GUIA PARA EL EXAMEN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Qu es la Inteligencia Artificial?La inteligencia artificial (IA) es un rea multidisciplinaria que, a travs de ciencias como la informtica, la lgica y la filosofa, estudia la creacin y diseo de entidades capaces de razonar por s mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana La Inteligencia Artificial (I.A.) se puede definir como aquella inteligencia exhibida por cientefactos o artefactos cientficos construidos por humanos, o sea que se dice que un sistema artificial posee inteligencia cuando es capaz de llevar a cabo tareas que, si fuesen realizadas por un humano, se dira de este que es inteligente. Romero, J., Dafonte, C., Gmez, C. y Penousal, F. (2007) La IA es la rama de la ciencia de la computacin que estudia la resolucin de problemas no algortmicos mediante el uso de cualquier tcnica de computacin disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los mtodos que se apliquen para lograr esa resolucin. Fleifel, F.2. Campos de aplicacin de la Inteligencia Artificial?La inteligencia artificial combina varios campos, como la robtica, los sistemas expertos y otros, los cuales tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear mquinas que puedan pensar por s solas, lo que origina que hasta la fecha existan varios estudios y aplicaciones, dentro de las que se encuentran las redes neuronales, el control de procesos o los algoritmos genticos.Existen varias y son:Tratamiento de Lenguajes Naturales: Capacidad de Traduccin, rdenes a un Sistema Operativo, Conversacin Hombre-Mquina, etc.Sistemas Expertos: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad.Robtica: Navegacin de Robots Mviles, Control de Brazos mviles, ensamblaje de piezas, etc.Problemas de Percepcin: Visin y Habla, reconocimiento de voz, obtencin de fallos por medio de la visin, diagnsticos mdicos, etc.Aprendizaje: Modelizacin de conductas para su implante en computadoras.3. Frmula para calcular lgica independiente

4. Qu es un sistema experto?

Sistema experto Programa de inteligencia artificial diseado para resolver problemas o tomar decisiones en un mbito determinado de modo anlogo al razonamiento humano.

Los Sistemas Expertos, rama de la Inteligencia Artificial, son sistemas informticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorizacin, de razonamiento, de comunicacin y de accin en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.

5. Qu es un motor de inferencia?El Motor de Inferencias (MI) es un programa de control cuya funcin es seleccionar las reglas posibles a satisfacer el problema, para alcanzar una solucion o conclusion determinada y para ello se vale de ciertas estrategias de control sistemticas o de estrategias heursticas.Es el componente de un Sistema Experto, encargado de gerenciar y controlar logicamente el manejo y utilizacin del conocimiento almacenado en la base. El paradigma del motor de inferencia es la estrategia de bsqueda para producir el conocimiento demandado.6. Ejemplos de lenguajes declarativosEn la programacin declarativa las sentencias que se utilizan lo que hacen es describir el problema que se quiere solucionar, pero no las instrucciones necesarias para solucionarlo. Esto ltimo se realizar mediante mecanismos internos de inferencia de informacin a partir de la descripcin realizada.Existen varios tipos de lenguajes declarativos:Los lenguajes lgicos, como Prolog.Los lenguajes algebraicos, como Maude y SQLLos lenguajes funcionales, como Haskellaskell (Programacin funcional)ML (Programacin funcional)Lisp (Programacin funcional)Prolog (Programacin Lgica)F-Prolog (Programacin Lgica Difusa)Curry (Programacin Lgico-Funcional)SQLQML7. Herramientas CASE aplicada a la IA

8. Que es una base de conocimiento

Una Base de Conocimiento es un tipo especial de base de datos para la gestin del conocimiento. Provee los medios para la recoleccin, organizacin y recuperacin computarizada de conocimiento.El objetivo de una base de conocimientos es el de modelar y almacenar bajo forma digital un conjunto de conocimiento, ideas, conceptos o datos que permitan ser consultados o utilizados. Existen varios mtodos y programas para crear bases de conocimientos:WikiCMSMindmapConcept mapSistema expertoEl formato foro

9. Como se conforma un motor de inferenciaEl sistema sigue los siguientes pasos:1. Evaluar las condiciones de todas las reglas respecto a la base de datos2. Si no se puede aplicar ninguna regla, se termina sin xito; en caso contrario se elige cualquiera de las reglas aplicables y se ejecuta su parte accin3. Si se llega al objetivo, se ha resuelto el problema; en caso contrario, se vuelve al paso 1El Motor de Inferencia realiza dos tareas principales:Examina los hechos y las reglas, y si es posible, aade nuevos hechosDecide el orden en que se hacen las inferencias.Para realizar estas tareas utiliza estrategias de inferencia y estrategias de control.Las estrategias de inferencia que ms se emplean en sistemas expertos estn basadas en la aplicacin de las reglas lgicas denominadas modus ponens y modus tollens.10. En que consiste el test de TuringEl test de Turing (o prueba de Turing) es una prueba propuesta por Alan Turing para demostrar la existencia de inteligencia en una mquina. Fue expuesto en 1950 en un artculo (Computing machinery and intelligence) para la revista Mind, y sigue siendo uno de los mejores mtodos para los defensores de la Inteligencia Artificial. Se fundamenta en la hiptesis positivista de que, si una mquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.El Test de Turing nace como un mtodo para determinar si una mquina puede pensar. Su desarrollo se basa en el juego de imitacin.La idea original es tener tres personas, un interrogador, un hombre y una mujer. El interrogador est apartado de los otros dos, y slo puede comunicarse con ellos escribiendo en un lenguaje que todos entiendan. El objetivo del interrogador es descubrir quin es la mujer y quien es el hombre, mientras que el de los otros dos es convencer al interrogador de que son la mujer.11. Cules son las bases de la Inteligencia ArtificialLa inteligencia artificial se basa en dos reas de estudio: el cuerpo humano y el ordenador electrnico. Puesto que la meta es copiar la inteligencia humana, es necesario entenderla. Sin embargo, a pesar de todos los progresos en Neurologa y Psicologa, la inteligencia del hombre se conoce poco, exceptuando sus manifestaciones externas. Muchos estudiosos de la inteligencia artificial se han vuelto para obtener su modelo de inteligencia hacia el estudio de la Psicologa cognoscitiva, que aborda la forma de percibir y pensar de los seres humanos.. Despus comprueban sus teoras programando los ordenadores para simular los procesos cognoscitivos en el modelo. Otros investigadores intentan obtener teoras generales de la inteligencia que sean aplicables a cualquier sistema de inteligencia y no solo al del ser humano.

12. Ejemplos de aplicaciones de la IALa Inteligencia Artificial es una de las disciplinas computacionales cuyas tcnicas son ms demandadas actualmente en diversos entornos, debido a su capacidad para dotar de un comportamiento inteligente a muchas aplicaciones. As, por ejemplo, la incorporacin de agentes de decisin inteligente, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genticos, etc. para la optimizacin de sistemas de produccin es una tendencia activa en el ambiente industrial de pases con alto desarrollo tecnolgico y con una gran inversin en investigacin y desarrollo. Dichos componentes de la Inteligencia Artificial tienen como funcin principal controlar de manera independiente, y en coordinacin con otros agentes, componentes industriales tales como celdas de manufactura o ensamblaje, operaciones de mantenimiento, diagnsticos de sistemas, etc., entre otras.

Las aplicaciones en los sectores de Ingeniera Industrial, Civil y Naval de estas tcnicas son pues muy amplias, y algunas aplicaciones destacables son:

Mtodos para la prediccin de fallos y anomalas en sistemas mecnicos como motores o engranajes.Mantenimiento predictivo de componentes mecnicos.Estimacin del consumo elctrico.Distribucin de recursos hidrulicos para la produccin elctrica.Sistemas para el control de procesos y de la calidad.Modelos para la prediccin de roturas en vigas de hormign.Diseo de diques verticales. Una incidencia importante de este tipo de tcnicas en los procesos productivos de la industria a nivel mundial es el diseo de sistemas de soporte para la toma de decisiones. Adems, la mayora de los sistemas de inteligencia artificial, tienen la peculiaridad de aprender, lo que les permite ir perfeccionando su tarea conforme pasa el tiempo, usando para ello los ejemplos o casos con los que tratan.

Otra de las reas en las que las tcnicas de Inteligencia Artificial tienen una repercusin importante son las relacionadas con la Medicina y la Salud, y as encontramos aplicaciones que permiten:

Monitorizacin inteligente de pacientesSistemas de anlisis y procesado de imgenesDeteccin de patrones clnicos en seales biomdicasSistemas de ayuda al diagnstico y pronstico de estados de saludAsesoramiento de actividad deportivaClasificacin en bases de datos de expresiones genticas.En el campo de la Economa encontramos diversas aplicaciones como:

Tratamiento de la informacin financieraAnlisis del fracaso empresarialLa estimacin de riesgos y rentabilidad de productos financierosPrevisin de la evolucin de los preciosPrediccin de los mercados financieros. En campos como la Climatologa estos sistemas se pueden aplicar para la prediccin de fenmenos naturales y estimacin del tiempo.

Finalmente, otro campo importante de aplicacin es la propia Informtica, en donde se puede realizar el diagnstico de fallos, la deteccin de intrusiones en redes de ordenadores, etc.

13. Sistemas vs agentes inteligentesSistemas expertos: Es una aplicacin informtica 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 informacin de uno o ms expertos en un rea especfica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolucin de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio especfico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta ndole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). Tambin se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (informacin sobre el seguimiento de una accin).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 tendiendo a maximizar un resultado esperado. Es capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estmulo realizando una accin).

14. Elementos comunes con la lgica proposicional 15. Reglas de inferencia lgicaModus Ponendo Ponens: es quizs la regla de inferencia ms comnmente utilizada. Se utiliza para obtener conclusiones simples. En ella, se examina la premisa de la regla, y si es cierta, la conclusin pasa a formar parte del conocimiento. Como ilustracin, supongamos que tenemos la regla, Si A es cierto, entonces B es cierto y que sabemos adems que A es cierto. La regla Modus Ponens concluye que B es cierto. Esta regla de inferencia, que parece trivial, debido a su familiaridad, es la base de un gran nmero de sistemas expertos.MODUS PONENDO PONENS (PP)p q Si llueve, entonces las calles se mojan (premisa)p Llueve (premisa)__________________________________________________q Luego, las calles se mojan (conclusin)El condicional o implicacin es aquella operacin que establece entre dos enunciados una relacin de causa-efecto. La regla ponendo ponens significa, afirmando afirmo y en un condicional establece, que si el antecedente (primer trmino, en este caso p) se afirma, necesariamente se afirma el consecuente (segundo trmino, en este caso q).Modus Tollendo Tollens: se utiliza tambin para obtener conclusiones simples. En este caso se examina la conclusin y si es falsa, se concluye que la premisa tambin es falsa. Por ejemplo, supongamos de nuevo que se tiene la regla, Si A es cierto, entonces B es cierto pero se sabe que B es falso. Entonces, utilizando la regla Modus Ponens no se puede obtener ninguna conclusin, pero la regla Modus Tollens concluye que A es falso.MODUS TOLLENDO TOLLENS (TT)Tollendo tollens significa negando, niego, y se refiere a una propiedad inversa de los condicionales, a los que nos referamos en primer lugar.p q Si llueve, entonces las calles se mojanq Las calles no se mojan__________________________________________________p Luego, no llueveSi de un condicional, aparece como premisa el consecuente negado (el efecto), eso nos conduce a negar el antecedente (la causa), puesto que si un efecto no se da, su causa no ha podido darse.