Cuestionario relacionado con cuestiones sociales y éticas asociadas a las aplicaciones de la Inteligencia artificial (IA) y los sistemas expertos




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fecha de publicación20.02.2016
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BACHILLERATO INTERNACIONAL

Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos

Cuestionario relacionado con cuestiones sociales y éticas asociadas a las aplicaciones de la Inteligencia artificial (IA) y los sistemas expertos.


  1. Explique la responsabilidad en relación con las prestaciones de un sistema experto: ingeniero del conocimiento, Informante, programador, la empresa que lo vendió, el comprador/consumidor.


El ingeniero del conocimiento es responsable de una implementación correcta, pero no de la exactitud del conocimiento. La responsabilidad de esta exactitud recae en el experto.

Responsabilidades del ingeniero del conocimiento

Evaluar y reconocer aplicaciones potenciales, diagnosticando las que son triviales o imposibles antes de invertir esfuerzos.

B Extraer el conocimientos privado de los expertos y el público de donde exista.

B Dedicar suficiente análisis antes de empezar a implementar.

B Diseñar, construir y verificar una(s) base(s) de conocimiento, seleccionando representaciones

Idóneas.

B Diseñar modelos de resolución de problemas.

B Usar heurísticas para reducir el espacio de búsqueda.

B Elegir la herramienta adecuada para llevar a buen puerto las tareas anteriores.


  1. ¿Cuál es el valor del desarrollo de la IA como campo, por ejemplo, ¿es un buen campo en el que se pueden invertir recursos Económicos?

SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDO CAMPO MEDICINA: DENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar. MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso. PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón. MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniaría genética. GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.

SISTEMAS EXPERTOS EN EL MUNDO CAMPO PROGRAMACION Y CIRCUITOS: PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas. EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos micro eléctricos tridimensionales. CAMPO MILITAR Y ESTRATEGICO: EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM: ayuda a la creación de estrategias antiterrorista. TWIRL: Simulaciones de guerras completas y guía de mejores acciones posibles a realizar, en casi todas las situaciones. RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolíferos bajo aguas marinas.

APRENDIZAJE DE MÁQUINAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA) a).- Son capaces de aprender : Durante la etapa de entrenamiento la red modifica la fuerza de conexión entre sus neuronas hasta producir una salida adecuada. “La inteligencia artificial en los negocios”.

En muchas ocasiones, la competencia medular de un negocio radica en la acertada toma de decisiones, en tiempo y forma. Pero también es difícil encontrar personas que tengan las características necesarias para tomar decisiones correctas en todo momento. Estos administradores, necesitan de herramientas que les permitan visualizar de un modo general, las fortalezas y debilidades de su negocio, así como las áreas de oportunidad que pudieran llegar a presentarse. Además necesitan de sistemas que les ayuden a mejorar la calidad de las decisiones que se toman día a día.

La mayoría de los sistemas de inteligencia artificial, tienen la peculiaridad de “aprender”, lo que les permite ir perfeccionando su desempeño conforme pasa el tiempo. Además estos sistemas pueden analizar volúmenes muy grandes de información a muy alta velocidad, lo que permite obtener indicadores puntuales de las operaciones de la empresa.

Por último, se puede tener este ejemplo:

¿Dónde?

Entidades financieras y casas de bolsa

¿Cuándo?

Cuando se desee tener mayor rendimiento es las transacciones y un menor grado de riesgo al invertir.

¿Cómo?

Se podrían utilizar sistemas expertos que utilicen redes neuronales que aprendan a partir de algoritmos genéticos, que aprendan y se entrenen para que puedan hacer predicciones financieras. Además por el poder de velocidad y procesamiento que se ofrece actualmente, esto se podría hacer para muchísimas compañías con características diferentes al mismo tiempo.

  1. Explique las Cuestiones éticas relativas a distintas aplicaciones de la IA, por ejemplo, reemplazo de trabajadores Humanos, transferencia de tareas de toma de decisiones a un computador.


“Si una máquina es capaz de pedirte que no la apagues y además comprende lo que eso significa… creo que no deberíamos hacerlo.” Larry Yaeger.

Primeramente debemos definir qué es la inteligencia, esta es una facultad propia de ciertas clases de seres vivos, que les permite pensar, obrar a voluntad, ser consientes de su existencia, establecer relaciones con el mundo exterior, aprender, ser originales, adaptarse, razonar, autocorregirse, y atender sus necesidades.

A raíz de lo anterior, la inteligencia artificial es, justamente, la capacidad de un artefacto (creado por humanos) de realizar los mismos tipos de funciones que caracterizan a la inteligencia humana, nombrados anteriormente.

Desde los inicios de la creación o la idea originaria de máquinas pensantes con conocimientos iguales o hasta superiores de los del ser humano, la sociedad en su mayoría se ha presentado como asustada con respecto a diversos aspectos, y ¿por qué no habría de estarlo? Se conocen muchas de las ventajas de esta TI, y el gran avance que representaría para la comunidad científica y la humanidad. Sin embargo, entre uno de los más grandes cuestionamientos surge la posibilidad del reemplazo humano por éstas máquinas.
Si en la actualidad con la crisis que se está viviendo, los empleos son escasos y grandes cantidades de padres de familia se encuentran desempleados, ¿qué ocurriría si los grandes o medianos empresarios (responsables en parte de la estabilización de la economía mundial) decidieran que para mejorar la eficacia de su servicio o aumentar las ganancias, instaurar máquinas con Inteligencia Artificial? Es fácil deducir las grandes repercusiones que sufriría la clase media y baja mundialmente, aumentando la brecha social entre ricos y pobres.
Además, cabe destacar que entre las ideas de la IA se encuentra la de facilitarle la vida a las personas, al realizar trabajos pesados y peligrosos, entre otros. Pero ¿hasta dónde llegará esto? Muchos se preocupan puesto que en la actualidad la robótica los ha despachando de trabajos que han realizado todas sus vidas o conocen muy bien, entonces, ¿qué ocurrirá si estos robots cuentan también con la IA?
Por ejemplo en el área de construcción: El ingeniero Restrepo Rivas explica que los usos tradicionales de la robótica en la industria y manufactura de productos se refieren al transporte y manipulación de materiales; a la carga y descarga de piezas desde y hacia otras máquinas; a la aplicación de pintura, adhesivos u otros recubrimientos en máquinas; soldadura en partes de automóviles o maquinado de piezas; e incluso, inspección de partes para revisar si cumplen con todas las especificaciones. ¿Y las personas dónde quedaron?

  1. Explique el Impacto social del uso de máquinas “inteligentes” en la vida diaria.

Consideremos un mundo como aquel que se presenta en la película Yo Robot. En donde las máquinas inteligentes aportan en recoger basura, entregar periódicos, en las grandes empresas de fabricación, en los hogares en limpieza cocina, cuido de niños, en educación, entre muchas otras funciones. Simplemente la posibilidad de que lleguen a formar parte cotidiana de la sociedad humana. A raíz de esto surgen problemas y cuestiones sociales y éticas.

Por un lado el aumento de la vagancia u ocio en la vida humana, esto debido a que las máquinas pueden llegar a realizar todos los trabajos no tan placenteros para las personas, por ejemplo limpiar la casa, cocinar, planchar, hacer las compras de víveres y más. Por otro lado en las empresas, éstas máquinas han de ser empleadas para acelerar procesos, aumentar ganancias, mejorar la calidad y cantidad de los productos, pero como se menciona en la pregunta anterior, el humano se vería desplazado no sólo del hogar sino también del ámbito laboral.

Es por esto que la IA además de propiciar la vagancia, desempleo, también provee de ganancias económicas y tiempo libre para el descanso y ocio en las personas. No debemos olvidar que hay muchos otros casos en donde la IA intervendría. Por ejemplo, en el ámbito de la educación, ¿hasta dónde afectaría a un niño el hecho de ser educado por una máquina y no una maestra? Existe la posibilidad de que los niños no se lleguen a sentir comprendidos, o se vean afectados en el ámbito emocional el cual es de suma importancia en la niñez, una máquina no tiene sentimientos. Sin embargo, no sólo se deben considerar los aspectos negativos; ya que una máquina puede llegar a tener superiores conocimientos a los de una profesora regular dándoles la oportunidad a los niños de aprender más.

También en la vida cotidiana forma parte el ámbito de salud, la IA puede intervenir por ejemplo las farmacias, en donde, las personas no interactuarían con farmacéuticas sino que le expresarían sus dolores o malestares a una máquina que posiblemente no pueda llegar a comprenderlos en lo máximo a pesar de sus vastos conocimientos en esta área.

Por ende, se puede denotar que estos avances le facilitarían y complicarían la vida a los seres humanos, les ayudaría a desarrollar sus conocimientos tanto como a reprimirlos y volverlos ignorantes.


  1. Explique cuáles son las cuestiones éticas relacionadas con las aplicaciones militares de la IA, por ejemplo, armamentos Inteligentes, reconocimiento y toma de decisiones.

Existen diversas polémicas sobre el uso de armamentos militares inteligentes, por los perjuicios así como las ventajas que estos podían tener. Miles de micro-robots que caminan, suben cuestas, vuelan y navegan, a un precio de unos 14.000 dólares por unidad, llevarían también armas específicamente diseñadas para su tamaño y contarían con la inteligencia artificial necesaria para la coordinación y la autonomía.
Todas estas posibilidades aumentan los cuestionamientos morales acerca del uso inadecuado de las tecnologías:

-Personas y maquinas: Se protegería la vida de millones de soldados pues la maquinas tomaría el control, exponiéndose en el campo de batalla, arriesgándose sólo un robot o dispositivo de la IA. De otro lado, los ejércitos y las fuerzas militares tendrían un gran poder destructivo, capaz de provocar muchas muertes.

- Seguridad: Se corre el riesgo de que se pierda el control sobre la tecnología de IA armada, lo cual generaría un escenario oscuro. Ante esta perspectiva, tal y como explica el ingeniero especializado Sergio A. Moriello en un artículo publicado por Tendencias21, recientemente un equipo internacional de científicos y académicos –pertenecientes a EURON (EUropean RObotics research Network)– elaboró un prototipo de “código de ética” para los robots.

-Confiabilidad: La confiabilidad de maquinas armadas se vería puesta a prueba, pues éstas podrían tener una falla y cometer errores fatales tales como el asesinato de personas inocentes, ataque de misiles a países neutros.

Entre sus recomendaciones cabe destacar la necesidad de asegurarse el control de los humanos sobre los robots, la prevención de su utilización nociva o ilegal, la protección de los datos que éstos obtengan y el seguimiento exhaustivo de su actividad.

  1. ¿Cuáles son las repercusiones de las obras creativas de computadores que utilizan la IA, por ejemplo, Aaron, un Sistema experto que genera arte visual.


Básicamente, la creación artificial creativa–como la natural– se compone de dos procesos computacionales: uno “generador” y otro “evaluador”. Varias técnicas de Inteligencia Artificial ya han demostrado que es factible modelizar actividades creativas en muchos campos: artes (música, literatura), ciencias (física, matemática), tecnologías (ingeniería, arquitectura), juegos (ajedrez, damas).
Es así que, en muchas ocasiones y dado que funciona a toda hora (y durante días), encuentra resultados inesperados, soluciones originales, que el ser humano posiblemente habría pasado por alto. Lo que ocurre es que sólo es capaz de combinar “ideas” previamente conocidas, no puede realizar asociaciones inéditas, transgredir, “traspasar los límites” o “romper las reglas” como hacen los grandes creativos.

En cuanto al segundo proceso, es difícil evitar que la máquina haga cosas inútiles. Por el momento, no posee la capacidad de evaluar y, por lo tanto, de escoger únicamente la solución más adecuada. No obstante, se puede implementar un “sistema creador creativo”, compuesto por una máquina y por un ser humano, en donde la computadora genere abundante material recombinado y el hombre la guíe por el camino más interesante.

Así que por medio de diversos programas, son cada más las maquinas capaces de realizar diversos trabajos creativos, generando una modernización inclusive del arte.

  1. Explique el acceso a la base de conocimientos subyacente a un motor de inferencias en un sistema experto, por ejemplo, ¿las personas afectadas por las decisiones tomadas utilizando un sistema experto deben tener acceso a las reglas según las cuales se tomó la decisión.



Un motor de inferencia interpreta y evalúa los hechos en la base de conocimientos para proveer una respuesta. Este debe ser independiente del conocimiento y de los hechos. Se puede caracterizar por: el lenguaje en que ha sido escrito, la velocidad de trabajo: Inferencias / segundo.

Las estrategias de búsqueda de soluciones:

  • No Ordenada: aleatoria, heurística.

  • Ordenada: Encadenamiento hacia adelante (guiado por los datos, deductivo), encadenamiento hacia atrás (guiado por los objetivos, inductivo).

  • La forma en que elige el conocimiento.

  • La posibilidad de incorporar meta conocimiento.

El tipo de lógica que emplea en el razonamiento:

  • Booleana, trivalente, multivalente, difusa.

  • Monotónica o no monotónica.

  • Atemporal o temporal.

  • Lógica de orden 0, orden 0+, orden 1.

El método que utiliza para la evaluación del conocimiento incompleto o incierto:

  • Determinístico.

  • Probabilístico.

  • Aproximado.

  • Difuso.



    1. Explique ¿Qué es IA?

Ciencia que investiga la posibilidad de que un ordenador simule el proceso de razonamiento humano. Pretende también que el ordenador sea capaz de modificar su programación en función de su experiencia y que «aprenda». Es aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a los computadores. Debido a que la inteligencia artificial tuvo muchos padres no hay un consenso para definir ese concepto, pero podemos decir que la inteligencia artificial se encarga de modelar la inteligencia humana en sistemas computacionales.

    1. Defina ¿Qué es la prueba de Turing?

La Prueba de Turing se basa en que un Juez humano entabla una conversación con un ser humano y una máquina a la vez, e intente establecer cuál es la máquina. Se considera que una máquina podrá superar la Prueba de Turing cuando sea capaz de comportarse tal como un humano y el juez no pueda discernir entre sus interlocutores. Para lograrlo, la máquina debería ser capaz de utilizar un lenguaje natural, razonar, tener conocimientos y aprender. Este conjunto de elementos es, en su mayoría, lo que representa escollos para la inteligencia artificial.

A partir de aquí, surgen los detractores de la validez de la prueba de Turing. El argumento principal se basa en que la Prueba sólo evalúa si el sujeto se parece a un ser humano y que eso no implica inteligencia; por un lado existen muchos comportamientos humanos que no se consideran inteligentes (como la susceptibilidad a un insulto o la tentación de mentir) y que una máquina no reproduciría aunque cuente con inteligencia suficiente. Por otro lado, si una máquina fuera capaz de resolver un problema que ningún ser humano puede resolver, fallaría en la Prueba de Turing (se revelaría como no humana) aunque estuviera demostrando una inteligencia superior.

    1. ¿Qué es el procesamiento en Paralelo?

Es un tipo de proceso asimilable a los grandes sistemas. Consiste básicamente en procesar varias operaciones de modo simultáneo por distintas unidades centrales. En realidad, estamos en un ámbito de proceso cooperativo que implica una arquitectura de microprocesadores ligados entre sí y compartiendo tareas.

Ejemplo:

Varios microprocesadores de un solo ordenador o computadora pueden estar manejando diferentes aspectos de un proceso (tales como un cálculo complicado) al mismo tiempo. Compartiendo recursos como memoria y dispositivos pero trabajando de forma independiente.



    1. Explique ¿Qué es el aprendizaje automático?

El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la cual su principal objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, es decir, se considera como un proceso de inducción del conocimiento. El aprendizaje automático se centra en el estudio de la Complejidad Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que las aplicaciones desarrolladas en aprendizaje automático están enfocadas al diseño de soluciones viables a esos problemas.

Dentro de las aplicaciones de aprendizaje automático están: motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

    1. Explique ¿Qué es el lenguaje Natural?

Una meta fundamental de la Inteligencia Artificial(IA), es la manipulación de lenguajes naturales usando herramientas de computación, en esta, los lenguajes de programación juegan un papel importante, ya que forman el enlace necesario entre los lenguajes naturales y su manipulación por una maquina.

EL Procesamiento de Lenguajes Naturales o PLN es la utilización de un lenguaje natural para comunicarnos con la computadora, debiendo esta entender las oraciones que le sean proporcionadas, el uso de estos lenguajes naturales, facilita el desarrollo de programas que realicen tareas relacionadas con el lenguaje o bien, desarrollar modelos que ayuden a comprender los mecanismos humanos relacionados con el lenguaje.

El uso del lenguaje natural (LN) en la comunicación hombre-máquina es a la vez una ventaja y un obstáculo con respecto a otros medios de comunicación. Por un lado es una ventaja, en la medida en que el locutor no tiene que esforzarse para aprender el medio de comunicación a diferencia de otros medios de interacción como lo son los lenguajes de comando o las interfaces gráficas(4° Generación). Su uso también es a la vez un obstáculo por que la computadora tiene una limitada comprensión del lenguaje. Por ejemplo, el usuario no puede hablar sobrentendidos, ni introducir nuevas palabras, ni construir sentidos derivados, tareas que se realizan espontáneamente cuando se utiliza el lenguaje natural.

    1. Explique ¿Qué es el conocimiento de Sentido común?

En la filosofía crítica del sentido común, entonces, el punto de partida es el conocimiento de sentido común, considerado como una tradición de primer orden, aunado a la tradición del razonamiento crítico, una tradición de segundo orden que es una estrategia básica mediante la cual el conocimiento del sentido común evoluciona.

En esta metodología, la elección del punto de partida del conocimiento no es decisivamente importante para el aumento del conocimiento, ya que todo es susceptible de ser sometido a crítica racional. No hay un punto de partida absolutamente verdadero y cierto, sin embargo, no tiene sentido pretender hacer tabula rasa y someter a crítica todo nuestro sistema de creencias a la vez, ya que esto es imposible. Por eso es más conveniente partir del conocimiento del sentido común, por muy vagos que sean sus puntos de vista, pero no de una manera dogmática, sino crítica.


    1. Defina que es un Agente?


Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado.

En este contexto la racionalidad es 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 (la cual sugiere entendimiento) para describir el comportamiento de los agentes inteligentes. Por este motivo es mayor el consenso en llamarlos agentes racionales.

Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Si bien el término agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia Artificial, también puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el hombre.

Los agentes inteligentes se describen esquemáticamente como un sistema funcional abstracto. Por esta razón, los agentes inteligentes son a veces llamado Agentes Inteligentes Abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones del mundo real como sistemas informáticos, los sistemas biológicos, o de organizaciones. Algunas definiciones de agentes inteligentes hacen énfasis en su autonomía por lo que prefieren el término agente inteligente autónomo. Y otros (en particular, Russell y Norvig (2003)) considera conducta dirigida a objetivos como la esencia de lo inteligente y prefieren un término tomado de la economía "Agente Racional".

    1. Explique ¿qué es un reconocimiento de pautas?


Las pautas son especialmente valoradas por los sujetos de una investigación, a la hora de definir los elementos clave de su recuperación personal. En el momento que las reconocemos llegamos a adquirir de nuevo la conciencia sobre los límites en este caso las pautas a seguir para darle funcionalidad a nuestro trabajo.

http://www.monografias.com/cgi-bin/search.cgi?query=reconocimiento%20de%20pautas


    1. Explique ¿Qué es un Sistema Experto?

Programa o conjunto de programas informáticos concebidos para resolver problemas o situaciones de un modo similar al que utilizaría un experto humano dentro de su dominio de su competencia. ...
www.eubca.edu.uy/diccionario/letra_s.htm

Sistema de cómputo que refleja el conocimiento de varios expertos de manera estadística para la solución de problemas muy específicos de difícil solución.
siga.cna.gob.mx/SIGA/Diccionarios/glosario.htm (computación) Un sistema experto es un programa de computación que simula la capacidad de juicio y de conducta de un ser humano o una organización que tiene conocimiento experto y experiencia en un tema específico. ...
www.deguate.com/infocentros/gerencia/glosario/s.htm

    1. ¿Explique qué es una base de conocimiento?

Una Base de Conocimiento (o knowledgebase en inglés) describe un tipo especial de base de datos de gestión del conocimiento. Se proporciona los medios para el almacenamiento informatizado, la organización, y la recuperación de los conocimientos además también proporciona información pertinente y coherente.


    1. Defina motor de inferencia.


El motor de inferencia es el "supervisor", un programa que está entre el usuario y la base de conocimientos, y que extrae conclusiones a partir de los datos simbólicos que están almacenados en las bases de hechos y de conocimiento. Dependen en gran medida de la representación elegida; por su importancia analizaremos los motores de inferencia basados en reglas [CANC].

    1. Defina heurística:

Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines. La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente.

En cierto sentido, el enfoque heurístico es el característico de la IA. Muchos algoritmos en la inteligencia artificial son heurísticos por naturaleza, o usan reglas heurísticas. Un ejemplo reciente es SpamAssassin que usa una amplia variedad de reglas heurísticas para determinar cuando un correo electrónico es spam. Cualquiera de las reglas usadas de forma independiente pueden llevar a errores de clasificación, pero cuando se unen múltiples reglas heurísticas, la solución es más robusta y creíble

    1. Explique qué es lógica difusa:

La lógica difusa se basa en lo relativo de lo observado.

Por ejemplo: una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en 1 metro.

En Inteligencia artificial, la lógica difusa, o lógica borrosa se utiliza para la resolución de una variedad de problemas, principalmente los relacionados con control de procesos industriales complejos y sistemas de decisión en general, la resolución la compresión de datos. Los sistemas basados en lógica difusa imitan la forma en que toman decisiones los humanos, con la ventaja de ser mucho más rápidos.

Con la lógica convencional, las computadoras pueden manipular valores estrictamente duales, como verdadero/falso, sí/no o ligado/desligado. En la lógica difusa, se usan modelos matemáticos para representar nociones subjetivas, como caliente/tibio/frío, para valores concretos que puedan ser manipuladas por los ordenadores.

Esboce los requisitos de almacenamiento de conocimientos de sentido común.

  • La base de conocimientos debe contener todos los hechos, las reglas y los procedimientos del dominio de aplicación que son importantes para la solución del problema. Contiene el conocimiento de los hechos y la experiencia de los expertos de un dominio determinado.

  • El mecanismo de inferencia de un sistema experto puede simular la estrategia de solución de un experto. Es la unidad lógica con la que se extraen conclusiones de la base de conocimiento, según un método fijo de solución de problemas que está configurado, limitando el procedimiento humano de los expertos para solucionar problemas.

  • Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre hechos presentes. Las funciones de mecanismo de inferencia.

  • Se determinan las acciones que tendrán lugar, el orden en que lo harán y como lo harán entre las diferentes partes del sistema experto.

  • Determinar cómo y cuando se procesaran las reglas, y dado el caso también la elección de que reglas deberán procesarse.

  • Control de dialogo con el usuario.

Recopilación/creación de una base de conocimientos

El objetivo de una base de conocimientos es el de modelar y almacenar bajo forma digital un conjunto de conocimiento, ideas, conceptos o datos que permitan ser consultados o utilizados.

Existen varios métodos y programas para crear bases de conocimientos:

  • Wiki

  • CMS

  • Mindmap

  • Concept map

  • Sistema experto

  • El formato “foro”

El sistema experto permite modelar un conjunto de conocimientos con el propósito de que un usuario pueda explotarlos sin tener que ser un experto: éste se limita a ingresar la información que dispone y el sistema experto le da una respuesta.

Ejemplo de uso: Diagnostico de problemas.

(En Internet encontramos ejemplos de sistemas expertos de la forma ”Yo adivino el objeto en que estás pensando”)

El juego 20Q intenta de adivinar el objeto en el que estás pensando haciéndote preguntas.

Creación de un motor de inferencias (por ejemplo, reglas si/entonces, lógica difusa)

Tal como se ha mencionado en la sección anterior, hay dos tipos de elementos: los datos (hechos o evidencia) y el conocimiento (el conjunto de reglas almacenado en la base de conocimiento). El motor de inferencia usa ambos para obtener nuevas conclusiones o hechos. Por ejemplo, si la premisa de una regla es cierta, entonces la conclusión de la regla debe ser también cierta. Los datos iniciales se incrementan incorporando las nuevas conclusiones. Por ello, tanto los hechos iniciales o datos de partida como las conclusiones derivadas de ellos forman parte de los hechos o datos de que se dispone en un instante dado. Para obtener conclusiones, los expertos utilizan diferentes tipos de reglas y estrategias de inferencia y control (véase, por ejemplo, Durkin). En el resto de esta sección se discuten las reglas de inferencia: Modus Ponens y Modus Tollens, y las estrategias de inferencia: Encadenamiento de reglas y Encadenamiento de reglas orientado a un objetivo, que son utilizadas por el motor de inferencia para obtener conclusiones simples y compuestas.

La regla de inferencia Modus Tollens se utiliza también para obtener conclusiones simples. En este caso se examina la conclusión y si es falsa, se concluye que la premisa también es falsa. Por ejemplo, supóngase de nuevo que se tiene la regla, \Si A es cierto, entonces B es cierto" pero se sabe que \B es falso." Entonces, utilizando la regla Modus Ponens no se puede obtener ninguna conclusión pero la regla Modus Tollens concluye que \A es falso". El rendimiento del motor de inferencia depende del conjunto de reglas en su base de conocimiento. Hay situaciones en las que el motor de inferencia puede concluir utilizando un conjunto de reglas, pero no puede, utilizando otro (aunque estos sean lógicamente equivalentes).


Identificación de dominios adecuados para sistemas expertos.
Se considera a alguien un experto en un problema cuando este individuo tiene conocimiento especializado 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 enfatizar que el conocimiento pertenece a un problema específico.

Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los SE.

La base de conocimientos contiene el conocimiento especializado extraído del experto en el dominio. Es decir, contiene conocimiento general sobre el dominio en el que se trabaja [SAMP].

El enfoque más común para representar el dominio del conocimiento que se requiere para un Sistema Experto son las reglas de producción. Estas pueden ser referidas como reglas `` situación-acción" o `` if-then". De esta forma, con frecuencia una base de conocimientos esta fraguada principalmente de reglas, las cuales son invocadas por un casamiento de patrones con las particularidades de las tareas circunstanciales que van apareciendo en la base de datos global.

Un ejemplo de regla de producción es:

  • Si (*Persona edad 18)

  • and (*Persona sexo masculino)

  • Entonces (*Persona hacer Servicio_militar)

La regla anterior determina que si una persona tiene 18 años y además es de sexo masculino, deberá hacer el servicio militar.

La fuerza de un Sistema Experto yace en el conocimiento específico del dominio del problema. Casi todos los sistemas existentes basados en reglas contienen un centenar de ellas y generalmente se obtienen de entrevistas con expertos durante un tiempo largo. En cualquier Sistema Experto, las reglas se conectan una a otra por ligas de asociación para formar redes de reglas. Una vez que han sido ensambladas tales redes, entonces tenemos una representación de un cuerpo de conocimientos que es substancial.

INFORMACION ADICIONAL:

Algunas definiciones importantes de IA

Sistemas Expertos: emulan artificialmente ciertos aspectos del razonamiento de un especialista humano en un ámbito restringido y limitado de conocimiento. Su característica principal es que se basan en reglas; es decir, contienen un juego predefinido de conocimientos que se utiliza para tomar sus decisiones. Resuelven con facilidad ciertos problemas complejos que sólo puede llevarse a cabo por personas expertas intensamente entrenadas


Razonamiento Basado en Casos: aprovecha la experiencia adquirida en el pasado para resolver el problema actual, a través de su gran base de conocimientos con ejemplos de casos ya resueltos (históricos). A la hora de resolver un nuevo caso, el sistema busca en su memoria y recupera aquel que más se le asemeje adaptándolo al problema actual. Esta nueva solución, por lo tanto, pasa a engrosar la base de conocimientos actualizada. Al incorporar permanentemente nuevos casos a su memoria, el sistema va adquiriendo más “experiencia” con el tiempo, la cual le permite ir desempeñándose cada vez mejor. Se trata, en definitiva, de un aprendizaje por analogía.


Redes Neuronales Artificiales: inspiradas en el cerebro humano, están compuestas por una multitud de procesadores paralelos interconectados, cada uno de los cuales es capaz de efectuar sólo un pequeño número de operaciones simples y transmitir sus resultados a sus vecinas. A las redes neuronales no se les “inculca” ningún tipo de regla, sino que son capaces de aprender a reconocer patrones, a partir de un proceso de entrenamiento basado en el análisis automático y sistemático de una suficiente cantidad de ejemplos diferentes. Son hábiles para manipular datos imprecisos, incompletos, con ruidos y hasta compuestos de ejemplos contradictorios.


Algoritmos Genéticos: son métodos adaptativos de búsqueda que se basan en los mecanismos de evolución biológica. En ellos se codifica cada una de las posibles soluciones a un problema dado en forma de cadenas de caracteres de longitud fija llamados “genes”. Se genera –normalmente al azar– una “población” inicial de prueba (un conjunto de posibles soluciones con ligeras variaciones entre ellas), a la cual se evalúa posteriormente según un criterio de desempeño fijado con anterioridad (la “función de adecuación” o fitness). En cada ciclo (cada “generación”) se eligen las soluciones que más se aproximan al objetivo buscado, descartando el resto de las soluciones. Aquellas seleccionadas (“las más aptas”) se combinan (“reproducen”) entre sí para producir nuevas soluciones (su “descendencia”), permitiendo –de vez en cuando– introducir alguna modificación al azar (una “mutación”) durante la reproducción. El ciclo se repite muchas veces, quizás cientos, hasta llegar a aquella considerada aceptable.

Sistemas Multiagentes: es un conjunto de entidades relativamente autónomas e inteligentes que cooperan entre sí para desarrollar una tarea o resolver un problema. Se trata de comunidades de agentes, cuyas propiedades no pueden derivarse únicamente de las de sus partes constitutivas. Es posible incrementar su capacidad aumentando el número de bases de conocimientos especializadas

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