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SISTEMAS INTELIGENTES

Conceptos Inteligencia es la capacidad dealcanzar nuestros objetivos. Un sistema tiene mayor inteligencia si alcanza sus objetivos ms rapidamente y ms fcilmente. La inteligencia incluye la capacidad de aprender a lograrlo. La inteligencia de un sistema es una propiedad de su mente. El funcionamiento del cerebro se denomina "mente".

Sistema es parte del universo, conuna extensin limitada en espacio y tiempo. Existen ms correlaciones o correlaciones ms fuertes entre una parte del sistema y otra, que entre esa parte del sistema y partes fuera del sistema.

sistema inteligenteEs un sistema que tiene su propio objetivo principal, as como sentidos y efectores. Para alcanzar su objetivo elige una accin basada en sus experiencias. Puede aprender generalizando las experiencias que ha guardado en su memoria. Los ejemplos de sistemas inteligentes son: personas, animales superiores, robots, extra - terrestres, un negocio, una nacin.

1.1 Sistemas Inteligentes ArtificialesUn sistema inteligente artificial es un programa de computacin que consta de partes para cada una de las funciones descriptas en sistemas inteligentes

Los sistemas inteligentes estn diseados para tratar con problemas en Administracin. Finanzas. Manufactura. Reconocimiento de Formas. Instrumentacin Adaptativa. Procesos de control.

el razonamiento difuso han dado paso a grandes avances en las siguientes reas cruciales 1.- Procesamiento de informacin (Soft): Aprendizaje Rpido, Asociaciones Difusas, Razonamiento y Control Difuso, Generalizacin. 2.- Procesamiento de Informacin Masivamente en Paralelo: Hardware Concurrente, Paralelo, Asociativo, y Celular.

Las tres tecnologas principales de la computacin cognoscitiva son:1.- Tecnologas Difusas (fuzzy). 2.- Tecnologas Neurales. 3.- Tecnologas Genticas.

MANEJO DEL CONOCIMIENTO.1. Con lgica binaria. Con el advenimiento de las computadoras digitales, se cre toda una ciencia para el manejo de informacin mediante secuencias de ceros y unos. Esta forma de representacin utiliza la lgica binaria como base para el almacenamiento y recuperacin de informacin. 2. Con lgica difusa La representacin del conocimiento mediante lgica difusa permite disminuir drsticamente el nmero de reglas que se necesitan para modelar un sistema. Mediante este enfoque, una regla difusa cubre varios casos dentro del sistema del mundo real.

INTELIGENCIA ARTIFICIALDefinicin de IA En 1956, en Dartmouth, se organiz un taller de los meses de duracin en el que se reunan diez de los investigadores ms prominentes en el rea de teora de autmatas, redes neuronales y el estudio de la inteligencia. Se presentaron proyectos de aplicaciones articulares, juegos y 25 programas de razonamiento, sin embargo, no aportaron avances realmente notables, probablemente lo ms importante fue el nombre que John McCarthy (quien por muchos es considerado el padre de esta rea) quien propuso el concepto de Inteligencia Artificial (IA) para este campo de investigacin.

reas de la inteligencia artificial.Sistemas Expertos. Construccin de un Sistema Experto. Sistemas Basados en reglas. Lenguaje Natural. Visin.

Sistemas ExpertosLos sistemas para computadora diseados para ver imgenes, oir sonidos y entender el lenguaje slo pueden obtener un xito limitado. Sin embargo, en un rea de la inteligencia artificial aquella que razona con el conocimiento en un dominio limitado - los programas pueden no slo aproximarse a la forma de actual humana, si no que a veces lo superan.

Construccin de un Sistema Experto.Por el momento, la construccin de sistemas expertos no es susceptible de ser aplicada a todos los campos del conocimiento. Para aplicar la ingeniera de conocimiento a una tarea, se deben cumplir los siguientes prerrequisitos :

Debe haber al menos una persona experta que est cualificada para realizar la tarea perfectamente. Las principales fuentes de la capacidad de un experto deben ser conocimiento especializado, la toma de decisiones y la experiencia. El experto debe ser capaz de dejar claros tales conocimientos especializados, procedimientos de toma de decisin y experiencia obtenida y tambin de explicar los mtodos empleados para aplicarlos a una tarea concreta. La tarea debe tener un dominio de aplicacin bien definido.

Sistemas Basados en reglas.La solucin ms popular para representar el conocimiento de un dominio (hechos y heursticos) que es necesario para un sistema experto es mediante las reglas de produccin (tambin conocidas como reglas SITUACIN-ACCIN o reglas IF THEN)

Algunos ejemplos de sistemas expertos son:DENDRAL.- Fue ideado a finales de los setenta para generar una representacin estructural de las molculas orgnicas a partir de los datos de un espectrgrafo de masas. Tal solucin 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 solucin comn de resolver problemas en IA de "generacin y prueba". MYCIN.- fue diseado a mediados de los setenta. Es un sistema interactivo que diagnostica infecciones bacterianas y suministra la terapia de antibiticos

Lenguaje Natural.El lenguaje es el medio de comunicacin con todo el mundo. Estudiando el lenguaje, podemos entender ms acerca del mundo. Podemos probar nuestras teoras acerca del mundo observando qu tan bien stas soportan nuestro intento de entender el lenguaje. Y, si podemos construir un modelo computacional del lenguaje, tendramos una herramienta muy poderosa para comunicarse con el mundo

Visin.Al igual que sucede en el ser humano, la capacidad de visin proporciona un sofisticado mecanismo de percepcin que permite a la mquina responder a su entorno de una manera inteligente y flexible. El uso de la visin y otros esquemas de percepcin, estn motivados por la constante necesidad de aumentar la flexibilidad y los campos de aplicacin de los sistemas de robtica.

Areas de aplicacinEn general, las reas de aplicacin de la IA tienen caractersticas similares, entre las que se pueden mencionar las siguientes: 1) Aplicacin de razonamiento simblico mediante modelos computacionales. 2) Aplicacin de tcnicas de bsqueda a problemas de IA en lugar de soluciones algortmicas. 3) Manipulacin de informacin inexacta, incompleta o definida de una forma insuficiente. 4) Anlisis de caractersticas cualitativas del problema para plantear su solucin.

LOS NUEVOS SISTEMAS INTELIGENTESLos sistemas difusos y las redes neuronales han tenido un inters creciente de los investigadores en varias reas cientficas y de ingeniera. El nmero y variedad de aplicaciones de la lgica difusa y las redes neuronales ha ido en aumento. Variando desde productos de consumo popular y control de procesos industriales hasta instrumentacin mdica, sistemas de informacin y anlisis de decisin.

Sistemas difusos.En la dcada pasada, los sistemas difusos han desplazado a las tecnologas convencionales en muchas aplicaciones cientficas y sistemas de ingeniera, especialmente en los sistemas de control y el reconocimiento de patrones.

redes neuronalesLas redes neuronales son una nueva generacin de sistemas de procesamiento de informacin que son construidos deliberadamente para hacer uso de algunos de los principios organizacionales que caracterizan al cerebro humano.

INVESTIGACIN ACTUAL DE SISTEMAS INTELIGENTES

Sociedades y Laboratorios Fuzzy en Japn

TENDENCIAS FUTURAS.

El futuro estar lleno de artefactos listos. Tendrn altos coeficientes intelectuales en las mquinas que se pueden ver completamente diferentes a las maquinas inteligentes actuales (vdeo cmaras, lavadoras, etc).