GUIA DIDACTICA INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTRODUCCION Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a los computadores. El nombre también se usa para referirse al campo de la investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales sistemas. Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación, en su área de ciencias cognoscitivas. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la inteligencia humana, mezclada con la inquietud del hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta inclusive querer imitarse a sí mismo. Sencillamente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente. OBJETIVO GENERAL Aplicar la teoría de la Inteligencia Artificial en situaciones de la vida real OBJETIVOS DEL ÁREA Identificar las áreas de la aplicación de la inteligencia artificial y determinar
la importancia de su estudio Adquirir destrezas para el diseño de agentes inteligentes Comprender y aplicar las estrategias de búsquedas para la resolución de
problemas CONTENIDOS DE LA MATERIA 1. Introducción a la Inteligencia Artificial 2. Agentes Inteligentes
3. Resolución de problemas mediante búsqueda 4. Estrategias de búsqueda informada y de exploración
INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Estudia cómo lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos. La definición es efímera porque hace referencia al estado actual de la informática. No incluye áreas que potencialmente tienen un gran impacto tales como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni por los seres humanos ni por las máquinas.
La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.
Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza."
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden limitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más
rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico. AGENTES INTELIGENTES 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. Es capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo realizando una acción). 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 agentesartificiales 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". En Ciencias de la Computación el término agente inteligente puede ser usado para referirse a un agente de software que tiene algo de inteligencia,
independientemente de si no es un agente racional por definición de Russell y Norvig. Por ejemplo, programas autónomos utilizados para asistencia de un operador o de minería de datos (a veces denominado robots) son también llamados "agentes inteligentes". Como ejemplos de entidades físicas pueden nombrarse: Un robot de comportamiento variable autorregulado (ya sea que su
comportamiento sea determinado por software o incorporado directamente en la electrónica), Una computadora que ejecuta un software de diagnóstico médico y
muestra resultados en una pantalla para ayudar a decidir a un médico, Una computadora especializada que controla un helicóptero en maniobras
peligrosas para un hombre. Ejemplos de entidad puramente virtual serían: Un software de descubrimiento de patrones en Internet que sólo interactúa
con otro software. un software softbot que simula a una persona en un juego de computadora,
tal como un jugador de ajedrez, un jugador de fútbol contrincante o un conductor de carreras de automóviles, etc.
RESOLUCION DE PROBLEMAS MEDIANTE UNA BUSQUEDA Antes de que el agente inicie la búsqueda de soluciones tiene que formular una meta, con ésta, formulará un problema. La formulación de metas, tomando como base la situación de un momento dado, es el primer paso en la solución de problemas. Las metas son conjuntosde estados del mundo: sólo aquellos que permiten el logro de la meta.
Se puede considerar que las acciones son las causantes de la transición entre uno y otro estado del mundo; por ello, obviamente el agente tiene que determinar qué acciones permiten obtener el estado correspondiente a una meta. La formulación de un problema es el proceso que consiste en decidir qué acciones y estados habrán de considerarse y es el paso que sigue a la formulación de metas. Cuando un agente tiene ante sí diversas opciones inmediatas cuyo valor ignora, para decidir lo que debe hacer primero tiene que evaluar las diversas secuencias de acciones posibles que le conducen a estados cuyo valor se conoce, y luego decidirse por la mejor. Al anterior proceso de hallar tal secuencia se le conoce como búsqueda. En un algoritmo de búsqueda la entrada es un problema y la respuesta es una solución que adopta la forma de una secuencia de acciones. Una vez encontrada una solución, se procede a ejecutar las acciones que ésta recomienda. A la anterior se le denomina fase de ejecución . Es decir el diseño del agente se reduce simplemente a "formular, buscar y ejecutar". Métodos de evaluación Ponderación para la evaluación Evaluación Ordinaria: Si el profesorado considera que la asistencia es obligatoria deberá especificarse con precisión. (Nota: para no admitir a una prueba a un estudiante por no cumplir con el mínimo de asistencia, se deberá poder justificar por el profesor utilizando un sistema probatorio, como por ejemplo, una hoja de firmas) La distribución y características de las pruebas de evaluación son las que se describen a continuación o se difundirán en cada curso académico en las primeras semanas del periodo de impartición de la asignatura y se colgará en el campus virtual de cada grupo. Evaluación extraordinaria: Los alumnos que no consigan superar la evaluación ordinaria serán objeto de la realización de una evaluación extraordinaria de cuya
valoración dependerá de las indicaciones aportadas por el profesor al inicio del curso y en su campus virtual. Con carácter general será un examen en las fechas oficiales establecidas de carácter teórico y/o práctico. Observaciones Se realizara un examen al final de la asignatura en el periodo de evaluación que abarcara todo el temario y consistirá en un test y la resolución de problemas. La puntuación mínima para aprobar la asignatura es 5. Si un alumno no supera la prueba, podrá reevaluarla una vez en el periodo de reevaluación en la fecha que la escuela establecerá. La asignatura requiere un mínimo de asistencia a clase de un 80%. Evaluación de alumnos con dispensa académica Para que un alumno pueda optar a esta evaluación, tendrá que obtener la 'Dispensa Académica' para la asignatura, que habrá solicitado al Decano/a o Director/a del Centro que imparte su titulación. La Dispensa Académica se podrá conceder siempre y cuando las peculiaridades propias de la asignatura lo permitan. Asignatura con posibilidad de dispensa: SI
BIBLIOGRAFIA
http://iartificialralf.blogspot.com/2014/07/busqueda-informada-y-exploracion.html http://www.monografias.com/trabajos5/infartf/infartf.shtml#solu