inteligencia artificial nicolas kemper valverde laboratorio de sistemas inteligentes centro de...
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
NICOLAS KEMPER VALVERDELaboratorio de Sistemas InteligentesCENTRO DE INTRUMENTOS, UNAM,
MEXICOe-mail: [email protected]
CONTENIDO
Introducción
Inteligencia Artificial
Metodologías
Aplicaciones en Negocios
INTRODUCCION
Existe una necesidad creciente en las organizaciones por la integración de Sistemas Inteligentes (SI) para apoyar la toma de decisiones.
Un SI incorpora conocimiento especializado extraído de la experiencia y expertisia de expertos humanos.
Un SI proporciona un manejo total y coordinado de todas las tareas operacionales y corporativas dentro de una empresa.
Un SI permite incrementar la productividad, con los consecuentes beneficios en este mundo tan competitivo y escaso de recursos.
Un SI es una herramienta de software que permite transformar los datos operacionales y corporativos en información útil, de tal forma que así se pueden tomar las acciones correctas en los tiempos debidos
ASPECTOS FUNCIONALES DE UN “SI”
Continuamente supervisa la posible ocurrencia de problemas, antes de afectar adversamente el funcionamiento de la organización.
Convertir los datos operacionales de la empresa en información útil, empleando para ello ciertos algorítmos de razonamiento y aprendizaje para analizar y relacionar tales datos.
Diagnosticar la causa de un problema en tiempo-crítico y tomar las acciones correctas para la normalización de las funciones administrativas y organizacionales.
Mantener condiciones óptimas de funcionamiento y operación.
Coordinar las actividades, manejo de información y toma de decisiones respecto al funcionamiento de la empresa.
¿PORQUE NO SE APLICAN SI EN LAS EMPRESAS?
Falta de conocimiento en el área
Temor a la tecnología
Desconfianza e incredulidad en los beneficios de la IA
Incapacidad para identificar aplicaciones potenciales de SI
Incapacidad para definir requerimientos y restriccionesde: los negocios, IT y SI.
Incapacidad para realizar diseños adecuados de negocios y SI.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Rama de las Ciencias Computacionales que estudia la conducta o también llamado Comportamiento Inteligente , con el fin de emularlo o simularlo a través de una computadora.
La meta de la IA es desarrollar sistemas y máquinas que piensen y actúen racionalmente.
COMPORTAMIENTO INTELIGENTE
Pensar y actuar en forma racional: de manera correcta o apropiada.
PERCEPCION RACIONAL: captar lo necesario y suficiente.
PROCESO RACIONAL: comprender, interpretar, analizar, predecir, adaptarse, aprender, evolucionar, clasificar, etc.
ACTUACION RACIONAL: Hacer lo correcto o apropiado
AGENTE INTELIGENTE
ACCIONES(EFECTORES)
PERCEPCIONES (SENSORES)
PROCESO INTELIGENTE
•RAZONAMIENTO LOGICO
•APRENDIZAJEAMBIENTE
(MUNDO REAL)AGENTE
?
AGENTE INTELIGENTE
La IA se encarga de construir agentes inteligentes con:
Nivel de racionalidad
Nivel de autonomía
Una secuencia de percepciones
Un nivel de desempeño
SISTEMA INTELIGENTE
PROGRAMA DEL AGENTE INTELIGENTE,QUE ES
DESARROLLADO APLICANDO ALGUNA TECNICA DE I.A
ES UN SOFTWARE QUE INTEGRA UNO O MAS AGENTES
SISTEMA INTELIGENTE
Un Sistema Inteligente es una herramienta informática con pericia y habilidad en la solución de problemas. Esto es, un sistema que posee:
(1) conocimientos y expertisia humana suficientes acerca de un dominio particular que le permite comprender los problemas que ocurran dentro de dicho dominio y
(2) Estrategias de análisis: métodos de razonamiento y/o aprendizaje para manipular este conocimiento y resolver tales problemas en la misma forma en que lo haría elexperto humano (gerente, ingeniero, operario, etc).
EXPERTISIA HUMANA: EXPERTO
Desempeño correcto y rápido dentro de un dominio limitado y específico.
Capacidad para justificar un resultado y explicar el proceso de razonamiento realizado.
Capacidad para aprender de la experiencia
Capacidad para resolver casos únicos o inusuales basandose en principios básicos, un
modelo, un conjunto de experiencia estructurada, un conjunto de casos o reglas,etc.
Capacidad para razonar bajo condiciones de incertidumbre e información incompleta y aplicar su sentido común o conocimiento
general del mundo.
EXPERTO HUMANO
MEMORIA A LARGO PLAZO
Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
RAZONAMIENTO
APRENDIZAJE
MEMORIA A CORTO PLAZO
Hechos, casos, reglas, conclusiones.
ASESORIA
Recomendaciones,
conclusiones, casos resueltos.
SISTEMA INTELIGENTE
BASE DE CONOCIMIENTOS
Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
MAQUINA DE INFERENCIA/RED NEURONAL/AG.
MEMORIA DE TRABAJO (RAM)
Hechos, casos, reglas, conclusiones.
USUARIO
Recomendaciones,
conclusiones, casos resueltos.
METODOS Y TECNICAS DE IA
1. Colocando el razonamiento y experiencia de un experto en una caja negra: SISTEMAS EXPERTOS
2. Soluciones que se adapten a cambios evolutivas: ALGORITMOS GENETICOS
3. Sistemas que aprenden simulando el trabajo conexionista y paralelo del cerebro: REDES NEURONALES
4. Sistemas que manejen la ambigüedad del lenguaje natural: LOGICA DIFUSA
METODOS Y TECNICAS DE IA
5. Sistemas que razonen y aprendan basandose en analogías: RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS
6. Derivando conocimiento y reglas de decisión de datos: MAQUINAS DE APRENDIZAJE
7. Toma de decisiones basado en Data-Driven: OLAP/DATAWEREHOUSE
AREAS DE TRABAJO DE LA IA
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
VISION ARTIFICIAL
ROBOTICA
LENGUAJE NATURAL
MULTIMEDIA
REALIDAD VIRTUAL
METODLOGIAS: MODELO SISTEMICO
Modelo de TareasModelo
de comuni-cación
Modelo de Agentes
Modelo de Expertisia
Modelo del negocio
Modelo organizacional
Modelo de diseño
Estrategias de negocios
Tecnologías del conocimiento
Tecnologías de información
Administración del conocimiento
Integración
PROCESO DE DESARROLLO DE UN SI
(Ingeniería del conocimiento)
ETAPA 1: Adquisición de conocimiento
ETAPA 2: Representación de conocimiento
ETAPA 3: Inferencia y Aprendizaje
ETAPA 4: Implementación
APLICACIONES EN NEGOCIOS
¿COMO IDENTIFICAR APLICACIONES QUE REQUIEREN DE “CONOCIMIENTO
INTENSIVO”
FUNCIONES ORGANIZACIONALES
ACTIVIDADES O TAREAS FUNCIONALES
COMPONENTES DEL NEGOCIO
TAREAS GENERICAS
APLICACIONES EN NEGOCIOS
ORIENTADAS AL PRODUCTO
ORIENTADAS AL SERVICIO A CLIENTES
ORIENTADAS AL PROCESO
ORIENTADAS A LGESTION
ORIENTADAS A LMANEJO DE MANO DE OBRA
ORIENTADAS AL MANEJO DE LA EXPERTISIA
CONCLUSIONES
(1) El uso de sistemas inteligentes como una herramienta integrada para conservar y transferir el conocimiento y experiencia ganada por una empresa proporciona un medio poderoso para maximizar el potencial de utilidades de la empresa.
(2) Un SI es totalmente flexible y puede ser modificado, o actualizado según las necesidades del usuario, en línea o fuera de línea. Estas modificaciones pueden hacerse más rápidamente que con lenguajes tradicionales.
CONCLUSIONES
(3) Se pueden desarrollar sistemas expertos para diagnóstico,optimización, planeación, programación, control, modelado y simulación de escenario, pronóstico, clasificación, etc.
(4) Reduce costos y tiempo en la toma de decisiones: Productividad y Competitividad
(5) Mejora calidad
(6) Incrementa la confiabilidad
(7) Mejora la atención a clientes
(8) Se cuenta con “Conocimiento Experto” para decidir
(9) Integra todas las operaciones de la empresa y a todo el personal
NICOLAS KEMPER VALVERDE Laboratorio de Sistemas Inteligentes
CENTRO DE INTRUMENTOS, UNAM, MEXICO
e-mail: [email protected]
MUCHAS GRACIAS.........