Grundlegende Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.

GRUNDLAGEN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
DEFINITIONEN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Es kann gesagt werden, dass die Künstliche Intelligenz (KI) Es ist eines der faszinierendsten und herausforderndsten Gebiete der Informatik, In ihrem Bereich der kognitiven Wissenschaften. Es entstand als reine philosophische und rationale Untersuchung der menschlichen Intelligenz, gemischt mit dem Drang des Menschen, die umgebende Natur zu imitieren (wie fliegen und schwimmen), bis hin dazu, sich selbst imitieren zu wollen. Einfach gesagt, Die Künstliche Intelligenz versucht, die menschliche Intelligenz nachzuahmen. Offensichtlich hat es dies noch nicht erreicht, zumindest noch nicht vollständig.
GESCHICHTE UND ENTWICKLUNG DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Die Idee von etwas Ähnlichem wie künstlicher Intelligenz existiert seit Millionen von Jahren. Der erste primitive Mensch, der sich seiner eigenen Existenz bewusst wurde, und dass der Mensch fähig sei zu denken, hat sich sicherlich gefragt, wie sein Denken funktionieren würde, und kam später auf die Idee eines “höheren Schöpfers”. Por lo tanto, das Konzept, dass ein intelligentes Wesen ein anderes erschafft, die Idee eines virtuellen Designs für die Intelligenz, ist so alt wie das Bewusstsein des Menschen.
– Die alten mathematischen Spiele, wie das der Türme von Hanoi (ca. 3000 v. Chr.), zeigen das Interesse an der Suche nach einer Lösungsschleife, eine KI, die in den möglichst wenigen Zügen gewinnen kann.
– En 1903 Lee De Forest inventa el triodo (auch Vakuumröhrenkolben genannt). Man könnte sagen, dass die erste große, vom Menschen entworfene intelligente Maschine der Computer ENIAC war, compuesto por 18.000 Vakuumröhren, teniendo en cuenta que el concepto de “inteligencia” ist ein subjektiver Begriff, der von der Intelligenz und der Technologie abhängt, die wir in jener Zeit hatten. Ein Indigener im Amazonas im 20. Jahrhundert könnte einen Plattenspieler als intelligent bezeichnen, wenn er in Wirklichkeit nicht so intelligent ist.
– 1937, der englische Mathematiker Alan Mathison Turing (1912-1953) veröffentlichte einen Artikel mit erheblicher Resonanz über die “Números Calculables”, was als der offizielle Ursprung der Theoretischen Informatik angesehen werden kann.
In diesem Artikel, führte er die Turing-Maschine ein, eine abstrakte mathematische Entität, die das Konzept des Algorithmus formalisierte und sich als Vorläufer der digitalen Computer herausstellte. Mit Hilfe seiner Maschine, konnte Turing nachweisen, dass es unlösbare Probleme gibt, für die kein Computer eine Lösung finden kann, weshalb Alan Turing als der Vater der Berechenbarkeitstheorie gilt.
Er gilt auch als der Vater der Künstlichen Intelligenz, durch seinen berühmten Turing-Test, que permitiría comprobar si un programa de ordenador puede ser tan inteligente como un ser humano.
– 1951 erfand William Shockley den Bipolartransistor. Die Erfindung des Transistors machte eine neue Generation von Computern möglich, die viel schneller und kleiner waren.
– 1956, der Begriff wurde geprägt “inteligencia artificial” en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell und Simon. In dieser Konferenz wurden triumphale Vorhersagen für zehn Jahre gemacht, die niemals eintrafen, was dazu führte, dass die Forschung fast vollständig für fünfzehn Jahre aufgegeben wurde.
– En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, was zum Aufstieg der Expertensysteme führte, die jedoch viele ihrer Ziele nicht erreichten, por lo que este campo ha sufrido una nueva detención en los años noventa.
– 1987 beschrieben Martin Fischles und Oscar Firschein die Attribute eines intelligenten Agenten. Beim Versuch, mit größerem Umfang zu beschreiben (no solo la comunicación) die Attribute eines intelligenten Agenten, la IA se ha extendido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enormes y diferenciadas. Diese Attribute des intelligenten Agenten sind:
1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones
2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, das heißt, zu lernen.
three. Puede resolver problemas, sogar indem komplexe Probleme in einfachere unterteilt werden.
4. Entiende. Besitzt die Fähigkeit, Sinn zu geben, wenn möglich, zu mehrdeutigen widersprüchlichen Ideen.
5. Planifica, sagt Konsequenzen voraus, bewertet Alternativen (wie bei Schachspielen)
6. Conoce los límites de su propias habilidades y conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de las similitud de las situaciones.
acht. Puede ser authentic, creando incluso nuevos conceptos concepts, y hasta utilizando analogías.
9. Puede generalizar.
Podemos entonces decir que la IA incluye características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modelar del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos dependiendo del punto de vista utilidad que pueda encontrarse a la IA.
– Muchos de los investigadores sobre IA sostienen que “la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador cerebro”.
EL FUTURO DE LA IAUn robot de charla chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende simular una conversación escrita, mit der Absicht, einen Menschen glauben zu machen, dass er mit einer anderen Person spricht.
Estos programas informaticos prometen ser el futuro de la inteligencia artifical. En el futuro podremos ver como a estos actuales bots se les uniran las tecnologias del reconocimiento de voz y el de video.
El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas. Un programa de ordenador puede simular unas 10.000 neuronas.
Wenn wir zur Rechenleistung eines Computers die von weiteren 9.999.999 Computern addieren,, haben wir die Rechenleistung von 10.000.000 Computern.
Wir multiplizieren 10.000.000 Computer mit 10.000 neuronas cada uno y da = 100.000 Millionen simulierte Neuronen. Un cerebro humano sera simulado en el futuro gracias a internet y cualquiera puede programarlo.
Sobald die künstliche Intelligenz eine Intelligenz gleich oder höher als die des Menschen hat, wird zwangsläufig ein politischer und sozialer Wandel eintreten, bei dem die KI alle Chancen hat, wenn sie erkennt, dass sie die Menschen nicht braucht, um das Universum zu kolonisieren. Es klingt nach Science-Fiction, aber derzeit umkreisen Kommunikationssatelliten mit ihren 486-Prozessoren die Erde.
En el futuro, Die sich selbst replizierende künstliche Intelligenz könnte leicht alle menschlichen Kolonien außerhalb der Erde übernehmen, und die menschliche Rasse wird niemals im leeren Weltraum unter gleichen Bedingungen kämpfen können.
Die Zukunft einer überlegenen Intelligenz könnte die Erforschung von Technologien wie Teleportation sein, Sternenreisen und jede andere Technologie zur Steigerung “künstlich” der Intelligenz.
Das ultimative Ziel der KI ist… Intelligente Entitäten zu verstehen und zu erschaffen. Obwohl es natürlich, andere Ansätze wie die folgenden gibt:
“die Fähigkeiten des Computers über seinen traditionellen präzisen Einsatz hinaus entwickeln”.
ZIELE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Die ersten Forschungen zur künstlichen Intelligenz richteten sich hauptsächlich auf die Suche nach einer gemeinsamen Technik zur Lösung von Problemen. Este intento a gran escala ha sido abandonado y las investigaciones actuales están dirigidas al diseño de numerosos programas para ordenadores capaces de imitar los procesos de toma de decisiones de expertos, como médicos, químicos, basados en los conocimientos de especialistas en cada materia, son ahora utilizados para diagnosticar enfermedades, identificar moléculas químicas, localizar yacimientos de minerales e incluso diseñar sistemas de fabricación. Investigaciones acerca de la percepción han sido aplicadas a los robots y se han diseñado algunos capaces de “ver”. La meta ultimate consiste en crear un sistema capaz de reproducir todas las facetas de la inteligencia humana.
IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Computer sind heutzutage grundlegend in unserem Leben und beeinflussen alle Aspekte davon. Künstliche Intelligenz entsteht durch die Implementierung in Computern, um Rechenmechanismen auszuführen, die feste Programme verwenden und eine Reihe von Regeln enthalten, die sie funktionieren lassen. Esto permite a las computadoras a ser creadas en maquinas artificiales que desempeñan tareas monótonas, repetitivas y simples mas eficiente y efectivas que un ser humano. Estudios sobre trabajos tareas repetitivas han demostrado que el ser humano no le agrada este tipo de trabajo y al pasar el tiempo son más susceptibles a cometer errores en el mismo. Para situaciones complejas el objetivo se hace mas complejo debido a que la inteligente artificial dada a las computadoras tienen dificultad en entender ciertas situaciones problemas específicos y como reaccionar a estas. Tambien ocurre que dentro de un problema tienen la variabilidad del mismo y no pueden adaptarece a un cambio que pueda ocurrir. Estos problemas son de suma importancia para la Inteligencia Artificial que busca el mejorar, zu lernen, entender y el razonamiento del comportamiento de las computadoras en situaciones complejas. Das Gebiet der Künstlichen Intelligenz befindet sich im Vergleich zu anderen Computerzweigen noch in einem Wachstumsstadium, aber nach und nach wird das Studium des menschlichen Verhaltens den Weg ebnen, um dieses Wissen auf Computer anzuwenden, und diese werden auf primitive Weise über verschiedene Situationen nachdenken können.. Die Schwierigkeit, menschliches Wissen auf Computer anzuwenden, liegt in deren Fähigkeit, unvorhersehbar zu sein, und in den unterschiedlichen Weisen, wie auf eine mögliche Situation reagiert wird; diese Reaktionen verhindern, dass ein Muster in den Speicher eines Computers implementiert werden kann.. Hasta ahora no existe la posibilidad de predecir almacenar todo tipo de comportamiento de un ser humano a todas las situaciones que se enfrenta durante su existencia.
ZWECKE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia. Derzeit, el mayor esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia artificial se centra en el desarrollo de sistemas de procesamientos de datos que Sean capaces de imitar a la inteligencia humana, Realizando tareas que requieran aprendizaje, solución de problemas y decisiones. A veces llamada inteligencia de máquina, la inteligencia artificial AI (Künstliche Intelligenz) cubre una vasta gama de teorías y prácticas.
DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La inteligencia artificial, comúnmente abreviada como IA, Es ist ein Teil der Technologie und Wissenschaft, der sich damit beschäftigt, robotische Systeme zu entwerfen, die Entscheidungen treffen können; das heißt, die eine gewisse Art von künstlicher Intelligenz zeigen, um bestimmte Arten von Problemen zu lösen. Obwohl noch viel fehlt, um denkende Maschinen zu entwickeln, in den letzten Jahren wurden große Fortschritte in dieser Hinsicht erzielt, aber wie entstand die Entwicklung der künstlichen Intelligenz?
Um die Ursprünge der künstlichen Intelligenz zu kennen, müssen wir bis ins Jahr 1943 zurückgehen, als der Mathematiker Walter Pitts und der Neurophysiologe Warren McCulloch die erste Forschungsarbeit vorstellten, in der über KI gesprochen wurde und in der grundlegende Konzepte der menschlichen Physiologie erwähnt wurden, die Art und Weise, wie Neuronen in unserem Gehirn funktionieren, und die computationale Theorie von Alan Turing, unter anderem.
CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
aktuelle Welt: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
Ein grundlegendes Merkmal, das die Methoden der Künstlichen Intelligenz von numerischen Methoden unterscheidet, ist die Verwendung nicht-mathematischer Symbole, obwohl dies nicht ausreicht, um sie vollständig zu unterscheiden. Andere Arten von Programmen wie Compiler und Datenbanksysteme, verarbeiten ebenfalls Symbole und werden nicht als Methoden der Künstlichen Intelligenz angesehen.
Die Schlussfolgerungen eines deklarativen Programms sind nicht festgelegt und werden teilweise durch die während der Betrachtung des spezifischen Problems erzielten Zwischenergebnisse bestimmt. Objektorientierte Sprachen teilen diese Eigenschaft und zeichnen sich durch ihre Affinität zur Künstlichen Intelligenz aus.
Das Verhalten von Programmen wird vom Algorithmus nicht explizit beschrieben. Die Abfolge der vom Programm befolgten Schritte wird durch das jeweilige Problem beeinflusst. Das Programm gibt an, wie die notwendige Schrittfolge zur Lösung eines gegebenen Problems gefunden wird (deklaratives Programm). Im Gegensatz zu Programmen, die keine Künstliche Intelligenz sind, die einem definierten Algorithmus folgen, das angibt, explizit, wie die Ausgabewerte für jede gegebene Eingangsvariable gefunden werden können (Prozedurales Programm).
Wissensbasiertes Schließen, impliziert, dass diese Programme Faktoren und Beziehungen der realen Welt und des Wissensbereichs, in dem sie operieren, einbeziehen. Im Gegensatz zu Programmen für spezifische Zwecke, wie Buchhaltungs- und wissenschaftliche Berechnungsprogramme; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento 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, Die Diagnose von Aufgaben in einem System der
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas de ensamblaje; Reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; Experten-Computersysteme.
Los sistemas expertos, die menschliches Verhalten in einem engen Wissensbereich nachahmen, sind Programme, die so vielfältig sind wie die, die Infektionen im Blut diagnostizieren und eine Behandlung anzeigen, die seismologische Daten in der geologischen Exploration interpretieren und komplexe High-Tech-Geräte konfigurieren.
Solche Aufgaben senken Kosten, reduzieren Risiken bei der menschlichen Handhabung in gefährlichen Bereichen, mejoran el desempeño del private inexperto, und verbessern die Qualitätskontrolle, besonders im kommerziellen Bereich.
HAUPTBEREICHE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Die vorhergehenden Definitionen implizieren, dass Maschinen, um als intelligent betrachtet zu werden, bestimmte Fähigkeiten zeigen müssen, die ausreichend komplex sind, um als unabhängige Bereiche behandelt zu werden. Die Herangehensweise an jedes dieser Gebiete ist oft so unterschiedlich, dass es schwer ist, einen gemeinsamen Ursprung zu erkennen:
Reine Sprachverarbeitung
Robotik
Wahrnehmung und Mustererkennung
Selbstlernen
STUDIENBEREICHE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Sistemas Expertos. Eine Sammlung von Computerprogrammen, die den Prozess des menschlichen Denkens auf das Wissen eines Experten zur Lösung bestimmter Arten von Problemen anwenden, wie in Produktionsbereichen oder anderen Denkprozessen.
Sensorische Simulation. Bereich der KI, der die sensorischen Fähigkeiten des Menschen untersucht (Sehen, Hören, Sprechen und Tasten) und versucht, sie durch computergesteuerte Sensoren nachzuahmen, deren Zweck es ist, eine Erscheinung der Realität zu erzeugen, die es dem Benutzer ermöglicht, das Gefühl zu haben, in ihr präsent zu sein. Intelligentes Verhalten simulieren, zu erheblich geringeren Kosten als bei Robotern.
Automatisierte Visionskontrolle. Ein Automat ist ein programmierbares elektronisches Gerät, die verwendet wird, um Bewässerung zu automatisieren, Ampeln, Aufzüge…sogar zur Automatisierung von Montagelinien.
Eine rote Ampel, wenn die Brücke angehoben ist, zeigt uns, dass man nicht passieren kann.
Neuronale Netze. Dieses konnektionistische Paradigma ahmt den biologischen Lernprozess des Menschen nach. Es sind Systeme, die aus vielen Verarbeitungselementen bestehen (neuronas) die parallel arbeiten und deren Funktion durch die Struktur des Netzes definiert wird, die Verbindungen und die native Verarbeitung, die von den Computerelementen Knoten durchgeführt wird.
Verarbeitung natürlicher Sprache (PLN). Disziplin, die sich mit der Entwicklung von Computersystemen beschäftigt, die die Kommunikation über Sprache und Text zwischen Mensch und Computer mittels menschlicher Sprache ermöglichen, Sprachverarbeitung verwendet statistische Techniken, die auf die Analyse von Text angewendet werden.
ANWENDUNGSBEREICHE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Tratamiento de Lenguajes Naturales: Übersetzungsfähigkeit, Befehle an ein Betriebssystem, Mensch-Maschine-Konversation, etc.
Sistemas Expertos: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad.
Robotik: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, and so on.
Problemas de Percepción: Visión y Habla, reconocimiento de voz, obtención de fallos por medio de la visión, diagnósticos médicos, und viele andere.
Aprendizaje: Modellierung von Verhalten zur Implementierung in Computern
KATEGORIEN DER INTELLIGENZ.
Systeme, die wie Menschen denken.- Diese Systeme versuchen, menschliches Denken zu emulieren; zum Beispiel künstliche neuronale Netze. Die Automatisierung von Tätigkeiten, die wir mit menschlichen Denkprozessen verbinden, Aktivitäten wie Entscheidungsfindung, Problemlösung, aprendizaje.
Systeme, die wie Menschen handeln.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; das heißt, imitan el comportamiento humano; zum Beispiel Robotik. Die Untersuchung, wie Computer Aufgaben ausführen können, die, por el momento, los humanos hacen mejor.
Systeme, die rational denken.- Es decir, con lógica (idealmente), versuchen, menschliches logisches, rationales Denken zu imitieren Blog der künstlichen Intelligenz des Menschen; zum Beispiel Expertensysteme. Die Untersuchung der Berechnungen, die Wahrnehmung ermöglichen, razonar y actuar.
Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).- Versuchen, menschliches Verhalten auf rationale Weise zu emulieren; zum Beispiel intelligente Agenten. Es hängt mit intelligentem Verhalten in Artefakten zusammen.
BASIS- UND NORMALES FUNKTIONIEREN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Verschiedene Theorien:
1. Bauen von Nachbildungen des komplexen neuronalen Netzes des menschlichen Gehirns (bottom-up).
2. Versuchen, das Verhalten des menschlichen Gehirns mit einem Computer zu imitieren (prime-down).
four.1 Symbole vs. Numerische Methoden
El primer período de la Inteligencia Artificial, llamado sub-simbólico, data de aproximadamente 1950 a 1965. Este período utilizó representaciones numéricas ( sub-simbólicas) del conocimiento. Aunque la mayor parte de los libros de Inteligencia Artificial enfatizan el trabajo realizado por Rosenblatt y Widrow con redes neuronales durante este período, la realidad es que otra importante escuela sub-simbólica knowledge también de la misma época y estos son los algoritmos evolutivos.
La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial, utiliza representaciones simbólicas basadas en un número finito de primitivas y de reglas para la manipulación de símbolos. El período simbólico se considera aproximadamente comprendido entre 1962 y 1975, seguido por un período dominado por los sistemas basados en el conocimiento de 1976 a 1988. Jedoch, en este segundo período las representaciones simbólicas (zum Beispiel, redes semánticas, lógica de predicados, und so weiter.) sie blieben ein zentraler Bestandteil dieser Systeme.
Die logische Programmierung hat ihre nächsten Ursprünge in den Arbeiten von J. A. Robinson, der 1965 eine Schlussregel vorschlägt, die er Resolution nennt, durch die der Beweis eines Theorems automatisch durchgeführt werden kann.
Die Resolution ist eine Regel, die auf eine bestimmte Art von Formeln der Prädikatenlogik erster Stufe angewendet wird, genannt Klauseln, und der Beweis von Theoremen unter dieser Schlussfolgerungsregel erfolgt durch Widerspruchsreduktion.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL.
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
Fallbasiertes Schließen: Hilft bei der Entscheidungsfindung, während bestimmte konkrete Probleme gelöst werden, und abgesehen davon, dass sie sehr wichtig sind, erfordern sie eine gute Funktion.
Expertensysteme: Folgern eine Lösung durch das vorliegende Wissen des Kontexts, in dem sie angewandt wird, und nutzen bestimmte Regeln und Beziehungen.
Bayessche Netzwerke: Schlägt Lösungen durch wahrscheinlichkeitstheoretische Schlussfolgerung vor.
Verhaltensbasierte Künstliche Intelligenz: die Autonomie besitzt und sich selbst regulieren und kontrollieren kann, um sich zu verbessern.
Intelligenter Managementverlauf: erleichtert komplexe Entscheidungsfindungen, indem eine Lösung für ein bestimmtes Problem vorgeschlagen wird, so wie es ein Spezialist auf diesem Gebiet tun würde.
KOMPUTATIONELLE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ.
KÜNSTLICHE UND MENSCHLICHE INTELLIGENZ.
DIE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ:In der Informatik wird künstliche Intelligenz genannt (KI) die Fähigkeit eines nicht-lebenden Agenten zu schlussfolgern. John McCarthy, prägte den Begriff 1956, definierte es: “Es ist die Wissenschaft und Ingenieurkunst, intelligente Maschinen herzustellen, insbesondere intelligente Computerprogramme.”
DIE MENSCHLICHE INTELLIGENZ:
ist die Fähigkeit zu verstehen, aufzunehmen, Informationen zu verarbeiten und sie zu nutzen, um Probleme zu lösen. Das Wörterbuch der spanischen Sprache der aktuellen Spanischen Akademie umreißt die Intelligenz, entre otras acepciones como la «capacidad para entender comprender» y como la «capacidad para resolver problemas». La inteligencia parece estar ligada a otras funciones mentales como la percepción, capacidad de recibir información, y la memoria, capacidad de almacenarla.
ULTIMOS AVANCES EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La Consejería de Innovación financia un proyecto de excelencia liderado por el profesor de la Universidad Pablo de Olavide José Luis Salmerón con 126.000 euros.
El objetivo es mitigar los riesgos inherentes a estos sistemas de gestión y facilitar así su implantación en la empresa.
El profesor de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Pablo de Olavide, José Luis Salmerón, neben einem multidisziplinären Team aus Ingenieuren und Ökonomen, verwendet er in seinem Exzellenzprojekt die Analyse der Einführung von Integrierten Managementsystemen (ERP)‘ veröffentlicht, fortgeschrittene wissenschaftliche Techniken der künstlichen Intelligenz und Simulationen, mit dem Ziel, die inhärenten Risiken dieser integrierten Managementsysteme zu mindern und so deren Einführung im Unternehmen zu erleichtern.
Dafür, werden dynamische Entscheidungsmodelle auf Basis von Fuzzy-Logik eingesetzt, mit denen eine Reihe von Einführungs-Szenarien modelliert und simuliert werden, um die Auswirkungen der getroffenen Entscheidungen bei der Einführung dieser ERP-Systeme vorherzusagen. Auch, es werden Technologiebewertungsmodelle verwendet, um die Ergebnisse zu evaluieren.
El proyecto liderado por el profesor Salmerón se desarrollará durante cuatro años y cuenta con una financiación de 126.000 euros que la Junta de Andalucía, a través de la Dirección Basic de Investigación, Tecnología y Empresa de la Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa, otorga a proyectos de investigación de excelencia con la finalidad de promover la obtención de nuevos conocimientos y su transferencia desde los centros que la generan.
Además del profesor José Luis Salmerón, investigador principal de este proyecto, participan los profesores de la UPO Víctor Bañuls, Cristina López, María Fuentes, Salvador Bueno y Maria Dolores Gallego, así como tres profesores de la Universidad de Sevilla. Publicaciones científicas de difusión internacional tales como Computer Standards and Interfaces, International Journal of Utilized Arithmetic & Statistics, Communications of the ACM Expert Programs with Functions se han hecho eco de diversas investigaciones y artículos del profesor Salmerón y de sus colaboradores.
Los proyectos de implantaciones de sistemas ERP (sistemas integrados de gestión que automatizan los procesos de la empresa a partir de una fuente de datos única) han crecido enormemente en los últimos años. Al tratarse de un sistema de información que abarca la totalidad de la empresa, ostenta riesgos operativos derivados de su extrema complejidad, tales como el incumplimiento de plazos y presupuestos, fehlerhafte Datenmigrationen, die mangelhafte Skalierbarkeit der gewählten Lösung. Diese Risiken sollen mit diesem Projekt der UPO minimiert werden.
ELEMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
ZUKUNFT DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ.
Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz konzentriert sich auf Roboter, die lernen und Entscheidungen treffen können.
Die Künstliche Intelligenz (KI) ist so alt wie die Informatik und hat Ideen hervorgebracht, technische Verfahren und Anwendungen, die es ermöglicht haben, schwierige Probleme zu lösen. Weit davon entfernt, stehen zu bleiben, Die Zukunft dieser Technologie liegt in neuen Fortschritten wie der Entwicklung von Softwareprogrammen, die unser Leben erleichtern, indem sie uns hilft, Entscheidungen in komplexen Umgebungen zu treffen und uns erlaubt, schwierige Probleme zu lösen.
In diesem Kontext, Los investigadores cada vez hacen más énfasis en la creación de sistemas capaces de aprender y mostrar comportamientos inteligentes sin el corsé de intentar replicar un modelo humano. Ésta al menos una de las principales conclusiones del Cuarto Seminario Internacional sobre Nuevos Temas en Inteligencia Artificial, organizado recientemente por el grupo SCALAB del departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M).
TURING-TEST.
Es ist ein von Alan Turing vorgeschlagener Test, um die Existenz von Intelligenz in einer Maschine zu demonstrieren. Er wurde 1950 in einem Artikel veröffentlicht (Computing Equipment and Intelligence) für das Magazin Mind, und ist nach wie vor eines der besten Verfahren für Befürworter der Künstlichen Intelligenz. Er basiert auf der positivistischen Hypothese, dass, wenn sich eine Maschine in allen Aspekten intelligent verhält, dann muss sie intelligent sein.
DAS KÜNSTLICHE LEBEN.
Das künstliche Leben ist das Studium des Lebens und künstlicher Systeme, die Eigenschaften zeigen, die denen von Lebewesen ähneln, durch Simulationsmodelle. Der Wissenschaftler Christopher Langton war der erste, der den Begriff Ende der 1980er Jahre verwendete, als die “Erste Internationale Konferenz zur Synthese und Simulation lebender Systeme” (auch bekannt als Künstliches Leben I) im Los-Alamos-Nationallabor 1987.
Das Gebiet des künstlichen Lebens ist ein Treffpunkt für Menschen aus anderen traditionelleren Bereichen wie Linguistik, Physik, Mathematik, Philosophie, Psychologie, Informatik, Biologie, Anthropologie und Soziologie, in denen es ungewöhnlich wäre, theoretische und rechnerische Ansätze zu diskutieren. Als Bereich, hat eine umstrittene Geschichte; John Maynard Smith kritisierte 1995 bestimmte Arbeiten zur künstlichen Lebensforschung und bezeichnete sie als “Wissenschaft ohne Fakten”, und hat im Allgemeinen nicht viel Aufmerksamkeit von Biologen erhalten. Jedoch, Die kürzliche Veröffentlichung von Artikeln über künstliches Leben in weit verbreiteten Fachzeitschriften,Zeitschriften wie Science und Nature sind ein Beweis dafür, dass die Techniken des künstlichen Lebens von Wissenschaftlern zunehmend akzeptiert werden, zumindest als eine Methode zur Untersuchung der Evolution.
INTELLIGENTE SYSTEME.
Un sistema inteligente es un programa de computación que reúne características y comportamientos asimilables al de la inteligencia humana animal.
La expresión “sistema inteligente” se usa a veces para sistemas inteligentes incompletos, por ejemplo para una casa inteligente un sistema experto.
Un sistema inteligente completo incluye “sentidos” que le permiten recibir información de su entorno. Puede actuar, y tiene una memoria para archivar el resultado de sus acciones. Tiene un objetivo e, inspeccionando su memoria, puede aprender de su experiencia. Aprende cómo lograr mejorar su rendimiento y eficiencia.
TIPOS:
Intelligenz: Hay muchas definiciones de “inteligencia”. Para usos prácticos usamos esta: La inteligencia es el nivel del sistema en lograr sus objetivos.
Sistematización: Un sistema es parte del universo, con una extensión limitada en espacio y tiempo. Las partes del sistema tienen más, más fuertes, correlaciones con otras partes del mismo sistema; que con partes fuera del sistema.
Objetivo: Un objetivo es una cierta situación que el sistema inteligente quiere lograr. Normalmente hay muchos niveles de objetivos, puede haber un objetivo principal y muchos subobjetivos.
Capacidad sensorial: Un sentido es la parte del sistema que puede recibir comunicaciones del entorno. Se necesitan los sentidos para que el sistema inteligente puede conocer su entorno y actuar interactivamente.
Conceptualización: Un concepto es el elemento básico del pensamiento. Es el almacenamiento físico, material de información (en neuronas electrones). Todos los conceptos de la memoria están interrelacionados en pink. La capacidad de conceptualizar implica el desarrollo de niveles de abstracción.
Reglas de actuación: Una regla de actuación es el resultado de una experiencia el resultado de intepretar la propia memoria. Relaciona situación y consecuencias de la acción.
Memoria: La memoria es un almacenaje físico de conceptos y reglas de actuación. Esto incluye la experiencia del sistema.
Aprendizaje: El aprendizaje es probablemente la capacidad más importante de un sistema inteligente. Das System lernt Konzepte aus den von den Sinnen empfangenen Informationen. Aprende reglaS de actuación a base de su experiencia. Die Handlung, manchmal zufällig durchgeführt, wird mit ihrem Wert gespeichert. Eine Handlungsregel steigt im Wert, wenn sie das Erreichen eines Ziels ermöglichte. Das Lernen umfasst die Festlegung abstrakter Konzepte, auf der Grundlage konkreter Beispiele und die Schaffung zusammengesetzter Konzepte, die die Konzepte von Teilen eines Objekts enthalten. Lernen ist auch die Fähigkeit, Beziehungen zu erkennen (Muster) zwischen dem Teil “der Situation” und dem Teil “der zukünftigen Situation” einer Handlungsregel.
KÜNSTLICHE NEURONALE NETZE.

este es un blog hecho para publicar mis tareas de tecnologia