Download lineamientos sobre inteligencia artificial/ sist
Document related concepts
Transcript
LINEAMIENTOS SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL/ SIST. EXPERTOS . Lic Patricia Sanjurjo SISTEMAS DE INFORMACION CURSO MIERCOLES Inteligencia Artificial : Se define como el esfuerzo or desarrollar sistemas computacionales (Hard y soft) que se comportan como Humanos . Tales sistemas tendrían la capacidad de aprender LENGUAJES NATURALES llevar a cabo tareas físicas coordinadas (ROBOTICA) utilizar aparatos de percepción que informen sobre su comportamiento físico y lenguaje . NINGUN SYSTEM ACTUAL se acerca a la posesión de cualidades humanas sin embargo se ha evolucionado mucho en ello . Inteligencia Artificial / Inteligencia Natural : Los sistemas exitosos de inteligencia artificial no son ni ARTIFICIALES NI INTELIGENTES . Todos ellos se basan en el conocimiento y la experiencia HUMANA y patrones de razonamiento seleccionados . Los sistemas existentes de Inteligencia Artificial no pueden salir con soluciones NOVEDOSAS para los problemas . Los sistemas prácticos de I. Artificial tratan ante 1 evento de reproducir la experiencia de los humanos , no se comportan como EXPERTOS HUMANOS sino que están limitados a tareas mundanas. La Inteligencia Humana es de gran complejidad y de mayor amplitud que los computadores a los sistemas de información . 4 Capacidades se evidencian de la Inteligencia Humana : RACIOCINIO COMPORTAMIENTO USO DE METAFORAS Y ANALOGIAS CREACION Y USO DE CONCEPTOS Hay 2 enfoques que abordan a la Inteligencia Artificial : Ascendente : es el esfuerzo de hacer una analogía física del CEREBRO HUMANO . Descendente : al esfuerzo or desarrollar una analogía LOGICA del cerebro humano. Un esfuerzo importante de LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL es desarrollar reglas sencillas que puedan podar el árbol de búsqueda y hacer que sea mas eficiente . SISTEMAS EXPERTOS : Un system Experto es un programa de conocimientos intensivos que resuelve un problema capturando el dominio de un ser humano en campos limitados del conocimiento y de la experiencia . Un system experto puede ayudar en la tarea de decisión al hacer preguntas importantes y explicar las razones de haber llevado a cabo ciertas acciones . Características : LLEVAN A CABO ALGUN TRABAJO DE SOLUCION DE PROBLEMAS PARA LOS SERES HUMANOS. USAN EL CONOCIMIENTO EN FORMA DE REGLAS O MARCOS INTERACTUAN CON LOS SERES HUMANOS PUEDEN CONSIDERAR SUMULTANEAMIENTE DIVERSAS HIPOTESIS. En la actualidad son muy superficiales y frágiles . LOS SISTEMAS EXPERTOS NO PIENSAN . El papel mas importante que juegan es el de asistente . Ayuda a la toma de deciciones haciendo el análisis de loas rutinas y señalando aquellas posiciones de trabajo en donde se requiere DOMINIO . En segundo lugar es el papel de COLEGA , el usuario desiente con el los problemas hasta que llega a una solución conjunta. Por último se usan como AUTOMATA EXPERTO TOTAL que toma las decisiones por los usuarios sin ninguna pregunta y opera remotamente sin intevención del hombre. Forma de trabajo del Sist. Experto : Cuatro son los elementos esenciales que lo componen : DOMINIO DEL CONOCIMIENTO A BASE DE CONOCIMIENTOS EL EQUIPO DE DESARROLLO LA CAPSULA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EL USUARIO BASE DE CONOCIMIENTOS : Que es el conocimiento Humano ? Se ha confeccionado 3 manera de representar el conocimiento y el dominio del ser humano: REGLAS REDES SEMANTICAS MARCOS Los sistemas expertos pueden ser usados sólo en aquellas situaciones a donde el DOMINIO del conocimiento sea muy restringido e implique unos cuantos miles de reglas . REGLAS SEMANTICAS : SE USAN PARA REPRESENTAR EL CONOCIMIENTO CUANDO LA BASE DE CONOCIMIENTOS SE COMPONE DE PARTES FACILMENTE IDENTIFICABLES U OBJETOS DE CARACTERISTICAS INTERRELACIONADAS. MARCOS : DE CONOCIMIENTOS SON SEMEJANTES A LAS REDES SEMÁNTICAS EN LOS QUE EL CONOCIMIENTO ES ORGANIZADO EN PARTES, PERO LAS RELACIONES ENTRE ELLAS SON MENOS JERARQUICAS Y SE BASAN EN CARACTERÍSTICAS COMPARTIDAS . CICLO DE VIDA DEL SYSTEM EXPERTO Consta de 6 etapas , no es un ciclo fijo como los expertos con frecuencia tienen problemas para explicar sus soluciones , los problemas deben fraccionarse en subproblemas antes que las soluciones puedan quedar definidas. FASE I : ENCONTRAR UN PROBLEMA APROPIADO PARA UN SYSTEM EXPERTO. FASE II : DESARROLLAR UN PROTOTIPO DEL System FASE III : DESARROLLAR UN SYSTEM COMPLETO FASE IV : EVALUAR EL System FASE V : INTEGRAR AL SYSTEM AL FLUJO DE DATOS Y PATRONES DE TRABAJO . FASE VI : MANTENER AL SYSTEM . PROBLEMAS : Los sist. Expertos quedan limitados a ciertos problemas . NO SON APLICABLES A PROBLEMAS DE ADMINISTRACION EL CONOCIMIENTO EXPERTO ES COLECTIVO ES COSTOSO ENSEÑAR SIST. EXPERTOS
Related documents