1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Y SISTEMAS EXPERTOS
INTEGRANTES
CARLOS PALACIOS
MARCO GONZALEZ
LUIS PACHECO

2. PRECURSOR INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Este matemático británico fue el
precursor de la primitiva inteligencia
artificial ya que, además de diseñar la
primera computadora electrónica digital y
funcional en los años cincuenta, también
generó el concepto de máquina de
Alan Turing Turing.
(1912-1954).

3. CAMPOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
“Sistemas Expertos.” Sistemas de Lenguaje Natural.
Visión y Sistemas Sensibles.
Robótica
Aprendizaje de Máquinas.

4. LEYES DE LA ROBOTICA
1942:
1.Un robot no debe dañar a un
ser humano o, por su inacción,
dejar que un ser humano sufra
daño.
2.Un robot debe obedecer las
órdenes que le son dadas por un
Isaac Asimov
ser humano, excepto si estas
órdenes entran en conflicto con
la Primera Ley.
3.Un robot debe proteger su
propia existencia, hasta donde
esta protección no entre en
conflicto con la Primera o la
Segunda Ley.

5. ¿QUE ES UN SISTEMA EXPERTO?
Son sistemas informáticos que simulan el
proceso de aprendizaje, de memorización,
de razonamiento, de comunicación y de
acción en consecuencia de un experto
humano en cualquier rama de la ciencia.

6. BENEFICIOS DE UN SISTEMA EXPERTO
 Resuelven problemas que requieren un “conocimiento
formal especializado”.
 Obtienen conclusiones de forma más rápida que los
expertos humanos.
 Razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no
tienen sitio para la subjetividad.
 Tienen al menos, la misma competencia que un especialista
humano.
 Recomendados cuando expertos humanos son escasos,
cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de
considerarse para obtener una conclusión.

7. DESARROLLO DE UN SISTEMA EXPERTO
Para desarrollar el software primero conocemos el equipo de gente necesario,
después los métodos que y utiliza ese equipo de gente y por ultimo como
prueban y construyen prototipos de software para terminar en el sistema final.
1. Equipos de desarrollo
1.1 Expertos
1.2 El ingeniero del conocimiento
1.3 El usuario
2. Métodos auxiliares en el desarrollo:
La eficiencia en la creación de sistemas expertos puede aumentarse en gran
medida con la aplicación de shells.
Un shell es un sistema experto que contiene una base de conocimientos vacía.
Existe el mecanismo de inferencia, el componente explicativo y a veces
también la interfaz del usuario.
3. construcción de prototipos
La implantación de un prototipo de sistema experto que le permite llevar a
cabo las funciones más importantes de éste, aunque con esfuerzo de desarrollo
considerablemente inferior al de una implementación convencional. Este
proceder se define bajo el nombre de “rapid prototyping”.

8. ARQUITECTURA GENERAL KMS
USUARIO
INTERFAZ DEL USUARIO
MEDIOS PARA
EXPLICACION
MEDIOS PARA ACTUALIZACION
DE CONOCIMIENTOS
BASE DE
CONOCIMIENTOS
MOTOR DE INFERENCIA

9. ARQUITECTURA GENERAL KMS
El usuario: Operar en cualquiera de los siguientes modos:
.- Verificador, Tutor, Alumno, Cliente.
Interfaz del usuario: Acepta información del usuario y la traduce a una
forma aceptable para el resto del sistema o viceversa.
Base de conocimiento: Representa un depósito de las primitivas del
conocimiento disponibles para el sistema.
Motor de inferencia: Es el sistema de software que ubica los conocimientos e
infiere nuevos usando la base.
Actualización de Conocimiento: Este proceso puede tomar una tres formas
fundamentales:
-. Actualización manual por el IC.
-. Actualización por parte del experto en el área.
-. Aprendizaje mecánico.
Sistemas de explicaciones: Es la potencialidad de explicar, hasta cierto punto,
el razonamiento que conduce a una determinada conclusión.

10. ARQUITECTURA GENERAL KMS
La base de conocimientos:
La base de conocimientos contiene todos los hechos, las reglas y los
procedimientos del dominio de aplicación que son importantes para la
solución del problema. Contiene el conocimiento de los hechos y la
experiencia de los expertos de un dominio determinado.
Un sistema experto contiene conocimiento de los hechos y de las
experiencias de los expertos en un dominio determinado.

11. ARQUITECTURA GENERAL KMS
El mecanismo de inferencia:
Puede simular la estrategia de solución de un experto. Es la unidad
lógica con la que se extraen conclusiones de la base de
conocimiento, según un método fijo de solución de problemas que
esta configurado, limitando el procedimiento humano de los
expertos para solucionar problemas.
Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre
hechos presentes. Las funciones de mecanismo de inferencia son:
1. Determinación de las acciones que tendrá lugar, el orden en que
lo harán y como lo harán entre las diferentes partes del sistema
experto.
2. Determinar como y cuando se procesaran las reglas, y dado el
caso también la elección de que reglas deberán procesarse.
3. Control de dialogo con el usuario.

12. ARQUITECTURA GENERAL KMS
El componente explicativo:
Explica al usuario la estrategia de solución encontrada y el porque de
las decisiones tomas. Las soluciones descubiertas por los expertos
deben poder ser repetibles, tanto por lo el ingeniero del conocimiento en
la base de comprobación, asi como por usuario.
Los componentes explicativos pueden ser suficientes para el ingeniero
del conocimiento, ya que esta muy familiarizado con el entorno del
conocimiento de datos y a veces basta también para el experto, pero
para el usuario, que a menudo desconoce las sutilezas del conocimiento
de datos, los compones explicativos son todavía poco satisfactorios.

13. ARQUITECTURA GENERAL KMS
La interfaz del usuario:
Sirve para que éste pueda realizar una consulta en un lenguaje lo más
natural posible. Este componente es la forma en la que los sistemas se
presenta ante el usuario.
Requisitos o características de la interface que se presenta al usuario al
desarrollar el sistema.
1. El aprendizaje del manejo debe ser rápido.
2. Debe evitarse en lo posible la entrada de datos erróneos.
3. Los resultados deben presentarse en una forma clara para el usuario.
4. Las preguntas y explicaciones deben ser comprensibles.

14. ARQUITECTURA GENERAL KMS
El componente de adquisición:
Ofrece ayuda a la estructuración e implementación del conocimiento en
la base de conocimientos. Un buen componente de adquisición
ayudara considerablemente la labor del ingeniero del conocimiento.
Requisitos o características del componentes de adquisición.
1. El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones
entre los hechos, debe poder introducirse de la forma mas sencilla
posible.
2. Posibilidades de representación clara en todas las informaciones
contenida en una base de conocimientos.
3. Comprobación automática de la sintaxis.
4. Posibilidad constante de acceso al lenguaje de programación.

15. SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDO
CAMPO MEDICINA:
DENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las
estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.
MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre
y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en
cada caso.
PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata
enfermedades del pulmón.
MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y
la ingeniaría genética.
GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos
en el campo de la unión de genes.

16. SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDO
CAMPO PROGRAMACION Y CIRCUITOS:
PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la
escritura de programas.
EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona,
que crea circuitos micro eléctricos tridimensionales.
CAMPO MILITAR Y ESTRATEGICO:
EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM:
ayuda a la creación de estrategias antiterrorista.
TWIRL: Simulaciones de guerras completas y guía de mejores acciones
posibles a realizar, en casi todas las situaciones.
RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolíferos
bajo aguas marinas.

17. SE VS. PROGRAMA TRADICIONAL
.- Programación Estructurada.
Eliminación del Goto.
Estándares de Programación.
Documentación de Sistemas.
.- Bases de Datos Relaciónales (RDBMS).
Diagrama de Relación entre Entidades.
Integridad de la Data.
Lenguajes Estructurados de Consulta (SQL).
.- Programación Orientada a Objeto
4+4=8 Sabe duplicarse
4 * 4 = 16 Sabe multiplicarse
SQR(4) = 2 Conoce su raíz Cuadrada
4 * Pi = 12,5664.... Multiplicarse por Pi
4

18. APRENDIZAJE DE MÁQUINAS
REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
a).- Son capaces de aprender: Durante la etapa de
entrenamiento la red modifica la fuerza de conexión entre sus
neuronas hasta producir una salida adecuada.
b).- Generalizan: Una vez aprendidos un par de patrones de
entrada y salida, ante la presencia de uno distorsionado con
respecto al patrón de entrada original, es capas de reproducir
el patrón de salida aprendido.
c).- Son capaces de hacer abstracción: Algunas RNA
pueden sacar a partir de un conjunto de patrones de entrada,
un conjunto ideal de estos como salida. Neurona Artificial
ENTRADAS SALIDAS
Conexión

19. MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA

20. MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA

21. MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA

22. MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA

23. MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA

24. MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA

25. MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA

26. SE y GERENCIA
Los datos son un conjunto de hechos más o menos sin
conexión ni relación, La información, en cambio, es un conjunto de
datos ordenados por categoría, planes de clasificación y otras pautas.;
además, tiene un sentido de acuerdo a la situación que se trabaja.
Finalmente, el conocimiento es una información depurada, en forma de
El conocimiento es información útil para comprender y
afirmaciones más generales; en otras palabras, es información útil para
manipular otra información.
comprender y manipular otra información.
A menos que comprendamos como fluye el conocimiento y
hacia quien lovez más, y podremos crear esase percibe la importancia
Cada hace, no con mayor rapidez, sociedad mejor que las
del conocimiento, el cual día a día crece en todas y cada una de las
tecnologías del mañana prometen.
instituciones humanas. A menos que comprendamos como fluye el
conocimiento y hacia quien lo hace, no podremos crear esa sociedad
El conocimiento, uno de los activos más importantes de una
mejor que las tecnologías del mañana prometen.
empresa.
El conocimiento debe ser considerado en consecuencia, uno
de los activos más importantes de una empresa, colocando en segundo
plano la dificultad de carecer de mecanismos contables para su
valoración y cuantificación.

27. GRACIAS POR SU ATENCIÓN
INTEGRANTES
CARLOS PALACIOS
MARCO GONZALEZ
LUIS PACHECO

28. Bibliografía
- http://es.wikipedia.org/wiki/Historia_de_la_inteligencia_artificial
- Gómez Pin, Víctor, Entre lobos y autómatas. Espasa Calpe, Madrid, 2006
- http://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Turing
- Luis Pardo, José. La intimidad, Ed. Pretextos
- http://en.wikipedia.org/wiki/Actroid
- http://pub.ufasta.edu.ar/ohcop/21h-2004-robot_conversante.htm
- http://axxon.com.ar/not/129/c-129InfoRobotConsciente.htm
- http://ocularis.es/blog/?p=92
- http://www.ft.com/cms/s/5ae9b434-8f8e-11db-9ba3-0000779e2340.html
- http://es.wikipedia.org/wiki/Isaac_Asimov
- Asimov, Isaac. Runaround. 1942
- http://es.wikipedia.org/wiki/Tres_leyes_de_la_rob%C3%B3tica
- YO, ROBOT, Alex Proyas, EEUU, 2004
- EL HOMBRE BICENTENARIO, Chris Columbus, EEUU, Buena Vista Pictures
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Steven Spielberg, EEUU, Warner Bross.