Introducción a
los Sistemas
Inteligentes
Teoría
Introducción a los
sistemas inteligentes
• Necesidad de utilizar estrategias presentes en la naturaleza
para resolver (cierto tipo de) problemas complejos.
• Millones de años de evolución han llevado a que los sistemas
biológicos
posean
características
y
mecanismos
de
procesamiento que los diferencian radicalmente de los
computadores tradicionales (arquitectura Von Neumann).
• Los Sistemas Inteligentes permiten implementar algunos
características y mecanismos de procesamiento de los
sistemas biológicos. Entre los sistemas inteligentes destacan las
Redes Neuronales (Redes de Neuronas Artificiales), la Lógica
Difusa y la Computación Evolutiva
Definiciones de Sistemas
Inteligentes
•
Un sistema inteligente es un programa de computación que reúne
características y comportamientos asimilables al de la inteligencia humana o
animal.
•
La expresión "sistema inteligente" se usa a veces para sistemas inteligentes
incompletos, por ejemplo para una casa inteligente o un sistema experto.
•
Un sistema inteligente completo incluye "sentidos" que le permiten recibir
información de su entorno. Puede actuar, y tiene una memoria para archivar
el resultado de sus acciones. Tiene un objetivo e, inspeccionando su
memoria, puede aprender de su experiencia. Aprende cómo lograr mejorar
su rendimiento y eficiencia.
¿Qué es inteligencia?
• Hay
muchas
llamarse
definiciones
"inteligente"
a
la
de
inteligencia.
persona
que
Podría
aprende
rápidamente o a la que posee una gran cantidad de
experiencia. Pero para nuestros propósitos la definición
más útil es: una medida, una vara, que indica cuan fácil
logra el sistema sus objetivos. Esto implica acumular
experiencias. Así el sistema aprendió qué acciones son
las que mejor le permitieron alcanzar sus objetivos.
¿Qué es un sistema?
• Un sistema es parte del universo, con una extensión
limitada en espacio y tiempo. Definimos como su
entorno a lo que está fuera de la frontera del
sistema.
Existen
correlaciones
más
fuertes
o
correlaciones en mayor cantidad entre una parte
del sistema y otra, que entre esta parte del sistema
y partes de su entorno.
Vista General del Sistema
Inteligente
Aplicaciones de Redes
Neuronales Artificiales
• Las Redes Neuronales tratan de modelar la
estructura y la forma de trabajar de las células
nerviosas o neuronas.
• Diferentes modelos de redes son utilizados para
resolver diferentes tipos de problemas. En la
siguiente tabla puede observarse algunos de los
modelos más utilizado y su campo de aplicación.
Modelos de las redes
neuronales
Ejemplos de sistemas
inteligentes
• Los
seres
humanos
y
animales
son
sistemas
inteligentes naturales, y los sistemas artificiales
tratan
progresivamente
capacidades
.
Los
de
sistemas
emular
sus
inteligentes
se
caracterizan por su capacidad de adaptarse a
situaciones cambiantes, capacidad que todavía
no logran cabalmente los sistemas artificiales. La
dificultad principal se encuentra en el desarrollo de
la capacidad de aprendizaje.
Aplicaciones de los Sistemas
Inteligentes
•
Aplicación
de
razonamiento
simbólico
mediante
modelos
computacionales.
•
Aplicación de técnicas de búsqueda a problemas de IA en lugar de
soluciones algorítmicas.
•
Manipulación de información inexacta, incompleta o definida de una
forma insuficiente.
•
Análisis de características cualitativas del problema para plantear su
solución. plantear su solución.
•
En la década pasada, los sistemas difusos han desplazado a las
tecnologías convencionales en muchas aplicaciones científicas y
sistemas de ingeniería, especialmente en los sistemas de control y el
reconocimiento de patrones.
Aplicaciones de los Sistemas
Inteligentes
•
Las redes neuronales son una nueva generación de sistemas de
procesamiento de información que son construidos deliberadamente
para hacer uso de algunos de los principios organizacionales que
caracterizan al cerebro humano.
•
Los sistemas difusos y las redes neuronales han tenido un interés
creciente de los investigadores tenido un interés creciente de los
investigadores en varias áreas científicas y de ingeniería. El en varias
áreas científicas y de ingeniería. El número y variedad de aplicaciones
de la lógica número y variedad de aplicaciones de la lógica difusa y las
redes neuronales ha ido en difusa y las redes neuronales ha ido en
aumento. Variando desde productos de aumento. Variando desde
productos de consumo popular y control de procesos consumo popular
y control de procesos industriales hasta instrumentación médica,
industriales hasta instrumentación médica, sistemas de información y
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