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INTELIGENCIA ARTIFICIAL




 Manuel Alejandro Peña Ramirez
 2010121017
 Electromedicina
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA
           ARTIFICIAL?
   En ciencias de la
    computación se
    denomina inteligencia
    artificial (IA) a las
    inteligencias no naturales en
    agentes racionales no vivos.
    John McCarthy, acuñó el
    término en 1956, la
    definió: "Es la ciencia e
    ingeniería de hacer máquinas
    inteligentes,
    especialmente programas de
    cómputo inteligentes."
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA
          ARTIFICIAL?
   Un Agente inteligente es aquel que permite pensar, evaluar y
    actuar conforme a ciertos principios
    de optimización y consistencia, para satisfacer algún objetivo o
    finalidad. Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia
    artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que
    al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o
    resultados que maximizan una medida de rendimiento
    determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y
    en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
CARACTERÍSTICAS DE

                       LA I.A. que distingue a
    1. Una característica fundamental
    los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos
    numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque
    no es suficiente para distinguirlo completamente.

   2. El comportamiento de los programas no es descrito
    explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos
    seguidos por el programa es influenciado por el problema
    particular presente. El programa especifica cómo encontrar
    la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema
    dado (programa declarativo).
CARACTERÍSTICAS DE

                      LA I.A. conocimiento, implica que
    3. El razonamiento basado en el
    estos programas incorporan factores y relaciones del mundo
    real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al
    contrario de los programas para propósito específico, como
    los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de
    Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de
    razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos
    dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.

   4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin
    las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no
    pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es
    la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas
    como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un
    sistema del mundo real: con poca información, con una
    solución cercana y no necesariamente exacta.
                                             http://dianelismoreno.blogspot.es/
CARACTERÍSTICAS DE
                     LAdistintivos válidos para obtener
La IA se basa en procesos
                          I.A.
resultados racionales, que determinan el tipo de agente
inteligente. De más simples a más complejos, los cinco
principales tipos de procesos son:

   Ejecución de una respuesta predeterminada por cada
    entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
   Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los
    estados producidos por las acciones posibles.
   Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de
    las cadenas de ADN).
   Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento
    físico del cerebro de animales y humanos).
   Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al
    pensamiento abstracto humano).
CATEGORÍAS DE LA
    INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Sistemas que piensan como humanos: Estos sistemas tratan de
  emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales
  artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con
  procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de
  decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.
 Sistemas que actúan como humanos: Estos sistemas tratan de
  actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano;
  por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los
  computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos
  hacen mejor.
CATEGORÍAS DE LA
    INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Sistemas que piensan racionalmente: Es decir, con lógica
  (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico
  racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El
  estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
 Sistemas que actúan racionalmente (idealmente): Tratan de
  emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo
  los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas
  inteligentes en artefactos.
ESCUELAS DE
              PENSAMIENTO
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

Inteligencia artificial convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el
análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes
problemas:
 Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones
    mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que
    son muy importantes requieren de un buen funcionamiento.
 Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento
    previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o
    relaciones.
 Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia
    probabilística.
 Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen
    autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
 Smart process management: facilita la toma de decisiones
    complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al
    igual que lo haría un especialista en la actividad.
ESCUELAS DE
               PENSAMIENTO
Inteligencia artificial computacional
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA
subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por
ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas
conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos
empíricos.
OBJETIVOS DE LA
    INVESTIGACIÓN DE LA I.A.
Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en :

   Los sistemas expertos
   La resolución de problemas
   El control automático
   Las bases de datos inteligentes
   Ingeniería del software (diseños de entornos de programación inteligente).

Otros investigadores trabajan en el reto del reconocimiento de patrones, un campo
que abarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la
visión artificial.
Sin embargo, la investigación fundamental trata sobre la representación del
conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión
del lenguaje natural.
Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es
la reproducción automática del razonamiento humano.

                                    http://www.monografias.com/trabajos12/inteartf/inteartf2.shtml#caract
APLICACIONES DE LA I.A.
   Lingüística computacional
   Minería de datos (Data Mining)
   Industria
   Medicina
   Mundos virtuales
   Procesamiento de lenguaje
    natural
   Robótica
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   Sistemas de apoyo a la decisión
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   Prototipos informáticos
   Análisis de sistemas dinámicos.
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Inteligencia artificial

  • 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Manuel Alejandro Peña Ramirez  2010121017  Electromedicina
  • 2. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?  En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial (IA) a las inteligencias no naturales en agentes racionales no vivos. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes."
  • 3. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?  Un Agente inteligente es aquel que permite pensar, evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimización y consistencia, para satisfacer algún objetivo o finalidad. Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
  • 4. CARACTERÍSTICAS DE  LA I.A. que distingue a 1. Una característica fundamental los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente.  2. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo).
  • 5. CARACTERÍSTICAS DE  LA I.A. conocimiento, implica que 3. El razonamiento basado en el estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.  4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta. http://dianelismoreno.blogspot.es/
  • 6. CARACTERÍSTICAS DE LAdistintivos válidos para obtener La IA se basa en procesos I.A. resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:  Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).  Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.  Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).  Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).  Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).
  • 7. CATEGORÍAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Sistemas que piensan como humanos: Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.  Sistemas que actúan como humanos: Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
  • 8. CATEGORÍAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Sistemas que piensan racionalmente: Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.  Sistemas que actúan racionalmente (idealmente): Tratan de emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
  • 9. ESCUELAS DE PENSAMIENTO La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: Inteligencia artificial convencional Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:  Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes requieren de un buen funcionamiento.  Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.  Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.  Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.  Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.
  • 10. ESCUELAS DE PENSAMIENTO Inteligencia artificial computacional La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
  • 11. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN DE LA I.A. Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en :  Los sistemas expertos  La resolución de problemas  El control automático  Las bases de datos inteligentes  Ingeniería del software (diseños de entornos de programación inteligente). Otros investigadores trabajan en el reto del reconocimiento de patrones, un campo que abarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la visión artificial. Sin embargo, la investigación fundamental trata sobre la representación del conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión del lenguaje natural. Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es la reproducción automática del razonamiento humano. http://www.monografias.com/trabajos12/inteartf/inteartf2.shtml#caract
  • 12. APLICACIONES DE LA I.A.  Lingüística computacional  Minería de datos (Data Mining)  Industria  Medicina  Mundos virtuales  Procesamiento de lenguaje natural  Robótica  Mecatrónica  Sistemas de apoyo a la decisión  Videojuegos  Prototipos informáticos  Análisis de sistemas dinámicos.  Smart Process Management  Simulación de multitudes