Copia de presentación inteligencia artificial

INTELIGENCIA ARTIFICIAL,[object Object],SISTEMAS DE INFORMACION ,[object Object],GERENCIAL,[object Object],ERIKA SUAN,[object Object]

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL,[object Object], Los orígenes de la inteligencia artificial:,[object Object],1943 - Con la definición de la neurona formal dada por McCulloch & Pitts, como un dispositivo binario con varias entradas y salidas. ,[object Object],1956 - Se volvió a tocar el tema de inteligencia artificial (IA) en el instituto de tecnología de Massachussets por John McCarthy donde se celebró la conferencia de Dartmouth en Hanover (Estados Unidos). En este certamen McCarthy, junto a otros colegas, establecieron las bases de la inteligencia artificial como un campo independiente dentro de la informática. ,[object Object],1950 - Alan M. Turing publico un artículo en la revista Mind, titulado “Computing Machinery and Intelligence” (“Ordenador e inteligencia”), en el que reflexionaba sobre el concepto de inteligencia artificial y establecío una una prueba que permite determinar si un ordenador o computadora se comporta conforme a lo que se entiende como artificialmente inteligente o no.,[object Object]

En los años 70, la inteligencia artificial como tal no tuvo muchos éxitos ya que requería demasiada inversión para ese tiempo y la mayoría de tecnologías eran propias de grandes centros de investigación.,[object Object],En los años 80 se lograron algunos avances significativos en una de sus ramas llamada Sistemas Expertos, con la introducción de PROLOG LISP. ,[object Object],En la actualidad se sigue investigando en los grandes laboratorios tecnológicos educativos y privados; sin dejar de lado los notables avances en sistemas por computadora (Sony, con sus robots capaces de moverse en forma casi humana y reaccionar a presiones tal como lo hace una persona al caminar), aplicaciones de lógica difusa (aplicación del tracking automático en nuestras video caseteras, por citar una aplicación), etc. ,[object Object]

DEFINICIONES,[object Object],[object Object], Con respecto a las definiciones actuales de inteligencia artificial se encuentran autores como Rich & Knight [1994], Stuart [1996], quienes definen en forma general la IA como la capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que en el momento son realizadas por seres humanos; otros autores como Nebendah [1988], Delgado [1998], arrojan definiciones más completas y las definen cómo el campo de estudio que se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales basadas en la experiencia y el conocimiento continuo del ambiente.,[object Object]

La IA se divide en:,[object Object],1. La Inteligencia Artificial Convencional ,[object Object],2. La Inteligencia Computacional,[object Object],Inteligencia Artificial Convencional,[object Object], Basada en análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:,[object Object],• Razonamiento basado en casos,[object Object],• Sistemas Expertos,[object Object],• Redes Bayesianas. ,[object Object],• Inteligencia Artificial basada en Comportamientos,[object Object]

Inteligencia Artificial Computacional,[object Object],La inteligencia computacional (también conocida como inteligencia artificial subsimbólica) implica desarrollo o aprendizaje El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:,[object Object],• Máquina de Vectores Soporte,[object Object],• Redes Neuronales,[object Object],• Modelos ocultos de Markov,[object Object],• Sistemas Difusos,[object Object],• Computación Evolutiva,[object Object]

APLICACIONES Y TECNICAS,[object Object], Dentro del enfoque de la ingeniería de la Inteligencia Artificial, se clasifican las técnicas que pueden ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categorías: ,[object Object], 1. Técnicas básicas, así llamadas por encontrarse a la base de diversas aplicaciones de IA. Entre otras se encuentran Búsqueda Heurística de Soluciones, Representación del Conocimiento, Deducción Automática, Programación Simbólica (LISP) y Redes Neuronales. ,[object Object], 2. Tecnologías, o combinaciones de varias técnicas básicas, orientadas a resolver familias de problemas. Las tecnologías son más especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de las aplicaciones finales. Se pueden mencionar a la Robótica y Visión, Lenguaje Natural y Sistemas Expertos.,[object Object]

APLICACIONES Y TECNICAS,[object Object], 3. Clases o tipos de aplicaciones: Diagnóstico, Predicción (sistemas de autocontrol de reactores atómicos), Secuencia de operaciones ("Scheduling"), Diseño, Interpretación de datos. ,[object Object], 4. Campos de aplicación: Ingeniería, Medicina, Sistemas de Manufactura, Administración, Apoyo a la Toma de Decisiones Gerenciales, etc. Todas caen dentro de las áreas de los sistemas computacionales, pero que se consideran como clientes de la Inteligencia Artificial.,[object Object]

“La inteligencia artificial llega a los sistemas de atención al cliente”,[object Object],“Ana mantiene más de 40.000 diálogos cada día con los clientes de Ikeade veinte países. Gracias a ello, los responsables de la compañía calculan un ahorro anual de entre 15 y 20 millones de euros en todo el proceso de atención al cliente.”,[object Object],Artificial Solutionses la empresa tecnológica que está detrás de esta políglota y eficiente empleada virtual. Johan Ahlund, CEO de la compañía, resume su actividad diciendo que “lo que hacemos se llama CustomerServiceOptimization, es decir, optimizar todos los servicios que relacionan a la empresa con sus clientes”.,[object Object]

“aplicación de la ie en problemas de producción”,[object Object],Operación automática de control de calidad usando un sistema de visión por computadora.,[object Object],El sistema Robot Visión PRO es un paquete de software de visión que permite la adquisición de imágenes, preprocesamiento y segmentación. Además realiza procesamiento de datos de alto nivel que brinda filtrado de imágenes, elaboración de clusters y patrones, e identificación de objetos. Este sistema cuenta con una videocámara y un monitor encargado de identificar cada una de las piezas salientes del proceso y hacer una comparación con piezas de 100% de calidad para luego determinar si el empaque puede salir al mercado o debe desecharse.,[object Object]

¿AVANCE TECNOLÓGICO O AMENAZA SOCIAL?,[object Object]

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SOFTWARE Y HADWARE,[object Object],Estos sistemas ayudan a elaborar diagnósticos médicos, explorar en busca de recursos naturales, determinar errores en dispositivos mecánicos y ayudar en el diseño y puesta en operación de otros sistemas de computación.,[object Object],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. ,[object Object],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.,[object Object]

SOFTWARE Y HADWARE,[object Object], Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías. ,[object Object], Mientras la investigación y el desarrollo como robótica y visión artificial, se relacionan con el hardware y software, la investigación y el desarrollo en otras áreas sólo se relacionan con el software.,[object Object],Robótica,[object Object],Sistema de visión,[object Object],Procesamiento de lenguaje natural,[object Object],Sistemas de aprendizaje,[object Object],Redes Neuronales,[object Object]

características,[object Object],Los sistemas de IA con su red neuronal aprende por ensayo y error.,[object Object],Características:,[object Object],Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de los nodos neuronales.,[object Object],Modificación rápida de los datos almacenados como consecuencia de nueva información.,[object Object],Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos.,[object Object],Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuento con la información.,[object Object],NOTA: Las redes neuronales son excelentes para el reconocimiento de patrones. Por ejemplo, las computadoras de red neuronal se pueden usar para leer los códigos de barra de los cheques bancarios a pesar de manchas o de una impresión de baja calidad.,[object Object]

Agentes de reflejo simple,[object Object], Agentes bien informados de todo lo que pasa,[object Object], Agentes basados en metas,[object Object],Agentes basados en utilidad,[object Object],Sistema Experto,[object Object],Otros métodos son marcos semánticos integrados por cuadros con listas de entidades y atributos; y las redes semánticas, mapas de entidades y sus atributos relacionados.,[object Object],características,[object Object]

DECISIONES GERENCIALES,[object Object],Aprender de la experiencia y aplicar el conocimiento adquirido de ésta.,[object Object],Mejorar situaciones complejas.,[object Object],Solucionar problemas cuando se carece de información importante.,[object Object],Determinar qué es importante.,[object Object],Reaccionar en forma rápida y correcta a una nueva situación.,[object Object],Comprender imágenes visuales.,[object Object],Procesar y manipular símbolos.,[object Object],Ser creativos e imaginativos.,[object Object],Usar la heurística (reglas prácticas producto de la experiencia).,[object Object]

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