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1.3 Desarrollos Actuales.

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by

keila miguel antonio

on 6 April 2014

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Transcript of 1.3 Desarrollos Actuales.

Materia: Inteligencia Artificial.
Maestra: Minaya Mortera Erika Lissette

Temas:
1.3 Desarrollos actuales.
1.3.1. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
1.3.2. Reconocimiento de patrones.
1.3.3. Robótica.
1.3.4. Sistemas Expertos.
1.3.5. Lógica Difusa (Fuzzy logic).
En cuanto al desarrollo actual de la investigación en el campo de los sistemas expertos, la primera fase corresponde al desarrollo de sistemas y programas que traten directamente el lenguaje natural, si bien persisten todavía dos escollos importantes. Por un lado, el problema de cómo emplear de un modo eficaz una gran cantidad de información sin necesidad de echar mano de la combinatoria; es decir, cómo conseguir un sistema dotado de conocimientos (meta conocimientos) que le permitan utilizar los conocimientos del sistema y que, a su vez, le permitan deducir automáticamente nuevos conocimientos, ya que no cabe pensar en la reunión de todos los conocimientos necesarios en casos de campos tan sumamente vastos como el del diagnóstico en la medicina.
1.3. Desarrollos Actuales.

El Procesamiento de Lenguaje Natural, es una rama dependiente de la Inteligencia artificial. El PLN, se encarga de desarrollar la comunicación entre hombres y máquinas de tal manera que esta pueda realizarse de un modo natural, es decir, como si fuese una comunicación entre humanos.
1.3.1. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Es la asociación de una observación, a una experiencia pasada o conocimiento. Para el ser humano, ciertas tareas de R.P. son naturales y las llevamos a cabo en todo momento: cuando reconocemos la voz de un conocido en una conversación telefónica, al recordar la cara de alguien al escuchar su nombre, cuando resolvemos las tareas cotidianas de cada una de nuestras profesiones en las que aplicamos una solución dada a un problema específico y al recordar el teléfono de un amigo, sin embargo, existen algunas tareas que no son para nosotros tan naturales y fáciles como predicciones sísmicas y predicciones de financieras entre otras.
1.3.2. Reconocimiento de Patrones.
En el R.P., se llevan a cabo básicamente dos tipos de tareas de las cuales parten todas las tareas que se puedan imaginar, es decir, todas las tareas que se resuelvan en R.P. son casos especiales o se pueden categorizar como uno de estos dos tipos: Clasificación y Estimación.
La robótica es la ciencia y la tecnología de los robots. Se ocupa del diseño, manufactura y aplicaciones de los robots La robótica combina diversas disciplinas como son: la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia artificial y la ingeniería de control. Otras áreas importantes en robótica son el álgebra, los autómatas programables y las máquinas de estados.
1.3.3. Robótica.
En los años 70 que surgió un nuevo paradigma en la Inteligencia Artificial “los Sistemas Expertos”, cuya función es desarrollar trabajos similares a los que desarrollaría un especialista en un área determinada, la idea no es sustituir a los expertos, sino que estos sistemas sirvan de apoyo a los especialistas en un “dominio” de aplicación específico.
1.3.4. Sistemas Expertos.
Podemos decir que un Sistema Experto es una Base de Conocimientos (BC), una Base de Hechos (BH) y un Motor (o Máquina) de Inferencias (MI). Por otra parte estos sistemas no se miden por la cantidad de instrucciones o programas sino por la cantidad de reglas que hay contenida en su Base de Conocimientos.
La lógica difusa es una herramienta de gran potencial para el desarrollo de nuevos métodos o técnicas de la Inteligencia Artificial. Como habíamos mencionado anteriormente este tipo de lógica permite valores intermedios para poder definir estados convencionales como sí/no, verdadero/falso, negro/blanco, etc. Este tipo de nociones como más caliente o poco frío pueden expresarse matemáticamente y ser procesados por computadoras.
1.3.5. Lógica Difusa (Fuzzy Logic).
1.3 Desarrollos Actuales.
Estos sistemas expertos son en lo esencial sistemas de computación basados en conocimientos cuyos componentes representan un enfoque cualitativo de la programación.
Formas de representación de los conocimientos:
• Reglas de producción
• Redes semánticas
• Marcos (Frames).

Al hacer esto se está realizado el intento de aplicar la forma del pensamiento humano a la programación de computadoras, que es lo que busca la inteligencia artificial con sus aplicaciones en diferentes sistemas.
"Gracias por su atención."
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