inteligencia artificial y sistemas expertos

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y

SISTEMAS EXPERTOS

Grupo 4: Melissa Eslava, Ma. Carolina Orta, Xenia Puente, Hanobi Rodríguez, Noraima Rojas

La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se

ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes,

es decir, sistemas que exhiben las características que asociamos a

la inteligencia en el comportamiento humano que se refiere a la

comprensión del lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la

resolución de problemas, entre otros.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA):

La Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación de

programas para máquinas que imiten el comportamiento y la

comprensión humana.

Los sistemas de Inteligencia Artificial incluyen a las personas, los

procedimientos, el hardware y software, los datos y los

conocimientos necesarios para desarrollar sistemas, y máquinas de

computación que presenten características de inteligencia. El

objetivo del desarrollo de sistemas de IA contemporáneos no es el

reemplazo completo de la toma de decisiones de los humanos, pero

sí duplicarlas para ciertos tipos de problemas bien definidos.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA):

Estudios centrados en Redes Neuronales.

Demostración de Teoremas y Ajedrez.

(1937) Matemático Ingles Alan Mathison Turing

(Articulo "Números Calculables”), introdujo la

Máquina de Turing, una entidad matemática

abstracta que formalizo el concepto de algoritmo y

resulto ser la precursora de las computadoras

digitales.

Considerado padre de la Inteligencia Artificial, por

su famosa Prueba de Turing, que permitiría

comprobar si un programa de computadora puede

ser tan inteligente como un ser humano.

ETAPAS DE LA IA:

1943 - 1956

Creación de sistemas que resuelvan cualquier problema.

Avances limitados por los recursos computacionales.

ETAPAS DE LA IA:

1952 -

1969

1966 -

1974

1969 -

1979

Algoritmos genéticos.

Problemas en la representación del conocimiento.

DENDRAL, MYCIN.

Las empresas se interesan por la IA.

Control industrial y robótica.1980 -

1988Resolución de problemas del mundo real.

Sistemas especializados que cooperan.1988 ….

PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:

Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan

la capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un

alto grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para

los seres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de

alta precisión de la máquina con un software controlador sofisticado.

Robot QRIO de Sony http://www.youtube.com/watch?v=rokOtmUhos0

El primer trabajo práctico de Robótica en la Maestría de Inteligencia Artificial en la UCLA, Venezuela :D...Robot minibot Lego RCX

http://www.youtube.com/watch?v=Wz0aJmFYeaE http://www.youtube.com/watch?v=yzCadN4_5Ms

Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

Robótica I.A

Equipos y software que les permite a las computadoras capturar,

almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías.

PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas

máquinas y que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y

reconocer la información visual de acuerdo con patrones generales.

Ver video:

Sistemas de Visión

Robótica

http://www.youtube.com/watch?v=HdHFTxlYIjc

I.A


Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para

traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una

computadora ejecuta.

Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural

cuando interactúan con programas como sistemas de administración

de bases de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de

decisiones.

Robótica

Sistemas de Visión

Procesamiento de Lenguaje Natural

I.A


El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar

paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de

programación o comandos personalizados para que las

computadoras entiendan.Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de

reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las

computadoras para que realicen tareas, sin usar un teclado o

cualquier otro dispositivo de entrada. Ver video:

Robótica

http://www.youtube.com/watch?v=ilchnpsROSs

Sistemas de Visión


I.A


Combinación de software y equipos que le permite a la computadora

cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en

la retroalimentación que recibe.

Robótica

Sistemas de Visión

Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de

Aprendizaje

I.A


Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma

que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales

pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y

aprender a reconocer patrones.

Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error.

Ver video: http://www.youtube.com/watch?v=1u18juT89NM

Robótica

Sistemas de Visión

Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de

AprendizajeRedes

Neuronales

I.A

PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:

Red neuronal artificial perceptrón simple con n neuronas de entrada, m neuronas en su capa oculta y una neurona de salida.

T Tomado de Wikilearning http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial


•Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos.

•Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información.

•Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos.

•Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta

con la información.

Ver video:

Robótica

http://www.youtube.com/watch?v=DCcjMHt3CoY

RedesNeuronales

Sistemas de Aprendizaje


Sistemas de Visión

I.A


Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se

prolongan en un continuum, permitiendo a un sistema manejar

mejor la ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a

pensar las personas, en términos relativos, no absolutos.

Robótica

Sistemas de Visión



RedesNeuronales

LógicaDifusa

I.A


Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en

Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad

de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones

matemáticas que usan los principios de Darwin para mejorar una

aplicación. La funciones se diseñan para simular en software, en

cuestión de minutos o segundos

I.A.

AlgoritmosGenéticos

Robótica

LógicaDifusa

RedesNeuronales



Sistemas de Visión

I.A


Programas de computadora que automáticamente revisan enormes

cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más

adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o

específicos. La aplicación más importante de los agentes

inteligentes se encuentra en la WEB.

www.google.co.ve www.amazon.com

Logaritmos Genéticos

Robótica

LógicaDifusa

RedesNeuronales



Sistemas de Visión

AgentesInteligentes

I.A


El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus

tareas significativas más rápido, con más frecuencia y de manera

más efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan

automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan

cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a

sus preferencias.


Robótica

LógicaDifusa

RedesNeuronales



Sistemas de Visión

AgentesInteligentes

I.A


Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y

los procedimientos de inferencia para resolver problemas que son

suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia

humana para su solución.

Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace

un experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico.


Sistemas ExpertosRobótica

LógicaDifusa

RedesNeuronales



Sistemas de Visión

AgentesInteligentes

I.A


Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en

Conocimientos o Sistema Experto Basado en Conocimiento.

Para construir un SE, un ingeniero del conocimiento se entrevista con

un experto humano, y traduce la información en código.

I.A


Sistemas ExpertosRobótica

LógicaDifusa

RedesNeuronales



Sistemas de Visión

AgentesInteligentes

• Pueden explicar su razonamiento o decisiones sugeridas.

• Puede mostrar un comportamiento "inteligente“.

• Puede obtener conclusiones de relaciones complejas.

• Puede proporcionar conocimientos acumulados.

• Puede hacer frente a la incertidumbre.

CARACTERISTICAS DE LOS SE:

CAPACIDADES DE LOS SE:

En comparación con otros tipos de sistemas de información, los

SE ofrecen varias capacidades poderosas y beneficios. Los SE se

pueden usar para solucionar problemas en todos los campos y

disciplinas y ayudar en la totalidad de las etapas del proceso de

solución del problemas.

• Fijación de objetivos estratégicos.

• Planeación.

• Diseño.

• Toma de decisiones.

• Control y supervisión de calidad.

• Diagnóstico.

USOS DE LOS SE:

El desarrollo de un SE complejo puede ser difícil, costoso y

requerir de tiempo, por lo tanto, es importante asegurarse de

que los posibles beneficios valen el esfuerzo y que las diversas

características del SE se equilibran, en términos de costo,

control y complejidad.

Visitar: www.sistemasexpertos.net

• No se han usado o probado en forma extensa.

• Dificultad de uso.

• Están limitados a problemas relativamente limitados.

• No pueden enfrentar con facilidad a conocimientos "mixtos".

• Posibilidad de error.

• Dificultad de mantenimiento.

• Pueden tener costo altos de desarrollo.

• Ocasionan preocupaciones legales y éticas.

LIMITACIONES DE LOS SE:

COMPONENTES DE LOS SE:

El usuario interactúa con el SE a través de una interfaz, la cual

puede contender menús, procesamiento del lenguaje natural u otro

tipo de interacción. Debe ser amigable en la entrada y salida de

información.

Int

erfa

z de

Usu

ario


Se corresponde con el proceso de crear y actualizar la base de

conocimientos

Inte

rfaz

de

Usu

ario

Adquisición de Conocimiento


Almacena toda la información, datos, reglas, casos y relaciones

importantes que utiliza el SE. Para cada aplicación única se tiene

que desarrollar una base conocimientos.

Inte

rfaz

de

Usu

ario


Base de Conocimiento (BC)

Memoria Activa (Hechos) yReglas

Puede incluir conocimientos genéricos provenientes de teorías

generales que se han establecido con el tiempo y conocimientos

específicos que provienen de experiencias más recientes y de

reglas prácticas


Es similar a la suma total de los conocimientos y experiencias de los

expertos humanos que se obtienen a través de años de trabajo en

un área o disciplina específica.

Inte

rfaz

de

Usu

ario




Una BC que contiene información proporcionada por diversos

expertos humanos puede ser extremadamente eficiente y exacta

desde el punto de vista de sus sugerencia y pronósticos.


El uso de reglas: una regla es una instrucción condicionada que

enlaza determinadas condiciones con acciones o resultados. La

regla se crea por medio de construcciones de SI – ENTONCES.

Un SE puede usar casos al desarrollar la solución a un problema o

situación actual.

Inte

rfaz

de

Usu

ario





I

nter

faz

de U

suar

io

Adquisicion de Conocimiento



El proceso incluye:

1) Encontrar casos almacenados en la base de conocimientos, que

sean similares al problema,

2) Modificar las soluciones a los casos para adaptarlas, o ajustarlas,

al problema o la situación actual.


Inte

rfaz

de

Usu

ario


Mecanismo de Inferencia.

Conocido como Motor de Inferencia, usado para buscar información

y relaciones en la base de conocimientos, y proporcionar

respuestas, pronósticos y sugerencias en la misma forma en que lo

haría un experto humano.

En otras palabras es el que proporciona el consejo experto.

El conocimiento se representa como un conjunto de reglas y

hechos.




Inte

rfaz

de

Usu

ario



Se asocia con un modelo o paradigma para resolver problemas.

•Modelo que utiliza métodos de encadenamientos de reglas SI –

ENTONCES para formar una línea de razonamiento.

• Si el encadenamiento comienza de un conjunto de condiciones y

se mueve hacia las conclusiones entonces el método es

denominado encadenamiento hacia adelante.




Inte

rfaz

de

Usu

ario



• Si la conclusión es conocida pero la ruta de la conclusión no es

conocida entonces el método que se utiliza es el encadenamiento

hacia atrás.

El motor de inferencia contiene implementado estos métodos de

razonamiento y controla la ejecución de las reglas.




Inte

rfaz

de

Usu

ario



Si el antecedente de una regla es satisfecho, entonces la regla

ejecuta la acción de la conclusión o el consecuente.



Busca a través de la BC, intentando asociar el conocimiento

almacenado en forma de hechos el antecedente de una regla

(condición).


Permite explicar el proceso de razonamiento seguido para tomar

una decisión.

Inte

rfaz

de

Usu

ario



Medio de Explicacion



Responderá a la pregunta: ¿Cómo? O ¿Por qué? Cuando ha

efectuado una conclusión.

CONCLUSIONES

APLICACIONES DE LOS SE Y DE LA IA:

• Otorgar crédito.

• Administración y recuperación de información:

• IA y SE incorporados a los productos.

• Disposición de plantas.

• Instalaciones medicas y de hospitales.

• Departamento de ayuda y asistencia

• Evaluación del desempeño de empleados.

• Análisis de préstamos.

• Detección de virus.

APLICACIONES DE LOS SE Y DE LA IA:

• Reparación y mantenimiento.

• Embarques.

• Mercadotecnia: CoverStory es un SE que trae información de una

base de datos y elabora, en forma automática, informes de

mercadotecnia.

• Optimización de almacenes.

• Un SE se puede integrar con otros sistemas en una organización

mediante una base de datos común.

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