ACT N.6 TRABAJO COLABORATIVO 1

Elaborado porREINALDO BOQUIGUEGUE COLLAZOSC.C.: 1115793332Grupo: 90169_27CEAD: Florencia

Tutor:ANGELA MARIA GONZALEZ

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIAEscuela de Ciencias Bsicas, Tecnologa e IngenieraPrograma Ingeniera de sistemas

Beln de los Andaquies CaquetMarzo de 2014INTRODUCCINTeniendo en cuenta que la inteligencia artificial es una combinacin de la ciencia de los computadores, la psicologa y la filosofa que estudia la creacin y diseo de entidades capaces de razonar por s mismas. Damos paso al respectivo desarrollo de la primera unidad llevando a cabo la actividad nmero 6 del trabajo colaborativo 1 en el cual se tratan temas como realizar un informe sobre un rea de investigacin de la inteligencia artificial, elaboracin de un crucigrama donde se Inclua conceptos de la IA, el test de Turing hechos relevantes de la historia de la IA, los cuatros enfoques de la Inteligencia Artificial, padres de la IA, definir el termino agente inteligente, creacin de mapa mental sobre agentes inteligentes y sus Interacciones, las caractersticas, tipos, propiedades; definicin formal de problema las clases P, NP y NP completo. A continuacin se encontramos respuestas a estas preguntas antes mencionadas.

1. INTRODUCCIN INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

1. Cada integrante realiza un informe sobre un rea de investigacin de la inteligencia artificial (Sistemas expertos, robtica, redes neuronales, realidad virtual, entre otros), se debe realizar la consulta y profundizacin del tema, adems de citar diferentes autores, documentales, libros, etc. Se socializa una aplicacin existente del rea seleccionada.

INTRODUCCIN SISTEMAS EXPERTOSSe considera a alguien un experto en un problema cuando esteindividuotiene conocimiento especializado sobre dicho problema. En el rea de los (SE) a este tipo de conocimiento se le llama conocimiento sobre eldominio. La palabra dominio se usa para enfatizar que el conocimiento pertenece a un problema especfico. Antes de la aparicin del ordenador,el hombreya se preguntaba si se le arrebatara el privilegio de razonar y pensar. En la actualidad existe un campo dentro de la inteligencia artificial al que se le atribuye esa facultad: el de los sistemas expertos (SE). Estos sistemas tambin son conocidos como Sistemas Basados en Conocimiento, los cuales permiten la creacin demquinasque razonan como elhombre, restringindose a un espacio de conocimientos limitado. Enteorapueden razonar siguiendo los pasos que seguira un experto humano (mdico, analista,empresario, etc.) para resolver un problemaconcreto. Este tipo demodelosde conocimiento por ordenador ofrece un extenso campo de posibilidades en resolucin deproblemasy enaprendizaje. Su uso se extender ampliamente en el futuro, debido a su importante impacto sobre losnegociosy laindustria.

HISTORIA DE LOS (SE)Sus inicios datan a mediados de los aos sesenta. Durante esta dcada los investigadores Alan Newell y Herbert Simn desarrollaron unprogramallamadoGPS(General Problem Solver; solucionador general de problemas). Poda trabajar con criptoaritmtica, con las torres de Hani y con otros problemas similares. Lo que no poda hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como undiagnsticomdico. Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambicin a un dominio especfico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron losSE.A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenz a desarrollarSEutilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente.Dos aos ms tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado como el primerSE. La ficcin de dichoSEera identificarestructurasqumicas moleculares a partir de suanlisisespectro grfico. En la dcada de los setenta se desarroll MYCIN para consulta y diagnstico de infecciones de lasangre. Estesistemaintrodujo nuevas caractersticas: utilizacin de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar elprocesode razonamiento. Lo ms importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones anlogas a las que un ser humano dara tras largos aos de experiencia. En MYCIN aparecen claramente diferenciadosmotorde inferencia y base de conocimientos. Al separar esas dos partes, se puede considerar el motor de inferencias aisladamente. Esto da como resultado un sistema vaco o shell (concha). As surgi EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se construy SACON, utilizado para estructuras deingeniera, PUFF para estudiar lafuncinpulmonar y GUIDON para elegir tratamientos teraputicos.En esa poca se desarrollaron tambin: HERSAY, que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos deminerales. De este ltimo deriv el shell KAS (Knowledge Adquisition System).En la dcada de los ochenta se ponen demodalosSE, numerosas empresas de altatecnologainvestigan en este rea de lainteligencia artificial, desarrollandoSEpara sucomercializacin. Se llega a la conclusin de que elxitode unSEdepende casi exclusivamente de lacalidadde su base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la pericia de un experto humano puede resultar difcil, largo y laborioso.SISTEMAS EXPERTOSSon 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.Estas caractersticas le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lgicas, tomar decisiones, aprender de la experiencia y los datos existentes, comunicarse con expertos humanos, explicar el porqu de las decisiones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.Tcnicamente un sistema experto, contiene una base de conocimientos que incluye la experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto de reglas para aplicar sta base de conocimientos en una situacin particular que se le indica al programa. Cada vez el sistema se mejora con adiciones a la base de conocimientos o al conjunto de reglas.

ARQUITECTURA BSICA DE LOS SISTEMAS EXPERTOSBase de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. Hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clsica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es unaestructuracondicional que relaciona lgicamente la informacin contenida en la parte del antecedente con otra informacin contenida en la parte del consecuente.Base de hechos (Memoriade trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la informacin del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta informacin con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un mdulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la informacin contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.Subsistema de explicacin. Una caracterstica de lossistemas expertoses su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el mdulo del subsistema de explicacin, un sistema experto puede proporcionar una explicacin al usuario de por qu est haciendo una pregunta y cmo ha llegado a una conclusin. Este mdulo proporciona beneficios tanto al diseador del sistema como al usuario. El diseador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.Interfaz de usuario. Lainteraccinentre un sistema experto y un usuario se realiza enlenguajenatural. Tambin es altamente interactiva y sigue el patrn de la conversacin entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante eldiseodel interfaz de usuario. Un requerimiento bsico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener informacin fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseo de las cuestiones. Esto puede requerir disear el interfaz usando mens ogrficos.APLICACIONES

Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que;a) Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza lasfuncionesbsicas de tratamiento de la informacin:contabilidadgeneral, decisiones financieras,gestinde la tesorera,planificacin, etc.b) Estetrabajoimplica manejar grandes volmenes de informacin y realizaroperacionesnumricas para despus tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantacin de losSE.Adems losSEtambin se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que ms aplicaciones deSEse est realizando) Fiscalidad, planificacin, anlisis financiero y la contabilidad financiera.

TIPOS DE S.EPrincipalmente existen tres tipos de sistemas expertos: Basados en reglas previamente establecidas. Basados en casoso CBR (Case Based Reasoning). Basados enredes bayesianas.

VENTAJAS DE LOS S.E Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre prdida de facultades con el paso del tiempo. Replicacin: Una vez programado un SE lo podemos replicar infinidad de veces. Rapidez: Un SE puede obtener informacin de unabase de datosy realizar clculos numricos mucho ms rpido que cualquier ser humano. Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicacin el coste finalmente es bajo. Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dainos para el ser humano. Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano s (cansancio, presin, etc.). Consolidar varios conocimientos. Apoyo Acadmico.

LIMITACIONES DE LOS S.E Sentido comn: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podra admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede gestar hijos. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversacin informal mientras que con un SE no podemos. Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado. Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias. Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos. Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolucin de un problema. Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.

EJEMPLOS IMPORTANTES Dendral: Fue el primer sistema experto en ser utilizado para propsitos reales, al margen de la investigacin computacional, y durante aproximadamente 10 aos, el sistema tuvo cierto xito entre qumicos ybilogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que Dendral estaba especializado. XCon: Se us por primera vez en la planta deDECen Salem, New Hampshire. Este tena alrededor de 2500 reglas. Para 1986, haba procesado 80000 rdenes y alcanzaba un 95-98% de precisin. Se estimaba que le ahorraba a DEC 25 millones de dlares al ao reduciendo la necesidad de dar a los clientes componentes gratuitos cuando los tcnicos cometan errores, aumentando la velocidad del proceso de ensamblaje e incrementando la satisfaccin del cliente. Dipmeter Advisor: Fue un sistema experto temprano desarrollado en 1980 por Schlumberger Doll Research para auxiliar en el anlisis de los datos recolectados durante la exploracin petrolera Mycin: Su principal funcin consista en el diagnstico deenfermedades infecciosas de la sangre; adems, Mycin era capaz de razonar el proceso seguido para llegar a estos diagnsticos, y de recetar medicaciones personalizadas a cada paciente (segn su estatura, peso, etc.). CADUCEUS: programado para realizar diagnsticos en medicina interna.1Su nombre deriva deCaduceo, un vocablo de origen griego relacionado con la mitologa. Fue terminado a mediados de ladcada de 1980, si bien el inicio de su desarrollo se remonta a ladcada de 1970, siendo programado porHarry Pople, de laUniversidad de Pittsburgh, partiendo para el sistema de las entrevistas de Pople al Dr.Jack Meyers. R1: El programaR1(luego llamadoXCON, por Configurador Experto) era unsistema de produccinbasado en reglas escrito en OPS5 por John P CLIPS,Jess: es una herramienta que provee un entorno de desarrollo para la produccin y ejecucin desistemas expertos. Fue creado a partir de 1984, en elLyndon B. Johnson Space Centerde la NASA. Los fondos cesaron a principios de los aos 1990, y hubo un mandato de la NASA para comprar software comercial. Prolog: ElProlog(oPROLOG), proveniente delfrancsPROgrammation enLOGique,1es unlenguajepara programar artefactos electrnicos mediante el paradigmalgicocon tcnicas de produccin finalinterpretada. Es bastante conocido en el rea de laIngeniera Informticapara investigacin enInteligencia Artificial.

EVOLUCION HISTORICA DE LOS S.EANGULO Usategui Jos Mara y Anselmo del Moral Bueno. Gua fcil de la Inteligencia Artificial. Editorial Paraninfo. Segunda Edicin. Madrid, 1994.Aguado Bened (1995) Los sistemas expertos y la recuperacin documental: ejemplos de aplicacin.1950: EN AUNTOMATIC WIENER: principio de la retroalimentacion(base sistemas control)1955: NEWELL Y SIMON TEORIA DE LA LOGICA: programa explora solucion buscando en arbol.1956: CONFERENCIA EN VERMOUNT(USA): Jhon Maccarty termino inteligencia artificial1957: THE GENERAL PROBLEM SOLVER (GPS) Programa para resolver problemas sentido comun 1958: MACCARTHY: lenguaje lisp para desarrolladores inmernos en IA1963: MIT recibe subvencion alta paa investigacion en el campo de la IA1965-75: DENDRAL: PRIMER SE- estudia compusto quim. Descubrir estructura global.1972: MYCIN: Sistema experto diagnostico de enfermedades infecciones en la sangre. Despues MYCIN prescribia una mediacion adaptada a las caracteristcia de la persona.1972: lenguaje prolog basado en las teorias de minsky1973: TIERESIAS:Sistema experto interprete entre Mycyn y especialistas1979: XCon: primer programa que sale del laboratorio. Usario DEC cometido, configurar todos los ordenadores que saliesen de la DEC.1980 A 85: Revolucin de los sistemas expertos: diversos sistemas expertos y empresas dedicadas a ellos-herramientas de desarrollo de sistemas expertos.1987: fin del LISPA partir de los 90: amplio desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos.CONCLUSIONESActualmente el duro, difcil y cambiante mercado competitivo se vuelve ms complejo por la gran diversidad de informacin que se ven obligados a almacenar y analizar, razn por la cual las empresas se ven en la necesidad de recurrir a poderosas y/o robustasherramientaso sistemas que les sirvan de soporte a la hora de tomar decisiones. De esta forma estos inteligentes, precisos y eficientes sistemas son adoptados por ms organizaciones, en las cuales se convierten y/o transforman en una importanteestrategiade negocio.Por otra parte es importante mencionar que estos seguirn siendo usados en los todos y cada una de las reas y/o campos donde los expertos humanos sean escasos. Por consecuencia de lo anterior estos sistemas son utilizados por personas no especializadas, por lo cual el uso frecuente de los (SE) les produce y/o genera conocimiento a los usuarios.

2. Elaborar un crucigrama teniendo en cuenta el contenido de la introduccin de la inteligencia artificial, sus conceptos, el test de Turing, hechos relevantes de la historia de la IA, los cuatros enfoques de la Inteligencia Artificial, padres de la inteligencia artificial debe incluir entre otros a: Marvin Minsky, John McCarthy, Claude Shannon, Nataniel Rochester, Allen Newell y Herbert Simon, entre otros.

PREGUNTAS DEL CRUCIGRAMAVERTICALES1) El segundo paso en la resolucin del problema para poder elegir el mtodo ms apropiado para resolver un problema en particular2) Programas computacionales diseados para actuar como expertos en un dominio particular.3) Conjunto de todas aquellas tcnicas y modelos que permiten el procesamiento, anlisis y explicacin de cualquier tipo de informacin espacial obtenidas a travs de imgenes digitales.4) Mtodo propuesto por Alan Turing en 1950 para determinar si una maquina es capaz de pensar.5) Recibi el premio Turing en 1971 por sus importantes contribuciones en el campo de la inteligencia artificial. Responsable de introducir el trmino inteligencia artificial, concepto que acuo en la conferencia de Dartmouth en 1956.6) Capaz de percibir su entorno, procesar tale percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y teniendo a maximizar un resultado esperado.HORIZONTALES1) Investigador en informtica y psicologa cognitiva en la corporacin WWE y en la escuela de informtica de Carnegie Melln. Contribuyo al lenguaje de procesamiento de informacin (IPL) (1956) y a dos de los primeros programas de inteligencia artificial, la mquina de lgica terica (1956) y el resolutor general de problemas (1957), con Herbert Simn.2) Cientfico estadounidense considerado uno de los padres de las ciencias de la computacin y cofundador del laboratorio de inteligencia artificial del instituto Tecnolgico de Massachusetts o Mit.3) Tcnica que aumenta la eficiencia de un proceso de bsqueda. El objetivo es guiar al proceso de bsqueda en la direccin ms provechosa surgiendo el camino a seguir cuando hay ms de una opcin.4) en 1978 le fue concedido en premio Nobel de economa por ser uno de los investigadores ms importantes en el terreno interdisciplinario y porque su trabajo ha contribuido a racionalizar el proceso de toma de decisiones. 5) rea multidisciplinaria que, a traes de ciencias, tales como la informtica la lgica y la filosofa, estudia la creacin y diseo de entidades capaces de razonar pos si mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.6) Rama de la tecnologa que se dedica al diseo, operacin, disposicin estructura, manufactura y aplicacin de los robots.

SOLUCION DEL CRUCIGRAMA

3. Existen sistemas y procesos que la computadora no puede realizar, y evidencias que demuestran que el computador no puede tomar decisiones, pero tambin existen evidencias que demuestran lo contrario, que gracias a los avances tecnolgicos la computadora puede hacer mucho ms y realizar tareas como las que realiza el ser humano, como lo muestra el siguiente video:

http://www.youtube.com/watch?v=XpbVxYeuDVg Dar 2 ejemplos de sistemas que demuestren esta teora, puede incluir videos, publicaciones, artculos, entre otros

VISIN ARTIFICIAL: Tambin conocida comovisin por computador(delinglscomputer vision) ovisin tcnica, es un subcampo de lainteligencia artificial. El propsito de la visin artificial es programar uncomputadorpara que "entienda" una escena o las caractersticas de una imagen. Los objetivos tpicos de la visin artificial incluyen: La deteccin, segmentacin, localizacin y reconocimiento de ciertos objetos en imgenes (por ejemplo, caras humanas). La evaluacin de los resultados (por ejemplo, segmentacin, registro). Registro de diferentes imgenes de una misma escena u objeto, es decir, hacer concordar un mismo objeto en diversas imgenes. Seguimiento de un objeto en una secuencia de imgenes. Mapeo de una escena para generar unmodelo tridimensionalde la escena; este modelo podra ser usado por unrobotparanavegar por la escena. Estimacin de las posturas tridimensionales de humanos. Bsqueda deimgenes digitalespor su contenido.Visin artificial: http://www.youtube.com/watch?v=h38G3ZM7zc8

Procesamiento delLenguajeNatural: El recurso ms importante que posee la raza humana es conocimiento, o sea informacin. En la poca actual de informacin, del manejo eficiente de este conocimiento depende el uso de todos los dems recursos naturales, industriales y humanos.Durante toda la historia de humanidad el conocimiento, en su mayor parte se comunica, se guarda y se maneja en la forma de lenguaje natural griego, latn, ingls, espaol, etc. La poca actual no es ninguna excepcin: el conocimiento sigue existiendo y crendose en la forma de documentos, libros, artculos, aunque stos se guardan en forma electrnica, o sea digital. El gran avance es que en esta forma, las computadoras ya pueden ser una ayuda enorme en el procesamiento de este conocimiento.Responda la siguiente pregunta: Cul es su percepcin con respecto al tema? Justifique su respuesta. Las maquinas actualmente supera al hombre en muchos campos, que de una u otra forma ayudan al hombre a realizar diversas actividades pero an le falta bastante para que sean capaces de reemplazarlo en su totalidad, aunque ya se ve mucho avance en el campo de la vidaartificial son promisorios, esto no impide que el futuro de la inteligencia y la vida artificial sea enorme en las prximas dcadas. Si realmente logramos crear vida ms all del carbono, estaramos ante las puertas de unanuevafase en la evolucin biolgica, de la cual seramos protagonistas exclusivos y que planteara la aparicin de una nueva forma de percibir el mundo y reflexionar ante l. 2. AGENTES INTELIGENTES.1. Cada integrante define con sus palabras que es un Agente Inteligente. Dentro de qu enfoque de la IA se circunscriben Por qu?En la actualidad un agente inteligente es un software desarrollado especialmente para realizar ciertas tareas de manera autnoma percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera correcta un caso muy particular es en una red por orden de un usuario. Las fuentes de informacin accesibles en una red por lo general Internet puede ser vigilado por un agente inteligente, archivos, pginas web, bases de datos, foros, etc. Esta herramienta permite ganar tiempo en la vigilancia y la colecta de informacin de inters para la empresa. El usuario puede definir los parmetros de la tarea que realizar de manera autnoma el agente, luego el agente informa de los resultados al usuario.

2. Realice un mapa mental, sobre agentes inteligentes y sus Interacciones, las caractersticas, tipos, propiedades, etc. Se debe abarcar todos los temas que se encuentran en el mdulo de agentes inteligentes.

4. Cada integrante expone un ejemplo de PAMA, con su respectiva explicacin.

Tipo de agentePercepcionesAccionesMetasAmbiente

Asesor de inglesPalabras escritas en lenguaje mquinaDar ejercicios impresos, sugerencias y correccionesQue el estudiante obtenga la mxima calificacin en una pruebaGrupo de estudiantes

3. COMPLEJIDAD DE LOS PROBLEMAS

1. Explique la definicin formal de un problema?

Cuestin a aclarar, proposicino dificultad de solucin dudosa, conjunto de hechos ocircunstancias que dificultan la consecucin del algnfin, planteamiento de una situacin cuya respuestadesconocida debe obtenerse a travs de mtodoscientficos. La definicin del problema como una bsqueda en elespacio de estadosforma la base de la mayora de los mtodos que se utilizan para la solucin de problemas en IA. Losestados del sistemaodescripcin de estados, son representaciones que contienen el conjunto de toda la informacin que describe la situacin actual del sistema. En cambio, elespacio de estadodel sistema oespacio del problema, es el dominio que contiene todos los posibles estados del sistema. Elespacio de estados puede ser finito o infinito.

2. Mediante una presentacin explique en qu consiste y de ejemplos de las clases P, NP y NP completo. PNPNP-COMPLETO

Existe un algoritmo de tiempo polinmico para su resolucin.El tiempo de ejecucin de estos algoritmos est dado por un polinomio.Sus mejores algoritmos conocidos son no deterministas.Puede aplicarse un algoritmo polinmico para comprobar si una posible solucin es vlida o no.Imposible encontrar un algoritmo eficiente para encontrar una solucin ptima.Se bala en el concepto de Transformacin Polinomial.(D1 D2)

Ej.: Factorial, bsqueda secuencia, etc.Ej.: Torres de Hanoi, ordenacin por el mtodo del Shell.Ej: Vendedor viajero, mochila, etc.

3. Seale y explique 3 problemas NP. Por qu se consideran problemas NP? PROBLEMA DE LA MOCHILA: Enalgoritmia, elproblema de la mochila, comnmente abreviado porKP es un problema deoptimizacin combinatoria, es decir, que busca la mejor solucin entre un conjunto de posibles soluciones a un problema. Modela una situacin anloga al llenar una mochila, incapaz de soportar ms de un peso determinado, con todo o parte de un conjunto de objetos, cada uno con un peso yvalorespecficos. Los objetos colocados en la mochila deben maximizar el valor total sin exceder el peso mximo.PROBLEMA DE PARTICIN: Enciencias de la computacin, elProblema de la particines un problemaNP-completo, que visto como unproblema de decisin, consiste en decidir si, dado unmulticonjuntode nmeros enteros, puede ste serparticionadoen dos "mitades" tal que sumando los elementos de cada una, ambas den como resultado la misma suma.Ms precisamente, dado un multiconjuntoSde enteros: Existe alguna forma de particionalSen dos subconjuntosS1yS2, tal que la suma de los elementos enS1sea igual que la suma de los elementos enS2?PROBLEMA DE CLIQUE: Encomplejidad computacional, elproblema de la Cliquo problema de la liga de amigos es un problemaNP-completosegn laTeora de la complejidad computacional. Unacliqueen un grafo es un conjunto de vrtices dos a dos adyacentes. En el grafo de la derecha, los vrtices 1, 2 y 5 forman una clique porque cada uno tiene un arco que le une a los otros. En cambio, los vrtices 2, 3 y 4 no, dado que 2 y 4 no son adyacentes.CONCLUCIONGracias a la realizacin de este trabajo obtuve una mejor visualizacin sobre los objetivos y metas a alcanzar durante el desarrollo de la primera unidad, lograr una definicin ms precisa con respeto al tema de inteligencia artificial, hechos relevantes de la historia de la IA, los cuatros enfoques, padres de la IA, definir el termino agente inteligente, sus Interacciones, las caractersticas, tipos, propiedades; definicin formal de problema las clases P, NP y NP completo conocer cules son las novedades que se estn llevando en esta disciplina.

REFERENCIAS

Flix Justo (2004). Aplicaciones, ventajas y limitaciones de los sistemas expertos. Consultado en 06, 04, 2004 enhttp://efelix.iespana.es/efelix/expertaplicaciones.htm

Nicolas Agero (COMO HACER UN BUEN INFORME) Disponible en:http://www.taringa.net/posts/apuntes-y-monografias/2820122/Como-hacer-un-buen-informe.html

Sistema experto http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto

Sistemas expertos (SE) http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml