BREVE RESUMEN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

TUTOR: ING. LUIS ALBARRACÍN

YULIANA JIMÉNEZ LETURNÉ

USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial se la utiliza para hacer máquinas que puedan razonar.Para actuar en ese desempeño la I.A se encuentra inmersa en:-La robótica-reconocimiento de voces-sistemas expertos-redes neurales

Mejorando así el desempeño personal.

Sistemas expertosEs aquel que simula la toma de decisiones tal y cual como un ser humano.

Estos sistemas se basan en el conocimiento sobre el dominio (enfatiza el conocimiento sobre un problema en especifico)

AgentesEs aquel sistema que sustituye a una persona en algún tipo de actividad, ofreciendo la misma capacidad de sugerencia en la toma decisión frente a lo propuesto por la maquina.Los agentes se basan en los filtrados de datos, búsqueda de información, ayuda sensible en tutoría en línea entre otros.

Redes neuronalesSon aquellas que son capaces de simular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano.Analiza automáticamente los datos para determinar sus comportamientos

RobóticaAquella se encarga de la creación de robots que efectúen una determinada acción dado por el humano con rapidez, calidad y precisión.

TÉCNICAS DE BÚSQUEDAS.

serie de esquemas de representación del conocimiento, que mediante diversos algoritmos nos permite resolver ciertos problemas desde el punto de vista de la I.A. Los elementos que integran las técnicas de búsqueda son: – Conjunto de estados: todas las configuraciones posibles en el dominio. – Estados iniciales: estados desde los que partimos. – Estados finales: las soluciones del problema. – Operadores: se aplican para pasar de un estado a otro. ¿Qué son las técnicas de búsqueda y cuáles son sus elementos?

Búsqueda sin Información En pequeños dominios, podemos intentar aplicar todos nuestros métodos de mindless search pero no es práctico porque la búsqueda se vuelve enorme.

Búsqueda ciega: – Se hace crecer el árbol de forma sistemática – No se realiza análisis entre el estado obtenido y la solución

TIPOS DE BÚSQUEDA CIEGA: *Búsqueda en amplitud. *Búsqueda en profundidad. *Búsqueda en profundidad progresiva. *Búsqueda bidireccional

Búsqueda heurística: – El crecimiento del árbol se hace inyectando conocimiento. – Este conocimiento permite calcular la distancia entre el estado obtenido y el estado final Tipos de solucionadores

Búsqueda en Amplitud:Se basa en desarrollar completamente cada nivel del árbol antes de pasar a desarrollar el siguiente.

Búsqueda en Profundidad:-Se basa en elegir un camino en el árbol y seguirlo hasta el final. -Si no se encuentra la solución se retrocede («backtraking") y se prueba por otro camino.

La poda alfa-beta es aplicar minimax, solo que decidimos que algunas ramas no serán exploradas, consiguiendo con esto ahorrar algo de espacio y de tiempo computacional.

Llamaremos valores alfa a los valores calculados hacia atrás de los nodos max. Los valores alfa de los nodos max nunca pueden decrecer.

Llamaremos valores beta a los valores calculados hacia atrás en los nodos min. Los valores min nunca pueden crecer.

Según el solucionador general de problemas ( SGP) , este programa se diseño para que imitara protocolos de resolución de problemas de los humanos. Fue el primer programa que incorporo el enfoque del pensar humano.

El GPS funcionaba realizando una analogía entre su situación actual y el objetivo a cumplir, efectuaba un análisis de las diferencias entre ambos estados, utilizaba métodos para reducir las diferencias, y luego volvía a realizar la analogía inicial hasta que no existiesen diferencias entre el estado actual y el estado deseable.