INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INTRODUCCION A LA I.A
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CONCEPTOS DE I.A
PROBLEMAS ESPACIO
PROBLEMAS POR BUSQUEDA
REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
FASESE DE ADQUSION DEL CONOCIMIENTO
LIPS
QUE ES UNA TECNICA I.A
Imagen
conceptos

Disciplina científico-técnica que trata de crear sistemas artificiales capaces de comportamientos que, de ser realizados por seres humanos, se diría que requieren inteligencia.

Estudia como lograr que las máquinas realcen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos. La definición es efímera porque hace referencia al estado actual de la informática. No incluye áreas que potencialmente tienen un gran impacto tales como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni por los seres humanos ni por las máquinas.

OBJETIVO DE LA I.A

Tiene por objetivo el estudio del comportamiento inteligente en las maquinas a su vez ese comportamiento inteligente supone la capacidad de percibir , razonar , comunicar y afectar ante ambiente nuevos.

intento de reproducir (modelar) la manera en que las personas identifican, estructuran y resuelven problemas difíciles (Pople, 84)

son ciertas herramientas de programación, entendiendo por herramientas: Lenguajes: LISP, PROLOG

Entornos de desarrollo: shells
Arquitecturas de alto nivel: nodo y arco, sistemas de producciones
Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia Artificial ha tenido que hacer frente a una serie de problemas:

Los computadores no pueden manejar (no contienen) verdaderos significados.

Los computadores no tienen autoconciencia (emociones, sociabilidad, etc.).

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

Las máquinas no pueden pensar realmente.



CARACTERÍSTICAS DE I.A

1. Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.

El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.

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.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos.

Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que configuran complejos equipos de alta tecnología.

Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y mejoran el control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.



INGENIERÍA DE SISTEMAS

Es una forma de resolver problemas socio técnicos que tiene que ver con el manejo de la información la solución esta dada en una serie de pasos detallados de la siguiente manera :

· Análisis: es aquel proceso de recolección información determinación, requerimientos y evaluación de la alternativa mas optima.

· Diseño: es el proceso mediante le cual se planea el cambio del sistema actual o la implementación del nuevo sistema .

· Desarrollo: es la elaboración del prototipo del sistema

· Implementación: puesta en marcha del sistema.

MANTENIMIENTO

· Mantenimiento adaptativo

· mantenimiento correctivo

ÁREAS DE LA INGENIERÍA DE SISTEMAS

· Ingeniería de software

· Base de datos

· Ingeniería artificial

· Hardware

· Seguridad y auditoria

Informática: es el procesamiento automático de la información

Comunicación: es un intercambio de datos

Telemática: es el apoyo de la informática mediante las comunicaciones

Sistemas: es un conjunto de elementos que interrelacionados entre si cumplen con un fin

La teoría general de sistemas son formulaciones conceptuales que buscan aplicabilidad practica, se basa en tres primitas según el alemán VON BERTALANTY.

· Todo sistema existe dentro de otro sistema

· Finalidad: todo sistema tiene un objetivo

· Todos sistemas son abiertos.

TIPOS DE SISTEMAS

Desde el punto de vista físico existen dos :

1. Sistemas abstractos: son aquellos que no se pueden ver pero existen

2. Sistemas concretos : son aquellos que son físicos y se pueden tocar o palpar.

CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS

· Globalidad o totalidad : cualquier cambio en una de las partes del sistema afecta a todo el sistema

· Entropía: Es el desgaste natural al cual esta expuesto todo sistema la entropía aumenta con el transcurrir del tiempo y se puede disminuir con información .

· homeostasia : Es el equilibrio entre las partes de un sistema para detectar los ataques del medio ambiente

· propósito: Todo sistema tiene una finalidad..

ELEMENTOS DE UN SISTEMA

1. Plan de conversión: permite convertir los elementos de entrada en elementos de salida conocidos como resultados.

2. Entradas : son los elementos a las cuales se les aplica los resultados

3. Salidas : son el resultado del proceso de conversión

4. Medio ambiente: elementos de los cuales no se tiene control del sistema

5. propósitos y funciones: cuando entran los elementos del sistema en relación con sistemas mas grandes .

6. Atributos: propiedades de cualidad o cantidad que en determinado momento poseen los elementos del sistema.

7. Metas y objetivos: se refiere a los propósitos de los atributos pero en forma operacional.

8. Componentes :se refiere a la serie de misiones recursos que se reúnen para trabajar un propósito en particular .

9. Agentes y autores de decisión : dan las pautas para el funcionamiento del sistema.

10. Estructura: forma como se relacionan los elementos de otro sistema

11. Estado y flujo :

· Estado: propiedad en la que se encuentra un componente en un momento dado.

· flujo: es el cambio de un estado a otro.








INTRODUCCIÓN A LA I.A





La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en sicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado 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.

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