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INTELIGENCIAARTIFICIAL
Y SISTEMAS EXPERTOS
Grupo 4: Melissa Eslava, Ma. Carolina Orta, Xenia Puente, Hanobi Rodríguez, Noraima Rojas
La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa del
diseño de sistemas de computación inteligentes, es decir, sistemas
que exhiben las características que asociamos a la inteligencia en el
comportamiento humano que se refiere a la comprensión del
lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas,
entre otros.
( ):IN TELIG EN C IA AR TIF IC IAL IA
La Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación de
programas para máquinas que imiten el comportamiento y la
comprensión humana.
Los sistemas de Inteligencia Artificial incluyen a las personas, los
procedimientos, el hardware y software, los datos y los conocimientos
necesarios para desarrollar sistemas, y máquinas de computación que
presenten características de inteligencia. El objetivo del desarrollo de
sistemas de IA contemporáneos no es el reemplazo completo de la
toma de decisiones de los humanos, pero sí duplicarlas para ciertos
tipos de problemas bien definidos.
( ):IN TELIG EN C IA AR TIF IC IAL IA
Estudios centrados en Redes Neuronales.
Demostración de Teoremas y Ajedrez.
(1937) Matemático Ingles Alan Mathison Turing
(Articulo "Números Calculables”), introdujo la Máquina
de Turing, una entidad matemática abstracta que
formalizo el concepto de algoritmo y resulto ser la
precursora de las computadoras digitales.
Considerado padre de la Inteligencia Artificial, por su
famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si
un programa de computadora puede ser tan
inteligente como un ser humano.
:ETAP AS D E LA IA
1943 - 1956
Creación de sistemas que resuelvan cualquier problema.
Avances limitados por los recursos computacionales.
:ETAP AS D E LA IA
1952 - 1969
1966 - 1974
1969 - 1979
Algoritmos genéticos.
Problemas en la representación del conocimiento.
DENDRAL, MYCIN.
Las empresas se interesan por la IA.
Control industrial y robótica.1980 - 1988
Resolución de problemas del mundo real.
Sistemas especializados que cooperan.1988 ….
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IA
Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la
capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un alto
grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para los
seres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de alta
precisión de la máquina con un software controlador sofisticado.
Robot QRIO de Sony http://www.youtube.com/watch?v=rokOtmUhos0
El primer trabajo práctico de Robótica en la Maestría de Inteligencia Artificial en la UCLA, Venezuela :D...Robot minibot Lego RCX
http://www.youtube.com/watch?v=Wz0aJmFYeaE http://www.youtube.com/watch?v=yzCadN4_5Ms
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica I.A
Equipos y software que les permite a las computadoras capturar,
almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías.
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y
que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la
información visual de acuerdo con patrones generales.
Ver video:
Sistemas de Visión
Robótica
http://www.youtube.com/watch?v=HdHFTxlYIjc
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para
traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una
computadora ejecuta.
Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando
interactúan con programas como sistemas de administración de bases
de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de decisiones.
Robótica
Sistemas de Visión
Procesamiento de Lenguaje Natural
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar
paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de programación
o comandos personalizados para que las computadoras entiendan.
Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de
reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las computadoras
para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro
dispositivo de entrada. Ver video:
Robótica
http://www.youtube.com/watch?v=ilchnpsROSs
Sistemas de Visión
Procesamiento de Lenguaje Natural
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Combinación de software y equipos que le permite a la computadora
cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en
la retroalimentación que recibe.
Robótica
Sistemas de Visión
Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de
Aprendizaje
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma
que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales
pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y
aprender a reconocer patrones.
Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error.
Ver video: http://www.youtube.com/watch?v=1u18juT89NM
Robótica
Sistemas de Visión
Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de
AprendizajeRedes
Neuronales
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IA
Red neuronal artificial perceptrón simple con n neuronas de entrada, m neuronas en su capa oculta y una neurona de salida.
T Tomado de Wikilearning http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
•Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos.
•Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información.
•Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos.
•Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta con
la información.
Ver video:
Robótica
http://www.youtube.com/watch?v=DCcjMHt3CoY
RedesNeuronales
Sistemas de Aprendizaje
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sistemas de Visión
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan
en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la
ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las
personas, en términos relativos, no absolutos.
Robótica
Sistemas de Visión
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sistemas de Aprendizaje
RedesNeuronales
LógicaDifusa
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en
Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad
de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones matemáticas
que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. La
funciones se diseñan para simular en software, en cuestión de minutos
o segundos
I.A.
AlgoritmosGenéticos
Robótica
LógicaDifusa
RedesNeuronales
Sistemas de Aprendizaje
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sistemas de Visión
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Programas de computadora que automáticamente revisan enormes
cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más
adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o
específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes
se encuentra en la WEB.
www.google.co.ve www.amazon.com
Logaritmos Genéticos
Robótica
LógicaDifusa
RedesNeuronales
Sistemas de Aprendizaje
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sistemas de Visión
AgentesInteligentes
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas
significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más
efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan
automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan
cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a
sus preferencias.
Logaritmos Genéticos
Robótica
LógicaDifusa
RedesNeuronales
Sistemas de Aprendizaje
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sistemas de Visión
AgentesInteligentes
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los
procedimientos de inferencia para resolver problemas que son
suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia
humana para su solución.
Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un
experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico.
Logaritmos Genéticos
Sistemas ExpertosRobótica
LógicaDifusa
RedesNeuronales
Sistemas de Aprendizaje
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sistemas de Visión
AgentesInteligentes
I.A
:P R IN C IP ALE S R AMAS D E LA IALos esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en
Conocimientos o Sistema Experto Basado en Conocimiento.
Para construir un SE, un ingeniero del conocimiento se entrevista con un
experto humano, y traduce la información en código.
I.A
Logaritmos Genéticos
Sistemas ExpertosRobótica
LógicaDifusa
RedesNeuronales
Sistemas de Aprendizaje
Procesamiento de Lenguaje Natural
Sistemas de Visión
AgentesInteligentes
• Pueden explicar su razonamiento o decisiones sugeridas.
• Puede mostrar un comportamiento "inteligente“.
• Puede obtener conclusiones de relaciones complejas.
• Puede proporcionar conocimientos acumulados.
• Puede hacer frente a la incertidumbre.
:C AR AC TER IS TIC AS D E LO S S E
:C AP AC ID AD E S D E LO S S E
En comparación con otros tipos de sistemas de información, los SE
ofrecen varias capacidades poderosas y beneficios. Los SE se
pueden usar para solucionar problemas en todos los campos y
disciplinas y ayudar en la totalidad de las etapas del proceso de
solución del problemas.
• Fijación de objetivos estratégicos.
• Planeación.
• Diseño.
• Toma de decisiones.
• Control y supervisión de calidad.
• Diagnóstico.
:U S O S D E LO S S E
El desarrollo de un SE complejo puede ser difícil, costoso y requerir
de tiempo, por lo tanto, es importante asegurarse de que los
posibles beneficios valen el esfuerzo y que las diversas
características del SE se equilibran, en términos de costo, control y
complejidad.
Visitar: www.sistemasexpertos.net
• No se han usado o probado en forma extensa.
• Dificultad de uso.
• Están limitados a problemas relativamente limitados.
• No pueden enfrentar con facilidad a conocimientos "mixtos".
• Posibilidad de error.
• Dificultad de mantenimiento.
• Pueden tener costo altos de desarrollo.
• Ocasionan preocupaciones legales y éticas.
:LIM ITAC IO N E S D E LO S S E
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
El usuario interactúa con el SE a través de una interfaz, la cual puede
contender menús, procesamiento del lenguaje natural u otro tipo de
interacción. Debe ser amigable en la entrada y salida de información.
Int
erfa
z de
Usu
ario
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Se corresponde con el proceso de crear y actualizar la base de
conocimientos
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Almacena toda la información, datos, reglas, casos y relaciones
importantes que utiliza el SE. Para cada aplicación única se tiene que
desarrollar una base conocimientos.
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
Puede incluir conocimientos genéricos provenientes de teorías
generales que se han establecido con el tiempo y conocimientos
específicos que provienen de experiencias más recientes y de reglas
prácticas
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Es similar a la suma total de los conocimientos y experiencias de los
expertos humanos que se obtienen a través de años de trabajo en un
área o disciplina específica.
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
Una BC que contiene información proporcionada por diversos
expertos humanos puede ser extremadamente eficiente y exacta
desde el punto de vista de sus sugerencia y pronósticos.
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
El uso de reglas: una regla es una instrucción condicionada que
enlaza determinadas condiciones con acciones o resultados. La regla
se crea por medio de construcciones de SI – ENTONCES.
Un SE puede usar casos al desarrollar la solución a un problema o
situación actual.
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
I
nter
faz
de U
suar
io
Adquisicion de Conocimiento
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
El proceso incluye:
2) Encontrar casos almacenados en la base de conocimientos, que
sean similares al problema,
3) Modificar las soluciones a los casos para adaptarlas, o ajustarlas, al
problema o la situación actual.
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Mecanismo de Inferencia.
Conocido como Motor de Inferencia, usado para buscar información
y relaciones en la base de conocimientos, y proporcionar respuestas,
pronósticos y sugerencias en la misma forma en que lo haría un
experto humano.
En otras palabras es el que proporciona el consejo experto.
El conocimiento se representa como un conjunto de reglas y hechos.
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Mecanismo de Inferencia.
Se asocia con un modelo o paradigma para resolver problemas.
•Modelo que utiliza métodos de encadenamientos de reglas SI –
ENTONCES para formar una línea de razonamiento.
• Si el encadenamiento comienza de un conjunto de condiciones y se
mueve hacia las conclusiones entonces el método es denominado
encadenamiento hacia adelante.
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Mecanismo de Inferencia.
• Si la conclusión es conocida pero la ruta de la conclusión no es
conocida entonces el método que se utiliza es el encadenamiento
hacia atrás.
El motor de inferencia contiene implementado estos métodos de
razonamiento y controla la ejecución de las reglas.
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Mecanismo de Inferencia.
Si el antecedente de una regla es satisfecho, entonces la regla
ejecuta la acción de la conclusión o el consecuente.
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
Busca a través de la BC, intentando asociar el conocimiento
almacenado en forma de hechos el antecedente de una regla
(condición).
:C O M P O N EN TE S D E LO S S E
Permite explicar el proceso de razonamiento seguido para tomar una
decisión.
Inte
rfaz
de
Usu
ario
Adquisición de Conocimiento
Mecanismo de Inferencia.
Medio de Explicacion
Base de Conocimiento (BC)
Memoria Activa (Hechos) yReglas
Responderá a la pregunta: ¿Cómo? O ¿Por qué? Cuando ha
efectuado una conclusión.
C O N C LU S IO N ES
AP LIC AC IO N E S D E LO S S E Y D E LA IA :
• Otorgar crédito.
• Administración y recuperación de información:
• IA y SE incorporados a los productos.
• Disposición de plantas.
• Instalaciones medicas y de hospitales.
• Departamento de ayuda y asistencia
• Evaluación del desempeño de empleados.
• Análisis de préstamos.
• Detección de virus.
AP LIC AC IO N E S D E LO S S E Y D E :LA IA
• Reparación y mantenimiento.
• Embarques.
• Mercadotecnia: CoverStory es un SE que trae información de una
base de datos y elabora, en forma automática, informes de
mercadotecnia.
• Optimización de almacenes.
• Un SE se puede integrar con otros sistemas en una organización
mediante una base de datos común.
