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Inteligencia artificial




Enviado por leandroto



    1. Definiciones sobre Inteligencia
      Artificial
    2. Características de la
      Inteligencia Artificial
    3. Objetivos de la
      Investigación en la Inteligencia
      Artificial
    4. Algoritmos
    5. Base de Conocimiento. Sistemas
      Basados en Conocimiento
    6. Experiencia, Habilidades y
      Conocimiento
    7. Tecnología de los
      Sistemas Basados en Conocimiento
    8. Componentes: software de
      interfaz, base de datos, programa
      computacional
    9. Tecnologías
      Involucradas
    10. Aplicaciones
    11. Bibliografía

    Introducción.

    La Inteligencia
    Artificial empezó como resultado de la investigación en la psicología cognitiva
    y lógica
    matemática. Se ha encaminado sobre la
    explicación del trabajo mental
    y construcción de algoritmos de
    solución a problemas de
    propósito general. Punto de vista que favorece la
    abstracción y la generalidad.

    La Inteligencia
    Artificial es una mezcla de la ciencia del
    computador,
    fisiología y filosofía, tan general
    y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas
    expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en
    común la creación de máquinas
    que pueden "pensar"

    Es así como los sistemas de
    administración de base de datos
    cada vez más sofisticados, la estructura de
    datos y el desarrollo de
    algoritmos de inserción, anulado y traspaso de datos, así
    como el ensayo de
    introducir máquinas capaces de realizar tareas que son
    pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia
    humana, batieron el término Inteligencia Artificial en
    1956

    .Definiciones sobre
    Inteligencia Artificial
    .

    Disciplina científico-técnica que trata de
    introducir sistemas artificiales capaces de conductas que, de ser
    ejecutados por seres humanos, se expresaría que solicitan
    inteligencia.

    Estudio de los dispositivos de la inteligencia y las
    tecnologías que lo mantienen.

    Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia
    Artificial ha tenido que hacer frente a una serie de
    problemas.

    Los computadores no tienen autoconciencia

    Un computador sólo puede hacer aquello para lo
    que está proyectado.

    Las primeras dificultades que se trató de
    solucionar fueron puzzles, juegos de
    ajedrez,
    traducción de textos a otro
    idioma.

    En el año 1955 Simón, Newell y Shaw,
    desarrollaron el primer lenguaje de
    programación encaminado a la resolución de
    dificultades de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un
    año más tarde estos tres científicos
    desarrollan el primer programa de
    Inteligencia Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual
    era apto de demostrar teoremas matemáticos, representando
    cada problema como un modelo de
    árbol, en el que se seguían ramas en busca de la
    solución correcta, que resultó decisivo.

    En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje
    LISP. La IBM acordó un equipo para la investigación
    en esa área

    En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic
    INTegrator) por Slagle el cual se orienta a la
    demostración simbólica en el área del
    álgebra.

    En 1964 Bertrand construye el sistema SIR
    (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de entender
    oraciones en inglés.

    Estos programas
    obviamente corren en un computador y se utilizan, como por
    ejemplo, en control
    robótico, comprensión de lenguajes naturales,
    procesamiento de imágenes
    basado en conocimientos previos, estrategias de
    juegos, etc.

    Características de la Inteligencia
    Artificial.

    Una característica fundamental que diferencia a
    los métodos de
    Inteligencia Artificial de los métodos
    numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no
    es bastante para diferenciarlo totalmente. Otros ejemplos de
    programas como los compiladores y
    sistemas de bases de datos,
    también procesan símbolos y no se considera que
    utilicen técnicas
    de Inteligencia Artificial.

    El comportamiento
    de los programas no es descrito explícitamente por el
    algoritmo. El
    programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos
    necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo).
    En diferencia con los programas que no son de Inteligencia
    Artificial, que siguen un algoritmo determinado, que detalla,
    explícitamente, cómo hallar las variables de
    salida para cualquier variable dada de entrada (programa de
    procedimiento).

    El razonamiento basado en el
    conocimiento, implica que estos programas incorporan factores
    y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento
    en que ellos operan. Al contrario de los programas para
    propósito específico, como los de contabilidad y
    cálculos científicos; los programas de Inteligencia
    Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o
    motor de
    inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de
    explicar discrepancias entre ellas.

    Objetivos de la
    Investigación en la Inteligencia
    Artificial.

    Los investigadores en Inteligencia Artificial se
    concentran principalmente en los sistemas expertos, la
    resolución de problemas, el control automático, las
    bases de datos inteligentes y la ingeniería del software (diseños de
    entornos de programación inteligente).

    Otros investigadores están trabajando en el
    desafío del reconocimiento de modelos donde
    se espera un rápido progreso en este campo que comprende
    la comprensión y la suma del habla, el proceso de
    imágenes y la visión artificial.

    Algoritmos.

    Cuando una trabajo se realiza por medio de un algoritmo
    perfectamente definido de acumulación,
    clasificación o cálculo,
    lo puede hacer un computador. Esta noción de algoritmo,
    secuencial, fijo y de determinadas operaciones, es
    incapaz de operar problemas donde el camino del razonamiento es
    variable y donde deben afrontarse situaciones diversas sin haber
    sido detalladas.

    La Inteligencia Artificial crea uso de un tipo de
    lenguaje
    diferente como es el tema de LISP y PROLOG.

    En 1932, Cannon imaginó la evolución natural como un proceso de
    aprendizaje.
    Alan Turing reconoció, en 1950, que debe haber una
    conexión obvia entre el aprendizaje de
    máquina y la evolución, y marcó que se
    podrían desarrollar programas para jugar ajedrez
    utilizando esta técnica.

    Los algoritmos genéticos se diferencian
    también por no permanecer atrapados fácilmente en
    mínimos locales, como la mayor parte de las
    técnicas de búsqueda clásicas, además
    de usar operadores probabilísticos más robustos que
    los operadores determinísticos, que las otras
    técnicas frecuentan utilizar.

    Base de Conocimiento.
    Sistemas Basados en Conocimiento.

    Los procedimientos
    generales desarrollados para la resolución de dificultades
    y técnicas de búsqueda al inicio de la era de la
    Inteligencia Artificial demostraron no ser bastantes para
    resolver los problemas encaminados a las aplicaciones, ni fueron
    capaces de satisfacer los difíciles exigencias de la
    investigación.

    A este conjunto de métodos, procedimientos y
    técnicas, se lo presenta como Inteligencia Artificial
    Débil. La principal conclusión que se
    procedió de este trabajo inicial fue que los problemas
    difíciles sólo lograrían ser resueltos con
    el auxilio del conocimiento específico acerca del dominio del
    problema.

    Experiencia,
    Habilidades y Conocimiento.

    Los ejemplos de experiencia que son de interés en
    los métodos basados en conocimiento, pueden ser
    clasificados en tres categorías: asociativa, motora y
    teórica.

    Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para
    simbolizar conocimiento asociativo. Este ejemplo de experiencia
    refleja la destreza heurística o el conocimiento que es
    logrado mayoritariamente, a través de la
    investigación.

    Puede ser que no se perciba puntualmente lo que sucede
    al interior de un sistema (caja negra), pero se pueden asociar
    entradas o estímulos con salidas o respuestas, para
    solucionar problemas que han estado
    previamente conocidos.

    La práctica motora es más física que cognitiva.
    La destreza se logra esencialmente a través del ejercicio
    y la práctica física constante

    La experiencia teórica y el conocimiento profundo
    permite que los humanos logren solucionar problemas que no se han
    visto antes, es decir, no existe una posibilidad
    asociativa.

    El diseño
    de un sistema basado en conocimiento de alguna manera manifiesta
    la estructura
    cognitiva y los procesos
    humanos. La primera parte es la memoria de
    largo plazo, en la que guarda los casos (Base de Hechos) y los
    conocimientos (Base de Conocimientos) acerca del dominio en el
    que tiene experiencia.

    Tecnología
    de los Sistemas Basados en Conocimiento.

    Desde el punto de vista tecnológico, los Sistemas
    Basados en Conocimiento logran mostrar varias formas de
    aplicación:

    Aislada: un Sistema Basado en Conocimiento
    único se relaciona con el entorno.

    Integrada: varios Sistemas Basados en
    Conocimiento interrelacionados a bases de conocimiento
    comunes

    Embebida: un Sistema Basado en Conocimiento
    está compuesto con otros sistemas y no se lo
    distingue.

    Componentes:
    software de interfaz, base de datos, programa
    computacional.

    1) El software de interfaz, mediante el cual el
    usuario expresa preguntas a éste, el sistema experto pide
    más información a partir del usuario y
    éste le expone al usuario la causa de razonamiento
    utilizado para alcanzar a una respuesta.

    2) La base de datos, llamada la base de
    conocimiento que consiste de axiomas (hechos) y reglas para hacer
    inferencias a partir de esos hechos acerca del dominio del
    sistema.

    3)El programa computacional, llamado el motor de
    inferencia, elabora el proceso de hacer inferencias, interpreta y
    evalúa los hechos en la base de conocimiento para proveer
    una respuesta.

    Tecnologías
    Involucradas.

    Lenguajes de
    Programación

    En principio, cualquier lenguaje de programación
    puede ser utilizado.  Tradicionalmente LISP y PROLOG han
    sido los lenguajes que se han utilizado para la
    programación de sistemas expertos.

    Estos lenguajes brindan características
    especialmente diseñadas para operar problemas generalmente
    hallados en Inteligencia Artificial.

     Una de las principales características que
    comparten los lenguajes LISP y PROLOG, como derivación de
    su respectiva estructura, es que logran ser utilizados para
    escribir programas capaces de examinar a otros programas,
    incluyendo a ellos mismos.

    Lisp: Su nombre viene de LISt Processor.
    LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.
    fue desarrollado en 1958, en el Instituto de Tecnología de
    Massachusetts

    Prolog: PROgramming in LOGic (PROLOG), es
    otro de los lenguajes de
    programación utilizados en IA. PROLOG fue desarrollado
    en Francia, en
    1973 en la Universidad de
    Marseilles.

    OPS5: Official Production System 5 (OPS5),
    es un lenguaje para ingeniería cognoscitiva que aguanta el
    procedimiento de representación del conocimiento en forma
    de reglas.

    Sistemas de Desarrollo

    Históricamente, los primeros Sistemas Basados en
    Conocimiento fueron desarrollados utilizando lenguajes de
    programación como el LISP y el PROLOG. A medida que el
    desarrollo de Sistemas Basados en Conocimiento iba aumentado en
    cantidad y complejidad, la comunidad
    científica emprendió a investigar formas de
    desarrollar los métodos en menor tiempo y con
    menor esfuerzo.

    Esto dio lugar al surgimiento, en primer lugar a
    sistemas vacíos como el EMYCIN.

    Algunos Casos y Antecedentes
    Históricos.

    Los hitos más importantes en el desarrollo de los
    sistemas expertos son:

    1928. Neuman desarrolla un teorema utilizado
    posteriormente en juegos.

    1950. Shannon propone el primer programa de
    ajedrez.

    1956. Newell, Shaw, y Simon crean "IPL-11" el primer
    lenguaje de programación para IA.

    1957. Chomsky escribe "estructuras
    Sintácticas".

    1958. McCarthy introduce el lenguaje "LISP", 1959.
    Rosenblatt introduce el Perceptron.

    1959. EL programa de ajedrez de Samuel gana juegos
    contra grandes jugadores.

    Aplicaciones.

    Agentes Autónomos

    Un agente autónomo es un sistema situado en un
    entorno y es parte de ese entorno que siente, actúa sobre
    él, a través del tiempo, persiguiendo sus propios
    objetivos de
    forma que afecte lo que siente en el futuro

     Algunas
    aplicaciones.

    Un agente, tal como se ha definido anteriormente, puede
    ser usado de múltiples maneras en el medio empresarial
    actual, por ejemplo:

    Newstracker.
    Este programa recupera datos específicos.

    Cuando el usuario indica el tipo de información
    que le interesa, Newstracker comprende el mensaje y,
    después de revisar durante horas miles de artículos
    en periódicos, agencias de noticias o
    revistas conectadas a Internet, cada mañana
    "edita" un periódico
    personalizado.

    Si la selección
    de noticias no satisface por completo al lector, Newstracker toma
    nota, rectifica y es capaz de aprender de sus errores.

    Mind-it. Este servicio
    gratuito de Internet envía un mensaje por correo
    electrónico cada vez que una página web
    (u otro documento) ha sido renovado. Permite elegir una parte de
    la página web para saber si
    ha sido renovada. Comunica al usuario, de forma
    automática, cuándo un documento ha sido trasladado
    a otra dirección.

    Eliza.
    En 1966, Joseph Weizenbaum, del Instituto de
    Tecnología de Massachusetts, creó un programa para
    estudiar el lenguaje de comunicación entre el hombre y el
    computador. Fue programado para aparentar a un psicoterapeuta y
    contestar preguntas. Este sistema es muy simple.

    Express.
    Este programa permite realizar múltiples investigaciones
    simultáneas en diferentes buscadores, y
    localizar información en la Web de modo fácil y
    veloz a través de una interfaz sencilla.

    BargainFinder,
    simbolizado en la red como una esfera amarilla
    con un casco de minero, se dedica a buscar CD baratos en
    Internet.

    Robótica

    Los robots son dispositivos compuestos de censores que
    reciben datos de entrada, una computadora
    que al tomar la información de entrada, ordena al robot
    que efectúe una determinada acción

    Bibliografia

    www.go.to/inteligencia_artificial


    www.el-mundo.es/entradasecreta/inteligencia.html

    www.cs.us.es/

    www.aircenter.net/

    www.laopinion.com/vidayestilo/

    www.laguia.com.ar/aaia.htm

     

    Leandro

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