Conceptos Clave de la Inteligencia Artificial y Robótica

Examen 1: Inteligencia Artificial

Conceptos Básicos

• Inteligencia: Capacidad evolutiva por la cual el individuo es capaz de razonar y tomar decisiones dependiendo de su entorno y mejorar sus condiciones de supervivencia, como individuo, como grupo o como especie.
• Inteligencia Artificial: Aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos.
• Prueba de Turing: Experimento para demostrar si un computador piensa o no, el cual intenta ofrecer una definición de Inteligencia Artificial que se puede evaluar.
• Aprendizaje Memorístico: Métodos conocidos como máquinas de aprendizaje, se caracteriza por el formalismo y el análisis estadístico capaz de proveer a la computadora capacidades de percepción, razonamiento y acción similares a los de la inteligencia humana. También se refiere al almacenamiento organizado de información bajo un criterio específico: para que resulte conveniente reutilizar un valor almacenado debe resultar más rápido buscarlo que recalcularlo.
• Inteligencia Convencional: Implica aprovechar el potencial de las máquinas para el desarrollo o aprendizaje repetitivo; se basa en datos empíricos en su concepción como investigación de los mecanismos de la inteligencia humana y se emplean en la simulación y validación de teorías.
• Heurística: Regla a seguir que indica que hay que realizar juicios en base a las experiencias.
• Reconocimiento de Patrones: Los computadores tienen problemas para identificar situaciones que son similares pero no idénticas, lo que les ayuda es el tiempo de reconocer y analizar.
• Aprendizaje: Aprender de la experiencia: si el resultado es bueno lo aprende y si es negativo aprende a que no debe utilizarlo.
• Ingeniero de Conocimiento: Especialista informático que convierte el reconocimiento del especialista humano en programa informático.
• Lenguaje Natural: Rama de estudio de la inteligencia artificial que se enfoca en el diseño y desarrollo del software capaz de aceptar, interpretar y ejecutar instrucciones dadas por los usuarios en su lenguaje nativo.
• Redes Neuronales: Nueva forma de computación capaz de manejar las imprecisiones e incertidumbres que aparecen cuando se trata de resolver problemas relacionados con el mundo real.
• Simulación de la Inteligencia Humana: Área de la inteligencia artificial que, a través de las computadoras, persigue la imitación de las capacidades o habilidades sensoriales humanas tales como vista, oído, habla, tacto.
• Agente Inteligente: Programas expertos que ayudan al usuario, por ejemplo, a elegir productos, rellenar formularios o a encontrar determinada cosa.
• Sistema Experto: Sistemas con bases de conocimiento integradas por una serie de reglas de sentido común o heurístico, además de un motor de inferencia y una interfaz humana.
• Base de Datos: También llamada base de hechos en un sistema experto y que tienen un comportamiento dinámico por las relaciones que crea la máquina de inferencia.

Lógica Difusa y Sistemas Expertos

• Lógica Difusa: Concretiza el conocimiento abstracto que posee el sistema, para obtener las conclusiones y tomar las decisiones correspondientes.
• Motor o Máquina de Inferencia: Un sistema experto será confiable si su motor o máquina de inferencia de conocimiento es lo más estrecho posible.
• Usuarios, Expertos Humanos e Ingenieros de Conocimiento: Las personas que intervienen para crear un sistema experto.
• Sentido Común: Un sistema experto comercial (Shell) tiene todas las características de un sistema experto completo solo que carece de sentido común.

Examen 2: Robótica

Tipos y Características

• Robot: Dispositivo electromecánico que desempeña tareas específicas en forma automática y son controlados por computador.
• Redes Neuronales: El funcionamiento del cerebro humano es la fuente de inspiración para diseñar las redes neuronales. El almacenamiento de la información por parte de las redes neuronales se da como conjunto de actividades entre estas.
• Arquitectura: De acuerdo a la arquitectura de los robots, se pueden clasificar en androides, poliarticulados, zoomórficos y móviles.
• Dispositivos de Entrada/Salida: Los dispositivos de entrada/salida son los que hacen la diferencia entre un robot y una computadora común.
• Androide: Robot que tiene forma humana.
• Cyborg: Organismo vivo que para su supervivencia depende de partes robóticas.
• Sensores: Dispositivos electrónicos capaces de detectar los cambios de fenómenos físicos y/o químicos para convertirlos en una energía medible para su análisis o uso. Por medio de sensores, los robots son capaces de percibir su entorno para luego procesar (“razonar”) la información y posteriormente actuar con sus periféricos o extremidades.

Leyes de la Robótica y Sistemas Expertos

• Primera Ley de la Robótica: Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño. Si un robot obedece órdenes de liberar una bomba en contra de los habitantes de un país enemigo, no se cumple la primera ley.
• Leyes de la Robótica: Consideraciones éticas en el diseño de los robots para evitar que estos actúen en contra del ser humano, propuestas por Isaac Asimov.
• Tercera Ley de la Robótica: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
• Sistema Experto: Para que un robot pueda desempeñar su función, necesita estar controlado por un computador donde se ejecute un sistema experto con un dominio limitado en un área de trabajo o conocimiento.
• Realidad Virtual: Ambiente alternamente interactivo donde el usuario participa a través del uso de un computador en un mundo virtualmente real.

Nanotecnología

Nanotecnología: Las ciencias y las técnicas que se aplican a un nivel de medidas extremadamente pequeñas.