INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Presentación del tema: "INTELIGENCIA ARTIFICIAL"— Transcripción de la presentación:

1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
NICOLAS KEMPER VALVERDE Laboratorio de Sistemas Inteligentes CENTRO DE INTRUMENTOS, UNAM, MEXICO

2 CONTENIDO Introducción Inteligencia Artificial Metodologías Aplicaciones en Negocios

3 INTRODUCCION Existe una necesidad creciente en las organizaciones por la integración de Sistemas Inteligentes (SI) para apoyar la toma de decisiones. Un SI incorpora conocimiento especializado extraído de la experiencia y expertisia de expertos humanos. Un SI proporciona un manejo total y coordinado de todas las tareas operacionales y corporativas dentro de una empresa. Un SI permite incrementar la productividad, con los consecuentes beneficios en este mundo tan competitivo y escaso de recursos. Un SI es una herramienta de software que permite transformar los datos operacionales y corporativos en información útil, de tal forma que así se pueden tomar las acciones correctas en los tiempos debidos

4 ASPECTOS FUNCIONALES DE UN “SI”
Continuamente supervisa la posible ocurrencia de problemas, antes de afectar adversamente el funcionamiento de la organización. Convertir los datos operacionales de la empresa en información útil, empleando para ello ciertos algorítmos de razonamiento y aprendizaje para analizar y relacionar tales datos. Diagnosticar la causa de un problema en tiempo-crítico y tomar las acciones correctas para la normalización de las funciones administrativas y organizacionales. Mantener condiciones óptimas de funcionamiento y operación. Coordinar las actividades, manejo de información y toma de decisiones respecto al funcionamiento de la empresa.

5 ¿PORQUE NO SE APLICAN SI EN LAS EMPRESAS?
Falta de conocimiento en el área Temor a la tecnología Desconfianza e incredulidad en los beneficios de la IA Incapacidad para identificar aplicaciones potenciales de SI Incapacidad para definir requerimientos y restriccionesde: los negocios, IT y SI. Incapacidad para realizar diseños adecuados de negocios y SI.

6 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Rama de las Ciencias Computacionales que estudia la conducta o también llamado Comportamiento Inteligente , con el fin de emularlo o simularlo a través de una computadora. La meta de la IA es desarrollar sistemas y máquinas que piensen y actúen racionalmente.

7 COMPORTAMIENTO INTELIGENTE
Pensar y actuar en forma racional: de manera correcta o apropiada. PERCEPCION RACIONAL: captar lo necesario y suficiente. PROCESO RACIONAL: comprender, interpretar, analizar, predecir, adaptarse, aprender, evolucionar, clasificar, etc. ACTUACION RACIONAL: Hacer lo correcto o apropiado

8 ? AGENTE INTELIGENTE AGENTE ACCIONES PERCEPCIONES PROCESO INTELIGENTE
(EFECTORES) PERCEPCIONES (SENSORES) PROCESO INTELIGENTE RAZONAMIENTO LOGICO APRENDIZAJE AMBIENTE (MUNDO REAL) AGENTE ?

9 AGENTE INTELIGENTE La IA se encarga de construir agentes inteligentes con: Nivel de racionalidad Nivel de autonomía Una secuencia de percepciones Un nivel de desempeño

10 ES UN SOFTWARE QUE INTEGRA UNO O MAS AGENTES
SISTEMA INTELIGENTE PROGRAMA DEL AGENTE INTELIGENTE,QUE ES DESARROLLADO APLICANDO ALGUNA TECNICA DE I.A ES UN SOFTWARE QUE INTEGRA UNO O MAS AGENTES

11 SISTEMA INTELIGENTE Un Sistema Inteligente es una herramienta informática con pericia y habilidad en la solución de problemas. Esto es, un sistema que posee: (1) conocimientos y expertisia humana suficientes acerca de un dominio particular que le permite comprender los problemas que ocurran dentro de dicho dominio y (2) Estrategias de análisis: métodos de razonamiento y/o aprendizaje para manipular este conocimiento y resolver tales problemas en la misma forma en que lo haría elexperto humano (gerente, ingeniero, operario, etc).

12 EXPERTISIA HUMANA: EXPERTO Capacidad para aprender de la experiencia
Desempeño correcto y rápido dentro de un dominio limitado y específico. Capacidad para justificar un resultado y explicar el proceso de razonamiento realizado. Capacidad para aprender de la experiencia Capacidad para resolver casos únicos o inusuales basandose en principios básicos, un modelo, un conjunto de experiencia estructurada, un conjunto de casos o reglas,etc. Capacidad para razonar bajo condiciones de incertidumbre e información incompleta y aplicar su sentido común o conocimiento general del mundo.

13 Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
EXPERTO HUMANO MEMORIA A LARGO PLAZO Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia. ASESORIA Recomendaciones, conclusiones, casos resueltos. RAZONAMIENTO APRENDIZAJE MEMORIA A CORTO PLAZO Hechos, casos, reglas, conclusiones.

14 Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
SISTEMA INTELIGENTE BASE DE CONOCIMIENTOS Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia. USUARIO Recomendaciones, conclusiones, casos resueltos. MAQUINA DE INFERENCIA/RED NEURONAL/AG. MEMORIA DE TRABAJO (RAM) Hechos, casos, reglas, conclusiones.

15 METODOS Y TECNICAS DE IA
1. Colocando el razonamiento y experiencia de un experto en una caja negra: SISTEMAS EXPERTOS 2. Soluciones que se adapten a cambios evolutivas: ALGORITMOS GENETICOS 3. Sistemas que aprenden simulando el trabajo conexionista y paralelo del cerebro: REDES NEURONALES 4. Sistemas que manejen la ambigüedad del lenguaje natural: LOGICA DIFUSA

16 METODOS Y TECNICAS DE IA
5. Sistemas que razonen y aprendan basandose en analogías: RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS 6. Derivando conocimiento y reglas de decisión de datos: MAQUINAS DE APRENDIZAJE 7. Toma de decisiones basado en Data-Driven: OLAP/DATAWEREHOUSE

17 AREAS DE TRABAJO DE LA IA
RECONOCIMIENTO DE PATRONES VISION ARTIFICIAL ROBOTICA LENGUAJE NATURAL MULTIMEDIA REALIDAD VIRTUAL

18 Modelo organizacional Modelo de comuni-cación
METODLOGIAS: MODELO SISTEMICO Modelo del negocio Modelo organizacional Modelo de Tareas Modelo de Agentes Modelo de comuni-cación Modelo de Expertisia Modelo de diseño

19 Estrategias de negocios
Integración Estrategias de negocios Administración del conocimiento Tecnologías del conocimiento Tecnologías de información

20 PROCESO DE DESARROLLO DE UN SI (Ingeniería del conocimiento)
ETAPA 1: Adquisición de conocimiento ETAPA 2: Representación de conocimiento ETAPA 3: Inferencia y Aprendizaje ETAPA 4: Implementación

21 APLICACIONES EN NEGOCIOS
¿COMO IDENTIFICAR APLICACIONES QUE REQUIEREN DE “CONOCIMIENTO INTENSIVO” FUNCIONES ORGANIZACIONALES ACTIVIDADES O TAREAS FUNCIONALES COMPONENTES DEL NEGOCIO TAREAS GENERICAS

22 APLICACIONES EN NEGOCIOS
ORIENTADAS AL PRODUCTO ORIENTADAS AL SERVICIO A CLIENTES ORIENTADAS AL PROCESO ORIENTADAS A LGESTION ORIENTADAS A LMANEJO DE MANO DE OBRA ORIENTADAS AL MANEJO DE LA EXPERTISIA

23 CONCLUSIONES (1) El uso de sistemas inteligentes como una herramienta integrada para conservar y transferir el conocimiento y experiencia ganada por una empresa proporciona un medio poderoso para maximizar el potencial de utilidades de la empresa. (2) Un SI es totalmente flexible y puede ser modificado, o actualizado según las necesidades del usuario, en línea o fuera de línea. Estas modificaciones pueden hacerse más rápidamente que con lenguajes tradicionales.

24 CONCLUSIONES (3) Se pueden desarrollar sistemas expertos para diagnóstico,optimización, planeación, programación, control, modelado y simulación de escenario, pronóstico, clasificación, etc. (4) Reduce costos y tiempo en la toma de decisiones: Productividad y Competitividad (5) Mejora calidad (6) Incrementa la confiabilidad (7) Mejora la atención a clientes (8) Se cuenta con “Conocimiento Experto” para decidir (9) Integra todas las operaciones de la empresa y a todo el personal

25 MUCHAS GRACIAS......... NICOLAS KEMPER VALVERDE
Laboratorio de Sistemas Inteligentes CENTRO DE INTRUMENTOS, UNAM, MEXICO