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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Y SISTEMAS EXPERTOS
INTEGRANTES
CARLOS PALACIOS
MARCO GONZALEZ
LUIS PACHECO
Este matemático británico fue el precursor de la primitiva inteligencia artificial ya que, además de diseñar la primera computadora electrónica digital y funcional en los años cincuenta, también generó el concepto de máquina de Turing.Alan Turing
(1912-1954).
PRECURSOR INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CAMPOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Aprendizaje de Máquinas.
“Sistemas Expertos.” Sistemas de Lenguaje Natural.
Visión y Sistemas Sensibles.
Robótica
Isaac Asimov
LEYES DE LA ROBOTICA
1942:1.Un robot no debe dañar a un ser humano o, por su inacción, dejar que un ser humano sufra daño. 2.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. 3.Un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
Son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
¿QUE ES UN SISTEMA EXPERTO?
Resuelven problemas que requieren un “conocimiento
formal especializado”.
Obtienen conclusiones de forma más rápida que los
expertos humanos.
Razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no
tienen sitio para la subjetividad.
Tienen al menos, la misma competencia que un especialista
humano.
Recomendados cuando expertos humanos son escasos,
cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de
considerarse para obtener una conclusión.
BENEFICIOS DE UN SISTEMA EXPERTO
DESARROLLO DE UN SISTEMA EXPERTO
Para desarrollar el software primero conocemos el equipo de gente necesario, después los métodos que y utiliza ese equipo de gente y por ultimo como prueban y construyen prototipos de software para terminar en el sistema final.1. Equipos de desarrollo
1.1 Expertos1.2 El ingeniero del conocimiento1.3 El usuario
2. Métodos auxiliares en el desarrollo:La eficiencia en la creación de sistemas expertos puede aumentarse en gran medida con la aplicación de shells.
Un shell es un sistema experto que contiene una base de conocimientos vacía. Existe el mecanismo de inferencia, el componente explicativo y a veces también la interfaz del usuario.
3. construcción de prototiposLa implantación de un prototipo de sistema experto que le permite llevar a cabo las funciones más importantes de éste, aunque con esfuerzo de desarrollo considerablemente inferior al de una implementación convencional. Este proceder se define bajo el nombre de “rapid prototyping”.
ARQUITECTURA GENERAL KMS
USUARIO
INTERFAZ DEL USUARIO
MEDIOS PARAEXPLICACION
MEDIOS PARA ACTUALIZACION
DE CONOCIMIENTOS
BASE DE
CONOCIMIENTOS
MOTOR DE INFERENCIA
ARQUITECTURA GENERAL KMS
El usuario: Operar en cualquiera de los siguientes modos:.- Verificador, Tutor, Alumno, Cliente.
Interfaz del usuario: Acepta información del usuario y la traduce a una forma aceptable para el resto del sistema o viceversa.
Base de conocimiento: Representa un depósito de las primitivas del conocimiento disponibles para el sistema.
Motor de inferencia: Es el sistema de software que ubica los conocimientos e infiere nuevos usando la base.
Actualización de Conocimiento: Este proceso puede tomar una tres formas fundamentales:-. Actualización manual por el IC.-. Actualización por parte del experto en el área.-. Aprendizaje mecánico.
Sistemas de explicaciones: Es la potencialidad de explicar, hasta cierto punto, el razonamiento que conduce a una determinada conclusión.
ARQUITECTURA GENERAL KMS
La base de conocimientos:
La base de conocimientos contiene todos los hechos, las reglas y los procedimientos del dominio de aplicación que son importantes para la solución del problema. Contiene el conocimiento de los hechos y la experiencia de los expertos de un dominio determinado.
Un sistema experto contiene conocimiento de los hechos y de las experiencias de los expertos en un dominio determinado.
ARQUITECTURA GENERAL KMS
El mecanismo de inferencia:
Puede simular la estrategia de solución de un experto. Es la unidad lógica con la que se extraen conclusiones de la base de conocimiento, según un método fijo de solución de problemas que esta configurado, limitando el procedimiento humano de los expertos para solucionar problemas.
Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre hechos presentes. Las funciones de mecanismo de inferencia son: 1. Determinación de las acciones que tendrá lugar, el orden en que lo harán y como lo harán entre las diferentes partes del sistema experto.2. Determinar como y cuando se procesaran las reglas, y dado el caso también la elección de que reglas deberán procesarse.3. Control de dialogo con el usuario.
ARQUITECTURA GENERAL KMS
El componente explicativo:
Explica al usuario la estrategia de solución encontrada y el porque de las decisiones tomas. Las soluciones descubiertas por los expertos deben poder ser repetibles, tanto por lo el ingeniero del conocimiento en la base de comprobación, asi como por usuario.
Los componentes explicativos pueden ser suficientes para el ingeniero del conocimiento, ya que esta muy familiarizado con el entorno del conocimiento de datos y a veces basta también para el experto, pero para el usuario, que a menudo desconoce las sutilezas del conocimiento de datos, los compones explicativos son todavía poco satisfactorios.
ARQUITECTURA GENERAL KMS
La interfaz del usuario:
Sirve para que éste pueda realizar una consulta en un lenguaje lo más natural posible. Este componente es la forma en la que los sistemas se presenta ante el usuario.
Requisitos o características de la interface que se presenta al usuario al desarrollar el sistema.
1. El aprendizaje del manejo debe ser rápido.2. Debe evitarse en lo posible la entrada de datos erróneos.3. Los resultados deben presentarse en una forma clara para el usuario.4. Las preguntas y explicaciones deben ser comprensibles.
ARQUITECTURA GENERAL KMS
El componente de adquisición:
Ofrece ayuda a la estructuración e implementación del conocimiento en la base de conocimientos. Un buen componente de adquisición ayudara considerablemente la labor del ingeniero del conocimiento.
Requisitos o características del componentes de adquisición.
1. El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones entre los hechos, debe poder introducirse de la forma mas sencilla posible.
2. Posibilidades de representación clara en todas las informaciones contenida en una base de conocimientos.
3. Comprobación automática de la sintaxis.4. Posibilidad constante de acceso al lenguaje de programación.
SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDO
CAMPO MEDICINA:
DENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.
MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso.
PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón.
MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniaría genética.
GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.
SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDO
CAMPO PROGRAMACION Y CIRCUITOS:
PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas.
EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos micro eléctricos tridimensionales.
CAMPO MILITAR Y ESTRATEGICO:
EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM: ayuda a la creación de estrategias antiterrorista.
TWIRL: Simulaciones de guerras completas y guía de mejores acciones posibles a realizar, en casi todas las situaciones.
RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolíferos bajo aguas marinas.
SE VS. PROGRAMA TRADICIONAL
.- Programación Estructurada.
.- Bases de Datos Relaciónales (RDBMS).
Eliminación del Goto.Estándares de Programación.Documentación de Sistemas.
Diagrama de Relación entre Entidades.Integridad de la Data.Lenguajes Estructurados de Consulta (SQL).
4
4 + 4 = 84 * 4 = 16SQR(4) = 24 * Pi = 12,5664....
Sabe duplicarseSabe multiplicarseConoce su raíz CuadradaMultiplicarse por Pi
.- Programación Orientada a Objeto
APRENDIZAJE DE MÁQUINAS
REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
a).- Son capaces de aprender: Durante la etapa de entrenamiento la red modifica la fuerza de conexión entre sus neuronas hasta producir una salida adecuada.
b).- Generalizan: Una vez aprendidos un par de patrones de entrada y salida, ante la presencia de uno distorsionado con respecto al patrón de entrada original, es capas de reproducir el patrón de salida aprendido.
c).- Son capaces de hacer abstracción: Algunas RNA pueden sacar a partir de un conjunto de patrones de entrada, un conjunto ideal de estos como salida.
Conexión
Neurona Artificial
ENTRADAS SALIDAS
MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA
MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA
MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA
MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA
MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA
MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA
MODELOS DE SISTEMAS EXPERTOS
EN VENEZUELA
Los datos son un conjunto de hechos más o menos sin conexión ni relación, La información, en cambio, es un conjunto de datos ordenados por categoría, planes de clasificación y otras pautas.; además, tiene un sentido de acuerdo a la situación que se trabaja. Finalmente, el conocimientoel conocimiento es una información depurada, en forma de afirmaciones más generales; en otras palabras, es información útil para es información útil para comprender y manipular otra información.comprender y manipular otra información.
Cada vez más, y con mayor rapidez, se percibe la importancia del conocimiento, el cual día a día crece en todas y cada una de las instituciones humanas. A menos que comprendamos como fluye el A menos que comprendamos como fluye el conocimiento y hacia quien lo hace, no podremos crear esa sociedad conocimiento y hacia quien lo hace, no podremos crear esa sociedad mejor que las tecnologías del mañana prometen.mejor que las tecnologías del mañana prometen.
El conocimientoEl conocimiento debe ser considerado en consecuencia, uno uno de los activos más importantes de una empresade los activos más importantes de una empresa, colocando en segundo plano la dificultad de carecer de mecanismos contables para su valoración y cuantificación.
SE y GERENCIA
El conocimientoEl conocimiento es información útil para comprender y es información útil para comprender y manipular otra información.manipular otra información.
A menos que comprendamos como fluye el conocimiento y A menos que comprendamos como fluye el conocimiento y hacia quien lo hace, no podremos crear esa sociedad mejor que las hacia quien lo hace, no podremos crear esa sociedad mejor que las tecnologías del mañana prometen.tecnologías del mañana prometen.
El conocimiento,El conocimiento, uno de los activos más importantes de una uno de los activos más importantes de una empresa.empresa.
GRACIAS POR SU ATENCIÓN
INTEGRANTESCARLOS PALACIOSMARCO GONZALEZ
LUIS PACHECO
- http://es.wikipedia.org/wiki/Historia_de_la_inteligencia_artificial- Gómez Pin, Víctor, Entre lobos y autómatas. Espasa Calpe, Madrid, 2006- http://es.wikipedia.org/wiki/Prueba_de_Turing- Luis Pardo, José. La intimidad, Ed. Pretextos- http://en.wikipedia.org/wiki/Actroid- http://pub.ufasta.edu.ar/ohcop/21h-2004-robot_conversante.htm- http://axxon.com.ar/not/129/c-129InfoRobotConsciente.htm- http://ocularis.es/blog/?p=92- http://www.ft.com/cms/s/5ae9b434-8f8e-11db-9ba3-0000779e2340.html- http://es.wikipedia.org/wiki/Isaac_Asimov- Asimov, Isaac. Runaround. 1942- http://es.wikipedia.org/wiki/Tres_leyes_de_la_rob%C3%B3tica- YO, ROBOT, Alex Proyas, EEUU, 2004- EL HOMBRE BICENTENARIO, Chris Columbus, EEUU, Buena Vista Pictures- INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Steven Spielberg, EEUU, Warner Bross.
Bibliografía
