1. COLABORATIVO UNO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ECBTI
UNAD
RICARDO PARRA MÉNDEZ COD 91253523
EDY GUILLERMO CASTRO
PABLO ANTONIO ORTIZ
CARLOS ALBERTO CALPA
90169_15
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
BUCAARAMANGA MARZO DEL 2014

2. INTRODUCCION
El presente trabajo es la realización del primer trabajo colaborativo del curso de
inteligencia artificial por el cual se debe desarrollar una guía dada por el tutor del
curso.
La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un
fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de
computador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca
hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia
del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.
Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de
entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un
programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa herramienta para
quien la utiliza."
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que
pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del
lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer
juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más
rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85
% de los casos de diagnóstico.

3. REDES NEURONALES
Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) están inspiradas en la biología, esto
significa que están formadas por elementos que se comportan de manera análoga
a las neuronas (en las funciones más elementales) y están organizadas de una
forma similar a la del cerebro, pero las analogías no son muchas más.
Las características fundamentales de las RNA son:
• Aprenden de la experiencia: Las RNA pueden modificar su comportamiento
como respuesta a su entorno. Dado un conjunto de entradas (quizá con las salidas
deseadas), las RNA se ajustan para producir respuestas consistentes. Una amplia
variedad de algoritmos de entrenamiento se han desarrollado, cada uno con sus
propias ventajas e inconvenientes.
• Generalizan de ejemplos anteriores a los ejemplos nuevos: Una vez que la
RNA esté entrenada, la respuesta de la red puede ser, hasta un cierto punto,
insensible a pequeñas variaciones en las entradas, lo que las hace idóneas para el
reconocimiento de patrones.
• Abstracción de la esencia de las entradas: Algunas RNA son capaces de

4. abstraer información de un conjunto de entradas. Por ejemplo, en el caso de
reconocimiento de patrones, una red puede ser entrenada en una secuencia de
patrones distorsionados de una letra. Una vez que la red sea correctamente
entrenada será capaz de producir un resultado correcto ante una entrada
distorsionada, lo que significa que ha sido capaz de aprender algo que nunca
había visto.
REDES DE CAPA SIMPLE
A pesar de que una sola neurona puede realizar modelos simples de funciones, su
mayor productividad viene dada cuando se organizan en redes. La red más simple
es la formada por un conjunto de perceptrones a los que entra un patrón de
entradas y proporcionan la salida correspondiente. Por cada perceptrón que
tengamos en la red vamos a tener una salida, que se hallará como se hacía con
un perceptrón solo, haciendo el sumatorio de todas las entradas multiplicadas por
los pesos. Al representar gráficamente una red, se añade una "capa" inicial que no
es contabilizada a efectos de computación, sólamente sirve para distribuir las
entradas entre los perceptrones. La denominaremos la capa 0.
De esta manera, la representación gráfica de una red de capa simple sería la
siguiente:

5. CRUCIGRAMA
VERTICAL
6 Compresión de lenguaje natural
8 Generación, verificación, depuración y optimización automática de programas
10 Son Robots que intentan reproducir total o parcialmente la forma y el
comportamiento cinemática del ser humano
11 Son Robots con gran capacidad de desplazamiento, basados en carros o
plataformas y dotados de un sistema locomoción

6. 12 Estudio de los problemas cuya solución no necesita explicación (la simulación)
13 sistemas basados en conocimientos
15 Los Robots zoomórficos, que considerados en sentido no restrictivo podrían
incluir también a los androides.
HORIZONTAL
1 Es un robot hidraulico, de estructura espacial de tipo polar, que en su versión
frande (Unimate 4000) es utili
2 Son sistemas mecánicos multifuncionales con un sencillo sistema de control,
bien manual, de secuencia fija.
3 Implementa nuevos conocimientos en forma automática por medio de programas
del computador.
4 Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente
programas de cómputo inteligentes
5 Capacidad de percepción y entendimiento de voz. (sensores visuales
interrelacionados con el reconocimiento)
7 Corresponden a aquellos de difícil clasificación, cuya estructura se sitúa en
combinación con alguna de las anteriores
9 Implementa nuevos conocimientos en forma automática por medio de
programas del computador.

7. 14 son leyes aplicables a un universo donde los robots son seres inteligentes,
pero quedan relegadas.
EJEMPLOS
Vamos a ver cómo la inteligencia artificial poco a poco se va a ir colando en
nuestra vida para realizar acciones que hasta ahora parecía campo vedado a las
máquinas. Se trata de tareas que nos permitirán llevar una vida más segura y
cómoda, pero que, además, a buen seguro, irán perfilando un modelo de sociedad
diferente.
Óptimi, una plataforma capaz de diagnosticar nuestro estado anímico mediante el
análisis de diversos parámetros biométricos. Se objetivo es detectar y evitar que
caigamos en depresión.
Autopia un proyecto que busca automátizar la conducción de los automóviles. El
pasado domingo realizaron su primer experimento en real logrando que un coche
recorriera más de 100 kilómetros por carreteras convencionales sin necesidad de
piloto