Agentes en Comunicacion

7/25/2019 Agentes en Comunicacion

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1. Resumen.

En el siguiente documento se presenta una propuesta de desarrollo de unaaplicacin de comunicacin verbal entre sistemas autnomos inteligentes yhumanos. Se realizar un anlisis formal del lenguaje simple del espaol, as comosu programacin e implementacin en dichos agentes; creando un formalismo deunificacin en los modelos de comunicacin y reconocimiento de contextos entreestos sistemas y los humanos, ya que el tipo de interaccin y comunicacin entreellos ha cambiado en estos ltimos cinco aos, especficamente, la transicin del

APLICACIN DE COMUNICACIN VERBAL ENTRE AGENTESAUTNOMOS INTELIGENTES Y HUMANOS.


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lenguaje grfico y escrito a la del intercambio verbal, logrando tener unacomunicacin viable, concisa, retroalimentada y recordatoria con el humano.

2. Antecedentes.

A lo largo de la historia, se han construido inventos revolucionarios para elbeneficio de la humanidad; stos, nacidos de los sueos e ideas de grandes genios,desde Leonardo Da Vinci y sus prototipos de mquinas para volar llamadasOrnitpteros [Gonzlez 2016]; pasando por James Watt y su increble mquina devapor, que dio origen a la Revolucin Industrial [Web 2016]; Henry Ford y su mtodode produccin en serie, con el cual nace el concepto de estandarizacin [Web 2016];entre muchos otros grandes inventores que han llevado a conseguir logrosimportantes para la sociedad. Todos estos inventos, nacieron con la finalidad deincrementar la produccin, reducir el trabajo hombre, minimizar accidenteslaborales, reduccin de costos, recuperacin de inversin y por supuesto elincremento de las ganancias.

En la actualidad ciencias como la Robtica, Mecatrnica, Mecnica, yComputacin son parte fundamental y funcional de cualquier empresa, lasactividades siguen siendo repetitivas, rigindose en lapsos de tiempo y acciones;pero ahora son ms especficas y detalladas, lo cual, lleva a la necesidad de tenermquinas con sistemas ms inteligentes, con capacidades de resolucin enproblemas de lneas de produccin, elaboracin de reportes y posibles solucioneso mejoras.

En la parte de interaccin y comunicacin de un sistema inteligente,

encontramos aplicaciones que solo interactan con el usuario de maneraimperativa, tienen una conversacin limitacin o cerrada, es decir, solo realizanfunciones que se tienen establecidas en el manejo de un sistema operativo,especficamente, las aplicaciones para dispositivos mviles como lo son: Siri deApple [Web 2016], Google Now de Android [Web 2016], Sherpa Netx de Sherpapara IOS y Android [Web 2016] y Cortana de Microsoft para OS Windows, WindowsMobile y Android [Web 2016]; todos ellos fungen o toman el roll solo de un asistentepersonal para el usuario, su comunicacin y respuesta a nivel de un intercambio yretroalimentacin de informacin es casi nula.

Siri [Web 2016].

Funciones principales:

Telfono.- Realiza llamadas por comando de voz, realiza consulta decontactos.

Llama a Pablo.

Llmale a Pablo.


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Abrir aplicaciones.- Realiza accesos rpidos a cada una de las aplicacionesy funciones cargadas en el dispositivo.

Abrir la aplicacin de fotos.

Abre Twitter.

Mandar mensajes.- Escribe y manda mensajes por comando de voz, realizabsqueda de contactos.

Manda un mensaje a Pablo y dile que voy a llegar tarde.

Dile a mam: estoy bien.

Calendario.- Crea citas, registra eventos importantes, notifica fechasimportantes.

Crea una reunin para las 9.

Agenda una cita maana a las 9.

Deportes.- Notifica resultados del apartado de favoritos. Registro y consultade Podcats.

Cmo qued el partido de Dallas?

Dame los resultados del futbol del domingo

Google Now [Web 2016].


Informacin Meteorolgica. Consulta el clima alrededor del mundo. Trfico. Reporte de congestionamientos vehiculares y vas rapidas. Transporte Pblico. Consulta de rutas y trayectos. Vuelos. Consulta de horarios, costos y reservaciones. Deportes. Notificaciones. Prxima cita. Calendarizacin de actividades. Traduccin. Traductor de lenguaje. Moneda. Consulta de valores monetarios a nivel mundial.

Hora donde vivo. Registro y actualizacin del horario en dispositivos Otras tarjetas. Pagos e intercambios bancarios.

Sherpa Next [Web 2016].



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Tiempo. Consulta del clima a nivel internacional. Lugares. Registra el lugar donde te encuentras. Visita a lugares importantes. Cumpleaos. Notificaciones de cumpleaos de contactos guardados. Msica. Registro y notificaciones de gneros y artistas favoritos. Televisin. Registro y notificaciones de pelculas, series, eventos. Bolsa. Notificaciones de negocios y economa. Deportes. Noticias relevantes. Calendario. Registro de eventos, citas, juntas y fechas importantes.

Cortana [Web 2016].


Clima. Consulta del clima a nivel internacional. Calendario. Registro de eventos, citas, juntas y fechas importantes. Economa. Notificaciones de negocios e inversiones de mercado. Localizacin. Registra el lugar donde te encuentras. Msica. Registro y notificaciones de gneros y artistas favoritos Deportes. Notificaciones. Eventos. Consulta de actividades musicales, teatro, exhibiciones, etc.

Para poder generar repuestas concisas a ciertos temas de conversacin,existen aplicaciones para mensajera instantnea como Whatsapp y Messenger conla capacidad de crear conversaciones falsas, los sistemas son capaces dereconocer el contexto del cual se habla y emulan sus repuestas como si fueranpersonas. Las aplicaciones con mayor xito en el mercado son Yazzy para Androidcreado por Vincenzo Cerminara [Web 2016] y WhatsFake diseado para Apple porDeway Sistemas e Solucoes LTDA [Web 2016].

3. Planteamiento del problema.

En la actualidad con la evolucin de los dispositivos mviles se han desarrolladomiles de aplicaciones para beneficio del usuario, el acceso a la mayora de ellas esgratuito o su costo es relativamente bajo. Dichas aplicaciones van desdeentrenamientos deportivos, noticias, msica, ciencias, historia, hasta los msexitosos como lo son los juegos, la mensajera instantnea y las Apps de fotografapara las denominadas selfies.


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El avance tecnolgico nos permite poder interactuar con un dispositivo mvil opersonal, esta interaccin pas de ser programada en cada una de sus funcionesde manera tctil por el usuario a la verbal, es decir, ya no se necesita entrar a cadauna de las funciones del dispositivo de manera manual, ahora con aplicacionescomo Siri [Web 2016], Google Now [Web 2016], Sherpa Next [Web 2016] y Cortana

[Web 2016], podemos ingresar y programar cada una de las funciones de nuestrodispositivo mvil de manera verbal. Esta comunicacin es imperativa, se le dice alsistema lo que quiere que se haga, actualmente no se han desarrollado aplicacionescapaces de tener una conversacin de un cierto tema de inters con el usuario, quede una conversacin montona se le pida al sistema que se haga algo o que elmismo sistema detecte lo que usuario le vaya a pedir. Es aqu donde se pretendeincursionar con el desarrollo de una aplicacin que sea capaz de sostener unaconversacin viable, abierta, concisa y formal con el usuario.

4. Hiptesis.Con el desarrollo de esta aplicacin, se pretende que la comunicacin entre

dispositivo y usuario sea ms que de objeto-herramienta, la posibilidad que dara elsistema de guardar informacin del usuario es importante para la deteccin deproblemas psicolgicos, gustos personales, temas de inters que beneficien elestado de nimo del usuario mediante la deteccin de patrones repetitivos,bsqueda de informacin que solicite el usuario al momento de tener laconversacin, obtener datos especficos de un cierto tema, incluso, impulsar laopinin propia y la comunicacin instantnea con otros dispositivo.

5. Objetivo General.

Disear de una aplicacin que permita el intercambio verbal entre el usuario ysu dispositivo personal, que cubra las necesidades de comunicacin y lasatisfaccin de la conversacin.

6. Marco Terico.

Inteligencia Artificial [Sontag, 1972], [Stuart, 2004], [Garca, 2004],[Botti, 2000].

Categoras de la Inteligencia Artificial [Bellman, 1978], [knight, 1991],[Winston, 1992], [Nilsson, 1998].

Redes Neuronales Artificiales [Garca, 2004], [Marcial, 2008]. Elementos para una Red Neuronal Artificial [Garca, 2004], [Marcial, 2008].


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Reconocimiento de Habla y Patrones [Oropeza, 2006], [Surez, 2006],[Rabiner, 1998], [Rabiner, 1998].

Sistema Inteligente [Jennings, 1999], [Botti, 2000], [Huhns1998]. Compilador [Prez, 2011], [Laborda, 2013], [Aho 2008]. Intrprete [Perz, 2011], [Parra, 2012], [Aho 2008], [ITC, 2011]. Traductor [Glvez, 2005], [Alfonseca, 2005], [ITC, 2011], [Ullman, 1998]. Autmatas y Lenguajes Formales [Hopcroft, 2008], [Jurado, 2008]. Elemento Complejo [Haugeland, 2003]. Sistema Formal [Haugeland, 2003]. Sistema Digital [Haugeland, 2003]. Sistema Experto [Pino, 2001]. Visin Artificial [Pino, 2001]. Arquitectura de un Sistema Experto [Pino, 2001]. Lenguaje Natural [Pino, 2001], [Gomz, 2001], [Martnez, 2001]. Representacin del lenguaje [Escolano, 2003]. rbol de Decisin [Escolano, 2003], [Hopcroft 2008]. rboles y Grafos [Gomz, 2001], [Pino, 2001], [Hopcroft 2008]. Sistemas que piensan como humanos [Haugeland, 1985], [Bellman, 1978]. Sistemas que actan como humanos [Kurzweil, 1990], [Rich, 1991]. Sistemas que piensan racionalmente [Charniak, 1985], [Winston, 1992]. Sistemas que actan racionalmente [Poole, 1998], [Nilsson, 1998]. Robtica situada [Mataric, 2002], [Florian, 2003], [Muoz, 2000], [Badano,

2000]. Robtica basada en el comportamiento (o conducta) [Moriello, 2005],

[Pratihar, 2003], [Dawson, 2002]. Robtica cognitiva [Bogner, 2000], [Kovcs, 2004]. Robtica de desarrollo [Kovcs, 2004], [Bogner, 2000]. Robtica evolutiva [Fernndez, 2004], [Kovcs, 2004], [Pratihar, 2003]. Robtica biomimtica [Ros, 2002], [Dario, 2005].

7. Estado del Arte.

Aprendizaje con Robtica, algunas experiencias [Lpez 2012], [Mrquez2014], [Conde 2000].

Principales reas de la Robtica [Lpez, 2012], [Kapek, 1920], [Monsalves,2011], [Lpez, 2013].

Robtica educativa aplicada a la enseanza bsica secundara [Mrquez 00],[Garca, 2015], [Monsalves, 2011].


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Surgimiento de la robtica educativa [Gallego, 1998], [Kumar, 2004],[Mrquez, 2014].

Aprendizaje de la robtica educativa [Liang, 2006], [Nourbakhsh, 2005],[Frangou, 2008], [Liang, 2007].

Conceptualizacin de la robtica educativa [Garca, 2007]. Habilidades que se desarrollan con la robtica educativa [Frangou, 2007],

[Bers, 2006], [Ruiz, 2007], [Anderson, 2006]. Resultados del Anlisis del procesamiento de lenguaje natural en la

generacin de agentes inteligentes conversacionales [Barrera 2012]. Robtica educativa aplicada a la enseanza bsica secundara [Lpez,

2013], [Mrquez 2014]. Procesamiento del lenguaje natural y sus aplicaciones. Sistemas de PreguntaRespuesta. Anlisis Sintctico Eficiente de Gramticas de Adjuncin e Insercin de

rboles [Crystal 84], [Honey 83]. Lenguajes regulares de expresividad [Chomsky 57].

8. Marco Metodolgico.

Inteligencia Artificial [Stuart 2004].1.1. Comportamiento humano y Sistemas que actan como humano

[Russell 2004], [Knight, 1991].1.2. Pensar como humano y Sistemas que piensan como Humano

[Russell 2004], [Bellman 1978].

1.3. Pensamiento automtico [Pajares 2010].1.3.1. Pensamiento racional y Sistemas que piensas racionalmente

[Russell 2004], [Winston, 1992].1.3.2. Actuar de forma racional y Ssitemas que actan recionalmente

[Russell 2004], [Nilsson, 1998]. Lenguaje Natural [Gmez 2001]. Traductor [Glvez, 2005].

- Definicin de sintaxis [Aho 2008], [Chomsky 57].- Definicin de gramticas [Aho 2008], [Chomsky 57].- rboles de anlisis sintctico [Aho 2008], [Chomsky 57].

Interprete [Alfonseca, 2005]. Compilador [Aho 2008].

- Anlisis Lxico [Aho 2008], [Chomsky 57].- Anlisis sintctico [Aho 2008], [Chomsky 57].- Anlisis semntico [Aho 2008], [Chomsky 57].

Redes Neuronales Artificiales [Garca 2004]. Sistemas Expertos.


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Sistema operativo Android.

9. Objetivos particulares.

Analizar, comparar y diferenciar las aplicaciones que ms se leasemejen a la que se pretende desarrollar para tener una mejor

estructura y que la metodologa de desarrollo sea aplicable a cualquierproyecto con el mismo fin.

Definir especficamente el lenguaje de desarrollo para suestandarizacin y fcil cambio de idioma.

Realizar un estudio del contexto del vocabulario. Hacer distincin, memorizacin y un banco de palabras clave con el

cual el sistema pueda ampliar o centrar una conversacin. Guardar datos y temas de inters del usuario, realizar preguntas, dar

opiniones o sugerencias y lo ms relevante, poder iniciar unaconversacin basndose en todos estos conocimientos guardados.


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Referencias bibliogrficas.

[Aho 2008] Aho V. Alfred. Lam S. Monica. Sethi Ravi. Ullman D. Jeffrey.Compiladores principios, tcnicas y herramientas. Ed. 2.Mxico. 2008. (PDF).

[Aho 2008] Aho V. Alfred. Lam S. Monica. Sethi Ravi. Ullman D. Jeffrey.Compiladores principios, tcnicas y herramientas. Ed. 2.Mxico. 2008. (libro fsico).

[Alfonzo 94] Alfonzo, I. Tcnicas de investigacin bibliogrfica. Caracas:Contexto Ediciones, 1994.

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[Alfonseca 2007] Teora de autmatas y lenguajes formales / Enrique AlfonsecaCubero, Manuel Alfonseca Moreno, Roberto Moriyon Salomn.Madrid: McGraw-Hill, c2007. 1a ed. (Biblioteca CentralU.A.E.M. Ciudad Universitaria Toluca Edo. Mxico).

[Cases 2002] Lenguajes, gramticas y autmatas: curso bsico / RafaelCases Muoz, Llus Mrquez Villodre. Mxico: Alfaomega:Ediciones UPC, 2002. 1a ed. (Biblioteca Central U.A.E.M.Ciudad Universitaria Toluca Edo. Mxico).
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[Garca 2001] Teora de autmatas y lenguajes formales / Pedro Garca.Mxico: alfaomega, 2001. (Biblioteca Central U.A.E.M. CiudadUniversitaria Toluca Edo. Mxico).

[Gonzlez 2011] Miguel Gonzlez Mendoza, Oscar Herrera Alcantara, SociedadMexicana de Inteligencia Artificial. Avances Recientes enSistemas Inteligentes. 1 Ed. Mxico 2011. (Biblioteca CentralUAEM).

[Gonzlez 2016] Gonzlez Francisco. Las Mquinas Voladoras de Leonardo DaVinci. https://ingaeronautica.wordpress.com/2010/10/28/las-maquinas-voladoras-de-leonardo-da-vinci/

[Hernndez 2006] Hernndez Sampieri, Roberto. Fernndez Collado, Carlos.Baptista Lucio, Pilar. Metodologa de la Investigacin. McGrawHill. 4 Ed. Mxico. (PDF).

[Hopcroft 2008] Introduccin a la teora de autmatas, lenguajes ycomputacin / John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D.Ullman.Pearson Educacin, 2008. 3a ed. Mxico. (BibliotecaCentral U.A.E.M. Ciudad Universitaria Toluca Edo. Mxico).

[Kelley 1995] Automata and formal languages: an introduction. Spa: Teorade autmatas y lenguajes formales / Dean Kelley; traduccinLuisa Diez Platas. Madrid: Prentice Hall, 1995. (BibliotecaCentral U.A.E.M. Ciudad Universitaria Toluca Edo. Mxico).

[Lin, 2011] Patrick Lin, Keith Abney, George Bekey. Robot ethics: Mapping

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[Lpez 2012] Lpez Ramrez, Pedro Antonio; Andrade Sosa, Hugo.Aprendizaje con robtica, algunas experiencias. Educacin,vol. 37, nm. 1, enero-junio, 2013, pp. 43-63 Universidad deCosta Rica San Pedro, Montes de Oca, Costa Rica.

[Mrquez 2014] Revista DIM / Ao 10 - N 30 - diciembre 2014 - ISSN: 1699-3748 Jairo E. Mrquez y Javier H. Ruiz - pg. 1.

[Monsalves 2011] Monsalves Gonzlez, Sara. Estudio sobre la utilidad de larobtica educativa desde la perspectiva del docente. Revistade Pedagoga, vol. 32, nm. 90, enero-junio, 2011, pp. 81-117.Universidad Central de Venezuela. Caracas, Venezuela.

[Pajares 2010] Gonzalo Pajares Martisanz, Jess Manuel de la Cruz Garca,ngela Ribeiro Seijas. Aprendizaje Automtico. Paracuellos deJarama. Madrid 2010. (Biblioteca Central UAEM).
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[Ponce 2010] Pedro Ponce Cruz. Inteligencia Artificial con Enfoques a laIngeniera. 1 Ed. Alfaomega. Buenos Aires 2010. (BibliotecaCentral UAEM).

[Russell 2004] Stuart J. Russell, Peter Norvig. Inteligencia Artificial Un EnfoqueModerno. 2 Ed. Prentice Hall. Madrid 2004 (PDF).

[Russell 2004] Stuart J. Russell, Peter Norvig, traduccin Juan ManuelCorchado Rodrguez. Inteligencia Artificial Un EnfoqueModerno. 2 Ed. Prentice Hall. Madrid 2004 (Biblioteca UAEM-UAP Tianguistenco).

[Russell, 2004] Stuart J. Russell, Peter Norvig. Inteligencia Artificial Un EnfoqueModerno. 2 Ed. Prentice Hall. Madrid 2004

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[Romero, 2007] Juan Jess Romero, Carlos Dafonte, ngel Gmez, FernandoJorge Penousal. Inteligencia Artificial y Computacin Avanzada.Fundacin Alfredo Braas. Santiago de Compostela 2007(PDF).

[Santana 2016] Santana Esparza, Gil. Barrera Silva, Gwendolyne. Torres Maza,Mannuel Cornelio. Resultados del Anlisis del procesamientode lenguaje natural en la generacin de agentes inteligentes

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[Smith, 2013] Ian F.C. Smith, Benny Raphael, Chichester: John Wiley & Sons.Engineering informatics: fundamentals of computer-AIDEDengineering / c2013 (PDF).

[Viuela 1997] Lenguajes, gramticas y autmatas: un enfoque prctico /Pedro Isasi Viuela, Paloma Martnez Fernndez, DanielBorrajo Milln. Mxico: Addison-Wesley, c1997. 1a ed.(Biblioteca Central U.A.E.M. Ciudad Universitaria Toluca Edo.Mxico).

[Web 2016] Artculo sobre James Watt y su mquina de vapor. 2016http://www.bbc.co.uk/history/historic_figures/watt_james.shtml

[Web 2016] Artculo sobre Henry Ford: Modelo T y Produccin en Serie.2016http://www.bbc.co.uk/programmes/p033jw8x
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[Web 2016] Apple. Aprende a usar Siri. 2016https://support.apple.com/es-mx/HT204389

[Web 2016] Google. Google Now, informacin precisa en el momentoadecuado. 2016 https://www.google.com/intl/es-419/landing/now/

[Web 2016] Sherpa.pa Sherpa Next Donde la informacin te encuentra.2016http://sher.pa/

[Web 2016] Cortana. Microsoft 2016http://cortana.uptodown.com/android

[Web 2016] Google Play. Yassy Conversaciones Falsas. 2016https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cerminara.yazzy&hl=es_419

[Web 2016] Apple. iTunes. WhatsFake Fake Chats. 2016https://itunes.apple.com/us/app/whatsfake-create-fake-chats/id880276767?mt=8

12. Anexos.

Anexo. Marco Terico.

1. Qu es Inteligencia Artificial?

1.1. En los ltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinarcomputadoras digitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la

produccin de computadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento,clculos ms precisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas[Sontag, 1972].

1.2. Es estudio de los agentes que reciben percepciones del entorno y llevan a caboacciones y funciones tales como sistemas de produccin, agentes reactivos,planificadores condicionales en tiempo real, redes neurales y sistemas tericos paratoma de decisiones [Stuart, 2004].

1.3. Es aquella que trata de explicar el funcionamiento mental basndose en eldesarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas [Garca, 2004].

1.4. La Inteligencia Artificial aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar enforma autnoma y razonada [Botti, 2000].

Ensayo 1.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la
https://support.apple.com/es-mx/HT204389https://support.apple.com/es-mx/HT204389https://support.apple.com/es-mx/HT204389https://support.apple.com/es-mx/HT204389https://www.google.com/intl/es-419/landing/now/https://www.google.com/intl/es-419/landing/now/https://www.google.com/intl/es-419/landing/now/http://sher.pa/http://sher.pa/http://sher.pa/http://cortana.uptodown.com/androidhttp://cortana.uptodown.com/androidhttp://cortana.uptodown.com/androidhttps://play.google.com/store/apps/details?id=com.cerminara.yazzy&hl=es_419https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cerminara.yazzy&hl=es_419https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cerminara.yazzy&hl=es_419https://itunes.apple.com/us/app/whatsfake-create-fake-chats/id880276767?mt=8https://itunes.apple.com/us/app/whatsfake-create-fake-chats/id880276767?mt=8https://itunes.apple.com/us/app/whatsfake-create-fake-chats/id880276767?mt=8https://itunes.apple.com/us/app/whatsfake-create-fake-chats/id880276767?mt=8https://itunes.apple.com/us/app/whatsfake-create-fake-chats/id880276767?mt=8https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cerminara.yazzy&hl=es_419https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cerminara.yazzy&hl=es_419http://cortana.uptodown.com/androidhttp://sher.pa/https://www.google.com/intl/es-419/landing/now/https://www.google.com/intl/es-419/landing/now/https://support.apple.com/es-mx/HT204389https://support.apple.com/es-mx/HT204389


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vida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia comoajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin de

computadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funcionesmediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].

En la infinidad de reas de desarrollo de la IA existen patrones que se conjuganpara la realizacin y ejecucin de una accin, aunque existe la expectativa deenfocarse a un solo patrn es necesaria la complementacin de los dems para

la obtencin de mejores resultados que los previstos. Estos patrones se diseanconforme a lo que se busca que resuelva el agente como: Sistemas que piensancomo humanos [Bellman, 1978], Sistemas que actan como humanos [knight,1991], Sistemas que piensan racionalmente [Winston, 1992] y Sistemas queactan racionalmente [Nilsson, 1998].

3. Qu son las Redes Neuronales Artificiales (RNA)?

3.1. Las RNA son programas de la IA capaces de simular algunas

de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].3.2. Las RNA pretenden imitar a escala pequea la forma de funcionamiento de lasneuronas del cerebro humano [Marcial, 2008].

3.3. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradas llamadas Dendritasque condicionan el estado de su nica salida, el Axn. Este Axn puede ir conectadoa una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsis correspondiente.

3.4. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata de un agente deinterconexin de neuronas que colaboran entre s para producir un estmulode salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antes diseado.

Ensayo 3.

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de unainstruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata de


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un agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antesdiseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red NeuronalArtificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje al

funcionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar aescala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. EsteAxn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

Ensayo final 3.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de lavida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia comoajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin decomputadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,

1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funcionesmediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].

En la infinidad de reas de desarrollo de la IA existen patrones que se conjuganpara la realizacin y ejecucin de una accin, aunque existe la expectativa deenfocarse a un solo patrn es necesaria la complementacin de los dems parala obtencin de mejores resultados que los previstos. Estos patrones se diseanconforme a lo que se busca que resuelva el agente como: Sistemas que piensancomo humanos [Bellman, 1978], Sistemas que actan como humanos [knight,1991], Sistemas que piensan racionalmente [Winston, 1992] y Sistemas queactan racionalmente [Nilsson, 1998].

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de una


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instruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata deun agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antesdiseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red Neuronal

Artificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje alfuncionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar aescala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. EsteAxn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

4. Cules son los elementos para una Red Neuronal Artificial?

4.1. Las RNA tienen un gran nmero de procesadores virtuales interconectados quede forma simplificada simulan la funcionalidad de las neuronas biolgicas [Garca,2004].

4.2. Funcin de propagacin.- Tambin conocida como funcin de excitacin,consiste en el sumatorio de cada entrada multiplicada por el peso de su

interconexin (valor neto) [Marcial, 2008].4.3. Funcin de activacin.- Que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo eneste caso la salida es la misma funcin de propagacin [Garca, 2004].

4.4. Funcin de transferencia.- Que se aplica al valor devuelto por la funcin deactivacin. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dadapor la interpretacin que queramos darle a dichas salidas [Marcial, 2008].

Ensayo 4.

La Red Neuronal Artificial (RNA) como todo sistema, cuenta con elementos

indispensables para su correcto funcionamiento. Estos elementos definen lasentradas y salidas, pesos y valores netos para cada uno de los datos de la tareaque se quiera realizar: Funcin de Propagacin, esta hace la sumatoria de lacada entrada (dato) multiplicada por el peso de su interconexin (valor neto)[Marcial, 2008]. La segunda es la de Activacin la cual modifica con forme a losdatos la funcin de propagacin [Garca, 2004]; la tercera es la Funcin deTransferencia la cual aplica al valor devuelto por la funcin de activacin[Marcial, 2008]. Se utiliza para acotar la salida de la neurona. La sincronizacin


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de los elementos de la Red Neuronal Artificial con los de la Inteligencia Artificialhace capaz el reconocimiento y la lectura de los diversos lenguajes numricos yalfabticos los cuales se convierten en cdigos de acceso a sistemas, funcionesy herramientas, actualizaciones, etc., teniendo en comn un lenguaje unificado,logrando obtener un reconocimiento del sistema de habla y patrones para la

ejecucin de todos los elementos de un sistema.

Ensayo final 4.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de lavida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia comoajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin decomputadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funcionesmediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].


Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].

El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de unainstruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata deun agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antesdiseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red NeuronalArtificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje al


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funcionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar aescala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. Este

Axn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

La Red Neuronal Artificial (RNA) como todo sistema, cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Estos elementos definen lasentradas y salidas, pesos y valores netos para cada uno de los datos de la tareaque se quiera realizar: Funcin de Propagacin, esta hace la sumatoria de lacada entrada (dato) multiplicada por el peso de su interconexin (valor neto). Lasegunda es la de Activacin la cual modifica con forme a los datos la funcin depropagacin; la tercera es la Funcin de Transferencia la cual aplica al valordevuelto por la funcin de activacin. Se utiliza para acotar la salida de la

neurona. La sincronizacin de los elementos de la Red Neuronal Artificial conlos de la Inteligencia Artificial hace capaz el reconocimiento y la lectura de losdiversos lenguajes numricos y alfabticos los cuales se convierten en cdigosde acceso a sistemas, funciones y herramientas, actualizaciones, etc., teniendoen comn un lenguaje unificado, logrando obtener un reconocimiento delsistema de habla y patrones para la ejecucin de todos los elementos de unsistema.

5. Qu es el Reconocimiento de Habla y Patrones?

5.1. El uso de los fonemas tiene implcita varias dificultades debido a que la

identificacin de las fronteras entre ellos por lo regular es difcil de encontrar enrepresentaciones acsticas de voz [Oropeza, 2006].

5.2. En el Reconocimiento de Habla y Patrones se han hecho anlisis fonemas. Estoha dado como origen una gran cantidad de resultados e implementacin de algunastcnicas relacionadas [Surez, 2006].

5.3. La caracterstica principal de este enfoque es que usa un marco matemticobien definido y que establece representaciones consistentes de los patrones de voz[Rabiner, 1998].

5.4. La representacin de los patrones de voz puede ser una plantilla, o un modeloestadstico (HMM: Hidden Markov Model), que puede aplicarse a un sonido (mspequeo que una palabra), una palabra o una frase. [Rabiner, 1998].

Ensayo 5.

La gran mayora de los sistemas de software actuales cuentan conreconocimiento de voz, el cual permite el fcil acceso al dispositivo sin tener lanecesidad de hacer uso de teclas o botones, esto mediante el uso de los


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fonemas; a pesar de que los dispositivos cuentan con diferentes tipos delenguajes segn su mercado de distribucin, tiene implcita varias dificultadesdebido a que la identificacin de las fronteras entre ellos por lo regular es difcilde encontrar en representaciones acsticas de voz [Oropeza, 2006]. En elReconocimiento de Habla y Patrones se han hecho anlisis fonemas. Esto ha

dado como origen una gran cantidad de resultados e implementacin de algunastcnicas relacionadas [Surez, 2006]. La caracterstica principal de este enfoquees que usa un marco matemtico bien definido y que establece representacionesconsistentes de los patrones de voz [Rabiner, 1998]. Es aqu donde surgen losSistemas Inteligentes, los cuales son capaces de entender ya no solo el lenguajeescrito de los usuarios sino tambin el lenguaje hablado. La representacin delos patrones de voz puede ser una plantilla, o un modelo estadstico (HMM:Hidden Markov Model), que puede aplicarse a un sonido (ms pequeo que unapalabra), una palabra o una frase. [Rabiner, 1998].

Ensayo final 5.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de lavida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como

ajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin decomputadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funcionesmediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].

En la infinidad de reas de desarrollo de la IA existen patrones que se conjuganpara la realizacin y ejecucin de una accin, aunque existe la expectativa deenfocarse a un solo patrn es necesaria la complementacin de los dems parala obtencin de mejores resultados que los previstos. Estos patrones se diseanconforme a lo que se busca que resuelva el agente como: Sistemas que piensancomo humanos [Bellman, 1978], Sistemas que actan como humanos [knight,


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1991], Sistemas que piensan racionalmente [Winston, 1992] y Sistemas queactan racionalmente [Nilsson, 1998].

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de unainstruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata deun agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antesdiseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red NeuronalArtificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje alfuncionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar aescala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano

[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. EsteAxn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

La Red Neuronal Artificial (RNA) como todo sistema, cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Estos elementos definen lasentradas y salidas, pesos y valores netos para cada uno de los datos de la tareaque se quiera realizar: Funcin de Propagacin, esta hace la sumatoria de lacada entrada (dato) multiplicada por el peso de su interconexin (valor neto). Lasegunda es la de Activacin la cual modifica con forme a los datos la funcin depropagacin; la tercera es la Funcin de Transferencia la cual aplica al valordevuelto por la funcin de activacin. Se utiliza para acotar la salida de laneurona. La sincronizacin de los elementos de la Red Neuronal Artificial conlos de la Inteligencia Artificial hace capaz el reconocimiento y la lectura de losdiversos lenguajes numricos y alfabticos los cuales se convierten en cdigosde acceso a sistemas, funciones y herramientas, actualizaciones, etc., teniendoen comn un lenguaje unificado, logrando obtener un reconocimiento delsistema de habla y patrones para la ejecucin de todos los elementos de unsistema.

La gran mayora de los sistemas de software actuales cuentan conreconocimiento de voz, el cual permite el fcil acceso al dispositivo sin tener lanecesidad de hacer uso de teclas o botones, esto mediante el uso de losfonemas; a pesar de que los dispositivos cuentan con diferentes tipos delenguajes segn su mercado de distribucin, tiene implcita varias dificultadesdebido a que la identificacin de las fronteras entre ellos por lo regular es difcilde encontrar en representaciones acsticas de voz [Oropeza, 2006]. En elReconocimiento de Habla y Patrones se han hecho anlisis fonemas. Esto ha


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dado como origen una gran cantidad de resultados e implementacin de algunastcnicas relacionadas [Surez, 2006]. La caracterstica principal de este enfoquees que usa un marco matemtico bien definido y que establece representacionesconsistentes de los patrones de voz [Rabiner, 1998]. Es aqu donde surgen losSistemas Inteligentes, los cuales son capaces de entender ya no solo el lenguaje

escrito de los usuarios sino tambin el lenguaje hablado. La representacin delos patrones de voz puede ser una plantilla, o un modelo estadstico (HMM:Hidden Markov Model), que puede aplicarse a un sonido (ms pequeo que unapalabra), una palabra o una frase. [Rabiner, 1998].

6. Qu es un Sistema Inteligente?

6.1. Los agentes constituyen el prximo avance ms significativo en el desarrollo desistemas y pueden ser considerados como la nueva revolucin del software[Jennings, 1999].

6.2. Un Sistema Inteligente o Agente, sera capaz de aprender nuestros gustos yactuar tal y como lo haramos nosotros frente a otras personas, pero adelantndosey realizando tareas que nosotros podramos realizar si dispusisemos de mstiempo, se rige por si propia autonoma de acuerdo a su programacin y funciones[Botti, 2000].

6.3. Es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones yresponder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correctay tendiendo a maximizar un resultado esperado.

6.4. Los Sistemas Inteligentes o agentes no son desarrollados de formaindependiente sino como entidades que constituyen un sistema. A este sistema sele denomina multi-agente. En este caso los agentes deben o pueden interactuarentre ellos [Huhns1998].

Ensayo 6.

Dichos Sistemas Inteligentes o tambin llamados agentes constituyen elprximo avance ms significativo en el desarrollo de sistemas y pueden serconsiderados como la nueva revolucin del software [Jennings, 1999], suautonoma y alta complejidad de respuesta los hacen que se integren cada dams a la vida de las personas. Son entidades capaces de percibir su entorno,procesar tales percepciones y responder o actuar de manera racional, es decir,de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. LosSistemas Inteligentes o agentes no son desarrollados de forma independientesino como entidades que constituyen un sistema. A este sistema se le denominamulti-agente. En este caso los agentes deben o pueden interactuar entre ellos[Huhns1998]. La base fundamental de estos sistemas o agentes es como estnconstruidos de su forma primitiva, desde algoritmos de ejecucin como la


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estructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen sus funciones, acciones,reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegar hasta la InteligenciaArtificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estos son, los diseos yaformados y corregidos para la lectura de las instrucciones del usuario.

Ensayo final 6.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de lavida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia comoajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin de

computadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funcionesmediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].

En la infinidad de reas de desarrollo de la IA existen patrones que se conjuganpara la realizacin y ejecucin de una accin, aunque existe la expectativa de

enfocarse a un solo patrn es necesaria la complementacin de los dems parala obtencin de mejores resultados que los previstos. Estos patrones se diseanconforme a lo que se busca que resuelva el agente como: Sistemas que piensancomo humanos [Bellman, 1978], Sistemas que actan como humanos [knight,1991], Sistemas que piensan racionalmente [Winston, 1992] y Sistemas queactan racionalmente [Nilsson, 1998].

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de una

instruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata deun agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antesdiseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red NeuronalArtificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje alfuncionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar a


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escala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. EsteAxn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

La Red Neuronal Artificial (RNA) como todo sistema, cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Estos elementos definen lasentradas y salidas, pesos y valores netos para cada uno de los datos de la tareaque se quiera realizar: Funcin de Propagacin, esta hace la sumatoria de lacada entrada (dato) multiplicada por el peso de su interconexin (valor neto). Lasegunda es la de Activacin la cual modifica con forme a los datos la funcin depropagacin; la tercera es la Funcin de Transferencia la cual aplica al valordevuelto por la funcin de activacin. Se utiliza para acotar la salida de laneurona. La sincronizacin de los elementos de la Red Neuronal Artificial conlos de la Inteligencia Artificial hace capaz el reconocimiento y la lectura de los

diversos lenguajes numricos y alfabticos los cuales se convierten en cdigosde acceso a sistemas, funciones y herramientas, actualizaciones, etc., teniendoen comn un lenguaje unificado, logrando obtener un reconocimiento delsistema de habla y patrones para la ejecucin de todos los elementos de unsistema.

La gran mayora de los sistemas de software actuales cuentan conreconocimiento de voz, el cual permite el fcil acceso al dispositivo sin tener lanecesidad de hacer uso de teclas o botones, esto mediante el uso de losfonemas; a pesar de que los dispositivos cuentan con diferentes tipos delenguajes segn su mercado de distribucin, tiene implcita varias dificultadesdebido a que la identificacin de las fronteras entre ellos por lo regular es difcilde encontrar en representaciones acsticas de voz [Oropeza, 2006]. En elReconocimiento de Habla y Patrones se han hecho anlisis fonemas. Esto hadado como origen una gran cantidad de resultados e implementacin de algunastcnicas relacionadas [Surez, 2006]. La caracterstica principal de este enfoquees que usa un marco matemtico bien definido y que establece representacionesconsistentes de los patrones de voz [Rabiner, 1998]. Es aqu donde surgen losSistemas Inteligentes, los cuales son capaces de entender ya no solo el lenguajeescrito de los usuarios sino tambin el lenguaje hablado. La representacin delos patrones de voz puede ser una plantilla, o un modelo estadstico (HMM:

Hidden Markov Model), que puede aplicarse a un sonido (ms pequeo que unapalabra), una palabra o una frase. [Rabiner, 1998].

Los Sistemas Inteligentes o tambin llamados agentes constituyen el prximoavance ms significativo en el desarrollo de sistemas y pueden ser consideradoscomo la nueva revolucin del software [Jennings, 1999], su autonoma y altacomplejidad de respuesta los hacen que se integren cada da ms a la vida delas personas. Son entidades capaces de percibir su entorno, procesar tales


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percepciones y responder o actuar de manera racional, es decir, de maneracorrecta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Los SistemasInteligentes o agentes no son desarrollados de forma independiente sino comoentidades que constituyen un sistema. A este sistema se le denomina multi-agente. En este caso los agentes deben o pueden interactuar entre ellos

[Huhns1998]. La base fundamental de estos sistemas o agentes es como estnconstruidos de su forma primitiva, desde algoritmos de ejecucin como laestructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen sus funciones, acciones,reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegar hasta la InteligenciaArtificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estos son, los diseos yaformados y corregidos para la lectura de las instrucciones del usuario.

7. Qu es un Compilador?

7.1. Un compilador es aquel traductor que tiene como entrada una sentencia enlenguaje formal y como salida tiene un fichero ejecutable, es decir, hace unatraduccin de alto nivel a cdigo mquina [Prez, 2011].

7.2. Un compilador es un programa informtico, que se encarga de traducir el cdigofuente de una aplicacin que este en desarrollo, es decir convierte un programahecho en lenguaje de programacin de alto nivel a un lenguaje de mquina. [Prez,2011].

7.3. Un compilador es un programa informtico que traduce un programa escrito enun lenguaje de programacin a otro lenguaje de programacin, generando unprograma equivalente que la mquina ser capaz de interpretar. [Laborda, 2013].

7.4. Para traducir un programa escrito en un lenguaje de alto nivel (programa fuente)a lenguaje mquina (cdigo binario) se utiliza un programa llamado compilador.[Prez, 2011].

Ensayo 7.

La base fundamental de la Inteligencia Artificial y de los sistemas inteligentes oagentes, es como estn construidos de su forma primitiva, desde algoritmos deejecucin como la estructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen susfunciones, acciones, reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegarhasta la Inteligencia Artificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estosson, los diseos ya formados y corregidos para la lectura de las instruccionesdel usuario. Un compilador es aquel traductor que tiene como entrada una


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sentencia en lenguaje formal y como salida tiene un fichero ejecutable, es decir,hace una traduccin de alto nivel a cdigo mquina (cdigo binario) [Prez,2011]. De la misma manera otro autor define que, un compilador es un programainformtico que traduce un programa escrito en un lenguaje de programacin aotro lenguaje de programacin, generando un programa equivalente que la

mquina ser capaz de interpretar. [Laborda, 2013].

Ensayo final 7.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de lavida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia comoajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin decomputadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funcionesmediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].


Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].

El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de unainstruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata deun agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antesdiseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red NeuronalArtificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje al


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funcionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar aescala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. Este

Axn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

La Red Neuronal Artificial (RNA) como todo sistema, cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Estos elementos definen lasentradas y salidas, pesos y valores netos para cada uno de los datos de la tareaque se quiera realizar: Funcin de Propagacin, esta hace la sumatoria de lacada entrada (dato) multiplicada por el peso de su interconexin (valor neto). Lasegunda es la de Activacin la cual modifica con forme a los datos la funcin depropagacin; la tercera es la Funcin de Transferencia la cual aplica al valordevuelto por la funcin de activacin. Se utiliza para acotar la salida de la

neurona. La sincronizacin de los elementos de la Red Neuronal Artificial conlos de la Inteligencia Artificial hace capaz el reconocimiento y la lectura de losdiversos lenguajes numricos y alfabticos los cuales se convierten en cdigosde acceso a sistemas, funciones y herramientas, actualizaciones, etc., teniendoen comn un lenguaje unificado, logrando obtener un reconocimiento delsistema de habla y patrones para la ejecucin de todos los elementos de unsistema.

La gran mayora de los sistemas de software actuales cuentan conreconocimiento de voz, el cual permite el fcil acceso al dispositivo sin tener lanecesidad de hacer uso de teclas o botones, esto mediante el uso de losfonemas; a pesar de que los dispositivos cuentan con diferentes tipos delenguajes segn su mercado de distribucin, tiene implcita varias dificultadesdebido a que la identificacin de las fronteras entre ellos por lo regular es difcilde encontrar en representaciones acsticas de voz [Oropeza, 2006]. En elReconocimiento de Habla y Patrones se han hecho anlisis fonemas. Esto hadado como origen una gran cantidad de resultados e implementacin de algunastcnicas relacionadas [Surez, 2006]. La caracterstica principal de este enfoquees que usa un marco matemtico bien definido y que establece representacionesconsistentes de los patrones de voz [Rabiner, 1998]. Es aqu donde surgen losSistemas Inteligentes, los cuales son capaces de entender ya no solo el lenguaje

escrito de los usuarios sino tambin el lenguaje hablado. La representacin delos patrones de voz puede ser una plantilla, o un modelo estadstico (HMM:Hidden Markov Model), que puede aplicarse a un sonido (ms pequeo que unapalabra), una palabra o una frase. [Rabiner, 1998].

Los Sistemas Inteligentes o tambin llamados agentes constituyen el prximoavance ms significativo en el desarrollo de sistemas y pueden ser consideradoscomo la nueva revolucin del software [Jennings, 1999], su autonoma y alta


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complejidad de respuesta los hacen que se integren cada da ms a la vida delas personas. Son entidades capaces de percibir su entorno, procesar talespercepciones y responder o actuar de manera racional, es decir, de maneracorrecta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Los SistemasInteligentes o agentes no son desarrollados de forma independiente sino como

entidades que constituyen un sistema. A este sistema se le denomina multi-agente. En este caso los agentes deben o pueden interactuar entre ellos[Huhns1998]. La base fundamental de estos sistemas o agentes es como estnconstruidos de su forma primitiva, desde algoritmos de ejecucin como laestructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen sus funciones, acciones,reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegar hasta la InteligenciaArtificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estos son, los diseos yaformados y corregidos para la lectura de las instrucciones del usuario.

La base fundamental de la Inteligencia Artificial y de los sistemas inteligentes oagentes, es como estn construidos de su forma primitiva, desde algoritmos de

ejecucin como la estructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen susfunciones, acciones, reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegarhasta la Inteligencia Artificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estosson, los diseos ya formados y corregidos para la lectura de las instruccionesdel usuario. Un compilador es aquel traductor que tiene como entrada unasentencia en lenguaje formal y como salida tiene un fichero ejecutable, es decir,hace una traduccin de alto nivel a cdigo mquina (cdigo binario) [Prez,2011]. De la misma manera otro autor define que, un compilador es un programainformtico que traduce un programa escrito en un lenguaje de programacin aotro lenguaje de programacin, generando un programa equivalente que la

mquina ser capaz de interpretar. [Laborda, 2013].

8. Qu es un Intrprete?

8.1. Un intrprete es como un compilador, solo que la salida es una ejecucin. Elprograma de entrada se reconoce y ejecuta a la vez. No se produce un resultadofsico (cdigo mquina) sino lgico (una ejecucin) [Perz, 2011].

8.2. En los intrpretes su principal ventaja es que permiten una fcil depuracin.Entre los inconvenientes podemos citar, en primer lugar, la lentitud de ejecucin, ya

que al ejecutar a la vez que se traduce no puede aplicarse un alto grado deoptimizacin [Perz, 2011].

8.3. El intrprete capta una sentencia fuente, la analiza e interpreta, dando lugar asu ejecucin inmediata, no crendose, por tanto, un archivo o programa objetoalmacenaje en memoria masiva para posteriores ejecuciones. La ejecucin delprograma estar supervisada por el intrprete [Parra, 2012].


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8.4. Los intrpretes no producen un lenguaje objetivo como en los compiladores. Unintrprete lee el cdigo como est escrito e inmediatamente lo convierte enacciones; es decir, lo ejecuta en ese instante [ITC, 2011].

Ensayo 8.

La principal ventaja de los intrpretes es que permiten una fcil depuracin.Entre los inconvenientes podemos citar, en primer lugar, la lentitud de ejecucin,ya que al ejecutar a la vez que se traduce no puede aplicarse un alto grado deoptimizacin [Perz, 2011]. Un intrprete lee el cdigo como est escrito einmediatamente lo convierte en acciones; es decir, lo ejecuta en ese instante[ITC, 2011]. Un intrprete es como un compilador, solo que la salida es unaejecucin. El programa de entrada se reconoce y ejecuta a la vez. No se produceun resultado fsico (cdigo mquina) sino lgico (una ejecucin) [Perz, 2011].El intrprete capta una sentencia fuente, la analiza e interpreta, dando lugar asu ejecucin inmediata, no crendose, por tanto, un archivo o programa objeto

almacenaje en memoria masiva para posteriores ejecuciones. La ejecucin delprograma estar supervisada por el intrprete [Parra, 2012]. Los intrpretes noproducen un lenguaje objetivo como en los compiladores. Un intrprete lee elcdigo como est escrito e inmediatamente lo convierte en acciones; es decir, loejecuta en ese instante [ITC, 2011]. Se debe tener una estructura bien detalladay especifica del intrprete para un funcionamiento correcto.

Ensayo final 8.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,

planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de lavida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia comoajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin decomputadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funciones

mediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].

En la infinidad de reas de desarrollo de la IA existen patrones que se conjuganpara la realizacin y ejecucin de una accin, aunque existe la expectativa deenfocarse a un solo patrn es necesaria la complementacin de los dems para


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la obtencin de mejores resultados que los previstos. Estos patrones se diseanconforme a lo que se busca que resuelva el agente como: Sistemas que piensancomo humanos [Bellman, 1978], Sistemas que actan como humanos [knight,1991], Sistemas que piensan racionalmente [Winston, 1992] y Sistemas queactan racionalmente [Nilsson, 1998].

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de unainstruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata deun agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antesdiseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red NeuronalArtificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje al

funcionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar aescala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. EsteAxn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

La Red Neuronal Artificial (RNA) como todo sistema, cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Estos elementos definen lasentradas y salidas, pesos y valores netos para cada uno de los datos de la tareaque se quiera realizar: Funcin de Propagacin, esta hace la sumatoria de lacada entrada (dato) multiplicada por el peso de su interconexin (valor neto). Lasegunda es la de Activacin la cual modifica con forme a los datos la funcin depropagacin; la tercera es la Funcin de Transferencia la cual aplica al valordevuelto por la funcin de activacin. Se utiliza para acotar la salida de laneurona. La sincronizacin de los elementos de la Red Neuronal Artificial conlos de la Inteligencia Artificial hace capaz el reconocimiento y la lectura de losdiversos lenguajes numricos y alfabticos los cuales se convierten en cdigosde acceso a sistemas, funciones y herramientas, actualizaciones, etc., teniendoen comn un lenguaje unificado, logrando obtener un reconocimiento del

sistema de habla y patrones para la ejecucin de todos los elementos de unsistema.

La gran mayora de los sistemas de software actuales cuentan conreconocimiento de voz, el cual permite el fcil acceso al dispositivo sin tener lanecesidad de hacer uso de teclas o botones, esto mediante el uso de losfonemas; a pesar de que los dispositivos cuentan con diferentes tipos delenguajes segn su mercado de distribucin, tiene implcita varias dificultades


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debido a que la identificacin de las fronteras entre ellos por lo regular es difcilde encontrar en representaciones acsticas de voz [Oropeza, 2006]. En elReconocimiento de Habla y Patrones se han hecho anlisis fonemas. Esto hadado como origen una gran cantidad de resultados e implementacin de algunastcnicas relacionadas [Surez, 2006]. La caracterstica principal de este enfoque

es que usa un marco matemtico bien definido y que establece representacionesconsistentes de los patrones de voz [Rabiner, 1998]. Es aqu donde surgen losSistemas Inteligentes, los cuales son capaces de entender ya no solo el lenguajeescrito de los usuarios sino tambin el lenguaje hablado. La representacin delos patrones de voz puede ser una plantilla, o un modelo estadstico (HMM:Hidden Markov Model), que puede aplicarse a un sonido (ms pequeo que unapalabra), una palabra o una frase. [Rabiner, 1998].

Los Sistemas Inteligentes o tambin llamados agentes constituyen el prximoavance ms significativo en el desarrollo de sistemas y pueden ser consideradoscomo la nueva revolucin del software [Jennings, 1999], su autonoma y alta

complejidad de respuesta los hacen que se integren cada da ms a la vida delas personas. Son entidades capaces de percibir su entorno, procesar talespercepciones y responder o actuar de manera racional, es decir, de maneracorrecta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Los SistemasInteligentes o agentes no son desarrollados de forma independiente sino comoentidades que constituyen un sistema. A este sistema se le denomina multi-agente. En este caso los agentes deben o pueden interactuar entre ellos[Huhns1998]. La base fundamental de estos sistemas o agentes es como estnconstruidos de su forma primitiva, desde algoritmos de ejecucin como laestructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen sus funciones, acciones,

reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegar hasta la InteligenciaArtificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estos son, los diseos yaformados y corregidos para la lectura de las instrucciones del usuario.

La base fundamental de la Inteligencia Artificial y de los sistemas inteligentes oagentes, es como estn construidos de su forma primitiva, desde algoritmos deejecucin como la estructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen susfunciones, acciones, reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegarhasta la Inteligencia Artificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estosson, los diseos ya formados y corregidos para la lectura de las instruccionesdel usuario. Un compilador es aquel traductor que tiene como entrada una

sentencia en lenguaje formal y como salida tiene un fichero ejecutable, es decir,hace una traduccin de alto nivel a cdigo mquina (cdigo binario) [Prez,2011]. De la misma manera otro autor define que, un compilador es un programainformtico que traduce un programa escrito en un lenguaje de programacin aotro lenguaje de programacin, generando un programa equivalente que lamquina ser capaz de interpretar. [Laborda, 2013].


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La principal ventaja de los intrpretes es que permiten una fcil depuracin.Entre los inconvenientes podemos citar, en primer lugar, la lentitud de ejecucin,ya que al ejecutar a la vez que se traduce no puede aplicarse un alto grado deoptimizacin [Perz, 2011]. Un intrprete lee el cdigo como est escrito einmediatamente lo convierte en acciones; es decir, lo ejecuta en ese instante

[ITC, 2011]. Un intrprete es como un compilador, solo que la salida es unaejecucin. El programa de entrada se reconoce y ejecuta a la vez. No se produceun resultado fsico (cdigo mquina) sino lgico (una ejecucin) [Perz, 2011].El intrprete capta una sentencia fuente, la analiza e interpreta, dando lugar asu ejecucin inmediata, no crendose, por tanto, un archivo o programa objetoalmacenaje en memoria masiva para posteriores ejecuciones. La ejecucin delprograma estar supervisada por el intrprete [Parra, 2012]. Los intrpretes noproducen un lenguaje objetivo como en los compiladores. Un intrprete lee elcdigo como est escrito e inmediatamente lo convierte en acciones; es decir, loejecuta en ese instante [ITC, 2011]. Se debe tener una estructura bien detallada

y especifica del intrprete para un funcionamiento correcto.

9. Qu es un traductor?

9.1. Un traductor se define como un programa que traduce o convierte desde untexto o programa escrito en un lenguaje fuente hasta un texto o programaequivalente escrito en un lenguaje destino produciendo, si cabe, mensajes de error[Glvez, 2005].

9.2. Los traductores son programas que traducen los programas en cdigo fuente,

escritos en lenguajes de alto nivel, a programas escritos en lenguaje mquina. Lostraductores pueden ser de dos tipos: compiladores e intrpretes [ITC, 2011].

9.3. Es un programa que convierte un programa escrito en un lenguaje determinadoen otro de diferente lenguaje para luego ser ejecutado. El lenguaje en el que estescrito el programa original se llama lenguaje fuente, y el lenguaje al que seconvierte se llama lenguaje objetivo [Alfonseca, 2005].

9.4. Un traductor es un programa que recibe como entrada cdigo escrito en uncierto lenguaje y produce como salida cdigo en otro lenguaje, generalmente ellenguaje de entrada es de ms alto nivel que el de salida, por ejemplo, lostraductores son los ensambladores y los compiladores. [Ullman, 1998].

Ensayo 9.

A diferencia de los intrpretes, un traductor se define como un programa quetraduce o convierte desde un texto o programa escrito en un lenguaje fuentehasta un texto o programa equivalente escrito en un lenguaje destino


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produciendo, si cabe, mensajes de error [Glvez, 2005]. Un traductor es unprograma que recibe como entrada cdigo escrito en un cierto lenguaje yproduce como salida cdigo en otro lenguaje, generalmente el lenguaje deentrada es de ms alto nivel que el de salida, por ejemplo, los traductores sonlos ensambladores y los compiladores. [Ullman, 1998]. Alfonseca define a un

intrprete como: un programa que convierte un programa escrito en un lenguajedeterminado en otro de diferente lenguaje para luego ser ejecutado. El lenguajeen el que est escrito el programa original se llama lenguaje fuente, y el lenguajeal que se convierte se llama lenguaje objetivo [Alfonseca, 2005].

Ensayo final 9.

La Inteligencia Artificial (AI) se encuentra en el rea de control de sistemas,planificacin automtica, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de lavida diaria en campos como economa, medicina, ingeniera y la milicia, y se hausado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia comoajedrez de computador y se ha destacado en el rea de la Robtica. En losltimos aos se han llevado a cabo estudios para combinar computadorasdigitales y analgicas dispositivos hbridos que conducen a la produccin decomputadoras ms veloces, con mayor poder de razonamiento, clculos msprecisos y obtencin de conocimiento mediante la rutina de sus tareas [Sontag,1972]. Es el estudio de los agentes que llevan a cabo acciones y funcionesmediante sistemas tericos para toma de decisiones [Stuart, 2004]. Explica elfuncionamiento mental basndose en el desarrollo de algoritmos [Garca, 2004].

Aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar en forma autnoma yrazonada [Botti, 2000].


Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son programas de la IA capaces desimular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano [Garca, 2004].El objetivo de la creacin de las redes neuronales artificiales, es asemejar eigualar a un cien por ciento la capacidad de respuesta y razonamiento de unainstruccin. Se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso y se trata deun agente de interconexin de neuronas que colaboran entre s para producir unestmulo de salida, seleccin o resultado de la ejecucin de un algoritmo antes


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diseado Cuando el algoritmo de instruccin ya sta bien definido, analizado,especificado en sus funciones y corregido se le da el nombre de Red NeuronalArtificial ya que por sus funciones a realizar se asemeja a un alto porcentaje alfuncionamiento del cerebro humano y como tal cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Las RNA pretenden imitar a

escala pequea la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano[Marcial, 2008]. En las RNA cada neurona puede tener infinitas entradasllamadas Dendritas que condicionan el estado de su nica salida, el Axn. EsteAxn puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente.

La Red Neuronal Artificial (RNA) como todo sistema, cuenta con elementosindispensables para su correcto funcionamiento. Estos elementos definen lasentradas y salidas, pesos y valores netos para cada uno de los datos de la tareaque se quiera realizar: Funcin de Propagacin, esta hace la sumatoria de lacada entrada (dato) multiplicada por el peso de su interconexin (valor neto). La

segunda es la de Activacin la cual modifica con forme a los datos la funcin depropagacin; la tercera es la Funcin de Transferencia la cual aplica al valordevuelto por la funcin de activacin. Se utiliza para acotar la salida de laneurona. La sincronizacin de los elementos de la Red Neuronal Artificial conlos de la Inteligencia Artificial hace capaz el reconocimiento y la lectura de losdiversos lenguajes numricos y alfabticos los cuales se convierten en cdigosde acceso a sistemas, funciones y herramientas, actualizaciones, etc., teniendoen comn un lenguaje unificado, logrando obtener un reconocimiento delsistema de habla y patrones para la ejecucin de todos los elementos de unsistema.

La gran mayora de los sistemas de software actuales cuentan conreconocimiento de voz, el cual permite el fcil acceso al dispositivo sin tener lanecesidad de hacer uso de teclas o botones, esto mediante el uso de losfonemas; a pesar de que los dispositivos cuentan con diferentes tipos delenguajes segn su mercado de distribucin, tiene implcita varias dificultadesdebido a que la identificacin de las fronteras entre ellos por lo regular es difcilde encontrar en representaciones acsticas de voz [Oropeza, 2006]. En elReconocimiento de Habla y Patrones se han hecho anlisis fonemas. Esto hadado como origen una gran cantidad de resultados e implementacin de algunastcnicas relacionadas [Surez, 2006]. La caracterstica principal de este enfoque

es que usa un marco matemtico bien definido y que establece representacionesconsistentes de los patrones de voz [Rabiner, 1998]. Es aqu donde surgen losSistemas Inteligentes, los cuales son capaces de entender ya no solo el lenguajeescrito de los usuarios sino tambin el lenguaje hablado. La representacin delos patrones de voz puede ser una plantilla, o un modelo estadstico (HMM:Hidden Markov Model), que puede aplicarse a un sonido (ms pequeo que unapalabra), una palabra o una frase. [Rabiner, 1998].


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Los Sistemas Inteligentes o tambin llamados agentes constituyen el prximoavance ms significativo en el desarrollo de sistemas y pueden ser consideradoscomo la nueva revolucin del software [Jennings, 1999], su autonoma y altacomplejidad de respuesta los hacen que se integren cada da ms a la vida delas personas. Son entidades capaces de percibir su entorno, procesar tales

percepciones y responder o actuar de manera racional, es decir, de maneracorrecta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Los SistemasInteligentes o agentes no son desarrollados de forma independiente sino comoentidades que constituyen un sistema. A este sistema se le denomina multi-agente. En este caso los agentes deben o pueden interactuar entre ellos[Huhns1998]. La base fundamental de estos sistemas o agentes es como estnconstruidos de su forma primitiva, desde algoritmos de ejecucin como laestructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen sus funciones, acciones,reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegar hasta la InteligenciaArtificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estos son, los diseos ya

formados y corregidos para la lectura de las instrucciones del usuario.La base fundamental de la Inteligencia Artificial y de los sistemas inteligentes oagentes, es como estn construidos de su forma primitiva, desde algoritmos deejecucin como la estructura de su lenguaje, es aqu donde se construyen susfunciones, acciones, reglas y tiempos de ejecucin, el segundo paso para llegarhasta la Inteligencia Artificial, los Compiladores, Interpretes y Traductores, estosson, los diseos ya formados y corregidos para la lectura de las instruccionesdel usuario. Un compilador es aquel traductor que tiene como entrada unasentencia en lenguaje formal y como salida tiene un fichero ejecutable, es decir,hace una traduccin de alto nivel a cdigo mquina (cdigo binario) [Prez,

2011]. De la misma manera otro autor define que, un compilador es un programainformtico que traduce un programa escrito en un lenguaje de programacin aotro lenguaje de programacin, generando un programa equivalente que lamquina ser capaz de interpretar. [Laborda, 2013].

La principal ventaja de los intrpretes es que permiten una fcil depuracin.Entre los inconvenientes podemos citar, en primer lugar, la lentitud de ejecucin,ya que al ejecutar a la vez que se traduce no puede aplicarse un alto grado deoptimizacin [Perz, 2011]. Un intrprete lee el cdigo como est escrito einmediatamente lo convierte en acciones; es decir, lo ejecuta en ese instante[ITC, 2011]. Un intrprete es como un compilador, solo que la salida es una

ejecucin. El programa de entrada se reconoce y ejecuta a la vez. No se produceun resultado fsico (cdigo mquina) sino lgico (una ejecucin) [Perz, 2011].El intrprete capta una sentencia fuente, la analiza e interpreta, dando lugar asu ejecucin inmediata, no crendose, por tanto, un archivo o programa objetoalmacenaje en memoria masiva para posteriores ejecuciones. La ejecucin delprograma estar supervisada por el intrprete [Parra, 2012]. Los intrpretes noproducen un lenguaje objetivo como en los compiladores. Un intrprete lee el


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cdigo como est escrito e inmediatamente lo convierte en acciones; es decir, loejecuta en ese instante [ITC, 2011]. Se debe tener una estructura bien detalladay especifica del intrprete para un funcionamiento correcto.

A diferencia de los intrpretes, un traductor se define como un programa quetraduce o convierte desde un texto o programa escrito en un lenguaje fuentehasta un texto o programa equivalente escrito en un lenguaje destinoproduciendo, si cabe, mensajes de error [Glvez, 2005]. Un traductor es unprograma que recibe como entrada cdigo escrito en un cierto lenguaje yproduce como salida cdigo en otro lenguaje, generalmente el lenguaje deentrada es de ms alto nivel que el de salida, por ejemplo, los traductores sonlos ensambladores y los compiladores. [Ullman, 1998]. Alfonseca define a unintrprete como: un programa que convierte un programa escrito en un lenguajedeterminado en otro de diferente lenguaje para luego ser ejecutado. El lenguajeen el que est escrito el programa original se llama lenguaje fuente, y el lenguajeal que se convierte se llama lenguaje objetivo [Alfonseca, 2005].

10. Qu son los Autmatas y Lenguajes Formales?

10.1. La teora de autmatas es el estudio de dispositivos de clculo abstractos, esdecir, de las mquinas. Antesde que existieran las computadoras [Hopcroft, 2008].

10.2. La mquina de Turing que tena todas las capacidades de las computadorasde hoy da, al menos en lo que respecta a lo que podan calcular. El objetivo deTuring era describir de forma precisa los lmites entre lo que una mquina de clculopoda y no poda hacer, todo estos clculos mediante el uso de Autmatas [Hopcroft,

2008].

10.3. El analizador lxico de un compilador tpico, es decir, el componente delcompilador que separa el texto de entrada en unidades lgicas, tal comoidentificadores, palabras clave y signos de puntuacin [Hopcroft, 2008].

10.4. La teora de autmatas se ocupa de clasificar y estudiar de modo sistemticodiferentes tipos de mquinas abstractas que llevan a cabo un procesamientosecuencial de la informacin [Jurado, 2008].

Ensayo 10.Los Autmatas y Lenguajes Formales son el punto de partida para llegar a laInteligencia Artificial, es el lenguaje y herramienta principal para la constitucinde esta. Dentro de la teora de autmatas es el estudio de dispositivos de clculoabstractos, es decir, de las mquinas. La mquina de Turing que tena todaslas capacidades de las computadoras de hoy da, al menos en lo que respectaa lo que podan calcular. El objetivo de Turing era describir de forma precisa los


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lmites entre lo que una mquina de clculo poda y no poda hacer, todo estosclculos mediante el uso de Autmatas [Hopcroft, 2008]. Antes de que existieranlas computadoras [Hopcroft, 2008]. El analizador lxico de un compilador tpico,es decir, el componente del compilador que separa el texto de entrada enunidades lgicas, tal como identificadores, palabr

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