REVISTA PERSONALIZADA FEBRERO 2011
EQUIPO DESARROLLADOR YISBELIS PEREZ EDIXON PEREZ DULBYS SILVA LARRY CARRILLO NANCY GAMERO 8T5IS
FEBRERO 11 DEL 2011
REVISTA PERSONALIZADA FEBRERO 2011
EDITORIAL
La inteligencia artificial es ciencia de crear por medio de la ingeniería máquinas inteligentes, y en especial, programas inteligentes para el uso de computadoras. Se considera a alguien un experto en un problema cuando este individuo
tiene
especializado
conocimiento sobre
dicho
problema. En el área de los (SE) a este tipo de conocimiento se le llama
conocimiento
sobre
el
dominio. La palabra dominio se usa
para
conocimiento
enfatizar pertenece
problema específico
que
el
a
un
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¿Qué entendemos por Inteligencia Artificial? Es la ciencia de crear por medio de la ingeniería máquinas inteligentes, y en especial, programas inteligentes para el uso de computadoras. Cuando hablamos de ordenadores y el mundo de la tecnología, podemos definir AI como la tarea de usar ordenadores para entender la inteligencia humana. ¿Y qué es la inteligencia? Podemos decir que es la parte racional de un ser vivo para conseguir metas. Es una definición rápida y bastante general, pero básicamente es lo que explica que podamos racionalizar y solucionar problemas y conseguir objetivos. Sin embargo, hay diferentes tipos de inteligencia entre personas, animales y máquinas. Hablar de sí una máquina es inteligente o no, es algo que todavía no nos podemos plantear. La inteligencia humana está formada por mecanismos muy complejos del cerebro, reacciones químicas y años de evolución. Las investigaciones en la inteligencia artificial, han conseguido mediante ciertos mecanismos que ordenadores, computadoras y máquinas hagan algunas cosas bastante impresionantes. Se puede decir que en cierto modo “son inteligentes”. Los programas de ordenador tiene hoy en día grandes recursos de potencia, velocidad y memoria, pero sus habilidades corresponden a los mecanismos intelectuales que los diseñadores de programas son capaces de incorporar en dichos programas.
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Los SE Hoy En Día La mayoría de las computadoras ejecutan hoy en día una gran cantidad de programas que realizan decisiones lógicas, sin embargo los programas
utilizan
poca
cantidad
de
conocimiento. Estos programas están divididos en dos partes:
algoritmos y datos.
Los
algoritmos especifican los pasos para resolver un problema específico, los datos caracterizan los parámetros del problema en particular. Los expertos humanos, por otra parte, no siguen este modelo para resolver un problema, utilizan fragmentos de conocimiento y su experiencia, para alcanzar la solución de un problema en particular. Los SE representan estos fragmentos de experiencia y conocimiento en una base de conocimientos (BC), que posteriormente es accedida para razonar sobre un problema en particular. Como consecuencia de esto, los SE difieren de los programas convencionales en su arquitectura, en la forma en que se incorpora el conocimiento, en la manera interactiva en que se ejecutan y en la impresión que crean en los usuarios
que
lo
utilizan;
muestran,
generalmente, un comportamiento similar al de un EH
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El Departamento Del Tesoro De Estados De Estados Unidos Combate A Criminales Con Un Sistema Experto
El problema. Una de las principales tareas de la Financial Crime Enforcement Network (FinCEN) de Estados Unidos es evitar y detectar el lavado de dinero. Un área de investigación corresponde a las transacciones de efectivo superiores a $10.000 dólares, mismas que todos los bancos tienen la obligación de informar. El problema es que cada semana se registran más de 200.000 de estas transacciones. Para que los analistas calificados examinen todas ellas se requieren una gran cantidad de personal, para lo cual FinCEN no cuenta con presupuesto. La solución. La solución se encontró al recurrir a un sistema experto basado en reglas que contiene la experiencia de los expertos de primera línea de FinCEN. El sistema experto se utiliza para detectar transacciones sospechosas y cambios en los patrones de transacciones. Estas se verifican después en forma manual. Uso y resultados. A lo largo de 5 años que han trascurrido desde su incorporación, el sistema experto ha ayudado a descubrir más de 400 casos de actividades de lavado de dinero que representan una cifra superior a 1.000 millones de dólares.
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LA LÓGICA DIFUSA EN LA MODELIZACIÓN Y MANEJO DE ECOSISTEMAS ACUÁTICOS.
La incorporación de la lógica difusa (fuzzy logic) en la modelización y manejo de ecosistemas acuáticos amplía enormemente las posibilidades de valoración y análisis de estos sistemas. Hasta la fecha, la simulación de los hábitats acuáticos se había venido desarrollando por medio de modelos basados en curvas de preferencia de las principales variables hidráulicas relacionadas con la calidad de los hábitats. La lógica difusa permite introducir un mayor número de variables, al aumentar de forma significativa las posibilidades de combinación entre ellas. Además, incorpora el conocimiento y valoración de expertos. La simulación de hábitats piscícolas y la determinación de regímenes de caudales ambientales son dos de las aplicaciones fundamentales, dentro de la gestión de los recursos hídricos, en las que es posible aplicar esta herramienta. En este articulo se revisan las principales ventajas de la utilización de la lógica difusa en comparación con las técnicas clásicas, y se ofrece un ejemplo práctico de aplicación de ambos procedimientos, en un tramo del río Lozoya (Madrid). Los resultados muestran las importantes diferencias que surgen del uso de una u otra metodología, y, en especial, las notables ventajas que para la labor de los técnicos puede ofrecer el uso de los modelos basados en lógica difusa.
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La Minería De Datos En La Inteligencia Artificial La minería de datos se presenta como una disciplina
nueva,
ligada
a
la
Inteligencia
Artificial y diferenciada de la Estadística. Por otro lado, en el mundo estadístico más académico, la minería de datos ha sido considerada en su inicio como una moda más, aparecida después de los sistemas expertos, conocida desde hacía tiempo bajo el nombre de "data fishing". Es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias
o
comportamiento
reglas de
que los
expliquen datos
en
el un
determinado contexto. Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos
de
búsqueda
próximos
a
la
Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. En resumen, el datamining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta
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Algoritmos genéticos en la inteligencia artificial
Los algoritmos genéticos es una técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución de
Darwin,
que
ha
cobrado
tremenda
popularidad en todo el mundo durante los últimos
años.
Se
presentarán
aquí
los
conceptos básicos que se requieren para abordarla, así como unos sencillos ejemplos que permitan a los lectores comprender cómo aplicarla al problema de su elección. es una técnica de programación que imita a la evolución resolver
biológica problemas.
como Dado
estrategia un
para
problema
específico a resolver, la entrada del AG es un conjunto de soluciones potenciales a ese problema, codificadas de alguna manera, y una métrica llamada función de aptitud que permite evaluar cuantitativamente a cada candidata. Estas candidatas pueden ser soluciones que ya se sabe que funcionan, con el objetivo de que el AG las mejore, pero se suelen generar aleatoriamente.
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ALGORITMOS GENÉTICOS: HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON SU PROPIA EVOLUCIÓN Los algoritmos genéticos son un resultado de los avances de la computación y de la genética. Son herramientas de la inteligencia artificial porque aprenden simulando parcialmente los mecanismos de la evolución. Su característica principal es su eficacia para optimizar casi cualquier problema. Los algoritmos genéticos son parte de la Computación Evolutiva, que simula el proceso de selección natural desde un punto de vista neo-darwiniano: la diferenciación de las especies dada por pequeños cambios accidentales que, vistos después de mucho tiempo, parecen tener un propósito específico. Darwin analizó las características de los antecesores de las especies e infirió que se trataba de un proceso evolutivo. En esa época no se conocía el mecanismo de la herencia desde el punto de vista molecular. Este se descubrió mucho después, a mediados del siglo 20, cuando Watson y Crick encontraron la forma helicoidal del DNA. Después de esto, se entendió mejor que los cambios ocurrían porque en el proceso de copia de la información -contenida en los núcleos de las células- a veces hay errores. Unos se deben a que el mecanismo de copia no es perfecto y otros a que hay agentes exógenos que producen cambios en los genes. La probabilidad de falla en el proceso de copia de la información genética es bajísima; lo que llama la atención no es que haya errores sino que sean tan pocos. Si nosotros tomamos la perspectiva de que un ser vivo es la respuesta a los problemas que plantea el medio ambiente, aquel es un diseño de la naturaleza que pretende resolver los problemas de su entorno.
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La IA En La Robótica A finales de los años70, se produjo un nuevo giro en el campo de la investigación relacionada con la inteligencia artificial: la aparición de robots. Los robots experimentales creados para estos efectos eran automatismos capaces de recibir información procedente del mundo exterior (p. ej.., sensores, cámaras de televisión, etc.), así como órdenes de un manipulador humano (expresadas en lenguaje natural). De este modo, el robo determinaba un plan y, de acuerdo con él, ejecutaba las órdenes recibidas mediante el empleo de un modelo del universo en el que se encontraba. Era incluso capaz de prever las consecuencias de sus acciones y evitar, así, aquéllas que más tarde pudieran resultarle inútiles o, en algún momento, perjudiciales. Estos primeros robots experimentales eran bastante más inteligentes que los robots industriales, y lo eran porque disponían de un grado mucho mayor de percepción del entorno que los robots empleados en las cadenas de producción. El principal problema con el que se enfrenta la inteligencia artificial aplicada a los robots es el de la visión. Mientras que la información recibida a través de sensores se puede interpretar con relativa facilidad y entra a formar parte de la descripción del modelo de universo que emplea el robot para tomar decisiones, la percepción de las imágenes captadas y su interpretación correcta es una labor muy compleja. En cuanto a la interpretación de las imágenes captadas mediante cualquier sistema, se ha logrado ya el reconocimiento de formas preprogramadas o conocidas, lo que permite que ciertos robots lleven a cabo operaciones de reubicación de piezas o colocación en su posición correcta a partir de una posición arbitraria. Sin embargo, no se ha logrado aún que el sistema perciba la imagen tomada mediante una cámara de ambiente y adapte su actuación al nuevo cúmulo de circunstancias que esto implica. Así, por ejemplo, la imagen ofrecida por una cámara de vídeo de las que se emplea en vigilancia y sistemas de seguridad no puede ser interpretada directamente por el ordenador.
REVISTA PERSONALIZADA FEBRERO 2011 AGENTE INTELIGENTE
UN
AGENTE
INTELIGENTE
ES
UN
PROGRAMA ESPECIALMENTE CONCEBIDO PARA REALIZAR CIERTAS TAREAS DE MANERA AUTÓNOMA EN UNA RED POR ENCARGO
DE
UN
USUARIO.
ESTA
HERRAMIENTA PERMITE GANAR TIEMPO EN LA VIGILANCIA Y LA COLECTA DE INFORMACIÓN EMPRESA.
DE
EL
PARÁMETROS
INTERÉS
PARA
LA
USUARIO
DEFINE
LOS
DE
TAREA
QUE
LA
REALIZARÁ DE MANERA AUTÓNOMA EL AGENTE, LUEGO EL AGENTE INFORMA DE LOS RESULTADOS AL USUARIO. TODAS LAS FUENTES DE INFORMACIÓN ACCESIBLES GENERAL
EN
UNA
INTERNET)
RED
(POR
PUEDEN
LO SER
VIGILADAS POR UN AGENTE INTELIGENTE: ARCHIVOS, PÁGINAS WEB, BASES DE DATOS, FOROS, NEWSLETTERS, ETC. ENTRE SUS CARACTERISTICAS ESTAN: -
COMUNICACIÓN.
-
EL GRADO DE INTELIGENCIA.
-
AUTONOMIA.