Este documento trata sobre la percepción e inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial es la capacidad de razonar de un agente no vivo, mientras que la percepción artificial es la capacidad de recibir información del entorno a través de sensores. Luego describe algunas aplicaciones comerciales de la inteligencia artificial, como la configuración, el diagnóstico y las interfaces inteligentes. Finalmente, señala que los principales desafíos futuros son la facilidad de uso, la flexibilidad de la infraestructura computacional y la disponibil

1. TEMA: PERCEPCIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Alumno: Daniel Gómez Sesmero
- DNI: 47250905G
- Nivel: 4t ESO
- Centro: IES XARC
1- INTRODUCCIÓN
- Este trabajo tratará sobre la inteligencia y la percepción artificial y en él explicaremos el
significado de estos conceptos tan abstractos y dificiles de entender pero con aplicaciones
interesantes.
En primer lugar, ¿qué entendemos por inteligencia? Todos estamos de acuerdo que es la
capacidad que presentan los seres vivos para resolver un problema o una situación compleja
de forma correcta y satisfactoria.
- Pero ¿qué es la inteligencia artificial (IA)? La definición, según la wikipedia, es la
capacidad de razonar de un agente no vivo. Este término lo acuñó en 1956 John McCarthy,
afirmando que "es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente
programas de cómputo inteligente. En definitiva es la inteligencia que presentan los aparatos
y robots que el hombre construye para su beneficio.
- El segundo término a definir es la percepción artificial que sería la capacidad de recibir
información del entorno a través de sensores y técnicas computerizadas. Son muy utilizadas
en sistemas de vigilancia y seguridad. Existen varias formas de percepción artificial:
-Visión artificial.
Sistemas de visión empleando cámaras visuales y de inrarrojo, percepción activa mediante
visión, aplicación en entornos naturales. Aplicación de técnicas de visión con múltiples cámaras
visuales y de infrarrojo para la vigilancia y el seguimiento de personas y vehículos.
-Integració Multi-sensorial.
Integración multi-sensorial con aplicación de métodos probabilistas para reducción de
incertidumbres. Aplicaciones en localización, seguimiento y monitorización.
-Percepción cooperativa.
Percepción cooperativa empleando cámaras y sensores fijos y embarcados en vehículos,
aplicación de métodos probabilistas, percepción activa.
-Detección y monitorización.
Aplicaciones a la detección, monitorización y medida de incendios.

2. 2- DESARROLLO:
2.1-APLICACIONES Y USOS DE LA PERCEPCIÓN Y DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
- El objetivo principal de la inteligencia artificial y por ello muy interesante, es crear máquinas
que puedan razonar por sí solas y actuar tal y como lo haríamos nosotros mismos si se nos
presenta cualquier situación o problema generando una respuesta adecuada y correcta. Los
campos desde donde se trabaja la IA son la robótica, los sistemas expertos y otros basados en las
nuevas tecnologías y avances científicos, que son temas muy de actualidad y con aplicaciones
con muchas expectativas resolutivas que nos faciliten la vida en un futuro próximo.
- Existen varios estudios y aplicaciones sobre las redes neuronales, el control de los procesos o
los algoritmos genéticos para crear una máquina inteligente pero todavía necesitan el control y
la supervisión de un ser humano porque ninguna de ellas es consciente de lo que hacen ya que
son computadoras que realizan únicamente lo que se les indica sin un criterio o autonomía
propia, característica del raciocinio del ser humano.
La historia de la inteligencia artificial se remonta a mediados del siglo XX, cuando se define a la
neurona como un dispositivo binario con varias entradas y salidas y se trata como un campo
independiente dentro de la informática. Ha tenido altibajos debido al capital que requiere pero
en los años 70 se lograron algunos avances importantes en la rama llamada SISTEMAS
EXPERTOS. Es un campo independiente de la informática que actúa como los seres humanos,
por tanto, el objetivo de la IA es mejorar la utilidad de las maquinas.
2.2-CARACTERISTICAS DE LA IA:
Incluye varios campos de desarrollo, como la robótica, la comprensión, traducion de lenguajes…
Estas tareas reducen riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas.
2.3-REDES NEURONALES:
Son programas de la IA capaces de simular funciones de aprendizaje del ser humano.Una red
neuronal obtiene experiencia analizando sistemáticamente los datos para determinar reglas de
comportamiento,que con base a ellas puede realizar prediciones.

3. Cada neurona puede tener infinitas entradas que condicionan el estado de su única salida
existente (el axón) este se puede conectar a una dentrita de otra neurona mediante la sinapsis. En
este modelo (el de arriba) se considera que puede ser representada por la unidad binaria, a cada
instante su estado puede ser activo o inactivo. La interación se lleva a cabo a través de la
sinapsis.
2.4-LA IA EN LA ROBÓTICA:
Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada que manda una
computadora, la cual ordena al robot.
Hoy en dia la finalidad de la construcción de robots es por la calidad y rapidez con la que realiza
los trabajos.
2.5-LAS ÁREAS DE INVESTIGACIÓN DE LA IA
Hoy en dia se investigan muchas ramas de la IA y son:
• La representación del conocimiento, que busca en el descubrimiento de métodos expresivos y
eficientes para describir información sobre aspectos del mundo real.
• Los métodos de aprendizaje automático, que extienden las técnicas estadísticas con el fin de
posibilitar la identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto
de datos de entrenamiento.
• El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de algoritmos que construyen y
ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas
metas de alto nivel.
• Los trabajos en el área de razonamiento posible, que hacen uso de principios estadísticos para
desarrollar codificaciones de información incierta.
• El estudio de la arquitectura de agentes, que busca la integración de otras áreas de la I A con el
objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y
en tiempo real.
• La coordinación y colaboración multiagentes, que ha permitido el desarrollo de técnicas para la
representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento
necesario para la colaboración entre ellos.
• El desarrollo de ontologías, que persigue la creación de catálogos de conocimiento explícito,
formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por sistemas inteligentes.
• Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de sistemas que se
comunican con la gente en su lenguaje.

4. • La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de algoritmos para el
análisis de fotografías, diagramas y videos, así como también de técnicas para el despliegue
visual de información cuantitativa y estructurada.
2.6-ÁREAS DE APLICACIÓN DE LA IA:
La IA se aplica en los sistemas reales en una gran variedad de ramas y problemas como son:
•Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos.
•Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización, control, gestión de
proyectos, robótica simplificada y visión computarizada.
•Educación: adiestramiento práctico, exámenes y diagnóstico.
• Ingeniería: diseño, control y análisis.
•Equipamiento: diseño, diagnóstico, adiestramiento, mantenimiento, configuración,
monitorización y ventas.
• Cartografía: interpretación de fotograf ías, diseño, resolución de problemas cartográficos.
• Profesiones: abogacía, medicina, contabilidad, geología, química.
• Software: enseñanza, especificación, diseño, verificación, mantenimiento.
• Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, control adaptativo,
proceso de imágenes, proceso de señales.
• Proceso de datos: educación, interfase en lenguaje natural, acceso inteligente a datos y
gestores de bases de datos, análisis inteligente de datos.
•Finanzas: planificación, análisis, consultoría.
2.7-ÁPLICACIONES COMERCIALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La IA tiene numerosas aplicaciones comerciales en el mundo de hoy:
• Configuración: selección de distribución de los componentes de un sistema de
computación.
• Diagnosis: hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos, problemas
médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos electrónicos, averías
automovilísticas.

5. • Interpretación y análisis: datos geológicos para prospección petrolífera, compuestos
químicos, análisis de señales, problemas matemáticos complejos, evaluación de amenazas
militares, análisis de circuitos electrónicos, datos biológicos (coronarios, cerebrales y
respiratorios), información de radar, sonar e infrarrojos.
• Monitorización: equipos, monitorización de procesos, fabricación y gestión de procesos
científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes hospitalizados, datos
financieros en tiras de papel perforado por teleimpresora, informes industriales y
gubernamentales.
• Planificación: gestión de activo y pasivo, gestión de cartera, análisis de créditos y
préstamos, contratos, programación de trabajos de taller, gestión de proyectos, planificación
de experimentos, producción de tarjetas de circuito impreso.
• Interfaces inteligentes: hardware (fiscal) de instrumentación, programas de computadora,
bases de datos múltiples, paneles de control.
• Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural, gestión de
impuestos (ayudas para contabilidad), consultoría en temas legales, planificación de fincas,
consultoría de sistemas bancarios.
• Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en muy alta escala, síntesis de circuitos
electrónicos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de transporte.
• Sistemas de visión computarizada: selección de piezas y componentes, ensamblado, control
de calidad.
•Desarrollo de software: programación automática.
2.8-DESAFIOS TÉCNICOS DEL FUTURO
Los tres desafíos más importantes en el desarrollo son:
1. Facilidad de uso
2. Flexibilidad de la infraestructura computacional
3. Disponibilidad de herramientas de desarrollo cada vez más poderosas.
La fuente usada para realizar este trabajo es:
LINK:http://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol17num3/articulos/inteligencia/index.ht .