resumen

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INDICE
Índice 1
Introducción 2
Desarrollo 3,4,5,6,7,8,9
Conclusión 10
Bibliografía 11,12

2. Página| 2
INTRODUCCION
Durante años la actividad de la Inteligencia Artificial estuvo dedicada a las
investigaciones teóricas y al desarrollo de experimentos a través de programas
que demostraran actitudes inteligentes. Quizás al principio este tipo de
herramientas estaban destinadas para actuar por si solos, pero en el camino el
hombre le encontró una utilidad que las caracteriza como sistemas que ayudan a
mejorar la eficacia de las organizaciones en el desempeño de sus actividades.

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DESARROLLO
2.1.1. Tres conceptosde Inteligencia Artificial (I.A.)
1. La inteligencia artificial es un campo de las ciencias de la computación
presente en el dialogo sobre el futuro de varios campos. En abierto al
publico exploramos los cambios tantos técnicos como sociales asociados
con los avances en la inteligencia artificial.
2. La inteligencia artificial es la capacidad de una maquina o sistema
informático de emular en parte el comportamiento de la mente humana
desarrollando capacidades que esta hace poco solo estaban alcance del
cerebro humano, como la creatividad o el análisis complejo de datos
incompletos. Se basa en procesos que incluyen el aprendizaje, el
razonamiento y la autocorrección.
3. Dicho de otro modo, es la disciplina que trata de crear sistemas capaces de
aprender y razonar como un ser humano, aprendan de la experiencia,
averigüen cómo resolver problemas ante unas condiciones dadas,
contrasten información y lleven a cabo tareas lógicas. El hecho de que un
sistema posea hardware humanoide y actúe físicamente como tal es un
campo perteneciente a la robótica, y se aleja del concepto de Inteligencia
Artificial, que se centra en emular el modo de pensar y razonar de los
humanos.
2.1.2. Cuáles son los Elementos de la I. A. y sus conceptos
o Aprendizaje automático:
 El aprendizaje automático se basa en algoritmos en los que una máquina
aprende de los datos y acciones anteriores. Comienza con las
observaciones de datos para buscar patrones en los datos y toma mejores
decisiones en consecuencia.
El
aprendizaje
profundo y la
inteligencia
artificial son
el futuro
fundamental
de la toma
de
decisiones
empresariale
s. (Amit
Modi,
febrero
2021)

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o Aprendizaje profundo:
 El aprendizaje profundo es un subconjunto de IA y ML que se inspira en la
estructura y función del cerebro humano con nodos neuronales conectados
como una red. El aprendizaje profundo es la tecnología utilizada detrás de
los automóviles sin conductor.
o Aprendizaje por refuerzo:
 El aprendizaje por refuerzo consiste en tomar decisiones secuencialmente
para maximizar la recompensa en cualquier situación particular. Un
algoritmo de refuerzo aprende interactuando con su entorno, la salida aquí
depende del estado de la entrada actual.
2.1.3 Una línea de tiempo en donde señale los acontecimientos
más importantes de la I. A.
Una lógica matemática,una
matemática lógica
El matemático George
Boole argumenta por
primera vez en la historia
que el razonamiento lógico
podría sistematizarse de la
misma manera que se
resuelve un sistema de
ecuaciones.
La idea de un robot
Es en este año que el
escrito Karek Apek
acuña el término “robot”
en su obra de teatro
R.U.R. Su etimología
proviene de la palabra
robota, que en muchas
lenguas eslavas significa
“trabajo duro”.
El concepto de algoritmo
El considerado padre de
la computación moderna
Alan Turing, publica su
este año su artículo
sobre los números
computables en el que
introduce el concepto de
algoritmo
y sienta las bases de la
informática.
Konrad Zuse crea
Z3, la primera
computadora
programable y
completamente
automática.Se
considera el primer
ordenador de la
historia moderna.
Las leyes de la robótica, las
cuales se supone que todo
robot debería cumplir,
nacieron del relato de unos
de los escritores de ciencia
ficción más prolíficos y
famosos de todos los
tiempos, Isaac
Asimov. Concretamente en
el cuento titulado "Circulo
vicioso
1854
1921
1854
1936
1854
1941
1854
1941
1854

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Alan Turing propone en su
ensayo titulado Computing
Machinery and Intelligence el
que sería conocido como el
Test de Turing, una prueba
de comunicación verbal
hombre máquina que evalúa
la capacidad de las segundas
de hacerse pasar por
humanos.
El informático John
McCarthy acuña por
primera vez el
término Inteligencia
Artificial durante la
conferencia de
Darmouth de 1956,
considerada el
germen de la
disciplina.
Imitando a una
mente
Frank Rosenblat
diseña la primera
red neuronal
artificial
ELIZA, desarrollada en el MIT
por Joseph Weizenbaum,fue
quizás el primer chatbot del
mundo.Fue el primer
programa en incorporar el
procesamiento del lenguaje
natural humano cuyo objetivo
es enseñar a las
computadoras a comunicarse
con nosotros en nuestro
lenguaje,en lugar de requerir
una programación en código.
Perceptrones
Marvin Misnky el
cofundador del MIT
escribe
Perceptrones el
trabajo fundamental
del análisis de las
redes neuronales
artificiales.
Deep Blue
La
supercomputadora
Deep Blue, creada
por IBM, vence al
campeón del mundo
de ajedrezGary
Kasparov.
El cart de Stanforf
Este vehículo, uno de los
primeros vehículos
autónomos de la historia
se convirtió en el primero
de recorrer con éxito un
espacio ocupado por
obstáculos de forma
autónoma.
Usando la Ley de Moore,
Raymond Kurzweil predijo
que las máquinas
alcanzarán un nivel de
inteligencia humano en
2029,y que de seguir para
el año 2045 habrán
superado la inteligencia de
nuestra civilización en un
billón de veces.
El verdadero poder del
deep learning
Google crea un
superordenador capazde
aprender a través de
YouTube a identificar
gatos,asícomo caras y
cuerpos humanos.
Una IA supera el testde
Turing
En 2014 un bot
computacional llamado
Eugene Goostman fue capar
de engañar a 30 de los 150
jueces a los que se sometió
durante el testde Turing
haciéndoles creer que
estaban hablando con un
niño ucraniano de 13 años.
AlphaGo
En octubre de 2015
AlphaGo se convirtió
en la primera máquina
en ganar a un jugador
profesional de Go sin
emplear piedras de
handicap en un tablero
de 19x19.
1957
1854
1956
1854
1950
1854
1966
1854
1969
1854
1996
1854
1979
1854
2005
1854
2012
1854
2014
2012
1854
2015
2012
1854

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2.1.4 Mencione tres conceptosde lo que es un sistema experto Y
MENCIONE EJEMPLOS
1. Son sistemas basados en computadoras, interactivos y confiables, que
pueden tomar decisiones y resolver problemas complejos. La toma de
decisiones se considera el más alto nivel de inteligencia y experiencia
humana. La IA simula estos procesos y cuando hablamos de sistemas
expertos nos referimos a la resolución de los problemas más complejos en
un dominio específico.
2. Los sistemas expertos son operadores confiables que no deben emitir
ningún tipo de error. Además, son muy flexibles y el mecanismo de
compilación de información es muy efectivo. Finalmente, un sistema
experto es capaz de manejar problemas y decisiones desafiantes. De esa
manera, brinda las soluciones más concisas.
3. Los sistemas expertos (SE) forman parte de un subconjunto de la
Inteligencia Artificial (IA). Se trata de sistemas que utilizan las bases del
conocimiento humano y las retransmiten en una máquina para que,
consecuentemente, pueda resolver problemas comunes. Los SE se pueden
aplicar a diferentes ramas y, en cada una de ellas, adquieren conocimientos
clave que permitirán resolver situaciones concretas a la medida de las
necesidades del usuario. Todo ello a través de deducciones lógicas.
 ejemplos de sistemas expertos
MYCIN: es uno de los primeros sistemas expertos basados en el encadenamiento
hacia atrás. Este sistema es capaz de identificar varias bacterias que pueden
causar infecciones agudas y también puede recomendar medicamentos según el
peso del paciente.
DENDRAL: es un sistema experto basado en inteligencia artificial utilizado para el
análisis químico. El sistema puede predecir la estructura molecular, basado en los
datos espectro gráficos de una sustancia.
La Inteligencia
artificial es la
simulación de
la inteligencia
humana. Los
sistemas
informáticos
intentan
simular el
funcionamient
o del cerebro
humano a
través de las
redes
neuronales.
IntelDig.(2018).

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R1 / XCON: es usado en el campo de la informática. Es capaz de seleccionar un
software específico para generar un sistema informático a gusto del usuario.
PXDES: es un gran sistema para la medicina moderna. Puede determinar
fácilmente el tipo y el grado de cáncer de pulmón en un paciente a través de un
análisis de datos.
2.1.4 Investiguey mencionetres lenguajes de programación
orientados a la creación de sistemas expertos.
La construcción de un Sistema Experto no es una tarea sencilla, debido a que
involucra mucha participación de distintas personas, cada una de las cuales
aportará algo para que el Sistemas Expertos a desarrollar sea robusto y fácil de
usar y mantener. Además, se deben hacer varias elecciones en cuanto al
desarrollo del Sistema Experto una de ellas es elegir que herramienta utilizar para
su estructuración.
A continuación, una lista de las herramientas que se pueden utilizar para
desarrollar un Sistema Experto:
 ART-IM
 CBR Express v.1.1.
 Nex - Expert Object v.2.0.
 Exsys Corvid
 Visual Prolog
 Winprolog
 Clisps
 Expert System Builder
En Nexpert, el conocimiento básicamente se expresa mediante reglas. Una
aplicación desarrollada con esta herramienta puede limitarse a usar solamente
reglas o bien incorporar otro mecanismo de representación.
Resulta difícil cambiar
el pensamiento de la
sociedad al establecer
las nuevas tecnologías
que sirven de apoyo
hoy día para el
hombre en la
realización de diversas
actividades que en
tiempos pasados
requerían de mucha
entrega y dedicación
(MARCO QUIJADA,
2011)

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Características.
 Potencia de representación del conocimiento.
 Flexibilidad para modificar y adaptar la
herramienta.
 Comodidad y sencillez de la Interfaz de Usuario.
 Eficiencia.
 Robustez.
 Traza y depuración que explica cómo se ha
llegado a la conclusión.
 Interfaces de usuario, bases de datos, lenguajes
de programación, sistemas operativos, etc.
SWI-PROLOG:
PROgramming in LOGic (PROLOG), es otra herramienta que implementa
lenguajes de programación ampliamente utilizados en Inteligencia Artificial.
Características principales.
 Una de las principales características
de los PROLOG, como consecuencia
de su respectiva estructura, es que
pueden ser utilizados para escribir
programas capaces de examinar a
otros programas, incluyendo a ellos
mismos. Esta capacidad se requiere,
por ejemplo, para hacer que el
programa explique sus conclusiones.
Esto sólo puede hacerse si el
programa tiene la capacidad de
examinar su propio modo de
operación.
 Basado en lógica y programación declarativa.
 No se especifica cómo debe hacerse, sino qué debe lograrse.
 Una característica importante en ProLog y que lo diferencia de otros
lenguajes de programación, es que una variable sólo puede tener un valor
mientras se cumple el objetivo.

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CBR Express: descripción general.
CBR Express es una herramienta de construcción de sistemas expertos que se
basa en la existencia de una librería de situaciones o 'casos' resueltos. Ante la
aparición de una nueva situación, el sistema se encarga de recuperar el caso o los
casos que mejor la identifique de forma que el usuario pueda interpretar o ajustar
la solución.
Esta herramienta utiliza un algoritmo de reconocimiento de texto para comparar la
descripción del caso actual con las descripciones de los casos de la base de
casos. Este algoritmo ignora la mayoría de las palabras usuales y se concentra en
las palabras de la descripción que aportan una mayor descripción. CBR está
configurado para reconocer texto en inglés (realmente americano), aunque puede
modificarse para acomodarse a otro lenguaje.

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CONCLUSION
Los sistemas expertos son de mucha utilidad en la vida real, y apoyan en gran
manera a los sistemas de soporte a la decisión, ya que nos permiten realizar
decisiones basadas en la experiencia humana de algún especialista en
determinada área, esto es con el fin de retener el conocimiento y de esa manera
lograr convertirlo en un activo importante en una organización y que se traduce en
un valor importante para la misma, pues con ese tipo de sistemas, nos permiten
contar con la experiencia primordial, aunque sea de manera virtual,
conllevándonos a una toma de decisiones más apegada a la realidad y con más
información de primer nivel.

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BIBLIOGRAFIA
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12. Página| 12
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