ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial

TAREAS DE INVESTIGACION.
MARGARITA CONCEPCION VAZQUEZ .
EJEMPLOS DE APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 ROBOTICA
En 2002 Honda y Sony, comenzaron a vender comercialmente robots humanoides como
“mascotas”. Los robots con forma de perro o de serpiente sin embargo, en una fase de
producción muy amplia, el ejemplo más notorio ha sido Aibo de Sony.
 PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
El robot posee un amplio vocabulario y utiliza avanzadas técnicas de reconocimiento del
habla y de procesamiento del lenguaje natural para convertir el audio en texto y extraer las
palabras clave.
PaPeRo es un robot ideado por NEC con el que puedes hablar para que vaya actualizando tu
blog con aquellas cosas que le cuentas.
 RECONOCIMIENTO DE PATRONES
El reconocimiento de patrones se encarga de la descripción y clasificación (reconocimiento)
de objetos, personas, señales, representaciones, etc.
Los sistemas tutoriales inteligentes (STI) son una nueva forma de programas para adelantar
Instrucción Apoyada por Computador (IAC) con herramientas de Inteligencia Artificial (IA),
Su finalidad es tratar de simular un maestro experto.
 Los tutores inteligentes
Los sistemas tutoriales inteligentes (STI) son una nueva forma de programas para adelantar
Instrucción Apoyada por Computador (IAC) con herramientas de Inteligencia Artificial (IA).
o
Manipulación inteligente en base de datos
La programación automática
La programación automática pretende que sea el propio ordenador el que escriba los
programas que necesitan las personas, siguiendo las indicaciones de estas.
Visión computarizada
El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una
escena o las características de una imagen.
LENGUAJES
El Lisp (o LISP) es una familia de lenguajes de programación de computadora de tipo
funcional con una larga historia y una sintaxis completamente entre paréntesis.
Especificado originalmente en 1958 por John McCarthy y sus colaboradores en el Instituto
Tecnológico de Massachusetts, el Lisp es el segundo más viejo lenguaje de programación de
alto nivel de extenso uso hoy en día; solamente el FORTRAN es más viejo. Al igual que el
FORTRAN, el Lisp ha cambiado mucho desde sus comienzos, y han existido un número de
dialectos en su historia.
Lenguaje prolog
Prolog es un lenguaje de programación creado para representar y utilizar el conocimiento
que se tiene sobre un determinado dominio. Más exactamente, el dominio es un conjunto de
objetos y el conocimiento se representa por un conjunto de relaciones que describen las
propiedades de los objetos y sus interrelaciones. Un conjunto de reglas que describa estas
propiedades y estas relaciones es un programa PROLOG. Una definición más accesible para
el usuario común sería:

Prolog es un lenguaje de programación que es usado para resolver problemas que
envuelven objetos y las relaciones entre ellos.
Su definición basada en la lógica formal, permite ejecutar estatutos que no son otra cosa que
oraciones de un lenguaje lógico elemental particular de cláusulas. Prolog por su naturaleza
muestra una habilidad para describir gramáticas, en particular gramáticas libres de contexto.
Lenguaje chip
Un lenguaje de programación de bajo nivel es el que proporciona un conjunto de
instrucciones aritmeticológicas sin la capacidad de encapsular dichas instrucciones en
funciones que no estén ya contempladas en la arquitectura del hardware.
LENGUAJE OPS5
El lenguaje OPS5 es quizás el menos conocido de los nombrados. No obstante, su
importancia en el desarrollo de la inteligencia artificial fue clave dado que fue el primer
lenguaje usado con resultado de éxito en un sistema experto.
La familia de los lenguajes OPS (Oficial Production System) fue desarrollada a finales de la
década de 1970 por Charles Forgy, se trata de un lenguaje para ingeniería cognoscitiva que
aguanta el procedimiento de representación del conocimiento en forma de reglas.
Lenguaje smalltalk
Smalltalk es un lenguaje de programación que permite realizar tareas de computación
mediante la interacción con un entorno de objetos virtuales. Metafóricamente, se puede
considerar que un Smalltalk es un mundo virtual donde viven objetos que se comunican
mediante el envío de mensajes.
Un sistema Smalltalk está compuesto por:





Máquina virtual
Imagen virtual que contiene todos los objetos del sistema
Lenguaje de programación (también conocido como Smalltalk)
Biblioteca de Objetos reusables
Opcionalmente un entorno de desarrollo que funciona como un sistema en tiempo de
ejecución.
LENGUAJE HYPERCARD
HyperCard fue una aplicación informática de Apple Computer que se contó entre los
primeros sistemas hipermedia con éxito anteriores a la World Wide Web. Conceptualmente
se acerca a una base de datos, pues almacena información, siendo además gráfico, flexible y
capaz de crear ficheros fáciles de modificar. También incluía HyperTalk, un lenguaje de
programación potente y relativamente fácil de usar, para manipular los datos y la interfaz de
usuario. Los usuarios de HyperCard lo usaban a menudo como un sistema de programación
para el desarrollo rápido de aplicaciones más que como base de datos.
HyperCard fue lanzado originalmente con el System Software 6 en 1987 y retirado
definitivamente del mercado en marzo de 2004, aunque para entonces hacía muchos años
que no se actualizaba. HyperCard corre nativamente sólo en Mac OS versiones 9 y
anteriores, pero puede usarse aún en el modo Classic de Mac OS X.
LENGUAJE CLOS
CLOS es el acrónimo inglés de Common Lisp Object System y es una extensión de ANSI
Common Lisp para permitir la programación orientada a objetos que ha sido adoptada por
otros dialectos de Lisp como EuLisp o Emacs Lisp.1 Inicialmente fue propuesta como un
añadido (add-on) del lenguaje, pero posteriormente CLOS fue adoptado como parte de
estándar ANSI de Common Lisp. CLOS es un lenguaje de programación dinámico dirigido a
objetos que difiere mucho de lo que podemos encontrar en lenguajes de programación
estáticos orientados a objetos como C++ o Java. CLOS está inspirado en sistemas Lisp
orientados a objetos anteriores como MIT Flavors o Common LOOPS, aunque es más
general que éstos. Precisamente la generalidad de CLOS es la característica más difícil de
obtener, aunque crear un sistema OO en Lisp es fácil
CARACTERISTICAS DE LOS LENGUJES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
CONOCIMIENTO ESPECIALIZADO
El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan
factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al
contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos
científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de
razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de
explicar discrepancias entre ellas.
Los conceptos de conocimiento e inteligencia están íntimamente ligados. La inteligencia
requiere de la posesión y acceso al conocimiento. Conocimiento no debe ser confundido con
datos o información. El conocimiento incluye y requiere del uso de datos e información.
Además, combina relaciones, dependencias, y la noción del saber con datos e información.
A veces es también útil o más aun necesario distinguir entre conocimiento y otros términos
como creencia e hipótesis.
Esencialmente, se define como creencia a toda expresión que tiene significado, que es
coherente y puede ser representada. En consecuencia una creencia puede ser verdadera o
falsa. Hipótesis se define como una creencia justificada que no se conoce sea verdadera.
Una hipótesis es una creencia que está respaldada por cierta evidencia, pero todavía puede
resultar falsa. Finalmente, se puede también decir que conocimiento es una creencia
justificada como verdadera.
Otros términos relacionados con el conocimiento y que son ocasionalmente empleados son
epistemología y metaconocimiento. Epistemología es el estudio de la naturaleza del
conocimiento, mientras que metaconocimiento es conocimiento acerca del conocimiento,
esto es, conocimiento acerca de lo que se conoce.
El conocimiento puede ser de tipo procedimental, declarativo o heurístico.
Conocimiento procedimental
es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea (el
saber como hacerlo). Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación
algebraica son expresados como conocimiento procedimental.
El conocimiento declarativo
es conocimiento pasivo, expresado como sentencias acerca de los hechos del mundo que
nos rodea (el saber que hacer). La información personal en una base de datos es un típico
ejemplo de conocimiento declarativo. Tales tipos de datos son piezas explícitas de
conocimiento independiente.
El conocimiento heurístico
es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas
complejos. El adjetivo heurístico significa medio para descubrir. Está relacionado con la
palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar. Se entiende por heurístico a un
criterio, estrategia, método o truco utilizado para simplificar la solución de problemas. El
conocimiento heurístico usualmente se lo adquiere a través de mucha experiencia.
ANTES DE ALAN TURING
DESARROLLO HISTIRICO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INICIO
19501965
Periodo
"clásico"
1975-Hoy
Periodo
"moderno".
Inteligencia
"especifica"
Representación
explícita del
conocimiento
específico del
dominio.
Prototipos
(frames)
(Minsky)
Sistemas
expertos o
basados en
conocimiento.
Gestación
(McColluck y
Pitts, Shannon,
Turing)
Redes
semánticas
(Quillian)
Regreso de
redes
neuronales
Inicio - reunión de
Darmouth College
en 1956 (Minsky,
McCarthy)
Representación
"general" del
conocimiento.
Reconocimie
nto de voz
Redes
neuronales,
robótica (Shakey)
1965-1975
Periodo
"romántico"
Limitaciones:
conocimiento
"superficial"