UNIVERSIDAD DE MEXICO JHONATAN DE JESUS MONZON LOPEZ ING. EN SISTEMAS COMPUTACIONALES INTELIGENCIA ARTIFICIAL 7º TETRAMESTRE

UNIDAD i. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS

1.1 SISTEMA ARTIFICIAL (IA) COMO TAL ESTA COMPRENDIDO BÁSICAMENTE DE:   Un sistema artificial según el presente planteamiento, es una variable dependiente de un sistema social. COMO TAL ESTA COMPRENDIDO BÁSICAMENTE DE: un conjunto funcional que hace un sistema normativo, un conjunto funcional que hace un sistema tecnológico, un conjunto funcional que hace un sistema económico

1.1 SISTEMA EXPERTO   Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial).

1.2 PERSPECTIVAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL   PERSPECTIVAS FUTURAS: HAY DOS POSTURAS DENTRO DE LA VIDA ARTIFICIAL: LA FUERTE Y LA DÉBIL: Para los que apoyan la postura débil, sus modelos son solamente representaciones simbólicas de los síntomas biológicos naturales, modelos ciertamente muy útiles para conocer dichos sistemas, pero sin mayores pretensiones. Para los que defienden la versión fuerte, dicen que se puede crear vida auténtica a partir de un programa de ordenador que reproduzca las características básicas de los seres vivos.

1.3 CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS   • Un Sistema Experto no debe demorar más de 3 horas en resolver un problema.   • Un Sistema Experto se debe aplicar a cosas prácticas.   • Debe contar con la colaboración del experto.   • El conocimiento del experto no esta en los libros de texto.   • El conocimiento esta distribuido pertenece a varias personas.   • Los sistemas expertos tienen pocos niveles de profundidad.

1.4 APLICACIONES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS   Un Sistema Experto se puede aplicar en la interpretación (deducir situaciones a partir de datos), predicción (meteorológica, tráfico, bolsa), diagnostico (medico, fallos en electrónica), diseño planificación (proyectos, inversiones, militar), supervisión, reparación, instrucción (corrección de errores), depuración, en el control (interpreta, predice y supervisa su conducta) y la enseñanza (recoger el conocimiento y mostrarlo).

1.5 VENTAJAS Y LIMITACIONES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS   VENTAJAS: PERMANENCIA: A diferencia de un experto humano un sistema experto (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo. REPLICACIÓN: Una vez programado un sistema experto lo podemos replicar infinidad de veces. RAPIDEZ: Un sistema experto puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.

BAJO COSTO: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo. ENTORNOS PELIGROSOS: Un sistemas expertos puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano. FIABILIDAD: Los sistemas expertos no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.). LIMITACIONES: SENTIDO COMÚN: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. LENGUAJE NATURAL: con un sistema experto no podemos mantener una conversación informal.

1.6 LENGUAJES DE CUARTA GENERACIÓN CAPACIDAD DE APRENDIZAJE: un sistema experto no aprende de sus errores, ni de los errores ajenos. CAPACIDAD SENSORIAL: Un sistema experto carece de sentidos. 1.6 LENGUAJES DE CUARTA GENERACIÓN   Estos Lenguajes son herramientas prefabricadas, que dan lugar a un lenguaje de programación de alto nivel que se parece más al idioma inglés que a un lenguaje de tercera generación, porque se aleja más del concepto de "procedimiento". Pueden acceder a bases de datos. muchas personas proponen q se reserve el nombre de "lenguajes de cuarta generación" para los lenguajes orientados a objetos.

UNIDAD ii. Introducción a la inteligencia artificial.

2.1 INTELIGENCIA NATURAL   Se describe como la competencia para percibir las relaciones que existen entre varias especies o grupos de objetos y personas, así como reconocer y establecer si existen distinciones y semejanzas entre ellos. Pero puede ser aplicada también en cualquier ámbito de la ciencia y la cultura, porque las características de este tipo de inteligencia se ciñen a las cualidades esperadas en personas que se dedican a la investigación y siguen los pasos propios del método científico.

2.2 INTELIGENCIA ARTIFICIAL La inteligencia artificial es una rama de la ciencia de computación que comprende el estudio y creación de sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia. sistemas que aprenden nuevos conceptos y tareas, sistemas que pueden razonar y derivar conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas que pueden comprender un lenguaje natural o percibir y comprender una escena visual, y sistemas que realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana.

2.3 ÁREAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AQUÍ SE DAN A CONOCER LAS ÁREAS PRINCIPALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:   1.- Procesamiento del Lenguaje Natural   2-     Consulta inteligente de base de datos   3-     Robótica   4-     Programación Automática   5-     Sistemas Expertos   6-     Prueba automática de teoremas y matemáticas simbólica   7-     Problemas de optimización combinatorios y de itinerarios.   8-     Percepción y reconocimiento de patrones   9-     Auto aprendizaje

EXISTEN VARIAS APLICACIONES Y SON: 2.4 APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL   EXISTEN VARIAS APLICACIONES Y SON: TRATAMIENTO DE LENGUAJES NATURALES: Capacidad de Traducción, Órdenes a un Sistema Operativo, Conversación Hombre-Máquina, etc. SISTEMAS EXPERTOS: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad.

ROBÓTICA: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, etc.   PROBLEMAS DE PERCEPCIÓN: Visión y Habla, reconocimiento de voz, obtención de fallos por medio de la visión, diagnósticos médicos, etc. APRENDIZAJE: Modelización de conductas para su implante en computadoras.