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EFECTOS DE LAS COMPUTADORAS SOBRE LA SOCIEDAD

“INTELIGENCIA ARTIFICIAL”Área Académica: Ingeniería

Profesor(a): M. en S.C. Jaqueline Sánchez Espinoza

Periodo: Enero-Mayo 2015

Resumen

La inteligencia artificial es aquella que trata de explicar el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas. La inteligencia artificial combina varios campos, como la robótica, los sistemas expertos y otros, los cuales tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear máquinas que puedan pensar por sí solas, lo que origina que hasta la fecha existan varios estudios y aplicaciones, dentro de las que se encuentran las redes neuronales, el control de procesos o los algoritmos genéticos.

Abstract

Artificial intelligence is one that attempts to explain mental functioning based on the development of algorithms to control different things. Artificial intelligence combines several fields such as robotics, expert systems and others, which have the same goal, which is to try to create machines that can think for themselves, resulting so far there are several studies and applications, within which are neural networks, process control and genetic algorithms.

Keywords: Branches, Intelligence, Applications.

Desarrollo del tema

UNIDAD II Efectos de las Computadoras sobre la sociedad

2.1 Inteligencia Artificial

2.2 Sistemas Expertos

2.3 Ejemplos

2.4 Referencias

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.

2.1 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.

2.1.1 ETAPAS DE LA IA:

2.1.2 PRINCIPALES RAMAS

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.

I.A. Robótica

Robótica

Equipos y software que les permite a las

computadoras capturar, almacenar y

manipular imágenes visuales y

fotografías.

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.

I.A.

Robótica

Sistema de visión

Sistema de visión

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).

I.A.

Robótica

Sistema de visión

Procesamiento de Lenguaje

Natural

Procesamiento de Lenguaje Natural

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.

Procesamiento de Lenguaje Natural

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.

I.A.

Robótica

Sistema de visión

Procesamiento de Lenguaje

Natural

Sistemas de Aprendizaje


Es un sistema de computación que

puede actuar en la misma forma

que funciona el cerebro humano, o

simularlo.

I.A.

Robótica

Sistema de visión


Redes Neuronales

Redes Neuronales

La redes neuronales pueden procesar muchas piezas de

información al mismo tiempo y aprender a reconocer patrones.

•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.

Características de una Red Neuronal

Se basa en reglas que no tienen límites

discretos, sino que se prolongan en un

continuum, permitiendo a un sistema

manejar mejor la ambigüedad.

I.A.

Robótica

Sistema de visión


Redes Neuronales

Lógica Difusa

Lógica Difusa

Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las

personas, en términos relativos, no absolutos.

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.

I.A.

Robótica

Sistema de visión


Redes Neuronales

Lógica Difusa

Algoritmos Genéticos


Funciones matemáticas que usan los principios de Darwin para

mejorar una aplicación. Diseñadas para simular en software.

http://es.wikipedia.org/wiki/Probabilidad

Programas de computadora que

automáticamente revisan enormes

cantidades de datos y seleccionan y

entregan la información más

I.A.

Robótica

Sistema de visión


Redes NeuronalesLógica Difusa


Agentes Inteligentes


adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos

contextuales o específicos. La aplicación más importante de

los agentes inteligentes se encuentra en la WEB.

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.


Programa de computadora, inteligente, que

usa el conocimiento y los procedimientos de

inferencia para resolver problemas que son

suficientemente

I.A.

Robótica

Sistema de visión


Redes Neuronales

Lógica Difusa



Sistemas ExpertosSistemas Expertos

suficientemente difíciles como para requerir significativa

experiencia humana para su solución. Hace un amplio uso del

conocimiento especializado, como lo hace un experto humano.

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.

2.2 Sistemas Expertos

• 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.

2.2.1 Características de los Sistemas Expertos (SE)

2.2.2 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.

2.2.3 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

S.E. se equilibran, en términos de costo, control y

complejidad.

• 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.

2.2.4 Limitaciones de los SE

2.2.5 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

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




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.

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.



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.



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.



Inte

rfaz

de

Usu

ario





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.

2.3 Ejemplos

• 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• Video de Robótica

http://www.youtube.com/watch?v=yzCadN4_5Ms • Video Redes Neuronales

http://www.youtube.com/watch?v=HdHFTxlYIjc• Video Lógica difusa

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

ReferenciasClaver Cortés, Enrique, Sistemas de información estratégicos, Ed. Trillas, ISBN:9788479082024. Peter Norvig, Inteligencia artificial un enfoque moderno, Ed. Pearson España,ISBN: 9788483227565

Roque Luis Marín Morales, Inteligencia Artificial y Sistemas Inteligentes, Ed. McGraw Hill, ISBN: 9788448174019

efectos de las computadoras sobre la sociedad “inteligencia artificial” Área académica:...

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