QuéEs Inteligencia Artificial?

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2 QuéEs Inteligencia Artificial? La inteligencia artificial (AI, Artificial Intelligence) es un campo de la ciencia y la tecnología que se basa en disciplinas como la informática, la biología, la psicología, la lingüística, las matemáticas y la ingeniería. La meta de AI es desarrollar computadores que puedan pensar, así como ver, oír, caminar, conversar y sentir. Un aspecto principal es el desarrollo de funciones computacionales asociadas a la inteligencia de los seres humanos, como el razonamiento.

3 Atributos Del Comportamiento Pensar y razonar. Inteligente Utilizar la razón para solucionar problemas. Aprender y comprender con base en la experiencia. Adquirir y aplicar conocimiento. Mostrar creatividad e imaginación. Abordar situaciones complejas y complicadas. Responder con rapidez y éxito a nuevas situaciones. Reconocer la importancia relativa de los elementos en una situación. Manejar la información ambigua, incompleta o errónea.

4 Historia Tiene sus orígenes en 1950 con el trabajo de Alan Turing (matemático británico que diseñó el primer computador electrónico digital y funcional del mundo en los años 1940). El término lo propuso y lo sugirió públicamente John McCarthy del MIT (Massachusetts Institute of Technology) en una conferencia en 1956 en Dartmouth Collage.

5 Campos De Acción

6 Campos De Acción Aplicaciones De La Ciencia Cognoscitiva. 1. Sistemas Expertos. 2. Sistemas De Aprendizaje. 3. Lógica Difusa. 4. Algoritmos Genéticos. 5. Redes Neuronales. 6. Agentes Inteligentes.

7 Campos De Acción Aplicaciones A La Robótica. 1. Percepción Visual. 2. Perceptible Al Tacto 3. Agilidad Mental. 4. Capacidad Locomotriz. 5. Navegación.

8 Campos De Acción Aplicaciones De Las Interfaces Naturales. 1. Lenguajes Naturales. 2. Reconocimiento Del Lenguaje. 3. Interfaces Sensoriales Múltiples. 4. Realidad Virtual.

9 Redes Neurales

10 Redes Neurales Estas redes son sistemas computacionales diseñados según el modelo de la red similar a la malla de elementos de procesamiento interconectados del cerebro, que reciben el nombre de neuronas. Al igual que el cerebro, los procesadores interconectados a una red neural operan en paralelo e interactúan dinámicamente entre sí. De esta manera la red aprende con los datos que procesa.

11 Redes Neurales Aprende a reconocer patrones y relaciones en los datos que procesa. Cuantos mas ejemplos de datos recibe como entrada, mejor podrá aprender a reproducir los resultados de los ejemplos que procesa. De esta forma, la red neural cambiara las fortalezas de las interconexiones entre los elementos de procesamiento, en respuesta a patrones cambiantes en los datos que recibe y a los resultados que ocurren.

12 Redes Neurales

13 Redes Neurales En Infoseek Infoseek desarrolló un servicio de marketing enfocado que dirige de manera mas estrecha la publicidad en su motor de búsqueda Internet hacia los intereses de los usuarios mediante el seguimiento de cada búsqueda que realiza el usuario, calculando un valor numérico único o vector, que describe los intereses de los usuarios. Infoseek utiliza dicha información para asociar a los usuarios con los anuncios en línea que vende a los anunciantes en sus paginas web de búsqueda.

14 Sistemas De Lógica Difusa Es un método de razonamiento que se asemeja al razonamiento humano, ya que tiene en cuenta inferencias y valores aproximados (lógica difusa) y datos ambiguos o incompletos (datos difusos), en lugar de basarse en datos precisos, como alternativas binarias (sí/no). La lógica difusa utiliza una terminología que es deliberadamente imprecisa, como muy alto, creciente, disminuye un poco, razonable, y muy bajo.

15 Sistemas De Lógica Difusa

16 Algoritmos Genéticos El uso de los algoritmos genéticos es una aplicación creciente de la inteligencia artificial, este software utiliza funciones propias de Darwin (supervivencia del mas apto), de orden aleatorio y otras funciones matemáticas para simular un proceso evolutivo que pueda generar soluciones cada vez mejores de un problema. Los algoritmos genéticos se utilizaron por primera vez para simular en un computador millones de años en evolución biológica, geológica y del ecosistema, en unos cuantos minutos.

17 Algoritmos Genéticos El diseño de General Electric (empresa multinacional de infraestructuras, servicios financieros y medios de comunicación altamente diversificada) de un motor de reacción mas eficiente para el Boeing 777 es un ejemplo clásico de algoritmo genético en la empresa. Los ingenieros de GE estimaron que tomaría millones de años evaluar matemáticamente la cifra de factores de combinaciones de costo y desempeño involucradas en la creación de hélices mas eficientes para el motor, sin embargo utilizaron un sistema experto/algoritmo hibrido que generó una solución optima en menos de una semana.

18 Algoritmos Genéticos

19 Realidad Virtual La realidad virtual (VR, virtual reality) es una realidad simulada por computador, que constituye un área de rápido crecimiento de la inteligencia artificial, y que tuvo sus orígenes en los esfuerzos por construir interfaces humanos/computadores más naturales, realistas y multisensoriales.

20 Realidad Virtual Las actuales aplicaciones de la realidad virtual varían ampliamente e incluyen el diseño asistido por computador (CAD, computer-aided design), el diagnostico y tratamiento medico, la experimentación científica en muchas ciencias físicas y biológicas, la simulación de vuelos para entrenamiento de pilotos y astronautas, las demostraciones de productos, la capacitación de empleados y el entretenimiento, especialmente los juegos de salón de video tridimensionales.

21 Realidad Virtual

22 Realidad Virtual La VR se convierte en telepresencia cuando lo usuarios que pueden estar en cualquier parte del mundo utilizan sistemas de VR para trabajar solos o en conjunto en un sitio remoto. Comprende el uso de un sistema de VR para ampliar el sentido de la visión y del tacto del ser humano que este manipulando remotamente un equipo para llevar a cabo una tarea.

23 Realidad Virtual Los ejemplos van desde cirugía virtual, donde el cirujano y el paciente pueden estar en cualquier parte del globo, hasta el uso remoto de equipo en ambientes peligrosos, como plantas químicas o reactores nucleares.

24 Agentes Inteligentes

25 Agentes Inteligentes «Un agente inteligente es una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones para satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere»

26 Agentes Inteligentes Autonomía: actuar sin ningún tipo de intervención humana directa, y tener control sobre sus propios actos. Sociabilidad: comunicarse por medio de un lenguaje común con otros agentes, e incluso con los humanos. Capacidad de reacción:percibir su entorno, y reaccionar para adaptarse a él. Iniciativa: emprender las acciones para resolver un problema.

27 Agentes Inteligentes Agentes de la Interfaz de Usuario TUTORES DE INTERFAZ AGENTES DE PRESENTACION AGENTES DE NAVEGACION EN LA RED AGENTES DE DESEMPEÑO DE PAPELES

28 Agentes Inteligentes Agentes de la Administración de Información AGENTES DE BUSQUEDA INTERMEDIARIOS DE INFORMACION FILTROS DE INFORMACION

29 Sistemas Expertos

30 Sistemas Expertos Un sistema experto actúa o se comporta como un experto humano en un campo en particular. Al igual que los expertos humanos, los SE computarizados usan la heurísitica, o reglas prácticas para llegar a conclusiones. La investigación realizada en el campo de la IA durante las 2 últimas décadas está dando como resultado sistemas expertos que investigan nuevas posibilidades de negocios, aumentan la rentabilidad global, reducen costos y proporcionan servicios excelentes a los consumidores y clientes.

31 Sistemas Expertos Características de un sistema experto Características 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. Limitaciones No se han usado o probado en forma extensa. Dificultad de uso Están limitados a problemas relativamente limitados. No pueden enfrentar con facilidad conocimientos mixtos. Posibilidad de error. No pueden perfeccionar su propia base de datos. Dificultad de mantenimiento. Pueden tener costos altos de desarrollo. Ocasionan preocupaciones legales y éticas.

32 Sistemas Expertos Fijación de objetivos estratégicos Planeación Diseño Toma de decisiones Control y supervisión de calidad Diagnóstico

33 Sistemas Expertos Componentes de los Sistemas Expertos Recursos de aplicaciones Motor de inferencias Usuarios Base de conocimiento Recursos para adquisición de conocimiento Interfaz del usuario Expertos

34 Sistemas Expertos Componentes: Base de datos de conocimiento La base de datos de conocimiento almacena toda la información, reglas, casos y relaciones importantes que utiliza el sistema experto. Las reglas sugieren cierta conclusiones, sobre las bases de un grupo de hechos conocidos. Estas reglas se almacenan como IF-THEN. El propósito de una base de conocimiento es contener los hechos y la información pertinente para cada sistema experto específico.

35 Sistemas Expertos Componentes: Base de datos de conocimiento Reunión de expertos humanos Un reto al desarrollar una base de conocimiento es reunir el conocimiento de múltiples expertos humanos. Resulta lamentable que los expertos humanos puedan estar en desacuerdo acerca de relaciones importantes y en la interpretación de los datos. Esto presenta un dilema para los diseñadores y desarrolladores de bases de conocimiento y sistemas expertos en general.

36 Sistemas Expertos Componentes: Base de datos de conocimiento Lógica difusa. Es el área de investigación especializada en la ciencia de la computación que permite matices de gris y que no requiere que todo sea un extremo blanco o negro, sí/no o cierto/falso. Uso de reglas Una regla es una instrucción condicional que enlaza determinadas condiciones con acciones o resultados.

37 Sistemas Expertos Componentes: Base de datos de conocimiento Uso de casos. Un sistema experto puede usar casos al desarrollar la solución a un problema o situación actual. El proceso incluye: 1) Encontrar casos almacenados en la base, que sean similares al problema o la situación que se trata y. 2) Modificar las soluciones a los casos para adaptarlas o acomodarlas al problema o la situación actual.

38 Sistemas Expertos Componentes: Motor de inferencias Propósito El propósito general de un motor de inferencias es buscar información y relaciones con la base de conocimientos y proporcionar respuestas, pronósticos y sugerencias en la misma forma en que lo haría un experto humano. Encadenamiento inverso Es el método de razonamiento que comienza con conclusiones y trabaja hacia atrás hasta los hechos de apoyo

39 Sistemas Expertos Componentes: Motor de inferencias Encadenamiento hacia delante Método de razonamiento que comienza con los hechos y trabaja hacia conclusiones. Recursos de explicaciones Permite al usuario o al responsable de tomar las decisiones comprender la forma en que el sistema experto obtuvo ciertas conclusiones o resultados.

40 Sistemas Expertos Componentes: Recursos de adquisición de conocimientos Una tarea difícil en el desarrollo de un SE es el proceso de CREAR y ACTUALIZAR la base de conocimiento. El recurso de adquisición de conocimiento actúa como una interfaz entre los expertos y la base de conocimiento. Recursos para adquisición de conocimiento Base de conocimiento

41 Sistemas Expertos Componentes: Interfaz de usuario Se emplea para diseñar, crear y actualizar los sistemas expertos. Su propósito es facilitar a los usuarios y a los tomadores de decisiones el desarrollo y el uso de un sistema experto. Base de conocimiento Interfaz de usuario

42 Sistemas AI Hibridos Integración de varias tecnologías ej: Sistemas Expertos y Redes Neurales. La mayoría de los sistemas AI integrados están diseñados para suministrar las mejores características de los sistemas expertos, las redes neurales o las tecnologías de lógicas difusa y para compensar las fortalezas y debilidades entre si.

43 Sistemas AI Hibridos Ejemplo Controlador de temperatura del robot para soldar bajo el agua Oportunidad del mercado Diagnostico de motores de reaccion Funciones del sistema experto (ES) y la red neural (NN) NN clasifica utilizando un procesador digital de señales; ES sugiere una acción correctiva NN procesa con anterioridad los datos de Computrac; ES genera reglas a partir de la NN NN diagnostica un problema; ES sugiere un acción correctiva

44 Sistemas AI Hibridos

45 GRACIAS

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