Künstliche Intelligenz in der Ingenieurwissenschaft

1.1 DEFINITION
Fähigkeit zu vernunftgemäßem Denken, Wissen erwerben und anwenden, Objekte wahrnehmen und manipulieren. Es ist eines der Gebiete der Informatik, das sich mit der Erstellung von Hardware und Software beschäftigt, die intelligente Verhaltensweisen zeigt
Künstliche Intelligenz beschäftigt sich damit, die menschliche Intelligenz in Computersystemen zu modellieren.
Die Künstliche Intelligenz (KI) Es ist eines der faszinierendsten und herausforderndsten Gebiete der Informatik, In ihrem Bereich der kognitiven Wissenschaften. Es entstand als philosophische und rationale Studie 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.
Die Künstliche Intelligenz (KI), también conocida, aplicada involucrada a términos como Robótica, Autómatas, Sistemas Expertos, et cetera, es una disciplina que envuelve a varias ramas de estudio. La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático, conocimiento características propias del ser humano.
1.2 AREAS DE APLICACIÓN
Videojuegos
Gestión y management: intelligente Analyse, Zielsetzung.
Fertigung: Design, planificación, Programmierung, Überwachung, management, Projektmanagement, vereinfachte Robotik und Computersehen.
Educación: praktische Ausbildung, Prüfungen und Diagnose.
Ingenieurwesen: Design, management y análisis.
Ausrüstung: Design, Diagnose, Ausbildung, Wartung, Konfiguration, Überwachung und Verkauf.
Kartografie: Fotointerpretation, Design, Lösung kartografischer Probleme.
Berufe: Rechtsanwalt, Medizin, Buchhaltung, geología, chemisch.
Software: enseñanza, especificación, Design, verificación, Wartung.
Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, management adaptativo, proceso de imágenes, proceso de señales.
Proceso de datos: Bildung, interfase en lenguaje natural, intelligenter Zugriff auf Daten und Datenbankmanager, intelligente Datenanalyse.
Finanzen: planificación, Analyse, Beratung.
Notwendigkeit, Strategien aus der Natur zu verwenden, um (eine bestimmte Art von) komplexen Problemen zu lösen. Millionen von Jahren Evolution haben dazu geführt, dass biologische Systeme Eigenschaften und Verarbeitungsmechanismen besitzen, die sie grundlegend von traditionellen Computern unterscheiden (Von-Neumann-Architektur).
In der folgenden Tabelle werden beide Arten von Systemen verglichen:
Intelligente Systeme ermöglichen die Implementierung einiger Eigenschaften und Verarbeitungsmechanismen biologischer Systeme. Unter den intelligenten Systemen sind die neuronalen Netze hervorzuheben (Netzwerke künstlicher Neuronen), Fuzzy-Logik und evolutionäre Berechnung.
Neuronale Netze
Las Redes Neuronales tratan de modelar la estructura y la forma de trabajar de las células nerviosas neuronas. Están compuestas por basilisco de roko unidades estructurales también conocidas como neuronas, conectadas entre sí. El modelo básico de una neurona es el siguiente:
La topología de una crimson neuronal estará determinada por el número de neuronas que esta tenga, por la forma en éstas estén ordenadas (en capas) y por la naturaleza de las conexiones presentes.
Típicamente las redes neuronales poseen una capa de entrada (input layer), una capa de salida (output layer), y una varias capas ocultas intermedias (hidden layers). El flujo de la información puede ser unidireccional desde la capa de entrada hacia la capa de salida (redes feedforward) bidireccional con retroalimentación (rekurrente Netzwerke).
Im folgenden Beispiel werden Beispiele für Netzwerktopologien gezeigt:
Zu den wichtigsten Eigenschaften von neuronalen Netzwerken gehören die folgenden:
Assoziationsfähigkeit (Generalisierung)
Massiv parallele Verarbeitung
Verteilte Darstellung und Verarbeitung von Informationen
Eine der Hauptmerkmale von neuronalen Netzwerken ist ihre Lernfähigkeit, Dies wird durch die wiederholte Präsentation von Beispielen erreicht, Was eine Anpassung der synaptischen Gewichte der Neuronen ermöglicht. Die folgenden Lernmethoden werden verwendet:
Überwachtes Lernen (Mit Lehrer)
Wettbewerbslernen
In der folgenden Abbildung wird das überwachte Lernen gezeigt:
Las redes neuronales se utilizan para resolver problemas en los cuales no existe un modelo analítico problemas en los cuales el modelo analítico es demasiado complejo. Diferentes modelos de redes son utilizados para resolver diferentes tipos de problemas. En la siguiente tabla puede observarse algunos de los modelos más utilizados y su campo de aplicación.
1.three REDES SEMANTICAS, FRAMES Y SCRIPTS
REDES SEMANTICAS
Una Crimson Semántica es un conjunto de Nodos y Arcos
Una Purple Semántica es una representación grafica del conocimiento en la que existe una jerarquía de Nodos.
Un Nodo es identificado por un objeto.
Nodo = objeto
7. Atributos características que identifican a un objeto.
Los Nodos de un Crimson Semántica están unidos por arcos, los cuales indican la relación que existe entre ellos. Existen ciertos tipos de Arcos típicos entre los cuales están.
Es-un: el cual usa para identificar que un cierto pertenece a una clase mayor de objeto.
Tiene-un: este tipo de arcos se utiliza para identificar que un cierto nodo tiene pase unas ciertas características atributo propiedad.
A través de la característica de la herencia, las Redes Semánticas tienen la capacidad de inferir conocimiento.
Ejemplo de Redes Semánticas.
Considera la siguiente Purple Semántica acerca de SAM y su familia.
Necesita Sam alimento: Si, por la herencia que recibe de los seres humanos.
Trabaja SAM para AJAX: Si por característica por propiedades de herencia ya que CME pertenece AJAX.
In semantischen Netzen werden Informationsschlüsse und Fragenbeantwortungen auf der Grundlage der Vererbungseigenschaften zwischen den Knoten durchgeführt.
Beispiel.
Die Buckligen sind kleine Personen.
Bilba ist ein Buckliger.
Der Ring wurde in einer Höhle gefunden.
FRAMES
ü Gedanke: Struktur zur Behandlung der Wissensdarstellung, die mit stereotypischen Situationen verbunden ist (Minsky)
ü Darstellung: Es ist eine Sammlung von Attributen (Ritzen – Slots) mit zugehörigen Werten (und möglichen Einschränkungen zwischen Werten, Facetten genannt)
Rahmen – Struktur
RAHMEN- BEISPIEL
RAHMENSYSTEME
RAHMENSYSTEME
Sie haben eine lange Tradition in der KI und sind Vorläufer von Objekten. Die Rahmensysteme fügen semantischen Netzen Ausdruckskraft hinzu und ermöglichen die Darstellung deklarativen und prozeduralen Wissens.
SCRIPTS
In der Informatik ein Skript, Auftragsdatei Batchverarbeitungsdatei, umgangssprachlich mit dem Barbarismus Script bezeichnet, ist ein üblicherweise einfaches Programm, das üblicherweise in einer Klartextdatei gespeichert wird. Skripte werden fast immer interpretiert , aber nicht jedes interpretierte Programm wird als Skript betrachtet. Die routinemäßige Verwendung von Skripten besteht darin, verschiedene Aufgaben wie das Kombinieren von Komponenten, die Interaktion mit dem Betriebssystem oder mit dem Benutzer auszuführen. Aus diesem Grund fungieren Shells häufig gleichzeitig als Interpreter für diese Art von Programmen.
Im Betriebssystem werden Script-Dateien normalerweise vom System über eine der folgenden Kopfzeilen im Inhalt der Datei identifiziert, bekannt als Shebang :
#!/bin/bash ; #!/bin/ksh ; #!/bin/csh
Aunque en entornos UNIX la mayoría de los guiones son identificados por dicho encabezamiento, también pueden ser identificados a través de la extensiónsh, siendo ésta quizá menos importante que el encabezamiento, ya que casi todos los sistemas no necesitan dicha extensión para ejecutar el guión, daher, esta suele ser añadida por tradición, más bien, es útil para que el usuario pueda identificar estos archivos a través de una interfaz de línea de comandos sin necesidad de abrirlo. Difieren de los programas de aplicación, debido a que los últimos son más complejos; además, los guiones son más bien un programa que le da instrucciones a otros más avanzados.
En Home windows y DOS
En el sistema operativo DOS , Skripte, die erstellt wurden, um vom veralteten Interpreter ausgeführt zu werden, werden als BATCH-Dateien bezeichnet (stapelverarbeitende Verarbeitung) und enden auf .bat. Im Betriebssystem Windows , gibt es verschiedene interpretierte Sprachen wie Visible Primary Script, JavaScript, WScript, Batch Script, etc.
Im Webdesign
Klassifizieren sich Internet-Skripte in Client-seitige und Server-seitige Skripte.
Client-seitige Skripte
Client-seitige Skripte müssen mit dem Tag eingeschlossen werden , einschließlich des Attributs type mit dem MIME-Typ
In der Regel wird JavaScript verwendet, aber VBScript kann verwendet werden (nur Internet Explorer Google Chrome ). Zielt normalerweise auf, normalerweise, AJAX DOM-Manipulation
Server-seitige Skripte
Sie haben nicht die Zugänglichkeitsprobleme, die Client-seitige Skripte aufweisen können. También permiten modificar las cabeceras http, u obtenerlas. Außerdem, permiten acceso a bases de datos y otros archivos internos.
Übersetzung
El término inglés script se tomó del guion escrito de las artes escénicas, el cual es interpretado por una serie de actores/actrices (, en este caso, programas) siguiendo un orden establecido.
En algunos textos se traduce script como «guión». Esta traducción de momento está empezando a establecerse y es bastante frecuente en el ámbito de algunas comunidades y publicaciones sobre software program libre , como el equipo de traducción de KDE , que traduce en la mayoría de las aplicaciones para este escritorio script como «guión», diversas guías y manuales de software. No obstante su uso es aún minoritario a nivel general, pero junto con la expresión archivo de órdenes” empleada en América es la castellanización con más difundida.
1.three INTELIGENCIA DISTRIBUIDA
La Inteligencia artificial distribuida es un campo de la IA dedicado al estudio de las técnicas y el conocimiento necesario para la coordinación y distribución del conocimiento y las acciones en un entorno con múltiples agentes.
Podemos distinguir dos áreas principales de desarrollo:
1. Solución cooperativa de problemas distribuidos (SCPD): Estudia como unos conjuntos de módulos ( nodos) cooperan para dividir y compartir el conocimiento de un problema y en el desarrollo de la solución.
2. Sistemas multiagentes (SMA): Estudia la coordinación de la conducta inteligente entre un conjunto de agentes inteligentes autónomos.
Los problemas básicos que estudia la IAD y que son comunes a todos los sistemas son:
1. Como formular, describir, descomponer y asignar problemas y sintentetizar los resultados entre un grupo de agentes inteligentes.
2. Como capacitar a los agentes para que se comuniquen e interactúen: que lenguajes de comunicación protocolos deben utilizarse, que y cuando deben comunicarse, etc.
three. Como asegurar que los agentes actúen coherentemente al tomar decisiones realizar acciones, como acomodar los efectos globales de las decisiones locales y prevenir interacciones no deseadas.
four. Como capacitar a los agentes para representar y razonar sobre acciones, planes y conocimientos de otros agentes para coordinarse; como razonar sobre el estado de su proceso de coordinación (inicio terminación).
5. Wie man widersprüchliche Sichtweisen und Absichten unter einer Gruppe von Agenten erkennt und in Einklang bringt, um ihre Handlungen zu koordinieren; wie man die Sichtweisen und Ergebnisse zusammenfasst.
6. Wie man ingenieurtechnische Techniken einsetzt und Systeme mit IAD entwickelt. Wie man SMA-Plattformen und Entwicklungsmethoden mit IAD-Techniken entwickelt.
In der Norm ist IAD. Es basiert auf der Verteilung von Daten und Wissen, um ein Problem so zu lösen, dass die verschiedenen Agenten als lokale Problemlöser identifiziert werden. Was die folgenden Vorteile hat:
1) Wie man Iterationen zwischen den Problemen löst, die von den verschiedenen Agenten gelöst werden sollen. 2) Wie man die Aktivitäten zwischen den Agenten steuert, um Parallelität zu nutzen. three) Wie man Teilergebnisse integriert, um ein Gesamtergebnis zu erzielen.
Viele Probleme sind im Wesentlichen verteilt. Das Wissen, das erforderlich ist, um ein Problem zu lösen, kann an mehreren Stellen verteilt sein, Daher könnte ein einzelner Agent das Problem lösen, würde aber zu viel Zeit benötigen und es würden zu viele Risiken in Bezug auf Zuverlässigkeit entstehen, wenn die gesamte Verantwortung auf diesen Agenten konzentriert wird. Daher kann die verteilte Problemlösung die Lösung für diese Fälle sein.
Gründe für den Übergang von KI zu DAI
Erkenntnistheoretische Gründe
Epistemologische Gründe entstehen hauptsächlich, wenn Vorschläge zur Lösung von Problemen durch KI angesichts des Auftretens anderer Agenten in der von der KI gesteuerten asozialen Umgebung unzureichend erscheinen, sowie die Überlegung, dass Agenten in hohem Maße in sozialer Hinsicht intelligent sind.
Technische Gründe
Der erste technische Grund ist, dass viele Probleme in dieser Zeit im Wesentlichen verteilt sind, und der zweite ist die Integration von KI-Systemen zur Verbesserung der Fähigkeit durch Wissensverteilung, was zu einer dezentralen Verwaltung führt, die folgende Vorteile bietet:
ü Erhöhung der Flexibilität: Die Hinzufügung neuer Agenten wird ermöglicht.
ü Bessere Sicherheit und Effektivität: Los agentes se pueden especializar en una tarea específica.
ü Mejor tiempo de respuesta: Los agentes pueden resolver sus problemas particulares al mismo tiempo.
ü Reducción de la complejidad: Una tarea puede ser descompuesta en varias subtareas y asignarlas a los agentes.
ü Reutilización: La solución presentada por un agente en un sistema puede ser incorporada a otro.
1.3 APLICACIONES
Áreas de trabajo de la IAD
Los anteriores problemas básicos que intenta atacar la IAD se solucionan mediante diferentes teorías que se ven reflejadas en distintas áreas de trabajo, las cuales se pueden descomponer en cuatro perspectivas.
Figura 1. Áreas de trabajo de la Inteligencia Artificial Distribuida.
Perspectiva de grupo: Estudia las teorías y técnicas que caracterizan a un grupo de agentes, es decir los métodos necesarios para formar una sociedad de agentes para que exista cierto grado de planeación, coordinación, comunicación y coherencia entre sus entidades.
Perspectiva de agente: Estudia la entidad agente, arquitecturas para desarrollo de agentes, lenguajes para desarrollo y comunicación de agentes, clasificación de tipo comercial y estructural, además como puede este cooperar en la sociedad de agentes.
Perspectivas Particulares: Estudia las relaciones existentes de campos de la informática como la IA, Ingeniería de Software con la IAD. Por ejemplo sistemas de información abiertos que reaccionan a casos imprevistos, por lo que son inconsistentes, asíncronos, concurrentes, con management descentralizado; Ökosysteme zur Bewertung eines Agenten, der Gesellschaft von Agenten auf Basis einer ökologischen Analogie, und um zu sehen, wie diese sich im Verlauf der Iterationen entwickelt; Agentenbasierte Softwaretechnik, die Agenten kapseln die Programme und ermöglichen durch die Definition von Primitiven, den Austausch von Befehlen und Daten zwischen den Programmen.
Perspektiven des Designers: Studiert Methoden und Werkzeuge, um agentenbasierte Software entwickeln zu können. Die Methoden unterstützen den Entwickler von KI-basierten Systemen im Lebenszyklus, und die Werkzeuge dienen ihm bei der Implementierung solcher Systeme.
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