seion1 programacion logica y funcional

Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral. [email protected]

Introduccin a la Inteligencia Artificial

Curso: Programacin lgica y funcional

Sesin 1

Mg. Ing. Huarote Zegarra Ral


Objetivo

Analiza la aplicabilidad de las reas de la Inteligencia artificial.

Conoce las diferentes tipos de sistema experto.

Evala las expresiones y conceptos bsicos.

Reconoce los componentes de un programa lgico.


Motivacin


Temas

Introduccin a inteligencia artificial.

reas de la inteligencia artificial.

Tipos de Sistema experto .

Programacin lgica versus programacin funcional.


Introduccin a la inteligencia Artificial

Qu es inteligencia artificial?.

La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen maquinas con mente, en su amplio sentido literal.[ Hugeland ]

El estudio de las facultades mentales mediante medios computacionales.[ Winston ]


Introduccin a la inteligencia Artificial

La ciencia de hacer que las maquinas hagan lo que el hombre hara de forma inteligente [ M. Minsky].

Consiste en el estudio de las ideas que permite a los ordenadores realizar las tareas que hacen que la gente parezca inteligente [ Winston ].

La rama de la informtica que tiene como objetivo la tarea controvertida pero excitante de mecanizar la percepcin y el pensamiento [ Lindsay].


reas de la inteligencia Artificial

Visin computacionalEs la manera como extraer informacin de una

escena.

Ejemplo:

- Cuantos rostros hay en el aula.

- Cuantos minucias (terminacin, bifurcacin, etc. )

tiene tu huella dactilar.

- Identificar a una persona por medio de la cmara

si esta identificado para poder aperturar la puerta.

- Hacia donde se mueve un objeto.

Etc.



Algoritmos genticosEmula el proceso evolutivo del humano donde sobreviven

los mas fuertes, para realizar el proceso de bsqueda

local. Encontrando el mas cercano al idneo.

Ejemplo:

- Encontrar la ruta mas corta para recorrer los

departamentos del Per.

- Encontrar un grupo ideal para un proyecto entre

todos los perfiles de los egresa del consorcio UTP.

- Maximizar el valor de una funcin.

Etc.



Redes neuronales artificialesEmula el proceso de aprendizaje de los humanos en

proceso biolgico a un modelo artificial.

Ejemplo:

- Aprender a determinar tipos de objetos.

- Aprender predicciones climatolgicas.

- Aprender casos mdicos.

- Aprender los caracteres manuscritos.

Etc.



RobticaEmula la movilidad del humano, en sus diferentes

actividades ( caminar, coger un objeto, saltar, etc.).

Ejemplo:

- Caminar por la calle.

- Coger una cuchara.

- Saltar sobre los objetos.

- Subir las escaleras.

Etc.



Sistemas expertosEmula la manera de razonar ( inferir ) como el humano de

acuerdo a las experiencias para dar solucin en un rea

especifica.

Ejemplo:

- Sistema experto medico peditrico.

- Sistema de prediccin climatolgica.

- Sistema de diagnostico de falla.

- Sistema de test psicolgico.

Etc.



Agentes inteligentesEs el contenedor de las diferentes reas de la inteligencia

artificial representado en un software y/o dispositivo.

Ejemplo:

- Sistema de control de asistencia por medio de la

huella dactilar (incluye procesamiento digital de

imgenes y redes neuronales artificiales).

- Sistema de enrutamiento de trafico (usa

algoritmos genticos).

- etc.



Lgica difusaManeja la ambigedad para casos donde se considera

mltiples opciones.

Ejemplo:

- Sistema de alimentacin de piscicultura en funcin

a la temperatura, periodo de apareamiento.

- Control de apertura y cierre de una represa en

funcin del caudal y la presin del agua.

- etc.


Sistemas Expertos

Tipos de sistemas expertos Sistema experto basado en reglas

Sistema experto basado en probabilidades

Sistema experto basado en casos.


Ventajas

-Representan y utilizan conocimiento.

-Capacidad de razonar.

-Muestra el mismo comportamiento que el experto humano.

-Mayor disponibilidad

-Costo reducido

-Peligro reducido

-Permanencia

-Experiencia mltiple

-Mayor confiabilidad

-Explicacin

-Respuestas rpidas.

-Respuestas solidas.


Desventajas

-No tienen sentido comn.

-No es creativo.

-No percibe detalles adicionales.


Tipos de sistemas expertosSistemas expertos basados en reglas

Los sistemas basados en reglas son unaherramienta eficiente para tratar estosproblemas. Las reglas deterministasconstituyen la ms sencilla de lasmetodologas utilizadas en sistemas expertos.

La base de conocimiento contiene lasvariables y el conjunto de reglas que definenel problema, y el motor de inferencia obtienelas conclusiones aplicando la lgica clsica aestas regla.


Edward Feigenbaum.- (Pionero en sistema experto)

Computadoras y pensamiento Un programa decomputadoras inteligente que usa conocimiento y

procedimientos de inferencias para resolver problemas

que requieren significativa experiencia humana.

Introduccin a los sistemas expertos.

Sistema bsico de un sistema experto.


Historia

EVOLUCION

1956: Se maneja la idea de desarrollar mtodos generales para la

resolucin de problemas por expertos que se puedan

implementar en un computador.

1965: Se trabaja la idea de capturar el conocimiento humano y

procedimientos para resolver una tarea especifica.

1987: Procedimientos Comunes

Entornos o ambientes de S.E. (swi-prolog; Visual Prolog,

Clips,)Conocimiento Especifico. (Construccin de Base de

Conocimiento)


Arquitectura de un S.E.


Tipos de sistemas expertos

Sistemas expertos basados en probabilidades

es basado en probabilidades condicionales y este se encarga de actualizar dichas probabilidades con base en los hechos que observa del ambiente en que se desempea.

Para modelar ms acertadamente los sistemas de tipo probabilstico, tenemos que tener en cuenta la teora de las probabilidades condicionales.



Teorema de bayes



Sistemas expertos basados en casos

proceso de solucionar nuevos problemas basndose en las soluciones de problemas anteriores.

Bsicamente, resuelve un nuevo problema recordando situaciones similares anteriores y reutiliza el conocimiento y la informacin de estas situaciones,


Representacin del conocimiento.

Niveles del conocimiento

Decisiones

Informacin

Operacional

CONOCIMIENTO

(Informacin til)

Sistemas de informacin

Ejeplo: Alex:Cliente

DATOS + SIGNIFICADO

Sistemas transaccionales

(USAN DATOS

como alex,100)

Sistema de toma

de decisiones.

Sistema de

informacin.

Sistemas

Transaccionales.


Representacin del conocimiento.

Cmo representamos el conocimiento?

Es el proceso de transformacin realizadopor el ingeniero de conocimiento en un

dominio o lenguaje simblico (que tenga

motor de inferencia) para ser procesado enun computador.


Representacin del conocimiento.Cmo representamos el conocimiento?

En la programacin declarativa las reglas(basede conocimiento ) esta separada del programade control (motor de inferencia)

Ejemplo:

Si hecho1 y/o hecho2 y/o hecho3 .entonces hecho y/o hecho.

Donde un hecho sera: Juan es un estudiante El perro es blanco A mara le gusta el cine.



Son la forma de transformar una serie de abstracciones como algoritmos, mdulos, tipos de datos y sistemas en algo que una computadora pueda ejecutar.

Paradigmas de programacin

Programacin declarativa Programacin imperativa

Funcional Orientados a objetos

Logica Visual, orientado a eventos



La programacin funcional es un paradigma

de programacin declarativa basado en la

utilizacin de funciones matemticas. Tenemos

al lenguaje Hashell .

La programacin lgica es la aplicacin del

conocimiento sobre la lgica para el diseo de

lenguajes de programacin. Tenemos a swi-

prolog.


Tarea grupal.

Mostrar

5 sistemas en el cual intervenga lainteligencia artificial con sus respectivas

reas involucradas.

5 sistemas que no intervenga la inteligenciaartificial.

seion1 programacion logica y funcional

Documents