Esta es una presentación donde encontrarás conceptos básicos, características, etapas, entre otras, sobre Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos. Realizado por Estudiantes del PG en Mercadeo para Empresas de la UCV. Venezuela.

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS Grupo 4: Melissa Eslava, Ma. Carolina Orta, Xenia Puente, Hanobi Rodríguez, Noraima Rojas

2. 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. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA): La Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana.

3. 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. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA):

4. 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. ETAPAS DE LA IA: 1943 - 1956

5. Creación de sistemas que resuelvan cualquier problema. Avances limitados por los recursos computacionales. ETAPAS DE 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 ….

6. PRINCIPALES RAMAS DE 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

7. Equipos y software que les permite a las computadoras capturar, almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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

8. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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

9. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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

10. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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

11. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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 Aprendizaje Redes Neuronales I.A

12. PRINCIPALES RAMAS DE 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

14. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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 Redes Neuronales Lógica Difusa I.A

15. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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. Algoritmos Genéticos I.A Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión

16. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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 I.A Logaritmos Genéticos Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes

17. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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. I.A Logaritmos Genéticos Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes

18. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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. I.A Logaritmos Genéticos Sistemas Expertos Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes

19. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los 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 Expertos Robótica Lógica Difusa Redes Neuronales Sistemas de Aprendizaje Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Visión Agentes Inteligentes

22. USOS DE LOS SE: 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.ne t

24. COMPONENTES DE LOS SE: 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. Interfaz de Usuario

25. COMPONENTES DE LOS SE: Se corresponde con el proceso de crear y actualizar la base de conocimientos Interfaz de Usuario Adquisición de Conocimiento

26. COMPONENTES DE LOS SE: 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. Interfaz de Usuario Adquisición de Conocimiento Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas 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

27. COMPONENTES DE LOS SE: 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. Interfaz de Usuario Adquisición de Conocimiento Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas 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.

28. COMPONENTES DE LOS SE: 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. Interfaz de Usuario Adquisición de Conocimiento Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas

30. COMPONENTES DE LOS SE: Interfaz de Usuario 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) y Reglas

33. COMPONENTES DE LOS SE: Interfaz de Usuario 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) y Reglas Busca a través de la BC, intentando asociar el conocimiento almacenado en forma de hechos el antecedente de una regla (condición).

34. COMPONENTES DE LOS SE: Permite explicar el proceso de razonamiento seguido para tomar una decisión. Interfaz de Usuario Adquisición de Conocimiento Mecanismo de Inferencia. Medio de Explicacion Base de Conocimiento (BC) Memoria Activa (Hechos) y Reglas Responderá a la pregunta: ¿Cómo? O ¿Por qué? Cuando ha efectuado una conclusión.

35. CONCLUSIONES