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Inteligencia artificial

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INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
IVAN DANIEL GOMEZ HERNANDEZ
TECNICO PROFESIONAL EN OPERACIÓN DE PROCESOS DE
PRODUCCION
SAN MATEO EDUCACION SUPERIOR, BOGOTA D.C.
2017
¿Qué es inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA), o mejor llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida
por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina "inteligente" ideal es un agente
racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades
de éxito en algún objetivo o tarea. Coloquialmente el término "inteligencia artificial" se aplica
cuando una máquina imita las funciones "cognitivas" que los humanos asocian con otras mentes
humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas". A medida de que las máquinas
se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia
se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe
como un ejemplo de la "inteligencia artificial" habiéndose convertido en una tecnología común.
Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de
jugar ajedrez, GO y manejar por sí mismos.
Ramas de Inteligencia Artificial
Aquí se brinda una lista de algunos de las muchas que existen dentro del estudio de la Inteligencia
Artificial e inclusive muchos de estos son considerados conceptos o tópicos por muchos.
Inteligencia Artificial Logística
Sistemas con programación que tiene una base de datos con conocimiento general sobre el
mundo que los rodean y dentro de estos tienen data de cómo reaccionar a las situaciones
específicas. El fin de estos sistemas es representar en oraciones soluciones a problemas mediante
un lenguaje matemático tal como algoritmo. El énfasis se hace mediante el análisis de información
y la reacción de este según su fuente de datos.
Investigación
Los sistemas de Inteligencia Artificial muchos de ellos se basan en examinar grandes números de
posibilidades dentro de la búsqueda de una solución o movimiento por parte del sistema. Un
ejemplo de estos es la capacidad de analizar un movimiento de fichas en un juego de ajedrez,
donde evalúa millones de posibilidad en un segundo y de acuerdo al razonamiento de esta toma
su decisión.
Representación:
Los sistemas van a ilustrar en sus tareas hechos del mundo que los rodean y los que estos tengan
la data suficiente para poder representar la información en un lenguaje matemático.
Inferir:
Los sistemas en ciertas ocasiones obtiene datos que son factibles pero en a veces estos no existen
para poder lograr entender el proceso de decisión. El ser esto así el sistema basado en acciones
pasadas puede llegar a deducir ciertas tareas o soluciones de acuerdo con cálculos matemáticos
hechas por el sistema. Para lograr estos tiene que haber estado en situaciones similares de lo
contrario no reaccionara a la situación. Esto es lo que se le conoce Inferencia Monotonica donde
se llega a una conclusión marroneando las alternativas y de acuerdo a la situación se puede
cambiar.
El conocimiento, sentido común y razonamiento
Aunque realmente están lejos del ser humano en cuanto a estas capacidades el fin de toda al
Indiligencia Artificial comienza y termina aquí. Menciona esto porque el lograr que una
computadora logre a analizar y reaccionar a diferentes situaciones este es el fin común de todo
este campo.
Aprendizaje por experiencia
Los sistemas van aprender a reaccionar y actuar de acuerdo a situaciones anteriores, es decir el
sistema tomara en cuenta decisiones pasadas para reaccionar a situaciones corrientes. A medida
que va obteniendo experiencia en situaciones similares las archiva en su base de datos como
memoria.
Planificación
Los sistemas en este campo contienen data que contiene una serie de niveles y de acuerdo a la
data en estos niveles es que el sistema reacciona a la situación. El sistema reacciona a la situación
mediante el nivel que este la situación en particular y en este busca en su base de datos las
alternativas para este.
Epistemología
Es el estudio de los diferentes conocimientos que se tiene para resolver problemas en nuestro
medio ambiente.
Ontología
Estudio de las cosas existentes en el mundo, donde se estudia las diferentes clases de objetos y su
relación con el ambiente que los rodean.
Programas genéticos
Son sistema que tiene una programación técnica que resuelve tareas de acuerdo a las alternativas
utilizadas previamente en otras tareas o problemas.
Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial
Ventajas
-En el ámbito laboral reduce los costos y salarios adicionales.
-Por resultar un atractivo, conlleva a generar más ingresos.
-Se han desarrollado aplicaciones que realizan tareas que el hombre nunca hubiera podido realizar
debido a su complejidad.
-Puede predecir situaciones a largo plazo.
-Reduce el tiempo que consume realizar cierta actividad.
-Lograr grandes hallazgos y avances.
Desventajas
-Por ser software, requieren de constantes actualizaciones (mantenimiento).
-Realizar estos sistemas expertos requiere de mucho tiempo y dinero.
-Crear máquinas que sean autosuficientes y puedan ir desplazando a la raza humana.
-El uso irracional y exagerado de esta tecnología podría conllevar a la dominación de las máquinas
sobre el hombre, como también llegar a depender mucho de ellas.
-El hombre se siente menos importante cuando una máquina o un sistema “lo supera”.
Contexto donde se usa la inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial ha sido usada en un amplio número de campos, incluyendo diagnóstico
médico, comercio de acciones, control robótico, leyes, percepción remota, descubrimientos
científicos y juguetes. Sin embargo muchas aplicaciones de la IA no son percibidas como tal:
"Mucha IA se han filtrado en aplicaciones generales, comúnmente sin ser llamadas IA porque una
vez que algo se vuelve suficientemente útil y común deja de ser considerado IA," Nick Bostrom
reports. "Miles de aplicaciones de la IA están profundamente embebidas en la infraestructura de
cada industria." Al final de los 90s y principios del siglo XXI, las tecnologías de IA empezaron a
usarse ampliamente como elementos de sistemas mayores, pero el campo es raramente
acreditado por estos logros.
La realidad virtual
La realidad virtual (RV) es un entorno de escenas u objetos de apariencia real. La acepción más
común refiere a un entorno generado mediante tecnología informática, que crea en el usuario la
sensación de estar inmerso en él. Dicho entorno es contemplado por el usuario a través
normalmente de un dispositivo conocido como gafas o casco de realidad virtual. Este puede ir
acompañado de otros dispositivos, como guantes o trajes especiales, que permiten una mayor
interacción con el entorno así como la percepción de diferentes estímulos que intensifican la
sensación de realidad.
La aplicación de la realidad virtual, aunque centrada inicialmente en el terreno del
entretenimiento y de los videojuegos, se ha extendido a otros muchos campos, como la medicina,
la arqueología, la creación artística, el entrenamiento militar o las simulaciones de vuelo.
Ejemplos:
-Videojuegos
-Meditación
-Manejo del dolor
-Terapia de exposición
-Entrenamiento Quirúrgico
Sistema Experto
Los Sistemas Expertos, rama de la Inteligencia Artificial, son sistemas informáticos que simulan el
proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en
consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
Ejemplos:
-DENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares
a partir de unos datos químicos sin elaborar.
-MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y
además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso.
-PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmon.
-MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniria genetica.
-PROGRAMMERS APPRENTICE: se trata de un sistema que ayuda a la escritura de
programas.
-EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos
microelectricos tridimensionales
-GENESIS: Permite a los cientificos palnificar y simular experimentos en el campo de la
union de genes
-EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM: ayuda a los expertos a la
escritura de programas.
BIBLIOGRAFIA
- Hardy, Thomas. (IA: Inteligencia artificial). Santiago de Chile, CL: Red Polis, 2006.
ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017.
- Henao, David. Inteligencia artificial. Córdoba, AR: El Cid Editor | apuntes, 2009.
ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017.
- Benítez, Raúl, Escudero, Gerard, and Kanaan, Samir. Inteligencia artificial avanzada.
Barcelona, ES: Editorial UOC, 2013. ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017.
- Palma Méndez, José Tomás, and Marín Morales, Roque. Inteligencia artificial:
métodos, técnicas y aplicaciones. Madrid, ES: McGraw-Hill España, 2008. ProQuest
ebrary. Web. 25 May 2017.

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  • 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL IVAN DANIEL GOMEZ HERNANDEZ TECNICO PROFESIONAL EN OPERACIÓN DE PROCESOS DE PRODUCCION SAN MATEO EDUCACION SUPERIOR, BOGOTA D.C. 2017
  • 2. ¿Qué es inteligencia artificial? La inteligencia artificial (IA), o mejor llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina "inteligente" ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. Coloquialmente el término "inteligencia artificial" se aplica cuando una máquina imita las funciones "cognitivas" que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas". A medida de que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia artificial" habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por sí mismos. Ramas de Inteligencia Artificial Aquí se brinda una lista de algunos de las muchas que existen dentro del estudio de la Inteligencia Artificial e inclusive muchos de estos son considerados conceptos o tópicos por muchos. Inteligencia Artificial Logística Sistemas con programación que tiene una base de datos con conocimiento general sobre el mundo que los rodean y dentro de estos tienen data de cómo reaccionar a las situaciones específicas. El fin de estos sistemas es representar en oraciones soluciones a problemas mediante un lenguaje matemático tal como algoritmo. El énfasis se hace mediante el análisis de información y la reacción de este según su fuente de datos. Investigación Los sistemas de Inteligencia Artificial muchos de ellos se basan en examinar grandes números de posibilidades dentro de la búsqueda de una solución o movimiento por parte del sistema. Un ejemplo de estos es la capacidad de analizar un movimiento de fichas en un juego de ajedrez, donde evalúa millones de posibilidad en un segundo y de acuerdo al razonamiento de esta toma su decisión. Representación: Los sistemas van a ilustrar en sus tareas hechos del mundo que los rodean y los que estos tengan la data suficiente para poder representar la información en un lenguaje matemático. Inferir: Los sistemas en ciertas ocasiones obtiene datos que son factibles pero en a veces estos no existen para poder lograr entender el proceso de decisión. El ser esto así el sistema basado en acciones pasadas puede llegar a deducir ciertas tareas o soluciones de acuerdo con cálculos matemáticos
  • 3. hechas por el sistema. Para lograr estos tiene que haber estado en situaciones similares de lo contrario no reaccionara a la situación. Esto es lo que se le conoce Inferencia Monotonica donde se llega a una conclusión marroneando las alternativas y de acuerdo a la situación se puede cambiar. El conocimiento, sentido común y razonamiento Aunque realmente están lejos del ser humano en cuanto a estas capacidades el fin de toda al Indiligencia Artificial comienza y termina aquí. Menciona esto porque el lograr que una computadora logre a analizar y reaccionar a diferentes situaciones este es el fin común de todo este campo. Aprendizaje por experiencia Los sistemas van aprender a reaccionar y actuar de acuerdo a situaciones anteriores, es decir el sistema tomara en cuenta decisiones pasadas para reaccionar a situaciones corrientes. A medida que va obteniendo experiencia en situaciones similares las archiva en su base de datos como memoria. Planificación Los sistemas en este campo contienen data que contiene una serie de niveles y de acuerdo a la data en estos niveles es que el sistema reacciona a la situación. El sistema reacciona a la situación mediante el nivel que este la situación en particular y en este busca en su base de datos las alternativas para este. Epistemología Es el estudio de los diferentes conocimientos que se tiene para resolver problemas en nuestro medio ambiente. Ontología Estudio de las cosas existentes en el mundo, donde se estudia las diferentes clases de objetos y su relación con el ambiente que los rodean. Programas genéticos Son sistema que tiene una programación técnica que resuelve tareas de acuerdo a las alternativas utilizadas previamente en otras tareas o problemas.
  • 4. Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial Ventajas -En el ámbito laboral reduce los costos y salarios adicionales. -Por resultar un atractivo, conlleva a generar más ingresos. -Se han desarrollado aplicaciones que realizan tareas que el hombre nunca hubiera podido realizar debido a su complejidad. -Puede predecir situaciones a largo plazo. -Reduce el tiempo que consume realizar cierta actividad. -Lograr grandes hallazgos y avances. Desventajas -Por ser software, requieren de constantes actualizaciones (mantenimiento). -Realizar estos sistemas expertos requiere de mucho tiempo y dinero. -Crear máquinas que sean autosuficientes y puedan ir desplazando a la raza humana. -El uso irracional y exagerado de esta tecnología podría conllevar a la dominación de las máquinas sobre el hombre, como también llegar a depender mucho de ellas. -El hombre se siente menos importante cuando una máquina o un sistema “lo supera”. Contexto donde se usa la inteligencia artificial La Inteligencia Artificial ha sido usada en un amplio número de campos, incluyendo diagnóstico médico, comercio de acciones, control robótico, leyes, percepción remota, descubrimientos científicos y juguetes. Sin embargo muchas aplicaciones de la IA no son percibidas como tal: "Mucha IA se han filtrado en aplicaciones generales, comúnmente sin ser llamadas IA porque una vez que algo se vuelve suficientemente útil y común deja de ser considerado IA," Nick Bostrom reports. "Miles de aplicaciones de la IA están profundamente embebidas en la infraestructura de cada industria." Al final de los 90s y principios del siglo XXI, las tecnologías de IA empezaron a usarse ampliamente como elementos de sistemas mayores, pero el campo es raramente acreditado por estos logros.
  • 5. La realidad virtual La realidad virtual (RV) es un entorno de escenas u objetos de apariencia real. La acepción más común refiere a un entorno generado mediante tecnología informática, que crea en el usuario la sensación de estar inmerso en él. Dicho entorno es contemplado por el usuario a través normalmente de un dispositivo conocido como gafas o casco de realidad virtual. Este puede ir acompañado de otros dispositivos, como guantes o trajes especiales, que permiten una mayor interacción con el entorno así como la percepción de diferentes estímulos que intensifican la sensación de realidad. La aplicación de la realidad virtual, aunque centrada inicialmente en el terreno del entretenimiento y de los videojuegos, se ha extendido a otros muchos campos, como la medicina, la arqueología, la creación artística, el entrenamiento militar o las simulaciones de vuelo. Ejemplos: -Videojuegos -Meditación -Manejo del dolor -Terapia de exposición -Entrenamiento Quirúrgico Sistema Experto Los Sistemas Expertos, rama de la Inteligencia Artificial, son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia. Ejemplos: -DENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar. -MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso. -PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmon.
  • 6. -MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniria genetica. -PROGRAMMERS APPRENTICE: se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas. -EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos microelectricos tridimensionales -GENESIS: Permite a los cientificos palnificar y simular experimentos en el campo de la union de genes -EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM: ayuda a los expertos a la escritura de programas. BIBLIOGRAFIA - Hardy, Thomas. (IA: Inteligencia artificial). Santiago de Chile, CL: Red Polis, 2006. ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017. - Henao, David. Inteligencia artificial. Córdoba, AR: El Cid Editor | apuntes, 2009. ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017. - Benítez, Raúl, Escudero, Gerard, and Kanaan, Samir. Inteligencia artificial avanzada. Barcelona, ES: Editorial UOC, 2013. ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017. - Palma Méndez, José Tomás, and Marín Morales, Roque. Inteligencia artificial: métodos, técnicas y aplicaciones. Madrid, ES: McGraw-Hill España, 2008. ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017.
  • 7. - Inteligencia artificial aplicada al derecho: memoria del Congreso Internacional de Culturas y Sistemas Jurídicos Comparados. México, D.F., MX: Instituto de Investigaciones Jurídicas - UNAM, 2004. ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017. - De Andrés, Tirso. Homo Cybersapiens: la inteligencia artificial y la humana. Navarra, ES: EUNSA, 2004. ProQuest ebrary. Web. 25 May 2017.