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Inteligencia artificial

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by

CarolIna L GomEz

on 8 October 2012

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Transcript of Inteligencia artificial

Inteligencia Artificial Laura Carolina Bogotá Rodríguez.
Karen Nathaly Isabel Castellanos Ballesteros
Jency Carolina León Gómez. John McCarthy "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmenteprogramas de cómputo inteligentes.

Desarrolla procesos que imitan a la inteligencia de los seres vivos.

La principal aplicación de esta ciencia es la creación de máquinas para la automatización de tareas que requieran un comportamiento inteligente. ¿Qué es? Emular el cerebro humano en cuanto a zonas como:

Razonamiento: Pensamientos dados (conocimiento, hechos, deducir consecuencias).

Planificación: Pensamientos dados (conocimiento, situación actual, objetivo deseado), deducir la secuencia de acciones para alcanzar el objetivo.

Aprendizaje: Pensamientos dados (conocimiento, hechos), deducir de nuevos hechos posibles modificaciones sobre el conocimiento.

En aplicaciones concretas (reconocimiento de habla, visión artificial, Robótica) pueden coexistir varios de los objetivos anteriores. Objetivos de la inteligencia artificial Se suelen distinguir 4 enfoques en la IA planteados por Russell y Norving en 1996:
Categorías de la IA. Piensan como humanos
Sistemas que piensan racionalmente
Sistemas que actúan como humanos
Sistemas que actúan racionalmente Inteligencia Artificial Convencional:

Se conoce también como simbólica deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento del ser humano ante diferentes problemas, tales como:
Escuelas de pensamiento Razonamiento basado en casos.

Sistemas expertos.

Redes bayesianas.

Inteligencia artificial basada en comportamientos.

Smart process management.
Sistemas que actúan racionalmente

“Un sistema experto puede definirse como un sistema basado en los conocimientos que imita el pensamiento de un experto, para resolver problemas de un terreno particular de aplicación.”




Sistemas Expertos (SE) Base de conocimientos: Contiene conocimiento de un experto humano
Base de hechos: Hechos descubiertos en el desarrollo y análisis de problemas
Módulos de inferencia: Modela los razonamientos humanos
Módulo de justificación: Explica el porque de los razonamientos.
Interfaz de usuario: Interactúan un SE y un usuario.
Estructura básica de un S.E.
Basados en reglas. (Hipótesis)
Basados en casos o CBR (Caso Basado en Razonamiento).
Basados en redes bayesianas (modelos probabilísticos).

Tipos de S.E.:
Monitorización (señales-valores estándar).
Diseño (Descripción).
Planificación (Secuencias).
Simulación (Creación modelos).
Instrucción (Seguimiento).
Recuperación de la información Tareas de un S.E.:
Algunas aplicaciones del un S.E.
DELTA.
XCON.
MYCIN.
Dipmeter Advisor Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida.
Red Neuronal Artificial (RNA) Una clasificación que se suele hacer es en función del tipo de aprendizaje de que es capaz (si necesita o no un conjunto de entrenamiento supervisado). Para cada tipo de aprendizaje encontramos varios modelos propuestos por diferentes autores:

• Aprendizaje supervisado: necesitan un conjunto de datos de entrada previamente clasificado o cuya respuesta objetivo se conoce. Ejemplos de este tipo de redes son: el perceptrón simple, la red Adaline, el perceptrón multicapa y la memoria asociativa bidireccional.
Redes Neuronales Artificiales (RNA) • Aprendizaje no supervisado o auto-organizado: no necesitan de tal conjunto previo. Ejemplos de este tipo de redes son: las memorias asociativas, las redes de Hopfield, la máquina de Bolzman y la máquina de Cauchy, las redes de aprendizaje competitivo, las redes de Kohonen o mapas auto-organizados y las redes de resonancia adaptativa (ART).

• Redes híbridas: son un enfoque mixto en el que se utiliza una función de mejora para facilitar la convergencia. Un ejemplo de este último tipo son las redes de base radial.

• Aprendizaje reforzado: se sitúa a medio camino entre el supervisado y el auto-organizado.
Un perceptrón se refiere a una neurona artificial y también como a la unidad básica de inferencia en forma de discriminador lineal, que suele formar parte de una red neuronal artificial.

Este puede clasificar datos que sean linealmente separables. En el caso de un perceptrón con dos entradas deberá poder trazarse una única línea que separe las dos clases que permite identificar el perceptrón.

Funciones AND y OR son separables y pueden ser aprendidas por un perceptrón Perceptrón El PLN se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas o entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.
Procesamiento de lenguajes naturales (PLN) Ambigüedad (significado - ironía).
Detección de separación entre palabras.
Recepción imperfecta de datos (Acentos).
Dificultades del PLN Análisis morfológico. (raíz)
Análisis sintáctico.
Análisis semántico.
Análisis pragmático.
Componentes del PLN

Reconocimiento de voz.
Respuesta a preguntas.
Traducción automática.
Síntesis de discurso.
Extracción de la información.
Aplicaciones del PLN:
Un agente inteligente es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir de manera correcta y maximizando sus resultados.
Agentes inteligentes - Reactivo.
- Pro-activo.
- Social.
- Autónomo.
- Veraz.
- Benevolente.
Características - Agentes de reflejos simples (Condicionales).
- Agentes bien informados (iguales + repercusión).
- Agentes basados en metas (Razonan).
- Agentes basados en utilidades (Meta prioritaria).
Tipos de Agentes Consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.

Fases de metodología para el análisis de Minería de Datos:
Minería de Datos (Data Minning) La palabra "domótica" viene del latín "domus" que significa casa, y de la palabra "informática". La "casa informatizada" la define el diccionario de la Real Academia Española como "conjunto de sistemas que automatizan las diferentes instalaciones de una vivienda".
Domótica La manera de funcionar una instalación domótica se basa en tres componentes principales, desde el punto de vista funcional para nosotros como usuarios:

• Sensor: es el dispositivo que monitoriza el entorno con objeto de generar una acción. Como ejemplos los sensores pueden ser de presencia, luz, temperatura, viento, humedad, humo, agua, gas, etc.

• Actuador: es el dispositivo encargado de ejecutar una acción. Los sensores comentados anteriormente que son capaces de ejecutar una acción, en realidad son también actuadores.

• Controlador: se trata del centro de control para gestionar toda la instalación domótica desde un único aparato.
Funcionamiento Energía: La buena distribución y el ahorro de energía, una vivienda domótica tiene control energético de los sistemas que la componen; algunos de estos controles se dan a través de:

- Desconexión selectiva de cargas eléctricas.
- Zonificación a efectos de calefacción y aire acondicionado.
- Activación y desactivación del alumbrado exterior.
- Apagado de luces en ausencia de presencia.


Confort: La automatización de una vivienda nos brinda una mejor calidad de vida a los usuarios de la instalación; a través de una reducción del trabajo domestico, un aumento de bienestar y tiempo libre para las personas que viven en la casa.
Objetivos de la Domótica Seguridad: La seguridad de una vivienda siempre ha sido una preocupación para sus dueños, un sistema domótico es una gran ayuda para lograr este objetivo, algunos de los servicios que se pueden usar para este fin son:

- Sistemas antintrución: alarmas policiales, cerradas de entradas y salidas, etc.
- Simulación de presencia.
- Alarmas médicas.
- Alarmas técnicas: agua, gas, fuego y humo.

Comunicaciones: Permite la comunicación interactiva del usuario con todos los dispositivos electrónicos que se encuentran conectados a la red y la prestación de servicios a distancia sin necesidad de ir directamente al comando general o particular, algunos de estas ventajas son:

- Integración del portero en la telefonía interior.
- Control de la vivienda desde el exterior.
- Control de la vivienda desde el teléfono interior.
Se llama Prueba o Test de Turing al procedimiento desarrollado por Alan Turing para corroborar la existencia de inteligencia en una máquina.

Fue expuesto en 1950 y sigue siendo uno de los mejores métodos para la demostración de la inteligencia Artificial. Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.
Test de Turing Se supone un juez situado en una habitación, una máquina y un ser humano en otras. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitido mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera.

Consiste Para poder superar la Prueba de Turing original, el computador debe contar con:

Procesamiento del Lenguaje Natural que permita comunicarse perfectamente.

Representación del Conocimiento para almacenar lo que se conoce o siente.

Razonamiento Automático, para usar la información almacenada para responder a preguntas o extraer conclusiones.

Aprendizaje Automático, para adaptarse a muchas circunstancias y para detallar y extrapolar patrones.

Requisitos Es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables desarrolladas con el fin de realizar tareas.

Se ocupa de todo lo concerniente con los robots, es decir de sus sensores, dispositivos automáticos neumáticos, sistemas de computo, entre otros.

Es una disciplina que se complementa con otras, como: inteligencia artificial, electrónica, mecánica e informática.
Al ser una disciplina tiene sus propios fundamentos, problemas y leyes.
Robótica Un robot no debe dañar a un ser humano, o por inacción, dejar que un ser humano sufra daño.

Un robot debe obedecer las órdenes que le son dadas por un ser humano, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la primera ley.

Un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no entre en conflicto con la primera y la segunda ley Moral robótica Un robot es un dispositivo que recibe datos de entrada; es decir son una especie de computador que recibe información que les ordena realizar alguna tarea.
Robot PRIMERA GENERACIÓN
Sistemas de control basado en “paradas fijas” mecánicamente.

Clasificación según su generación SEGUNDA GENERACIÓN
Controlados a través de una secuencia numérica. Tienen una posición fija y ejecutan movimientos repetitivos
TERCERA GENERACIÓN

Utilizan computadoras para su control y tienen cierta percepción del entorno
Clasificación según su generación CUARTA GENERACIÓN
Son robots altamente inteligentes y con mejores extensiones sensoriales.
Actualmente en desarrollo, basara su acción principalmente en modelos conductuales establecidos.

QUINTA GENERACIÓN
POLIARTICULADOS

Tienen la característica común de ser “sedentarios”, están estructurados para mover sus elementos dentro de un espacio determinado
Clasificación según su arquitectura MÓVILES
Robots con gran capacidad de desplazamiento, basado en carros o plataformas y dotada de un sistema de locomoción rodante.
ANDROIDES
Robots que tratan de reproducir de forma total o parcial la forma y el comportamiento cinemática de los humanos.
Clasificación según su generación ZOOMÓRFICOS
Robots que imitan a los diversos seres vivos

HÍBRIDOS

Robots de difícil clasificación, ya que son una combinación de todas las anteriores.
MANIPULADORES

Son sistemas mecánicos multifuncionales, con un sistema de control simple y que se emplean en tareas sencillas.
Clasificación según su industria DE REPETICIÓN O APRENDIZAJE:
Robots que repiten una secuencia de movimientos que previamente fueron ejecutados por un operador humano.

ROBOTS CON CONTROL POR COMPUTADORA

Sistemas mecánicos multifuncionales, controlados por una computadora.
ROBOTS INTELIGENTES:
Robots capaces de relacionarse con el mundo que los rodea a través de sensores y tomar decisiones en tiempo real.

Que son controlados por personas. ROBOTS DE MANEJO MANUAL
ROBOTS DE SECUENCIA ARREGLADA
No permiten modificaciones de secuencia
Un operador puede modificar la secuencia
ROBOTS DE SECUENCIA VARIABLES
ROBOTS REGENERADORES
El operador humano conduce al robot en la tarea
El operador alimenta la programación del movimiento, hasta que enseñe de modo manual la tarea.
ROBOTS DE CONTROL NUMÉRICO
ROBOTS INTELIGENTES
Pueden entender e interactuar con su entorno.
Sí…… , entonces……..
Lógica difusa En la lógica clásica





verdadero o falso
Tipos de lógica La lógica aristotélica



fenómenos y problemas enmarcados en la matemática
La lógica multivaluada

varios valores de verdad posibles
La lógica difusa (o borrosa)

cuantificar la incertidumbre:
Si P es una proposición, se le puede asociar un número v(P) en el intervalo [0,1] tal que:
1.Si v(P) = 0, P es falso.
2.Si v(P) = 1, P es verdadero.
3.La veracidad de P aumenta con v(P).
Conjuntos difusos
Conceptos básicos En la figura, el sistema de control hace los cálculos con base en sus reglas heurísticas, comentadas anteriormente. La salida final actuaría sobre el entorno físico, y los valores de las nuevas entradas sobre el entorno físico (modificado por la salida del sistema de control) serían tomadas por sensores del sistema.
Funcionamiento de un sistema de control difuso Los Conjuntos Difusos se pueden operar entre sí del mismo modo que los conjuntos clásicos. Puesto que los primeros son una generalización de los segundos, es posible definir las operaciones de intersección, unión y complemento haciendo uso de las mismas funciones de pertenencia
Operaciones entre conjuntos difusos Variable cuyos valores son palabras o sentencias que van a enmarcarse en un lenguaje predeterminado.

podrán dar lugar a sentencias generadas por reglas sintácticas, a las que se les podrá dar un significado mediante distintas reglas semánticas

La Teoría de Conjuntos Difusos puede utilizarse para representar expresiones lingüísticas que se utilizan para describir conjuntos o algoritmos.

Los Conjuntos Difusos son capaces de captar por sí mismos la vaguedad lingüística de palabras y frases comúnmente aceptadas. Variables Lingüísticas La lógica difusa se utiliza cuando la complejidad del proceso en cuestión es muy alta y no existen modelos matemáticos precisos, para procesos altamente no lineales y cuando se envuelven definiciones y conocimiento no estrictamente definido (impreciso o subjetivo).
Aplicaciones Resolución de una variedad de problemas, principalmente los relacionados con control de procesos industriales complejos y sistemas de decisión en general, la resolución la compresión de datos.
En este paradigma, también tiene un especial valor la variable del tiempo.
LÓGICA DIFUSA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL La más alta tecnología es utilizada en edificaciones convirtiéndolas en inteligentes. Edificios pensantes que ha base de una central inteligente (generalmente una PC), controla básicamente todos los sistemas instalados, para reducir el consumo de energía y aumentar el confort; En pocas palabras es la automatización de edificios corporativos, hoteleros, empresariales y similares.
Inmotica Cuando se implanta un sistema de automatización en un Edificio corporativo nos damos cuenta que las características de el sistema Inmótico presenta las mismas características de un sistema Domótico, solo que se visualiza desde un enfoque empresarial.

Implantación.
Facilidad de uso.
Control remoto.
Fiabilidad.
Actualización.
Características Inmotica Es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables desarrolladas con el fin de realizar tareas.

Se ocupa de todo lo concerniente con los robots, es decir de sus sensores, dispositivos automáticos neumáticos, sistemas de computo, entre otros.

Es una disciplina que se complementa con otras, como: inteligencia artificial, electrónica, mecánica e informática.
Al ser una disciplina tiene sus propios fundamentos, problemas y leyes.
Robótica
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