Tarea del mundo real

seleccion de tareas de eficiencia 

Definicion y caracteristicas de intelgencia artificial

Se denomina Inteligencia Artificial a la rama de la ciencia informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.

Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas). Y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. (Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).

Por lo tanto, y de manera más específica la Inteligencia Artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento. El cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:

Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).

Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

Algoritmos genéticos (Análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

Redes neuronales artificiales (Análogo al funciomiento físico del cerebro de animales y humanos).

Razonamiento mediante una Lógica formal (Análogo al pensamiento abstracto humano).

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.







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Areas Clásicas de AI (Ramas, Campos).

Sistemas Expertos (Sistemas basados en Conocimiento). Programas computacionales que resuelven problemas que normalmente requieren del conocimiento de un especialista o experto humano. Es un sistema capaz de tomar decisiones inteligentes interpretando grandes cantidades de datos sobre un dominio específico de problemas.

Aprendizaje y Razonamiento Automático. Máquinas capaces de planificar, tomar decisiones, plantear y evaluar estrategias, aprender a partir de la experiencia, autoreprogramables, etc.

Robótica. Artefactos autónomos capaces de llevar a cabo diversas tareas mecánicas de manera flexible e inteligente, cumpliendo con un objetivo y ajustándose al entorno cambiante.

Procesamiento de Lenguaje Natural. Sistemas capaces de reconocer, procesar y emular el lenguaje humano.

Visión por Computadora (Reconocimiento de patrones). Reconoce y procesa señales, caracteres, patrones, objetos, escenas.

Áreas de Vanguardia: Inteligencia Natural.

Redes Neurales. Crear elementos de procesamiento y organizarlos de acuerdo a un modelo basado en las células del cerebro humano (neuronas). Estos sistemas no se programan, se entrenan. Se caracterizan por reconocer objetos partiendo de señales ruidosas.

Lógica Difusa. Basado en los principios del razonamiento aproximado y el "cálculo con palabras", éstos sistemas logran simplificar y aproximar la descripción del problema de una manera natural, eficiente y robusta. La lógica difusa va más allá de la lógica booleana en cuanto a que acepta valores parciales de verdad, es decir, de 0 a 100%; aceptando con ello expresiones tales como: "Juan es alto" con un 75% de certeza, o mejor aún, simplificándolo a "Juan no es muy alto"; "El tanque está lleno" con 50% de certeza, o bien, "El tanque está medio lleno o medio vacío".

Algoritmos genéticos. La ley de la selva de la Naturaleza: "La supervivencia del más apto", ha impulsado la evolución, extinción y supervivencia de los seres vivos. Cadaorganismo, tiene inscrito y codificado el conocimiento-biológico-genético acumulado durante millones de años. En una computadora, comenzando por una población inicial de organismos-candidatos para la solución de un problema, éstos se recombinan de manera aleatoria (reproducción), luego de seleccionar los mejores, y después de cierto tiempo o número de generaciones se alcanza una solución suficientemente buena para resolver el problema.

Vehículos Autónomos. Son una amalgama de ramas AI como: robótica, aprendizaje de máquina, sistemas expertos, visión, etc. para lograr que una máquina inteligente pueda maniobrar en un espacio físico singular pero variable, de manera autónoma hasta lograr el objetivo que se le asigne: tomar una muestra de la superficie del planeta Marte, conducir un vehículo hasta cierto destino por una carretera transitada, etc.

Realidad Virtual. Recrea mundos artificiales en tiempo real que pueden ser captados por diversos canales sensoriales en el espectador, el cuál puede navegar "inmerso" a través de dicho mundo virtual.

Agentes (Wizards). Son programas "invisibles" tipo espía que analizan las tareas que esté llevando a cabo un usuario, y que dependiendo de las preferencias, costumbres y nivel del usuario, en cuanto se detecte alguna anomalía, el agente "aparece" ante el usuario para ayudarle (dando información), sugeriendo una solución o para ejecutar un conjunto de tareas rutinarias de manera automática.



Aplicaciones Futuras de la Inteligencia Artificial:

Robots de Charla

Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende simular una conversación escrita, con la intención de hacerle creer a un humano que está hablando con otra persona.

Estos programas informáticos prometen ser el futuro de la inteligencia artificial aplicada al público general.

A estos robots se les unirán las tecnologías del reconocimiento de voz y el de video, para mejorar la interacción con el usuario

 

Red neuronal artificial:

Línea de investigación que analiza la viabilidad de reconstruir un cerebro humano mediante una enorme red neuronal. Se presume la posibilidad de recrear la estructura de un cerebro humano empleando para ello Internet.

Sin embargo este proyecto es tremendamente complejo, por que a día de hoy ni siquiera conocemos la distribución exacta de las neuronas y sus interconexiones en un cerebro humano.

Robots con razonamiento

Algunos investigadores esperan crear una máquina que pueda leer pasajes de textos y responder preguntas en base al material. En el proceso, el profesor Selmer Bringsjord, director del Laboratorio de Inteligencia Artificial y Razonamiento del politécnico, cree que dichas máquinas dotadas de inteligencia artificial (IA) podrán leer planes o manuales militares y adaptarse al vuelo en el fragor de la batalla.

Los robots del futuro recibirán instrucciones leyéndolas o escuchándolas. Dijo que una vez que una máquina haya absorbido todas las informaciones relevantes sobre un rubro, como ser factores culturales, históricos y geográficos de una zona, un oficial pueda decir: "Esta es la situación actual en Faluya. Vamos a inspeccionar".

Base de Conocimiento

En Austin, Texas, la firma Cycorp ha estado conformando una "base de conocimiento" llamada Cyc con el propósito de que constituya un depósito de conocimiento humano que pueda tomar decisiones inteligentes.

El vicepresidente de investigación de Cycorp, Michael Witbrock, dijo que Cyc puede razonar sobre la base de 2,5 millones de aseveraciones en su sistema, tal como inferir qué nivel de salario puede tener alguien en base a su trabajo.

“Ya existen máquinas que reconocen órdenes verbales y rostros y hacen inferencias sobre la base de experiencias”, dice el profesor de ciencias de la computación Tom Mitchell, de la Universidad Carnegie Mellon.

Vida Artificial

En futuro se piensa crear realmente un mundo artificial, que esté inmerso por ejemplo dentro de una realidad virtual, en la cual podamos meternos, tener una mascota, enseñarle, zurrarle, hacer que esta mascota persiga conejos que a su vez aprendan a huir de ella, y que, en general, tenga una existencia totalmente independiente con respecto a nosotros.

La auditoria de la inteligenia artificial



La auditoria en informática es la revisión y la evaluación de los controles, sistemas, procedimientos de informática; de los equipos de cómputo, su utilización, eficiencia y seguridad, de la organización que participan en el procesamiento de la información, a fin de que por medio del señalamiento de cursos alternativos se logre una utilización más eficiente y segura de la información que servirá para una adecuada toma de decisiones.

La auditoria en informática deberá comprender no sólo la evaluación de los equipos de cómputo, de un sistema o procedimiento específico, sino que además habrá de evaluar los sistemas de información en general desde sus entradas, procedimientos, controles, archivos, seguridad y obtención de información.

La auditoria en informática es de vital importancia para el buen desempeño de los sistemas de información, ya que proporciona los controles necesarios para que los sistemas sean confiables y con un buen nivel de seguridad. Además debe evaluar todo (informática, organización de centros de información, hardware y software

Tipos de auditorias de la inteligencia artificial

Para hacer una adecuada planeación de la auditoria en informática, hay que seguir una serie de pasos previos que permitirán dimensionar el tamaño y características de área dentro del organismo a auditar, sus sistemas, organización y equipo.

En el caso de la auditoria en informática, la planeación es fundamental, pues habrá que hacerla desde el punto de vista de los dos objetivos:

Evaluación de los sistemas y procedimientos.

Evaluación de los equipos de cómputo.

Para hacer una planeación eficaz, lo primero que se requiere es obtener información general sobre la organización y sobre la función de informática a evaluar. Para ello es preciso hacer una investigación preliminar y algunas entrevistas previas, con base en esto planear el programa de trabajo, el cual deberá incluir tiempo, costo, personl necesario y documentos auxiliares a solicitar o formular durante el desarrollo de la misma.

INVESTIGACIÓN PRELIMINAR

Se deberá observar el estado general del área, su situación dentro de la organización, si existe la información solicitada, si es o no necesaria y la fecha de su última actualización.

Se debe hacer la investigación preliminar solicitando y revisando la información de cada una de las áreas basándose en los siguientes puntos: