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1. “Año de la Promoción de la Industria Responsable y del Compromiso
Climático”
ESCUELA: INGENIERIA
FACULTAD: ING. DE SISTEMAS
DOCENTE: ING. NEYRA ALEMAN KARLA JUVICZA
CURSO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CICLO: X
RESPOSNSABLE:
LUCERITO REQUELME AVILA
TUMBES
2014

2. Preguntas
1. ¿Qué entiende por Inteligencia Artificial?
Entiendo por inteligencia artificial, que es una ciencia que intenta comprender el
comportamiento de entidades inteligentes, tratando de tener como paradigma la
inteligencia humana.
2. ¿Cuáles son las clasificaciones de las definiciones de Inteligencia
Artificial?
• Chariak y McDermot: énfasis en pensamiento criterio: inteligencia ideal, o
racionalidad
• Rich y Knight: énfasis en comportamiento criterio: inteligencia humana
3. ¿Cuáles son las Áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial?
IA en la medicina, que incluye la interpretación de imágenes médicas, diagnóstico,
sistemas expertos para ayudar a los médicos, la monitorización y control en las
unidades de cuidados intensivos, diseño de prótesis, diseño de fármacos, sistemas
tutores inteligentes para diversos aspectos de la medicina.
IA en la robótica, que incluye la visión, el control de motores, el aprendizaje, la
planificación, la comunicación lingüística, el comportamiento cooperativo.
IA en la gestión de la información: esto incluye el uso de la IA en la minería de
datos, el rastreo web, filtrado de correo, etc.
IA en las matemáticas: diseño de herramientas para ayudar con distintas clases de
funciones matemáticas, ahora tan utilizadas que ya no se reconocen como
productos de la IA.

3. IA en la Ley: por ejemplo, sistemas expertos para ayudar a los abogados, o los
sistemas para dar asesoramiento jurídico y ayuda a los no letrados.
Y muchas más como
 Lenguaje Natural
 Robótica
 Visión artificial
 Reconocimiento de formas
 Sistemas expertos
 Aprendizaje
 Ingeniería
 Educación
 Gestión de la información
 Arquitectura
 Industria del entretenimiento
4. ¿Cuáles son las tendencias de los Sistemas de Inteligencia Artificial?
Actualmente existen dos tendencias en cuanto al desarrollo de sistemas de IA: los
sistemas expertos y las redes neuronales. Los sistemas expertos intentan
reproducir el razonamiento humano de forma simbólica. Las redes neuronales lo
hacen desde una perspectiva más biológica (recrean la estructura de un cerebro
humano mediante algoritmos genéticos). A pesar de la complejidad de ambos
sistemas los resultados distan mucho de un auténtico pensamiento inteligente.
5. ¿Cuál es la diferencia entre un Sistema Basado en Conocimiento (
SS.BB.C ) y un Sistema Experto (SS.EE ) ?
Sistema experto: Incorporación en un ordenador, de la pericia de un experto de
modo que el sistema pueda dar consejos inteligentes o tomar decisiones
inteligentes y justificar su razonamiento”.
• Sistema con capacidad para:
– Problemas muy difíciles.
– Razonamiento heurístico.
– Interacción fácil.
– Descripciones simbólicas.
– Conocimiento impreciso.
– Hipótesis alternativas.
– Explicación de preguntas.
– Justificación de conclusiones
• Sistema Basado en Conocimiento: es un sistema de basado en
computadora que utiliza y genera conocimiento de datos, información y
conocimiento.

4. - Conocimiento heurístico (decisiones)
- Conocimiento de control
- Conocimiento de las estructuras de los datos y procedimientos asociados
- Conocimiento de predicado
6. ¿El aprendizaje de tutore y experiencia que tipo de conocimiento involucra
según el modelo De Harmmon y King?
Heurístico: aprendizaje de tutores y de experiencia
7. ¿El aprendizaje de la escuela y de libros que tipo de conocimiento
involucra según el modelo De Harmmon y King?
Aprendizaje de escuela y de libros: principios básicos de axiomas y leyes.
8. ¿Qué entiende por conocimiento superficial, conocimiento compilado,
conocimiento profundo?
Se llama conocimiento superficial, al que se aplica a situaciones muy específicas
y acotadas. La forma típica de expresión del conocimiento superficial son reglas
sencillas, como las del ejemplo del «cajero experto» . No parecería razonable
llamar «experto» a un cajero cuyo conocimiento se limitase a estas reglas, ni
siquiera si ampliásemos su base de conocimientos con muchas más reglas para
tratar otras situaciones
El conocimiento profundo, incluye leyes generales, principios, modelos, etc. Dos
tipos particulares de conocimiento profundo con amplia tradición científica son el
causal, que identifica en un dominio concreto fenómenos cuya aparición tiene como
efecto directo o indirecto la aparición de otros.

5. El conocimiento compilado se refiere a la forma de realizar una cierta tarea, el
saber cómo hacerlo.
9. ¿Qué entiende por Ingeniería del conocimiento?
Es aquella disciplina moderna que forma parte de la Inteligencia Artificial y cuyo fin
es el diseño y desarrollo de Sistemas Expertos . Para esto, se apoya en
metodologías instruccionales y en las ciencias de la computación y de las
tecnologías de la información, intentando representar el conocimiento y
razonamiento humanos en un determinado dominio, dentro de un sistema artificial.
10. ¿Qué entiende por el Proyecto Japones de Quinta Generación?
Fue un proyecto que se dio en la década de los 50, fue un ambicioso proyecto
propuesto por Japón. Su objetivo era el desarrollo de una nueva clase de
computadoras que utilizarían técnicas y tecnologías de inteligencia artificial tanto en
el plano del hardware como del software,1 usando el lenguaje PROLOG2 3 4 al
nivel del lenguaje de máquina y serían capaces de resolver problemas complejos