1. ¿Y SI LA WEB ME ENTENDIERA?

2. Inteligencia Artificial Se pretende la elaboración de programas que muestren una conducta inteligente. Los primeros intentos de la inteligencia artificial (IA) se fundamentaron en las búsquedas heurísticas. Se pensaba que la mente estaba conformada por potentes mecanismos heurísticos capaces de partir de lo general a lo particular, tal como sucedía con los algoritmos de computación. Ejemplo: El GPS(solucionador general de problemas )

3. Heurística Se demostró que la heurística no era capaz de resolver todos los problemas, sobre todo en aquellos que requerían de sentido común y se llegó a la conclusión de que el hombre era capaz de resolver problemas porque aplica sus conocimientos. Se inicia la era de los sistemas basados en conocimientos.

4. Sistemas basados en conocimientos Formas de representar el conocimiento -- Reglas de producción -- Predicados lógicos -- Guiones -- Frames -- Redes Semánticas

5. Sistemas Expertos La aplicación mas importante de los sistemas basados en conocimientos son los sistemas expertos. Se utilizan en : -- Diagnóstico -- Prospección geológica -- Configuración de equipos -- Diseño

6. Expectativas de los sistemas expertos Se pensaba que los sistemas expertos sustituirían a los especialistas. Que cada especialista tendría almacenada su base de conocimiento en un disco. Que se resolvería el problema de los traslados y el retiro de los expertos.

7. Crisis de los sistemas expertos (SE) Se caracterizan por ser sistemas cerrados. No responden al entorno( Sist. autistas) El miedo de los especialistas a que los SE los desplacen. La aversión de los científicos “puros” a los SE, los cuales son considerados como hijos bastardos de la inteligencia artificial. Lo restringido del dominio de solución.Normalmente resuelven una sola tarea. Su confiabilidad. Están basados en la valoración de un experto la cual no tiene que coincidir con los demás. Muy pocas veces rentabiliza el trabajo y el esfuerzo intelectual.

8. Nuevos paradigmas de representación Simbolistas Redes Neuronales Algoritmos genéticos Sistemas basados en la cooperación.

9. Sistemas basados en la cooperación Podemos distinguir dos áreas principales de desarrollo: Solución cooperativa de problemas distribuidos (SCPD): Estudia como unos conjuntos de módulos (o nodos) cooperan para dividir y compartir el conocimiento de un problema y en el desarrollo de la solución. Sistemas multiagentes (SMA): Estudia la coordinación de la conducta inteligente entre un conjunto de agentes inteligentes autónomos

10. Solución cooperativa de problemas distribuidos Los sistemas cooperativos son sistemas que participan activamente en la coordinación de actividades.Toma “conciencia”de la estructura del problema a resolver y participa en su resolución. En sentido general se persigue la interacción de hombres y máquinas como agentes inteligentes dentro de un sistema para conformar una entidad inteligente que permita enfrentar problemas.

11. Sistemas Multi-Agentes Por otra parte los sistemas multiagentes son entornos poblados por mas de un agente inteligente donde cada uno de ellos es capaz de tomar sus propias decisiones para alcanzar sus objetivos lo que implica tener en cuenta el nivel de cooperación entre los distintos agentes y las vías de comunicación

12. Agentes Inteligentes ¿Qué son los agentes inteligentes ? Son programas autocontenidoscapaces de controlar sus acciones y decisiones para alcanzar unos objetivos basándose en su percepción del entorno Es un sistema que habita en un entorno dinámico y complejo, en el que percibe y actúa de manera autónoma, alcanzando el conjunto de objetivos para el que fue diseñado.

13. Características de los agentes inteligentes Los agentes tienen un punto de vista incompleto pero esto no limita que se halle una solución(aproximada). Lo que se pretende es que la solución sea completa y consistente . Los agentes se mueven dentro de un entorno “virtual” operando a través de un sistema Los agentes inteligentes dentro del entorno de software tendrán una función análoga a la que realizan los robots en el mundo real, de ahí el nombre de softbots (software robots)

14. Espectativas de los agentes inteligentes Ventajas de los agentes inteligentes -- Facilitarle el trabajo a los usuarios neófitos --Actuar como consultante --Servir de operadores en medios complejos Dificultades --Como conocer la información relevante o irrelevante --Como agilizar la búsqueda --Como evitar repetir una tarea realizada --Como haberselas con diferentes protocolos,formatos y sistemas de acceso a la información.

15. Perspectivas de su uso --Para las organizaciones inteligentes ( empresas ) --Para las entidades inteligentes . (robots) --Para las redes inteligentes . (ciberespacios) --Para modelar la inteligencia. (psicología cognoscitiva )

17. Metabuscadores.

18. Buscadores especializados.

19. Buscadores que utilizan la topología de la red.

21. Metabuscadores Son los “carnívoros” de la información que se alimentan de los motores de búsqueda, también se denominan buscadores parásitos. Se ocupan de recoger y fusionar los resultados obtenidos de los distintos motores y presentárselos al usuario de forma uniforme. Los metabuscadores mejoran considerablemente la búsqueda al simplificar la interacción con el usuario al cubrir distintos segmentos de la web. Ejemplos: Metacrawler, Profusion, Metasearch etc.

22. Buscadores especializados Son los que utilizan estrategias y heurísticas muy especializadas y dependientes de su dominio de aplicación. Aprovechan la información contextual derivada de su especialización para mejorar su indexación y los resultados de las búsquedas. Ejemplos: Ahoy (buscador de paginas personales), CiteSeer (agente utonomo para la localización de publicaciones en la web), WebFind (localizador de artículos científicos).

23. Buscadores semánticos Son los que utilizan la característica semántica de la web, al considerarla como una inmensa red semántica en la cual la información no solo esta en los nodos sino también en los enlaces. Son considerados buscadores no convencionales ya que hacen uso de la información estructural. Ejemplos: HITS (proyecto CLEVER) y PageRank (buscador Google).

24. Buscadores adaptativos Los buscadores mencionados siempre realizan los mismos procesos para todos los usuarios. Si se quiere que sean verdaderos agentes, deben, entonces, incorporar capacidades de aprendizaje para poder adaptarse al usuario y al entorno. Son agentes que se van adaptando al usuario. Ejemplo: SavySearch, Syskill & Weber, Letizia y los que trabajan como multiagentes: Amalthaea, InfoSpiders, etc.

25. Aplicación al comercio electrónico Los agentes permiten automatizar la búsqueda de un producto en las mejores condiciones de venta a través de la comparación de múltiples vendedores simultáneamente en línea. También tenemos los agentes intermediarios, los cuales debido a la fragmentación del mercado y la diversidad de proveedores, hace posible se ocupen de uno de esos factores y se inserten entre los compradores y vendedores.

26. Etapas de un sistema de comercio electronico Identificación de las necesidades del comprador. Elección del producto a comprar. Elección del vendedor donde se realizara la compra. Negociación Compra y envío. Uso y evaluación del producto adquirido.

27. AGENTES APRENDICES Un agente que aprende es capaz de adaptar su rendimiento a unas preferencia individual aprendiendo de la conducta pasada del usuario . Un número de aplicaciones en INTERNET ayudan a tener habilidad de aprender .

28. AGENTES COMPROBADORES Los agentes de compra son capaces de hacer comparaciones y encontrar el mejor precio para un artículo. Los vendedores al pormenor pueden protegerse a ellos mismos de este tipo de competición dando a sus productos nombres únicos o bloqueando el acceso a los agentes de búsqueda.

29. AGENTES RECUPERADORES DE INFORMACION Son capaces de buscar información de una manera inteligente . El ejemplo más obvio es un agente que pueda realizar búsquedas complejas interpretando los criterios definido por el usuario.

30. AGENTES DE AYUDA Estos agentes realizan tareas automáticamente sin la intervención humana.Son usados para el manejo de la red, por ejemplo para determinar que falla provocó que un usuario no recibiera correo electrónico (su buzón estaba lleno ). El agente podría diagnosticar y arreglar el problema automáticamente.Otros agentes realizan funciones de mantenimiento estándar, por lo cual no son considerados inteligentes.

31. Ordenar el caos Actualmente internet se entiende como una gran biblioteca pero en la que no hay bibliotecarios y todo esta desordenado Los buscadores que actualmente utilizamos son muy imperfectos porque están basados en el uso palabras-clave.

32. Web semántica Web Semántica a una Red que a través de unos 'agentes inteligentes' tendrá la peculiaridad de comprender el contenido de todos los documentos que alberga así como de interrelacionarlos.

33. Tendencias de la informática La Web se trasformaría en un sistema inteligente que aprende de sus usuarios, reacciona a sus deseos, se reorganiza, entiende, intuye y asocia; en definitiva, piensa por sus usuarios. Esta Web sería un Cerebro Global, una extensión de nuestro propio cerebro.

36. Se comparan a los agentes inteligentes con los agentes de viajes y se dice que un agente controlara tu vida Estas tecnologías definirán el compromiso que, en los próximos años, entablaran los humanos y las maquinas para entenderse y para muchos la red comenzara a ser un interprete de nosotros mismos.

39. Aunque si es cierto que la evolución del cerebro global es un incognita, igual que lo es el futuro de la humanidad.