Definición y Características de
Inteligencia Artificial
Existen muchas formas de definir el campo de lainteligencia artificial.
He aqui una:
El estudio de las computaciones que permiten percibir, razonar y actuar.
En esta unidad, aprendera sobre la importancia de la inteligencia artificial, como una rama de la ingenieria y como un tipo de ciencia.
Conocera algunas de las aplicaciones de éxito de la inteligencia artificial y, finalmente, estara al tanto de los criterios que puede utilizar para determinar si los trabajos en inteligencia artificial tienen éxito o no.
DEFINICION DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Es una de las areas de las ciencias computacionales encargadas de la creacion de hardware y software que tenga comportamientos inteligentes
Características de la Inteligencia Artificial.
Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
Ramas de la Inteligencia Artificial 
Aplicaciones Futuras de la Inteligencia
El futuro de la aplicación de estos sistemas es inmenso en los vehículos, en los que se pretende incorporar un sistema que alerte al conductor sobre la presencia de un peatón para evitar atropellos. Hay otras potencialidades, como el desarrollo de sistemas inteligentes para facilitar la vida a los discapacitados con sillas de ruedas inteligentes y reconocedores de voz, según explicó la profesora. “La inteligencia artificial tiene la capacidad de responder a situaciones desconocidas pero que asocia a otras muy similares”.
La docente de la Universidad Carlos III de Madrid hizo en el seminario ‘Tecnologías de la información y las comunicaciones en la Sociedad del Conocimiento’ una presentación sobre el padre de esta disciplina, Alan Turing, quien desarrolló en 1950 su teoría sobre la inteligencia artificial. Sanchos expuso cómo esa teoría ha evolucionado hasta llegar a su aplicación actual en las empresas y multinacionales más importantes del mundo. Turing vaticinó que en el año 2000 las máquinas serían capaces de pensar, dijo Sanchos, quien reconoció que “esa idea hoy en día no es posible, pero existen sistemas inteligentes, basados en la inteligencia artificial que son capaces de resolver problemas igual o mejor que un ser humano”.
Auditoría y Tipos de auditorias
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, personal necesario y documentos auxiliares a solicitar o formular durante el desarrollo de la misma.
Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
Ramas de la Inteligencia Artificial
Aplicaciones Futuras de la Inteligencia
El futuro de la aplicación de estos sistemas es inmenso en los vehículos, en los que se pretende incorporar un sistema que alerte al conductor sobre la presencia de un peatón para evitar atropellos. Hay otras potencialidades, como el desarrollo de sistemas inteligentes para facilitar la vida a los discapacitados con sillas de ruedas inteligentes y reconocedores de voz, según explicó la profesora. “La inteligencia artificial tiene la capacidad de responder a situaciones desconocidas pero que asocia a otras muy similares”.
La docente de la Universidad Carlos III de Madrid hizo en el seminario ‘Tecnologías de la información y las comunicaciones en la Sociedad del Conocimiento’ una presentación sobre el padre de esta disciplina, Alan Turing, quien desarrolló en 1950 su teoría sobre la inteligencia artificial. Sanchos expuso cómo esa teoría ha evolucionado hasta llegar a su aplicación actual en las empresas y multinacionales más importantes del mundo. Turing vaticinó que en el año 2000 las máquinas serían capaces de pensar, dijo Sanchos, quien reconoció que “esa idea hoy en día no es posible, pero existen sistemas inteligentes, basados en la inteligencia artificial que son capaces de resolver problemas igual o mejor que un ser humano”.
Auditoría y Tipos de auditorias
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, personal necesario y documentos auxiliares a solicitar o formular durante el desarrollo de la misma.
No hay comentarios:
Publicar un comentario