Tecnologas Innovadoras

Unidad V. Sistemas ExpertosTecnologas Innovadoras

Existir Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de ordenador en una conversacin a ciegas.We can only see a short distance ahead. But we can see much that must be done.Alan Turing

Qu es la Inteligencia?Es la capacidad para aprender o comprender. Suele ser sinnimo de intelecto (entendimiento), pero se diferencia de ste por hacer hincapi en las habilidades y aptitudes para manejar situaciones concretas y por beneficiarse de la experiencia sensorial.

En psicologa, la inteligencia se define como la capacidad de adquirir conocimiento o entendimiento y de utilizarlo en situaciones novedosas.

En condiciones experimentales se puede medir en trminos cuantitativos el xito de las personas a adecuar su conocimiento a una situacin o al superar una situacin especfica

Origen de la IAEsta controvertida ciencia del saber humano surge en una reunin realizada en el DartmouthCollege (Hanover, EEUU) en 1956, lo sorprendente es que en aquel entonces se plante la posibilidad de construir mquinas inteligentes.

Este hecho llama la atencin ya que por estos aos la informtica apenas se haba desarrollado, y ya se planteaba la posibilidad de disear mecanismos inteligentes.

En aquella recordada reunin se encontraban entre otros, Claude Shannon, padre de la Teora de la Informacin; Marvin Minsky, que aos ms tarde demostrara algunas limitaciones de ciertos modelos de redes neuronales; Herbert Simon,quien fue un galardonado con premio Nobel de Economa quien adems desarroll el primer programa de Inteligencia Artificial.

InteligenciaArtificial

Inteligencia ArtificialLa IA es la rama de la ciencia que se encarga del estudio de la inteligencia en elementos artificiales y, desde el punto de vista de la ingeniera, propone la creacin de elementos que posean un comportamiento inteligente .

La IA pretende construir sistemas y mquinas que presenten un comportamiento que si fuera llevado a cabo por una persona, se dira que es inteligente.

El aprendizaje, la capacidad de adaptacin a entornos cambiantes, la creatividad, etc., son facetas que usualmente se relacionan con el comportamiento inteligente.

La IA es muy interdisciplinar, y en ella intervienen disciplinas tan variadas como la Neurociencia, la Psicologa, las Tecnologas de la Informacin, la Ciencia Cognitiva, la Fsica, las Matemticas, etc.

Enfoques de la IASe pueden definir dos puntos de vista o enfoques de la IA, el punto de vista tecnolgico o ingenieril y el punto de vista cientfico.

La rama ingenieril de la IA busca la creacin de sistemas informticos que realicen tareas para las que se precisa inteligencia. Se persigue desde este planteamiento la resolucin de problemas concretos, sin limitar las tcnicas a utilizar a aquellas que utilizan los seres inteligentes.

La rama cientfica de la IA se puede definir como el estudio del comportamiento inteligente, siendo su fin conseguir una teora de la inteligencia que explique la conducta que se produce en seres de natural inteligentes, y que gue la creacin de entes artificiales capaces de alcanzar dicho proceder inteligente.

Tcnicas ClsicasTcnicas AdaptativasVS

Tcnicas clsicasLas tcnicas clsicas, desde el punto de vista tecnolgico han tenido un relativo xito, y sus productos (Sistemas Expertos, Sistemas Basados en el Conocimiento, etc.) se usan ampliamente.

El principal problema de ests tcnicas radica en que no son capaces de adaptarse a los cambios del entorno y que es preciso tener un conocimiento explcito del problema para poder abordarlo satisfactoriamente.

Estos sistemas han de ser programados y no pueden autoprogramarse y adaptarse as a nuevos requisitos del entorno. Para resolver este problema, se han desarrollado diversas aproximaciones computacionales conocidas de forma global como Tcnicas Adaptativas.

Tcnicas adaptativasLas Tcnicas Adaptativas son aquellas que, aplicadas a un problema, son capaces de seguir funcionando adecuadamente a pesar de las circunstancias cambiantes del entorno.

Una posibilidad de funcionamiento es ajustar la relativa importancia de los parmetros de entrada de manera autnoma para conseguir la resolucin de ese problema.

Lo que se persigue con el uso de estas tcnicas es conseguir una autonoma en el aprendizaje de las mquinas, lo cual llevara a uno de los sueos de la IA: la programacin automtica.

Los sistemas en los que se aplican estas tcnicas reciben el nombre de Sistemas Adaptativos.

ACTIVIDAD1.Desarrollar como tarea investigacin en el cuaderno las diferentes tcnicas adaptativas de la IA, no ms y no menos de una cuartilla por tcnica:

Algoritmos genticosProgramacin genticaHardware evolutivoLearning classifier systemsAnt colony simulationADN molecularCoevolucinArtificial imnume systemsVida artificial

2. Desarrollar con la investigacin anterior un mapa mental que describa las caractersticas, funcionamiento y aplicacin de cada tcnica.

ACTIVIDADDesarrollar para carpeta de evidencias un ensayo sobre las tecnologas convergentes NBIC y su integracin con la IA

Nota:Mnimo 1 cuartilla redactada por el estudiante en su totalidadSe evaluar la percepcin y reflexin personal sobre el tema.Si se encuentran fragmentos textuales de cibergrafa se anular.

Caractersticas bsicas de la IALos computadores no pueden manejar verdaderos significados.Los computadores no tienen autoconciencia (emociones, sociabilidad, etc.).Un computador slo puede hacer aquello para lo que est programado.Las mquinas no pueden pensar realmente.Utiliza algoritmos no numricos o smbolos no matemticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente.

El comportamiento de los programas no es descrito explcitamente por el algoritmo.El programa especifica cmo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dadoLas conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema especfico

Campos de aplicacinIA

Simulacin Sensorialrea de la IA que a travs de las computadoras persigue la imitacin de las capacidades o habilidades sensoriales humanas tales como vista, odo, olfato, habla y tacto; incluye visin computacional, procesamiento de imgenes y reconocimiento de escenas.

Estudia la imitacin del movimiento humano a travs de los robots, los cuales son creados con el fin de apoyar procesos mecnicos repetitivos que requieren gran precisin; algunos procesos pueden ser: pintura y acabados, movimiento de materiales, reconocimiento de defectos, etc..Robtica

Lenguajes NaturalesSe enfocan en el diseo y desarrollo de software capaz de aceptar, interpretar y ejecutar instrucciones dadas por los usuarios en su lenguaje nativo.

Permiten cargar bases de conocimientos integradas por una serie de reglas de sentido comn o conocimiento heurstico; es decir, conocimiento basado u obtenido a partir de la experiencia de un especialista o experto dentro de un dominio especfico del saber. Una vez cargada esta base de conocimientos, mltiples usuarios la pueden usar para consulta, apoyo a la toma de decisiones, capacitacin, etc..

Sistemas Expertos & Sistemas Basados en Conocimiento

Aplicaciones comunes de la IA-Lingstica computacional-Minera de datos (Data Mining)-Mundos virtuales-Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)-Robtica-Sistemas de apoyo a la decisin-Videojuegos-Prototipos informticos

Sistemas Basados en Conocimiento

Extensin de los SI a los Sistemas Basados en ConocimientoLos sistemas basados en conocimiento se consideran una extensin - un paso tecnolgico - de los sistemas de informacin cuyos alcances y complejidad son mayores. Entre sus propsitos destacan: Aprender.Evolucionar.Adaptar.Razonar.Tomar decisiones.Contener conocimiento emprico, mundano y del lenguaje.Analizar problemas.Generar alternativas de solucin.Emular al experto humano.Generar conocimiento a partir del que ya se posee.

Propiedades de los Sistemas Basados en ConocimientoEntre las caractersticas ms relevantes de los sistemas basados en conocimiento estn:

Procedimientos no algortmicos. Manejo de incertidumbre.0 , 1 mltiples soluciones.Conocimiento tcnico y cientfico.Busca generar la solucin ptima.Manipulacin de conocimiento no monotnico.Procesos interactivos.

Aprendizaje de los fracasos.

Empleo de mtodos para la representacin del conocimiento.

Capacidad para explicar su propio razonamiento, cuestionamiento y emisin de conclusiones.

Uso de bsquedas heursticas.

Representacin de conocimiento especializado del campo de aplicacin.

Pueden utilizar razonamiento con base en probabilidades, creencias, pertenencias y suposiciones.

Procesamiento simblico.

Utilizan sistema de mantenimiento de la verdad para afirmaciones y negaciones cambiantes.

Datos cualitativos ms que cuantitativos.

Aplicaciones de un Sistema Basado en ConocimientoEl mbito de aplicacin de los sistemas basados en conocimiento incluye: Lenguaje natural.Realidad virtual.Redes neuronales.Juegos.Sistemas expertos.Robtica.Sistemas de planeacin.

Reconocimiento de imgenes.Traductores.Solucin de problemas.Sistemas evolutivos.CAM Manufactura. Llevado a mquinas de control numrico.Aprendizaje.Sistemas Tutoriales.

Sistemas Expertos

Qu es un SE?Un SE es bsicamente un programa de computadora basado en conocimientos y raciocinio que lleva a cabo tareas que generalmente solo realiza un experto humano; es decir, un programa que imita el comportamiento humano en el sentido de que utiliza la informacin que le es proporcionada para poder dar una opinin sobre un tema en especial.

Puede definirse tambin como un programa de computadora interactivo que contiene la experiencia , conocimiento y habilidad propios de una persona o grupos de personas especialistas en un rea particular del conocimiento humano, de manera que permita resolver problemas especficos de manera inteligente y satisfactoria.

Su tarea principal es tratar de aconsejar o guiar al usuario, dado que los SE son tiles para resolver problemas basados en conocimiento.

Las caractersticas de este tipo de problemas, son bsicamente las siguientes:

Utilizan normas o estructuras que contengan conocimientos y experiencias de expertos especializados.Se obtienen conclusiones a travs de deducciones lgicas.Contienen datos ambiguos.Contienen datos afectados por los factores de probabilidad.

Qu debe cumplir un SE?Tener amplio conocimiento especfico del rea de especializacin.Aplicar tcnicas de bsqueda.Tener soporte para anlisis heurstico.Poseer habilidad para inferir nuevos conocimientos ya existentes.Tener capacidad de procesar smbolos.Tener capacidad para explicar su propio razonamiento.

Tipos de SEPOR LA FORMA DE ALMACENAR CONOCIMIENTO

Se pueden distinguir sistemas basados en reglas, donde el conocimiento se almacena en forma de hechos y reglas, adems de los sistemas basados en probabilidad, donde la base de conocimientos est constituida por hechos y sus dependencias probabilsticas.

En el primer caso el motor de inferencia opera mediante encadenamiento de reglas hacia atrs y adelante, mientras que el segundo opera mediante la evaluacin de probabilidades condicionales.

Modelo basado en reglas VS Modelo probabilstico

POR LA NATURALEZA DE LA TAREA A REALIZAR

Donde se tiene 4 posibilidades:

Diagnstico o Clasificacin: se conocen soluciones y se tratan de clasificar o diagnosticar en funcin de una serie de datos. Ej.: Sistema de diagnstico mdico.

Monitorizacin: anlisis del comportamiento del sistema buscando posibles fallos, en este caso es importante contemplar la evolucin del sistema pues no siempre los mismos datos dan lugar a idnticas soluciones.

Diseo: se busca la construccin de la solucin a un problema, que en principio es desconocido, a partir de datos y restricciones a satisfacer.

Prediccin: se estudia el comportamiento de un sistema.

POR LA INTERACCIN DEL USUARIO

Apoyo: El sistema aconseja al usuario, que mantiene la capacidad de una ltima decisin. Ej: Diagnstico mdico.Control: El sistema acta directamente sin intervencin humana.Crtica: Su misin es analizar y criticar decisiones tomadas por el usuario.

POR LA LIMITACIN DE TIEMPO PARA TOMAR DECISIONES

Tiempo ilimitado: por ejemplo, aquellos que emplean conocimiento casual, que busca orgenes de un problema que ha ocurrido y cuyo anlisis no necesita ser inmediato.

Tiempo limitado: sistemas que necesitan actuar controlando o monitorizando dispositivos y que han de tomar decisiones inmediatas frente a los problemas que surjan. Ej.: El control de una red de comunicaciones

POR LA VARIABILIDAD TEMPORAL DEL CONOCIMIENTO

Estticos: la base de conocimiento no se altera durante el proceso de decisin.

Dinmicos: ocurren cambios en la base de conocimiento durante la toma de decisiones. Estos cambios pueden ser predecibles o impredecibles y adems pueden, bien aadir informacin o modificar la ya existente.

POR LA NATURALEZA DEL CONOCIMIENTO ALMACENADO

Basado en experiencia: el conocimiento se basa en experiencias o hechos ocasionados conocidos por el experto, pero sin que exista una causa clara para los efectos que se observan.

Basado en relaciones causa efecto.

POR LA CERTEZA DE LA INFORMACIN

Completa o perfecta: se conocen todos los datos y reglas necesarios para la decisin.

Imperfecta: que puede ser incompleta para tomar decisiones. datos inciertos o no confirmados, conocimientos inciertos o reglas no siempre vlidas, terminologas ambiguas, dobles sentidos, etc..

Los primeros Sistemas Expertos

Experto VS No experto humano

Sistema experto VS Sistema tradicional

Sistema experto VS Experto humano

Ventajas de los SEEstn siempre disponibles a cualquier hora y de forma ininterrumpida.Puede duplicarse.Son fciles de reprogramar.Pueden perdurar y crecer en el tiempo de forma indefinida.Pueden ser consultados por personas u otros sistemas informticosPermiten tener decisiones homogneas efectuadas segn las directrices que se fijen.Pueden situarse en el lugar donde sean necesarios.

reas de DesarrolloMedicina. Gran parte de los Sistemas Expertos que se han desarrollado se aplican en el rea de la medicina, donde su funcin es realizar diagnsticos de enfermedades basados en el clculo de probabilidades.

Finanzas. Es un campo importante debido a las grandes inversiones realizadas por entidades financieras,bancarias y aseguradoras.

Industria: El reto de los Sistemas Expertos industriales se centra en la necesidad de que se comuniquen con dispositivos sensores, bases de datos, dispositivos de mando y accionamiento en tiempo real.

Electrnica. Se orientan al diseo, diagnstico y reparacin. El uso de Sistemas Expertos se debe a la creciente complejidad de los circuitos y al gran nmero de parmetros a considera en los mismos.

Militar. En actividades de monitoreo, diseo, planeacin, educacin y control. Aeronutica. Orientado al control de la posicin de los satlites y la interpretacin de sus imgenes.

Agricultura. Diagnstico y tratamiento de tierras, control de plagas y creacin de nuevos herbicidas.

Arqueologa. Para determinar la antigedad de los restos arqueolgicos, composicin de las piedras.

Geologa. Se emplea en la exploracin de suelos, bsqueda de recursos, etc.

Meteorologa. Se aplica en la previsin meteorolgica, control y administracin de recursos hidrogrficos.

Qumica. Estudio de las propiedades de compuestos, interpretacin de los resultados obtenidos en los anlisis,planificacin de los procesos de sntesis.