SISTEMAS INTELIGENTES
Conceptos de Inteli genciaeseslalacapacidad capacidad de Inteligencia
alcanzar nuestros objetivos. Un sistem tiene mayor inteligencia si alcanza su objetivos m\u00e1s rapidamente y m\ f\u00e1cilmente. La inteligencia inclu capacidad de a lograrlo. La aprender aprender a lograrlo. La inteligencia de un sistema es una propiedad de su mente. El funcionam del cerebro se denomina "mente".
universo, con Sistemaesesparte partedel del universo, con
una extensi\u00f3n limitada en espac tiempo. Existen m\u00e1s correlacion correlaciones m\u00e1s fuertes entre del sistema y otra, que entre esa part sistema y partes fuera del sistema.
sistema inteligente
Es un sistema que tiene su propio obj principal, así como sentidos y efect Para alcanzar su objetivo elige una ac basada en sus experiencias. Pu aprender generalizando las experien que ha guardado en su memoria. ejemplos de sistemas inteligentes personas, animales superiores, rob extra - terrestres, un negocio, una nac na
1.1 Sistemas Inteligentes Artificiales
Un sistema inteligente artificial es un programa de computación que consta partes para cada una de las funciones descriptas en sistemas inteligentes
Los sistemas inteligentes están diseña para tratar con problemas en Administración. Finanzas. Manufactura. Reconocimiento de Formas. Instrumentación Adaptativa. Procesos de control.
el razonamiento difuso han dado paso grandes avances en las siguientes áre cruciales 1.-Procesamiento información (Soft): Procesamiento de de información (Soft Aprendizaje Rápido, Asociaciones Difusas, Razonamiento y Control Difu Generalización. Información 2.-Procesamiento Procesamiento de de Información Masivamente en Paralelo : Hardware : Hardware Concurrente, Paralelo, Asociativo, y Celular.
Las tres tecnologías principales d computación cognoscitiva son: 1.- Tecnologías Difusas (fuzzy). 2.- Tecnologías Neurales. 3.- Tecnologías Genéticas.
MANEJO DEL CONOCIMIENTO.
1. Con lógica binaria. binaria. Con lógica Con el advenimiento de las computadoras digitale creó toda una ciencia para el manejo de informac mediante secuencias de ceros y unos. Esta forma representación utiliza la lógica binaria como base almacenamiento y recuperación de información.
2. Con lógica difusa difusa Con lógica La representación del conocimiento mediante lóg difusa permite disminuir drásticamente el númer reglas que se necesitan para modelar un sistema. Mediante este enfoque, una regla difusa cubre va casos dentro del sistema del mundo real.
INTELIGENCIA ARTIFICIA
Definición de IA En 1956, en Dartmouth, se organizó un taller de l meses de duración en el que se reunían diez de lo investigadores más prominentes en el área de teo autómatas, redes neuronales y el estudio de la inteligencia. Se presentaron proyectos de aplicac articulares, juegos y 25 programas de razonamien razonamie embargo, no aportaron avances realmente notabl probablemente lo más importante fue el nombre John McCarthy (quien por muchos es considerado padre de esta área) quien propuso el concepto de Inteligencia Artificial (IA) para este campo de investigación.
Áreas de la inteligencia arti
Sistemas Expertos. Construcción de un Sistema Experto. Sistemas Basados en reglas. Lenguaje Natural. Visión.
Sistemas Expertos
Los sistemas para computadora diseñados ver imágenes, oir sonidos y entender el len sólo pueden obtener un éxito limitado. Sin embargo, en un área de la inteligencia arti aquella que razona con el conocimiento en dominio limitado - los programas pueden n aproximarse a la forma de actual humana, que a veces lo superan.
Construcción de un Sistema Experto.
Por el momento, la construcción de sistemas expe no es susceptible de ser aplicada a todos los cam del conocimiento. Para aplicar la ingeniería de conocimiento a una tarea, se deben cumplir los siguientes prerrequisitos :
Debe haber al menos una persona experta que esté cual para realizar la tarea perfectamente. Las principales fuentes de la capacidad de un experto de conocimiento especializado, la toma de decisiones y la experiencia. El experto debe ser capaz de dejar claros tales conocimie conocimi especializados, procedimientos de toma de decisión y experiencia obtenida y también de explicar los métodos empleados para aplicarlos a una tarea concreta. La tarea debe tener un dominio de aplicación bien defini
Sistemas Basados en regla
La solución más popular para represe el conocimiento de un dominio (hecho heurísticos) que es necesario para un sistema experto es mediante las regla producción (también conocidas como reglas SITUACIÓN-ACCIÓN o reglas I THEN)
Algunos ejemplos de sistema expertos son:
DENDRAL.- Fue ideado a finales de los setenta pa generar una representación estructural de las mo orgánicas a partir de los datos de un espectrógra masas. Tal solución tiene los siguientes pasos: Obtener las limitaciones de los datos. Generar estructuras candidatas. Predecir espectros de masa con los candidatos. Comparar los resultados con los datos.
Este sistema ilustra la solución común de resolve problemas en IA de "generación y prueba". MYCIN.- fue diseñado a mediados de los setenta. sistema interactivo que diagnostica infecciones bacterianas y suministra la terapia de antibiótico
Lenguaje Natural.
El lenguaje es el medio de comunicación co todo el mundo. Estudiando el lenguaje, podemos entender más acerca del mundo. Podemos probar nuestras teorías acerca de mundo observando qué tan bien éstas sopo nuestro intento de entender el lenguaje. Y, podemos construir un modelo computacion lenguaje, tendríamos una herramienta muy poderosa para comunicarse con el mundo
Visión.
Al igual que sucede en el ser humano, la capacidad de visión proporciona un sofistic mecanismo de percepción que permite a la máquina responder a su entorno de una m inteligente y flexible. El uso de la visión y o esquemas de percepción, están motivados la constante necesidad de aumentar la flexibilidad y los campos de aplicación de l sistemas de robótica.
Areas de aplicación
En general, las áreas de aplicación de la IA tien características similares, entre las que se puede mencionar las siguientes:
1) Aplicación de razonamiento simbólico mediante m computacionales. 2) Aplicación de técnicas de búsqueda a problemas en lugar de soluciones algorítmicas. 3) Manipulación de información inexacta, incomple definida de una forma insuficiente. 4) Análisis de características cualitativas del proble plantear su solución.
LOS NUEVOS SISTEMAS INTELIGENTES
Los sistemas difusos y las redes neuronale tenido un interés creciente de los investiga en varias áreas científicas y de ingeniería. número y variedad de aplicaciones de la ló difusa y las redes neuronales ha ido en aumento. Variando desde productos de consumo popular y control de procesos industriales hasta instrumentación médica sistemas de información y análisis de decis
Sistemas difusos.
En la década pasada, los sistemas difusos han desplazado a las tecnolog convencionales en muchas aplicacion científicas y sistemas de ingeniería, especialmente en los sistemas de con y el reconocimiento de patrones.
redes neuronales
Las redes neuronales son una nueva generación de sistemas de procesami de información que son construidos deliberadamente para hacer uso de algunos de los principios organizacion que caracterizan al cerebro humano.
INVESTIGACIÓN ACTUA DE SISTEMAS INTELIGENTES
Sociedades y Laboratorios Fuz en Japón
TENDENCIAS FUTURAS.
El futuro estará lleno de artefactos lis Tendrán altos coeficientes intelectual las máquinas que se pueden ver completamente diferentes a las maqu inteligentes actuales (vídeo cámaras, lavadoras, etc).
