UNIDAD 1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS SISTEMA

UNIDAD 1: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS

SISTEMA ARTIFICIAL Sistema artificial Un sistema artificial según el presente planteamiento, es una variable dependiente de un sistema social. Como tal esta comprendido básicamente de: � un conjunto funcional que hace un sistema normativo, � un conjunto funcional que hace un sistema tecnológico, � un conjunto funcional que hace un sistema económico � �

La legitimidad instituida y convertida en inherente a los objetos con valor económico, como unidades participes y equiparables, y con frecuencia más válidas que las del trabajo natural o biológico del ser humano o de su entorno biosférico: Esto establece formas ideológicas de conducta, normas, aplicaciones y consecuencias de largo alcance histórico social. � Debido a la gradual complejidad, de la intensión y las conductas incluidas sobre y en torno al objeto construido para un fin cualquiera, el ser humano pasa a ser un simple elemento de un circuito de relaciones intencionales preestablecidas cada vez más pesada, y siempre delimitada. Es decir es un virtual esclavo y se convierte en objeto del crecimiento del aparato normativo, jerárquico e institucional. �

SISTEMAS EXPERTOS Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico.

PERSPECTIVAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL � Perspectivas futuras: Con poco más de diez años de antigüedad, la Vida Artificial se ha convertido en un punto de referencia sólido de la ciencia actual. � En septiembre de 1987, 160 científicos en informática, física, biología y otras disciplinas se reunieron en el Laboratorio Nacional de Los Álamos para la primera conferencia internacional sobre Vida Artificial. En aquella conferencia se definieron los principios básicos que han marcado la pauta desde entonces en la investigación de esta disciplina. �

Un concepto básico dentro de este campo es el de comportamiento emergente. El comportamiento emergente aparece cuando se puede generar un sistema complejo a partir de reglas sencillas. Hay dos posturas dentro de la Vida Artificial: la fuerte y la débil.

CARACTERISTICAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS � • Un Sistema Experto no debe demorar más de 3 horas en resolver un problema. • Un Sistema Experto se debe aplicar a cosas prácticas. • Debe contar con la colaboración del experto. • El conocimiento del experto no esta en los libros de texto. • El conocimiento esta distribuido pertenece a varias personas. • Los sistemas expertos tienen pocos niveles de profundidad.

APLICACIONES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS. � Un Sistema Experto se puede aplicar en la interpretación (deducir situaciones a partir de datos), predicción (meteorológica, tráfico, bolsa), diagnostico (medico, fallos en electrónica), diseño planificación (proyectos, inversiones, militar), supervisión, reparación, instrucción (corrección de errores), depuración, en el control (interpreta, predice y supervisa su conducta) y la enseñanza (recoger el conocimiento y mostrarlo).

VENTAJAS Y LIMITACIONES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS Ventajas: Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo. � Replicación: Una vez programado un SE lo podemos replicar infinidad de veces. � Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano. � � �

� Limitaciones: Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique esto no es posible ya que un hombre no puede gestar hijos. � Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos. � Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado. �

HERRAMIENTAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS Para aquellos que se inicien en este mundo, comiencen por aprender a manejar alguna de las muchas herramientas existentes en el mercado, tales como KEE, Art-im, LOOP, CLisp, etc. O bien pueden programar su propio motor de inferencia en algunos lenguajes. La red bayesiana es una red de inferencias probabilísticas para codificar el conocimiento sobre un dominio y utiliza la heurística

LENGUAJES DE CUARTA GENERACION Los Lenguajes de cuarta generación son ciertas herramientas prefabricadas, que aparentemente dan lugar a un lenguaje de programación de alto nivel que se parece más al idioma inglés que a un lenguaje de tercera generación, porque se aleja más del concepto de "procedimiento". Pueden acceder a bases de datos. � Alguna gente propone se reserve el nombre de "lenguajes de cuarta generación" para los lenguajes orientados a objetos. �

� Características generales de los lenguajes de cuarta generación � La cuarta generación incorpora lenguajes y metodologías de más alto nivel, con lo cual, empleando sentencias simples, se generan instrucciones que, en los lenguajes 3 GL, hubiesen sido más complicadas. Esto también disminuye la posibilidad de errores al programar. La idea del avance de la programación es que el programador se concentre en la resolución del problema y no en las complicaciones inherentes al lenguaje. Los lenguajes de cuarta generación son diseñados para reducir el esfuerzo en la programación, además de los tiempos y costos del desarrollo de software: no en todos los casos logran su cometido.

� Ventajas y desventajas de los lenguajes de cuarta generación: � Ventajas: Permiten elaborar programas en menor tiempo, lo que conlleva a un aumento de la productividad. � El personal que elabora software, sufre menos agotamiento, ya que generalmente, requiere escribir menos. � El nivel de concentración que se requiere, es menor, ya que algunas instrucciones, que le son dadas a las herramientas, a su vez, engloban secuencias de instrucciones a otro nivel, dentro de la herramienta. �

� Desventajas: Las herramientas prefabricadas, generalmente son menos flexibles que los [lenguaje de Alto Nivel]. � Se crea dependencia de uno o varios, proveedores externos, lo que se traduce en pérdida de autonomía. A menudo las herramientas prefabricadas, contienen librerías de otros proveedores, que conlleva a instalar opciones adicionales que son consideradas opcionales. Los programas que se elaboran, generalmente se ejecutan, sólo con la herramienta que lo creó (a menos que existan acuerdos con otros proveedores). � A menudo no cumplen con estándares internacionales [ISO] [ANSI]. Por este motivo, invertir tiempo y dinero, es un riesgo a futuro, porque no se sabe a ciencia cierta, cuanto tiempo permanecerá la herramienta y su fabricante, en el mercado. �

UNIDAD II: INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL � INTELIGENCIA NATURAL. � Se describe como la competencia para percibir las relaciones que existen entre varias especies o grupos de objetos y personas, así como reconocer y establecer si existen distinciones y semejanzas entre ellos. � Los naturalistas suelen ser hábiles para observar, identificar y clasificar a los miembros de un grupo o especie, e incluso para descubrir nuevas especies. Su campo de observación más afín es el mundo natural, donde pueden reconocer flora y fauna, y utilizar productivamente sus habilidades en actividades de caza, ciencias biológicas y conservación de la naturaleza.

� Características � � � Exploran ámbitos humanos de la cultura, la ciencia y el mundo de la naturaleza con interés y entusiasmo. - Aprovechan oportunidades para observar, identificar, interactuar con objetos, plantas o animales y para encargarse de su cuidado. - Establecen categorías o clasifican objetos según sus características. - Manifiestan deseos de entender “cómo funcionan las cosas”. - Reconocen patrones de semejanza o diferencia entre miembros de una misma especie o clases de objetos.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL � La inteligencia artificial es una rama de la ciencia de computación que comprende el estudio y creación de sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia: sistemas que aprenden nuevos conceptos y tareas, sistemas que pueden razonar y derivar conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas que pueden comprender un lenguaje natural o percibir y comprender una escena visual, y sistemas que realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana. �

ÁREAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL � Las definiciones anteriores implican que las máquinas para ser consideradas inteligentes deben exhibir ciertas habilidades, suficientemente complejas como para ser tratadas como áreas independientes. La forma de abordaje de cada una de estas áreas suele ser tan disímil, que es difícil reconocerles un origen común. � Aquí se dan a conocer las áreas principales de la inteligencia artificial: � 1 - Procesamiento del Lenguaje Natural � 2 - Consulta inteligente de base de datos �

� 3 - Robótica � 4 - Programación Automática � 5 - Sistemas Expertos � 6 - Prueba automática de teoremas y matemáticas simbólica � 7 - Problemas de optimización combinatorios y de itinerarios. � 8 - Percepción y reconocimiento de patrones � 9 - Auto aprendizaje

� APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. � Existen varias aplicaciones y son: � � � • Tratamiento de Lenguajes Naturales: Capacidad de Traducción, Órdenes a un Sistema Operativo, Conversación Hombre-Máquina, etc. • Sistemas Expertos: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad. • Robótica: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, etc. • Problemas de Percepción: Visión y Habla, reconocimiento de voz, obtención de fallos por medio de la visión, diagnósticos médicos, etc. • Aprendizaje: Modelización de conductas para su implante en computadoras.