INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS NEGOCIOS

Robótica

Es un robot de asistencia personal, se clasificaría en educación y entretenimiento; está diseñado para niños. Habla y puede mover su cuerpo, sus brazos, ojos y cabeza.

Tiene diferentes sensores, las personas pueden comunicarse con él hablando, realizando gestos e incluso al tacto. También tiene una pantalla en el pecho.
Este robot es multitarea ya que puede vigilar la casa, sirve como móvil o aparato electrónico personal, actúa de niñero, proporciona información, es como mascota…

SIMULACIÓN SENSORIAL

Bajo el nombre de "Urban Terrain Module" el ejército norteamericano está probando un nuevo sistema de entrenamiento con el que adiestrar a sus soldados. La novedad de este sistema consiste en proporcionar dentro de una habitación unas condiciones idénticas a las que se experimentan en plena guerra.
A través de las ventanas de esta habitación los soldados son capaces de vislumbrar una ciudad en guerra, en diferentes condiciones climáticas, generada mediante polígonos. Una pantalla especial a poca distancia de la ventana ofrece esta realista panorámica a la vez que permite apuntar con un rifle de francotirador o con unos prismáticos especiales.

LENGUAJE NATURAL

Es el medio que utilizamos de manera cotidiana para establecer nuestra comunicación con las demás personas. Este tipo de lenguaje es el que nos permite el designar las cosas actuales y razonar a cerca de ellas, fue desarrollado, organizado a partir de la experiencia humana y puede ser utilizado para analizar situaciones altamente complejas y razonar muy sutilmente. La riqueza de sus componentes semánticos da a los lenguajes naturales su gran poder expresivo y su valor como una herramienta para razonamiento sutil. 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.

SISTEMAS EXPERTOS

Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema, pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explícito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.
Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio especializado que generalmente requiere de experiencia humana.
Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos o situaciones) como conocimiento de control (información a cerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y área de experiencia.
Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento simbólico.

ÁREAS DE APLICACIÓN

Militar
Informática
Telecomunicaciones
Química
Derecho
Aeronáutica
Geología
Arqueología
Agricultura
Electrónica
Transporte
Educación
Medicina
Industria
Finanzas y Gestión

APLICACIONES



Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que;


a) Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisiones financieras, gestión de la tesorería, planificación, etc.
b) Este trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y realizar operaciones numéricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantación de los SE.
Además los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoría(es el campo en el que más aplicaciones de SE se esta realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera

LÓGICA DIFUSA

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 de lógica difusa están también muy extendidos en la tecnología cotidiana, por ejemplo en cámaras digitales, sistemas de aire acondicionado, lavarropas, etc. Los sistemas basados en lógica difusa imitan la forma en que toman decisiones los humanos, con la ventaja de ser mucho más rápidos. Estos sistemas son generalmente robustos y tolerantes a imprecisiones y ruidos en los datos de entrada.
Consiste en la aplicación de la lógica difusa con la intención de imitar el razonamiento humano en la programación de computadoras. 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.En este paradigma, también tiene un especial valor la variable del tiempo, ya que los sistemas de control pueden necesitar retroalimentarse en un espacio concreto de tiempo, pueden necesitarse datos anteriores para hacer una evaluación media de la situación en un periodo de tiempo anterior

AGENTES INTELIGENTES

Un agente es todo aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores. Los agentes humanos tienen ojos, oídos y otros órganos que le sirven de sensores, así como manos, piernas, boca y otras partes de su cuerpo que le sirven de efectores. En el caso de agentes reboticas, los sensores son sustituidos por cámaras infrarrojas y los efectores son reemplazados mediante motores. En el caso de un agente de software, sus percepciones y acciones vienen a ser la cadena de bits codificados.
Agente racional: Es aquel que hace lo correcto, lo correcto se afirmará que es que el agente tenga el mejor desempeño.
El agente racional puede medir su propio desempeño. Los agentes pueden medirse pero no es recomendable.
El término de medición de desempeño se aplica al cómo es el criterio que sirve para definir qué tan exitoso ha sido un agente. Desde luego que no existe una medida fija que se pueda aplicar por igual a todos los agentes porque sus respuestas van a ser subjetivas, entonces una verdadera medición de desempeño la pueden realizar observadores externos.
Omnisciencia: No hay que confundir omnisciencia con racionalidad. Un agente omnisciente es aquel que sube el resultado real que producirán sus acciones, y su conducta es congruente con ello. Considere el siguiente ejemplo: Un día una persona va caminando y desea atravesar la calle. No hay tránsito en las cercanías y él, actuando racionalmente, empieza a cruzar la calle. Al instante, a esa persona le cae cierta parte de un avión y queda aplastado. Se puede deducir, entonces que la racionalidad tiene más bien que ver con un éxito esperado, tomando como base lo que se ha percibido. Un agente que hubiera contado con un radar para detectar partes de un avión en caída, o que estuviera dentro de una caja de acero que lo protegiera, habría tenido más éxito, pero no por ello habría sido más racional.

El agente inteligente es capaz de autoevaluarse, aprender y cambiar su acción de acuerdo al ambiente, por ejemplo, se tiene un reloj suizo y el dueño viaja a otro país, lo adecuado sería que el reloj cambie la hora automáticamente. Si el reloj no hace lo anterior se tendría que regular manualmente el reloj a la hora del país destino. Por ambos criterios, los relojes actúan racionalmente porque hacen siempre lo correcto.
Los mapeos son aquellos que logran caracterizar al agente, dependiendo de una secuencia de percepciones, éste responderá con alguna acción lo cual lo podemos representar mediante una tabla o matriz de percepciones vs. acciones. Los mapeos ideales son los que caracterizan a los agentes ideales. El especificar qué tipo de acción deberá emprender un agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones constituye lo que se denomina Diseño de un Agente ideal. El mapeo ideal se produce cuando la percepción es un número positivo x, y la acción correcta consiste en presentar un número positivo z tal que z2 » x, con una precisión de 15 cifras decimales utilizando el método de Newton.
Autonomía
Un sistema será autónomo en la medida en que su conducta a más de estar definida por una base de conocimientos integrados va a estar definido por su propia experiencia.

REDES NEURALES

Esta tecnología puede ser desarrollada tanto en software como en hardware y con ella se pueden construir sistemas capaces de aprender, de adaptarse a a condiciones variantes, o inclusive si se dispone de una colección suficiente grande de datos, predecir el estado futuro de algunos modelos.

Estas técnicas son adecuadas para enfrentar problemas que hasta ahora eran resueltos sólo por el cerebro humano y resultaban difíciles o imposibles para las máquinas lógicas secuenciales. Un procesamiento paralelo realizado por un gran numero de elementos altamente interconectados, es la clave de su funcionamiento.
Las Redes Neuronales son utilizadas para la predicción, la minería de datos, el reconocimiento de patrones y los sistemas de control adaptativo. Constituyen una parte muy importante en el estudio y desarrollo de la inteligencia artificial y el de la vida artificial.
Las RN pueden ser combinadas con otras herramientas como la lógica difusa, los algoritmos genéticos, los sistemas expertos, las estadísticas, las transformadas de Fourier, etc.