevo campo! se separ la :nteligencia 0rtificial de la cienciadelcomputador! como tal. >e esta/leci como conclusin fundamental la posi/ilidad de simular inteligenciahumana en una m*uina.

En 1$% e7ell >imon contin-an su tra/ao con el desarrollo del 9eneral ro)lems 2olver(HA>). HA> eraunsistemaorientado a la resolucin de pro/lemas@ a diferencia del Logic %eorist! el cual se orient a lademostracin de teoremas matemticos! HA> no esta/a programado para resolver pro/lemas de undeterminado tipo! razn a la cual de/e su nom/re. esuelve una gran cantidad de pro/lemas de sentidocom-n! como una e6tensin del principio de retroalimentacin de Uiener.iversos centros de investigacinse esta/lecieron! entre los ms relevantes estn! laA. 9a :,M contrat un e*uipo para la investigacin en esa rea elgo/iernode 0 aportdineroal M:5 tam/i#n para investigacin en 1$&3.

0 finales de los a"os %= comienzos de la d#cada del &= se desarrolla un programa orientado ala lecturadeoraciones en ingl#s la e6traccin de conclusiones a partir de suinterpretacin! al cual su autor! o/ert B.9indsa! denomina >ad >am. Este pod4a leer oraciones del tipo Jim es hermano de John 9a madre de

Jim es Mar! a partir de ella el sistema conclu4a *ue Mar de/4a ser tam/i#n la madre de John. Este sistemarepresent un enorme paso de avance en lasimulacinde inteligencia humana por una m*uina! pues eracapaz de tomar una pieza de informacin!interpretarla! relacionarla con informacin anteriormentealmacenada! analizarla sacar conclusiones lgicas.En el mismo per4odo de tiempoha tra/aos importantes de Ger/ert Helernter! de :,M! *uien desarrolla unemostrador 0utomtico de 5eoremas de laHeometr4a! 0le6 ,ernstein desarrolla un programa paraeluegode aedrez *ue se considera el antecedente para eep ,lue.En 1$&1 se desarrolla >0:5 (>im/olic 0utomatic :5egrator) por James >lagle el cual se orienta a lademostracin sim/lica en el rea del lge/ra.En 1$&+ ,ertrand aphael construe el sistema >: (>emantic :nformation etrieval) el cual era capaz decomprender oraciones en ingl#s.

0 continuacin un eemplo! traducido! de interaccinentre >: un usuario'3suario:5odos somos personas2I":Comprendo3suario:


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ussman! 0dolfo Huzman! Ma6 Clo7es! avid Guffman! avid Ualtz!Aatric Uinston! ,erthold Gorn.Aosteriormente se o/tuvieron resultados importantes entre ellos el de maor resonancia fue el sistema>CG9< de 5err Uinograd! pues permit4a interrogar dar rdenes a un ro/ot *ue se mov4a dentro de un

mundo de /lo*ues.0 continuacin mostramos un eemplo traducido'

3suario:5oma un /lo*ue roo.2$"DL3:?.3suario:,usca un /lo*ue ms pe*ue"o *ue el *ue tienes ponlo dentro de la caa.2$"DL3:0sumo *ue A?9? se refiere al /lo*ue ms pe*ue"o *ue el *ue tengo.3suario:QRu# contiene la caaS2$"DL3:9a pirmide azul el /lo*ue azul.3suario:QRu# sostiene a la pirmideS2$"DL3:9a caa.3suario:QCuntos /lo*ues no estn so/re la mesaS

2$"DL3:Cuatro.3suario:QEs al menos uno de ellos ms estrecho *ue a*uel *ue te die *ue recogierasS2$"DL3:>4! el cu/o roo.3suario:Q9o sostiene algoS2$"DL3:>4! la mesa.3suario:QAuede la mesa recoger /lo*uesS2$"DL3:o.3suario:9a pirmide azul es m4a.2$"DL3:Comprendo.3suario:5odos los /lo*ues *ue no son roos son m4os! pero no poseo nada *ue sostenga una pirmide.2$"DL3:Comprendo.3suario:QAoseo una caaS2$"DL3:o3suario:QAoseo algo de la caaS2$"DL3:>i! dos cosas' El /lo*ue azul la pirmide azul.

0un*ue parezca impresionante la capacidad del sistema para razonar eecutaracciones! no se de/e perderde vista el hecho *ue el ro/ot se mueve en un mundo mu simple de figuras geom#tricas! *ue las relacionesentre ellas son mu limitadas. En el mundo real e6isten tantos o/etos diferentes relaciones entre ellos! *uetratar de llevar este sistema a un entorno real resulta prcticamente imposi/le.En los primeros a"os de la d#cada del &= Fran osem/latt desarrolla! en la


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neuronas! funciona/a /asndose en el principio de disparar o activar neuronas a partir de un valordeentrada el cual modifica un peso asociado a la neurona! si el peso resultante so/repasa un cierto um/ral laneurona se dispara pasa la se"al a a*uellas con las *ue est conectada. 0l final! en la -ltima capa deneuronas! a*uellas *ue se activen definirn un patrn el cual sirve para clasificar la entrada inicial.Este tra/ao constitue la /ase de las redes neuronalesde ho en d4a! sin em/argo a ra4z de su desarrollosufri fuertes cr4ticas por parte de Marvin Mins

>emour Aapert lo cual provoc *ue la maor4a de los investigadores interesados en el tema loa/andonarn! este no se retomara hasta los a"os N=.En 1$&%I=! comenzaron a aparecer losprogramase6pertos! *ue predicen lapro/a/ilidadde una solucin/ao un set de condiciones! entre esosproectosestuvo' E09! *ue asist4a a *u4micosenestructuras*u4micas compleas euclidianas@ M0C>VM0! producto*ue asist4a a ingenieros cient4ficos enla solucin deecuacionesmatemticascompleas! etc.En la d#cada 1$=IN=! creci el uso de sistemas e6pertos!muchas veces dise"ados para aplicacionesm#dicas para pro/lemas realmente mu compleos como MVC:! *ue asisti a m#dicos en el diagnstico tratamiento de infecciones en la sangre.?tros son' 1LC?! A:A! 0,E9! C0>E5! A5C0>! etc.para luego tratar de *ue #stos sean ms amiga/les funcionales.9as definiciones de :nteligencia 0rtificial son muchas! pero podr4a decirse *ue son programas *ue realizan

tareas *ue si fueran hechas por humanos se considerar4an inteligentes.Estos programas o/viamente corren en un computador se usan! como por eemplo! en control ro/tico!comprensin de lenguaes naturales! procesamiento de imgenes /asado en conocimientosprevios! estrategiasde uegos! etc. reproduciendo la e6periencia *ue un humano ad*uirir4a de la forma en*ue un humano lo har4a.Aara clasificar las m*uinas como pensantes! es necesario definir *u# es inteligencia *u# grado deinteligencia implica resolver pro/lemas matemticos compleos! hacer generalizaciones o relaciones! perci/ir comprender. 9os estudios en las reas del aprendizae! del lenguae de lapercepcinsensorial han audadoa los cient4ficos a definir a una m*uina inteligente. :mportantes desaf4os han sido tratar de imitarelcomportamientodelcere/rohumano! con millones de neuronas e6trema compleidad.

9eer ms'http'777.monografias.comtra/aos12inteartfinteartf.shtmlKi6zz2ei>aizuV

aractersticas de la Inteligencia Artificial.

1.


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programas para propsito espec4fico! como los de conta/ilidad clculos cient4ficos@ los programas de:nteligencia 0rtificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia /ase deconocimientos dndole la capacidad de e6plicar discrepancias entre ellas.

+. 0plica/ilidad a datos pro/lemas mal estructurados! sin las t#cnicas de :nteligencia 0rtificial losprogramas no pueden tra/aar con este tipo de pro/lemas.


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I.B. >)7etivos de la Investigaci'n en Inteligencia Artificial.

9os investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en los sistemas e6pertos! laresolucin de pro/lemas! el control automtico! las /ases de datos inteligentes la ingenier4a del soft7are(dise"os de entornos de programacin inteligente).?tros investigadores estn tra/aando en el reto del reconocimiento de patrones donde se espera un rpidoprogreso en este campo *ue a/arca la comprensin la s4ntesis del ha/la! el proceso de imgenes la visin

artificial.Finalmente! la fundamental investigacin so/re la representacin del conocimiento! la conceptualizacincognoscitiva la comprensin del lenguae natural.


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9a resolucin es una regla *ue se aplica so/re cierto tipo de frmulas del Clculo de Aredicados de Arimer?rden! llamadas clusulas la demostracin de teoremas /ao esta regla de inferencia se lleva a ca/o porreduccin al a/surdo.?tros tra/aos importantes de esa #poca *ue influeron en la programacin lgica! fueron los de 9oveland!Bo7alsi Hreen! *ue dise"a un pro/ador de teoremas *ue e6trae de la prue/a el valor de las varia/les paralas cuales el teorema es vlido.

Estos mecanismos de prue/a fueron tra/aados con mucho entusiasmo durante una #poca! pero! por suineficiencia! fueron relegados hasta el nacimiento de Arolog! *ue surge en 1$1 en la 4m/olos lgicos! entre los *ue se encuentran los s4m/olos de constantes proposicionales true

false@ los s4m/olos de operadores proposicionales para la negacin! la conuncin! la disuncin las

implicaciones (WX! YW)@ los s4m/olos de operadores de cuantificacin como el cuantificador universal@ elcuantificador e6istencial@ los s4m/olos au6iliares de escritura como corchetes Z![! par#ntesis (!) coma.

/. >4m/olos no lgicos! agrupados en el conunto de s4m/olos constantes@ el conunto de s4m/olos devaria/les individuales@ el conunto de s4m/olos de funciones nIarias@ el conunto de s4m/olos derelaciones nIarias.

0 partir de estos s4m/olos se construen las e6presiones vlidas en el 9enguae de Arimer ?rden' lost*rminos y las f'rmulas.3nt*rminoes cual*uiera de las tres e6presiones siguientes' una constante! por eemplo! el n-mero 1==! lapala/ra alfredo la letra c@ o una varia/le! por eemplo! L o /ien una e6presin de la forma f(t1!...!tn)donde f es un s4m/olo de funcin nIaria t1!...!tn son t#rminos. Eemplos de funciones son' f(1==!L)!

padre(V) sucesor(L).Las f'rmulasatmicas o elementales son e6presiones de la forma (t1!...!tn) donde es un s4m/olo derelacin nIaria t1!...!tn son t#rminos.Eemplos de frmulas son'positivo(3)!not(igual(+!do/le(2)))! recetar(L!aspirina)YWtiene(L!fie/re)! tiene(L!cefalea).Esta -ltima esta/lece una regla *ue dice *ue! si L tiene fie/re cefalea (dolor de ca/eza)! L de/e tomar unaaspirina.El 9enguae de Arimer ?rden posee un amplio poder de e6presin! los t#rminos permiten nom/rar los o/etosdel universo! mientras *ue las frmulas permiten afirmar o negar propiedades de #stos o /ien esta/lecen lasrelaciones entre los o/etos del universo.Auede decirse *ue la Arogramacin 9gica utiliza la 9gica de Arimer ?rden como lenguae de programacin.Arolog es un eemplo de lenguae /asado en la 9gica de Arimer ?rden aun*ue toma su nom/re de estet#rmino (A?gramming in 9?Hic)! no a/arca toda la ri*ueza de la 9gica de Arimer ?rden para resolver

pro/lemas! pues est restringido al uso de cierta clase de frmulas denominadas clusulas definidas oclusulas de Gorn.


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Este programa est formado por cuatro clusulas de programa! las tres primeras son del tipo hecho definenla relacin padre2 la cuarta una regla *ue define la relacin a/uelo2. tese el uso de las varia/les L!V \en esta clusula! las cuales permiten definir de manera general en Arolog la relacin ser a/uelo de! pues lalectura declarativa de dicha clusula es la siguiente' Aara cuales*uiera L!V!\ se cumple *ue' L a/uelo de V!si L padre de \ \ padre de V.En Arolog es posi/le hacer preguntas so/re o/etos relaciones del dominio estas preguntas se formulan

como o/etivos o metas! *ue son evaluadas por el int#rprete de Arolog utilizando su mecanismo de inferenciainterno! el cual determina si la meta a demostrar es una consecuencia lgica del programa! aplicando reglasde deduccin para o/tener la respuesta.Aor eemplo! del programa anterior! utilizando la clusula de tipo meta "abuelo(#,$uan)! para preguntar Q*ui#nes el a/uelo de JuanS o /ien Q*ui#nes son los a/uelos de JuanS! es posi/le deducir *ue 9uis es a/uelo deJuan! aun*ue impl4citamente no e6iste en el programa ning-n hecho *ue as4 lo afirme.En este caso la eecucin del programa! para dicha meta! arroar4a como resultado *ue LWluis.El m#todo de deduccin utilizado por Arolog! para dar respuesta a los o/etivos planteados! se /asa en el usode una -nica regla de inferencia' el Arincipio de esolucin.9os primeros tra/aos de prue/a automtica de teoremas utiliza/an la resolucin! aplicada a clusulascuales*uiera! pero el pro/lema de las deducciones con clusulas generales es el gran n-mero decom/inaciones posi/les para llevar a ca/o las resoluciones.Aor ello Arolog restringe el conunto de clusulas! lo *ue le permite llevar a ca/o una prue/a dirigida ! en la

maor4a de los casos! con un universo de posi/ilidades e6plora/le en tiempo de eecucin.ealmente! en Arolog se hace uso de una estrategia de refinamiento de dicho principio! denominadaesolucinI>9! la cual se aplica a clusulas definidas.I.. Algoritmos.

Cuando una tarea se realiza por medio de un algoritmo perfectamente definido de almacenamiento!clasificacin o clculo! lo puede hacer un computador. Este concepto de algoritmo! secuencial! fio dedeterminadas operaciones! es incapaz de manear pro/lemas donde el camino del razonamiento es varia/le donde de/en afrontarse situaciones diversas sin ha/er sido especificadas.9a :nteligencia 0rtificial hace uso de un tipo de lenguae diferente como es el caso de 9:>A A?9?H.En 1$32! Cannon visualiz la evolucin natural como un proceso de aprendizae. 0lan 5uring reconoci! en1$%=! *ue de/e ha/er una cone6in o/via entre el aprendizae de m*uina la evolucin! se"al *ue sepodr4an desarrollar programas para ugar aedrez usando esta t#cnica. Camp/ell conetur en 1$&= *ue entodos los procesos *ue llevan a la e6pansin del conocimiento! se involucra un proceso ciego de variacin

supervivencia selectiva.9os primeros intentos de aplicar de manera formal la teor4a de la evolucin! a pro/lemas prcticos deingenier4a! apareci en las reas de control de procesos estad4sticos! aprendizae de m*uina optimizacinde funciones. 5al vez el primer intento serio de este tipo se dio en el tra/ao *ue realizaron ,o6 sus colegasen 1$%! en el desarrollo de una t#cnica *ue denominaron operacin evolutiva! la cual se aplic a una plantade manufactura! *ue se implanto so/re la /ase de los votos de un comit# de efes t#cnicos. ,ao estees*uema! la calidad del producto avanza/a a trav#s de mutaciones aleatorias la seleccin era determinadapor el comit#.Aor su parte! Fried/erg intent! en 1$%N! hacer *ue un programa en lenguae m*uina se meorara a s4mismo! seleccionando instrucciones *ue se asociaran ms frecuentemente con un resultado e6itoso. 0un*ueFried/erg nunca mencion e6pl4citamente estar simulando la evolucin natural! esa es la interpretacin mscom-nmente aceptada de su tra/ao! a pesar de *ue tuvo cierto #6ito evolucionando manipuladores de /its determinando las intercone6iones de una caa negra de 1+== terminales! la comunidad de :nteligencia

0rtificial de la #poca prest poca atencin a su tra/ao. Aor eemplo! Mins lo critic duramente!argumentando *ue una /-s*ueda puramente aleatoria era mucho meor *ue el algoritmo de Fried/erg.El tra/ao de ,remermann! en 1$%N! se enfoc ms a la optimizacin! introduciendo el importante maneo deun valor de aptitud! definiendo a un individuo como una cadena de s4m/olos /inarios (unos ceros).,remermann advirti! acertadamente! *ue la mutacin uga/a un papel importante en la evolucin! puesimped4a el estancamiento en m4nimos locales. 0un*ue muchas de sus ideas se usan ho en d4a! ,remermanncometi el error de tratar de optimizar funciones lineales conve6as! o/teniendo resultados decepcionantes!pues sus algoritmos evolutivos ten4an *ue ser complementados con otras heur4sticas para converger en una


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solucin. Go sa/emos *ue los algoritmos evolutivos dif4cilmente pueden competir con las t#cnicastradicionales de optimizacin en esos dominios.,arricelli ofreci! en 1$%+! una de las primeras simulaciones *ue usa/a principios evolutivos! utilizando losmismos procedimientos generales *ue se usan ho en d4a en la disciplina conocida como vida artificial. >inem/argo! en este tra/ao! as4 como el *ue eed realiz posteriormente en 1$&! se conclu *ue la cruza noparec4a meorar la velocidad de la adaptacin selectiva! el operador primordial era la mutacin.

Fue Fogel el *ue introduo la primera t#cnica evolutiva *ue realmente funcion ms o menos dentro de loslineamientos actuales de la computacin evolutiva. >u programacin evolutiva consist4a en hacer evolucionarautmatas de estados finitos por medio de mutaciones. Fogel introduo los importantes conceptos depo/lacin seleccin! aun*ue las revisiones iniciales de su tra/ao fueron favora/les! algunosinvestigadores! como >olomonoff! enfatizaron *ue el m#todo de Fogel no de/4a verse en su estado actual (en1$&&) como algo particularmente -til para resolver pro/lemas! a e6cepcin de los ms simples posi/les.>olomonoff vio a la programacin evolutiva como una especie de /-s*ueda escalando la colina modeladamediante autmatas! otros investigadores como Golland! Bieras! ada 9enat compartieron esa opinin.?tra t#cnica evolutiva dirigida particularmente a la optimizacin de funciones continuas de alta compleidad sedesarroll en 0lemania! en 1$&%! por echen/erg >ch7efel. Esta t#cnica! llamada estrategia evolutiva! seutiliz inicialmente para resolver pro/lemas de ingenier4a *ue desafia/an a los m#todos de optimizacintradicionales! como el gradiente conugado! se /asa en la modificacin sistemtica de un vector de n-merosreales (representando las varia/les de decisin del pro/lema) mediante operadores pro/a/il4sticos! usando

ciertos criterios para decidir en *u# direccin dirigir la /-s*ueda. 9a estrategia evolutiva utiliza como operadorprincipal a la mutacin! en su versin ms reciente usa la cruza como operador secundario.

0un*ue el australiano Fraser propuso! desde fines de los %=! un procedimiento mu similar al *ue JohnGolland llam planes evolutivos a fines de los &=! es al segundo al *ue se le suele atri/uir la creacin de lat#cnica *ue se conoce como algoritmo gen#tico! a ra4z de *ue Golland pu/licara el li/ro 0daptation in aturaland 0rtificial >stems en 1$%.9a principal diferencia del algoritmo gen#tico con las t#cnicas antes mencionadas! es *ue utiliza la cruza comooperador principal a la mutacin como operador secundario (e incluso opcional). El algoritmo gen#tico! aligual *ue las redes neuronales! funciona como una caa negra *ue reci/e ciertas entradas produce (tras unacantidad de tiempo indeterminada) las salidas deseadas. >in em/argo! a diferencia de #stas! los algoritmosgen#ticos no necesitan entrenarse con eemplos de ning-n tipo! sino *ue son capaces de generar sus propioseemplos contraeemplos *ue gu4en la evolucin a partir de po/laciones iniciales totalmente aleatorias.9os mecanismos de seleccin del ms apto de reproduccin se6ual del algoritmo gen#tico! son los

encargados de preservar las caracter4sticas ms adecuadas de cada individuo a fin de hacer converger a lapo/lacin en soluciones ptimas.9os algoritmos gen#ticos se distinguen tam/i#n por no *uedar atrapados fcilmente en m4nimos locales! comola maor parte de las t#cnicas de /-s*ueda clsicas! adems de usar operadores pro/a/il4sticos msro/ustos *ue los operadores determin4sticos! *ue las otras t#cnicas suelen usar.o o/stante! siendo una heur4stica! tampoco pueden garantizar encontrar siempre la solucin ptima! si /ienla e6periencia acumulada hasta la fecha parece demostrar *ue! cuando se utilizan apropiadamente! puedenproporcionar soluciones mu acepta/les ! en la maor4a de los casos! superiores a las encontradas con otrast#cnicas de /-s*ueda optimizacin.

0un*ue a-n atacados por algunos sectores de la comunidad de :nteligencia 0rtificial! los algoritmos gen#ticos!al igual *ue las redes neuronales! se han ido ganando poco a poco! so/re la /ase de la efectividad de susresultados en aplicaciones prcticas! el reconocimiento de los investigadores como una t#cnica efectiva enpro/lemas de gran compleidad! como lo demuestra un n-mero creciente de conferencias pu/licacionesespecializadas alrededor del mundo! en los -ltimos a"os.I.E. ase de onocimiento. 2istemas asados en onocimiento.

9os m#todos generales desarrollados para la resolucin de pro/lemas t#cnicas de /-s*ueda al inicio de laera de la :nteligencia 0rtificial demostraron no ser suficientes para resolver los pro/lemas orientados a lasaplicaciones! ni fueron capaces de satisfacer los dif4ciles re*uerimientos de la investigacin.

0 este conunto de m#todos! procedimientos t#cnicas! se lo conoce como InteligenciaArtificial D*)il. 9aprincipal conclusin *ue se deriv de este tra/ao inicial fue *ue los pro/lemas dif4ciles slo podr4an serresueltos con la auda del conocimiento espec4fico acerca del dominio del pro/lema.


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9a aplicacin de estas ideas dio lugar al desarrollo de los denominados >istemas ,asados en Conocimiento(%no&ledge 'ased stems) al aparecimiento de la :ngenier4a Cognoscitiva! como una rama de la:nteligencia 0rtificial! *ue estudia los sistemas /asados en el conocimiento. 9a definicin de un sistema/asado en conocimiento puede ser la siguiente'8s un sistema computari,ado capa, de resolver pro)lemas en el dominio en el cual posee

conocimiento especfico.

9a solucin es esencialmente la misma *ue hu/iera dado un ser humano confrontado con id#ntico pro/lema!aun*ue no necesariamente el proceso seguido por am/os puede ser igual.El simple concepto dado! puede causar confusin a *ue muchos sistemas /asados en programasconvencionales podr4an ser incorrectamente categorizados como sistemas /asados en conocimiento. Estainconsistencia puede ser aclarada! so/re la /ase de tres conceptos fundamentales *ue distinguen a lossistemas /asados en conocimiento de los programas algor4tmicos convencionales de los programasgenerales /asados en /-s*ueda'Inteligencia Artificial d*)il.

Arimero! la separacin del conocimiento el modo en *ue es usado.

>egundo! la naturaleza del conocimiento empleado (heur4stica antes *ue algor4tmica).

5ercero! El uso de conocimiento espec4fico de un determinado dominio.

Las caractersticas principales son:

amplia difusin del conocimiento

fcil modificacin

respuestas coherentes

disponi/ilidad casi completa

conservacin del conocimiento

capacidad de resolver pro/lemas disponiendo de informacin incompleta

capacidad de e6plicar los resultados la forma de o/tenerlos

Los principales pro)lemas asociados a este m*todo son:

las soluciones no siempre son las meores o correctas

conocimiento limitado frente al dominio de un e6perto

carecen del sentido com-n o criterio *ue puede tener un e6perto

es dif4cil e6traer todo el conocimiento *ue manea un e6perto.

I.E.B84periencia+ $a)ilidades y onocimiento.9os tipos de e6periencia *ue son de inter#s en los sistemas /asados en conocimiento! pueden serclasificados en tres categor4as' asociativa! motora terica.9os sistemas /asados en conocimiento son e6celentes para representar conocimiento asociativo. Este tipode e6periencia reflea la ha/ilidad heur4stica o el conocimiento *ue es ad*uirido maoritariamente! a trav#s dela o/servacin.


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Auede ser *ue no se comprenda e6actamente lo *ue ocurre al interior de un sistema (caa negra)! pero sepueden asociar entradas o est4mulos con salidas o respuestas! para resolver pro/lemas *ue han sidopreviamente conocidos.9a e4periencia motoraes ms f4sica *ue cognitiva. 9a ha/ilidad se ad*uiere fundamentalmente a trav#s deleercicio la prctica f4sica constante. 9os sistemas /asados en conocimiento no pueden emular fcilmenteeste tipo de e6periencia! principalmente por la limitada capacidad de la tecnolog4a ro/tica.

9a e4periencia te'rica el conocimiento profundo permite *ue los humanos puedan resolver pro/lemas *ueno se han visto antes! es decir! no e6iste una posi/ilidad asociativa. El conocimiento terico profundo sead*uiere a trav#s de estudio entrenamiento formal! as4 como por medio de la resolucin directa depro/lemas.e/ido a su naturaleza terica! este conocimiento se puede olvidar fcilmente! a no ser *ue se use en formacontinua. 0l momento! los sistemas convencionales /asados en conocimiento tienen muchas dificultades paraduplicar este tipo de e6periencia. >in em/argo! los 2istemas de "a,onamiento asado enModelosrepresentan un nota/le intento de encapsular este conocimiento profundo razonar con #l.8structura de los 2istemas asados en onocimiento.

9a ar*uitectura de un sistema /asado en conocimiento de alguna manera reflea la estructura cognitiva losprocesos humanos. 9a primera parte es la memoria de largo plazo! en la *ue guarda los hechos (,ase deGechos) los conocimientos (,ase de Conocimientos) acerca del dominio en el *ue tiene e6periencia.

8structura de un sistema )asado en conocimiento

9a segunda parte es el sistema *ue realiza la funcin de razonamiento para resolver pro/lemas (Motor deInferencia). Finalmente! la tercera parte la conforman las unidades de entrada salida *ue permiten lacomunicacin entre el sistema su entorno.9a representacin del conocimiento determina el desarrollo de un sistema e6perto e influe en las estrategiasde control. Es mu verstil! ha muchas formas de hacerlo es complicada la eleccin. Heneralmente laeleccin est /asada en la intuicin o en las especiales circunstancias del pro/lema.9a primera fase es la ad*uisicin del conocimiento desde un e6perto depende de la cantidad de suadecuada representacin. >e de/en conocer los l4mites! pues slo llegan hasta donde son capaces de

resolver un pro/lema. Esto implica! *ue tiene *ue circunscri/irse a un dominio homog#neo.El lenguae de programacin de/e ser adecuado! se usan principalmente el 9:>A A?9?H! *ue difieren delos lenguaes clsicos en *ue sus reglas (*ue tam/i#n contienen hechos) entran masivamente! *ue elprograma! es decir! el motor de inferencia! encontrar el camino a trav#s de reglas.Aor otra parte! la programacin procedural consiste en una cuidadosadescripcinde los algoritmos *uemarcan el camino de los diferentes procedimientos funciones en los programas.Estos dos modos de programacin son tericamente iguales! pero en la prctica difieren.9a programacin declarativa es un tipo de programacin implantada en los sistemas e6pertos por ciertoslenguaes. 9a principal diferencia es *ue en la declarativa las reglas se formulan independientemente de su
http://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtmlhttp://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtmlhttp://monografias.com/trabajos10/anali/anali.shtml


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secuencia de aplicacin. El modo en *ue se eecutan las reglas corresponde al motor de inferencia esindependiente de las reglas en s4 mismas. En la programacin procedural! las reglas se implantan eecutanen un orden esta/lecido.9as ventaas en los sistemas e6pertos es la modularidad! no ha un solo camino para responder a unpro/lema son fciles de leer! lo *ue simplifica compro/ar su consistencia.9a representacin del conocimiento es esencial en inteligencia artificial es la /ase de la construccin de un

sistema e6perto.Fases en la ad(uisici'n del conocimiento: identificacin del pro/lema.

Estructuracin del conocimiento.

9a ar*uitectura del sistema la ma*ueta.

El prototipo terminacin del sistema.

%ecnologa de los 2istemas asados en onocimiento.

esde el punto de vista tecnolgico! los >istemas ,asados en Conocimiento pueden presentar varias formas

de aplicacin' Aislada' un >istema ,asado en Conocimiento -nico se relaciona con el entorno.

Integrada' varios >istemas ,asados en Conocimiento conectados a /ases de conocimiento

comunes. 5ipo *ront+ndcuando todos los hechos datos estn f4sicamente en la /ase com-n. 5ipo 'ac-+ndcuando los hechos datos necesarios *ue no est#n en las /ases comunes! pueden o/tenerse de otros>,C.

8m)e)ida' un >istema ,asado en Conocimiento est integrado con otros sistemas no se lo

distingue.

I.G. Motor de Inferencia.

e puede caracterizar por'El lenguae en *ue ha sido escrito.

9a velocidad de tra/ao' :nferencias segundo.

9as estrategias de /-s*ueda de soluciones'

o ?rdenada' aleatoria! heur4stica.?rdenada' 8ncadenamiento acia adelante(guiado por los datos! deductivo)! encadenamiento aciaatr


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etermin4stico.Aro/a/il4stico.

0pro6imado.ifuso.En un sistema e6perto! dado un estado particular de la /ase de datos! se de/en reconocer las reglasaplica/les esto se llama filtrado o identificacin de patrones! operacin especialmente larga! a *ue muchos

sistemas realizan una preseleccin de las reglas antes de *ue comience la identificacin propiamente tal. Esdecir! se considera un su/conunto de reglas entre #stas! las aplica/les. Esto! es lo *ue se llama restriccin.0dicionalmente puede e6istir una ,ase de atos con informacin puntual so/re pro/lemas espec4ficosanteriormente resueltos por el sistema! *ue se usa como informacin adicional en el proceso de inferencia.e de/ecomparar por tanto la precondicin con la /ase de datos. >i es una regla deductiva si premisa entoncesconclusin! la parte a ser pro/ada de la regla! se llama disparador o activador (tigger) es siempre una frmula/ien formada a sea de lgica proposicional o de lgica de primer orden. Auede aplicarse a cual*uier hecho.El -nico lenguae *ue est totalmente /asado en el clculo de predicados es el A?9?H.9os procesos de identificacin de patrones pueden meorarse e6aminando! dentro del activador de cada regla!primero los predicados con ms restricciones! es decir! los *ue tienen el menor n-mero de varia/les li/res.?tra forma de proceder es *ue! para cada regla o parte de su activador! se guarda en la memoria el resultadode las posi/les unificaciones para cada parte del activador. espu#s de cada ciclo del motor de inferencia!

esta memoria se actualiza se denomina filtrado por propagacin.87ecuci'n de las reglas.

espu#s de la fase de filtrado! cuando una regla est reconocida como aplica/le! teniendo en cuenta la /asede datos e6istente! solo resta eecutarla. >i ha varias posi/les reglas! la eleccin la realiza la estrategia decontrol.9a conclusin de la regla tiene por o/eto modificar la /ase de conocimiento! creando! modificando osuprimiendo un hecho.La fase de restricci'n.

En un sistema dirigido por los datos! el filtrado consiste en retener todas las reglas cuas premisas sonverdaderas teniendo en cuenta los hechos (verdaderos) presentes en la /ase de datos. Este sistema funcionaen encadenamiento hacia delante.>i el sistema es a la vez dirigido por los datos por los o/etivos! se denomina mi6to.9a restriccin tam/i#n puede estar especificado e6pl4citamente por el e6perto para utilizar reglas dentro de lasreglas! es decir! meta reglas. :ndica *u# grupo de reglas de/e ser retenido! por prioridad! o definir un orden enlos su/conuntos de las reglas.El conocimiento puede organizarse en forma de red como en las redes semnticas utilizadas en el anlisissintctico del lenguae. >u posicin dentro de la red dirige las restricciones utilizando heur4sticas. Estaformulacin es particularmente eficiente si se esta/lece vlidamente una organizacin err*uica delconocimiento! en este caso e6istir4a una ta6onom4a de los hechos.?tro modo de go/ernar las restricciones es organizar las reglas en pa*uetes o es*uemas! lo *ue genera unaestructura de r/ol en reglas! lo *ue es una ventaa.5odos estos modos dependen de la forma en *ue est representado el conocimiento.


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La fase de selecci'n.

Como despu#s de las fases anteriores *uedan varias reglas se de/e seleccionar una luego de procesada elprograma de/e sa/er dnde volver.Cuando ha una o ms reglas! se usan dos estrategias'I 9a /-s*ueda en anchura! *ue elige una! generalmente la primera se van eecutando por turno antes decompro/ar *ue se ha alcanzado la condicin final. >i no es as4 se inicia otro ciclo del motor de inferencia. Este

tipo de /-s*ueda es e6haustiva la usa el sistema e6perto MVC:. ?tra estrategia es la de elegir una regla entre las aplica/les por medio de una heur4stica! procesarla

modificar la /ase de datos. >i no se alcanza la condicin final! comienza otro ciclo del motor de inferencia. Espor lo tanto! una estrategia en profundidad.

Cada una de las estrategias pueden ser irrevoca/les o avanzar por prue/a error.Muchos sistemas efect-an marcha atrs! si no ha regla aplica/le! pero si el sistema est /ao un controlirrevoca/le se detendr.8isto en la prctica! las reglas poseen la siguiente estructura'2I(C?J0>) 80%>082C?>ECE C05E_5:C? ?C5? la de >E ?C5?. e esta manera la reglaanterior representa el hecho' Aara toda persona 6! >i 6 es catedrtico entonces 6 es doctor.epresentacin en >E'Aara ver la frmula seleccione la opcin escargar del men- superioro /ien'>: (6 E> C05E_5:C?) E5?CE> (6 E> ?C5?)En este caso C05E_5:C? ?C5? representan de nuevo relaciones *ue de/en estar representadasso/re el sistema.H'mo representar estas nuevas relaciones:

Como todo sistema informtico los >E pueden operar so/re un conunto finito de elementos! para esto esnecesario definir el universo de tra/ao dentro del cual pro/aremos nuestras reglas. >o/re esta /ase ladefinicin de la relacin >E C05E_5:C? o C05E_5:C?! seg-n sea la representacin usada! de/ehacerse puntualmente para cada individuo del universo! por eemplo'C05E_5:C?(Mario A#rez)C05E_5:C?(Manuel Fernndez)C05E_5:C?(Maria Honzlez)9os componentes de la relacin >E ?C5? se deducen a partir de la relacin >E C05E`5:C? la

regla anterior! por lo *ue no es necesario una representacin o definicin e6pl4cita.La inferencia o e4tracci'n de conclusiones:Aara e6traer una conclusin! o inferencia! se hace necesario! antes *ue nada! sa/er el o/etivo a satisfacer! opro/lema a resolver. Este pro/lema se plantea en forma de o/etivo *ue se toma por el Motor de :nferencia elcual a trav#s de la activacin encadenamiento de reglas trata de llegar a una solucin. 0l seguir con eleemplo'?/etivo'Es Mario A#rez octorS>olucin'

0l aplicar la regla' >: (6 E> C05E_5:C?) E5?CE> (6 E> ?C5?)


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>e de/e che*uear! como precondicin de activacin! el cumplimiento de la relacin'C05E_5:C?(Mario A#rez)>e de/e che*uear la /ase de 06iomas o 0firmaciones'C05E_5:C?(Mario A#rez) e6iste en la /ase de a6iomas! por lo *ue la precondicin es verdadera.>e dispara la consecuencia se llega a la conclusin *ue Mario A#rez es doctor.8ncadenamientos de reglas:

E6isten dos mecanismos fundamentales de encadenamiento de reglas'1. Encadenamiento hacia delante'>e produce cuando el o/etivo propuesto al sistema hace *ue se eecute una regla! la conclusin o/tenidapermite *ue se eecute otra! as4 sucesivamente hasta llegar a una respuesta! positiva o negativa. El puntofinal se detecta cuando no se pueden producir ms encadenamientos! por eemplo cuando se llega a una6ioma.Aor eemplo'(1). >: (6 E> JEFE^A5?) E5?CE> (6 E> C05E_5:C?)(2). C05E_5:C?(Mario A#rez)(3). C05E_5:C?(Manuel Fernandez)(+). C05E_5:C?(Maria Honzalez)

0l evaluar el o/etivo' Mario A#rez es Jefe^ptoS! se dispara la regla (1)! la cual a su vez se encadena conla (2)! en este momento no se pueden producir ms encadenamientos pues la regla (2) es un a6ioma. 9legado

a este punto el Motor de :nferencia retrocede da una respuesta positiva a la pregunta.2.

3. Encadenamiento hacia atrs'

Consiste en! dado un o/etivo! /uscar una regla *ue permita esta/lecer dicha conclusin! el proceso se repitehasta encadenar con la regla cua conclusin satisfaga el o/etivo propuesto! o se detecte *ue dichopro/lema no se puede resolver positivamente. Aor eemplo para averiguar si Mario A#rez es doctor se /uscaun regla *ue tenga esta afirmacin en sus consecuencias. 0nalizando las reglas anteriores vemos *ue laregla'(%). >: (6 E> C05E_5:C?) E5?CE> (6 E> ?C5?)>atisface estas condiciones@ siguiendo esta regla hacia atrs tenemos *ue /uscar una nueva *ue permita

validar si Mario A#rez es catedrtico! lo cual se hace con el a6ioma (2).9os encadenamientos constituen! de esta manera! una de las herramientas fundamentales del Motor de:nferencia@ el 9enguae A?9?H solamente soporta el encadenamiento hacia atrs! el cual constitue el msfrecuentemente implementado.

::. 2istemas 84pertos como 2istemas de Informaci'n >rientados al 2ervicio.

En la Conferencia de artmouth en 1$%& donde e7ell! >ha7 >imon presentaron sus programas parademostrar las proposiciones lgicas (9ogical 5heorist). 9a e6presin de :nteligencia 0rtificial la invent ena*uel mismo a"o John McCarth.En 1$%$I&=! aparece un programa demostrador de teoremas /asado en la lgica proposicional (HeneralAro/lem >olver! por e7ell! >ha7 >imon).9a d#cada comprendida entre 1$&=I= vio sentar los principios /sicos de la investigacin en las estructurasen r/ol as4 como el movimiento de ideas empleadas actualmente en la resolucin de pro/lemas los

sistemas e6pertos. 9os te6tos de e7ell >imon (1$2) illson (1$1) marcan el final de este periodo.9os principales m#todos de /-s*ueda en estructuras en r/ol! *ue todav4a se emplean ho en los programasde sistemas e6pertos! esta/an a disponi/les en esos a"os.9as primeras aplicaciones se hicieron en pro/lemas fciles de descri/ir! pero compleos de resolver! como poreemplo' uego de aedrez demostracin de teoremas matemticos.9os sistemas e6pertos orientados al servicio derivaron de la necesidad de resolver pro/lemas cada vez mscompleos! con poca informacin estructurada con resultados pro/a/les! donde uno de los caminos eraencontrar la meor solucin a un pro/lema! no necesariamente la -nica posi/le.


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9os hechos para una /ase de conocimiento de/en ser ad*uiridos a partir de e6periencias humanas a trav#sde entrevistas o/servaciones. Este conocimiento es usualmente representada en la forma de reglas 2i!+t3en2(reglas de produccin)' si alguna condicin es verdadera! entonces la siguiente inferencia puede serhecha (o alguna accin to

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