Fundamentos Basicos Sobre Inteligencia Artificial.

FUNDAMENTOS BASICOS SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
DEFINICIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Puede decirse que la Inteligencia Artificial (人工智能) 它是计算机科学中最令人着迷且充满挑战的领域之一, 在其认知科学领域. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la inteligencia humana, 与人类模仿周围自然的好奇心相结合 (如飞行和游泳), 甚至想要模仿自己. 简单地说, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente.
HISTORIA Y EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La idea de algo parecido a la inteligencia artificial existe desde hace millones de años. El primer hombre primitivo que tomo conciencia de su propia existencia, y de que period capaz de pensar, seguramente se pregunto como funcionaria su pensamiento y posteriorme llegaria a la idea de un “creador superior”. 因此, la concept de que un ser inteligente cree a otro, la idea de un diseño virtual para la inteligencia, es tan remota como la toma de conciencia del ser humano.
– Los juegos matematicos antiguos, como el de la torres de hanoi (aprox 3000ac), demuestran el interes por la busqueda de un bucle resolutor, una IA capaz de ganar en los minimos movimientos posibles.
– En 1903 Lee De Forest inventa el triodo (tambien llamados bulbo valvula de vacio). Podria decirse que la primera gran maquina inteligente diseñada por el hombre fue el computador ENIAC, compuesto por 18.000 valvulas de vacio, teniendo en cuenta que el concepto de “inteligencia” es un termino subjetivo que depende de la inteligencia y la tecnologia que tengamos en esa epoca. Un indigena del amazonas en el siglo 20 podria calificar de inteligente un tocadiscos, cuando en verdad no lo es tanto.
– En 1937, el matemático inglés Alan Mathison Turing (1912-1953) publicó un artículo de bastante repercusión sobre los “Números Calculables”, que puede considerarse el origen oficial de la Informática Teórica.
在本文中, introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que a Alan Turing se le considera el padre de la teoría de la computabilidad.
También se le considera el padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de ordenador puede ser tan inteligente como un ser humano.
– En 1951 William Shockley inventa el transistor de union. El invento del transistor hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.
– En 1956, se acuño el término “人工智能” en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a la cual asistieron, 等等, 明斯基, Newell y Simon. En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi complete de las investigaciones durante quince años.
– En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos, pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo ha sufrido una nueva detención en los años noventa.
– 1987年，马丁·费什勒斯和奥斯卡·费尔谢因描述了智能体的属性. 在尝试更广泛地描述时 (不仅是交流) 智能体的属性, 人工智能已扩展到许多领域，创造了庞大且不同的研究分支. 智能代理的这些属性是:
1. 具有诸如信念和意图的心理态度
2. 具有获取知识的能力, 也就是说, 学习.
三. 能够解决问题, 即使将复杂问题划分为更简单的问题.
四. 理解. 具备赋予其意义的能力, 如果可能的话, 对于模糊矛盾的想法.
五. 规划, 预测后果, 评估替代方案 (就像在国际象棋游戏中一样)
6. 了解自身能力和知识的界限.
7. 能够区分尽管情况相似的情形.
八. 可以是真实的, 甚至创造新的概念, 甚至使用类比.
9. 能够归纳.
因此我们可以说人工智能包括人类特征，例如学习, 适应, 推理, 自我纠正, 隐性改进, 以及对世界的建模感知. 因此, 我们可以不再仅仅谈论一个目标, 而是取决于从哪个角度来看，人工智能可能具有的实用性.
– 许多人工智能研究人员认为 “智能是一种能够独立于执行它的机器运行的程序, 计算机大脑”.
人工智能的未来 聊天机器人是一种人工智能程序，旨在模拟书面对话, 目的是让人类相信他们正在与另一个人交谈.
这些计算机程序承诺成为人工智能的未来. 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.
Si a la capacidad de proceso de un ordenador la sumamos la de otros 9.999.999 ordenadores, tenemos la capacidad de proceso de 10.000.000 ordenadores.
Multiplicamos 10.000.000 ordenadores por 10.000 neuronas cada uno y da = 100.000 millones de neuronas simuladas. Un cerebro humano sera simulado en el futuro gracias a internet y cualquiera puede programarlo.
Una vez que la inteligencia artificial tenga una inteligencia igual superior a la del hombre, obligatoriamente surgira un cambio politico y social, en el que la IA tiene todas las de ganar si se da cuenta que no necesita a los humanos para colonizar el universo. Suena a ciencia ficcion pero actualmente orbitando estan los satelites de comunicaciones con sus procesadores 486.
En el futuro, la inteligencia artificial autoreplicante podria facilmente hacerse con todas las colonias humanas fuera de la tierra, y la raza humana nunca podra luchar en el espacio vacio en igualdad de condiciones.
El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigacion de tecnologias como la teleportacion, los viajes estelares y cualquier otra tecnologia para aumentar “artificialmente” la inteligencia.
El objetivo último de la AI es… Comprender y Construir Entidades Inteligentes. Aunque desde luego, existen otros planteamientos como los siguientes:
“发展计算机的能力超越其传统精确应用”.
人工智能的目的.
关于人工智能的早期研究主要集中在寻找一种用于解决问题的通用技术. 这一大规模尝试已被放弃，目前的研究集中于设计大量计算机程序，使其能够模仿专家的决策过程, 如医生, 化学家, 基于各领域专家的知识, 现在用于诊断疾病, 识别化学分子, 定位矿床甚至设计制造系统. 关于感知的研究已应用于机器人，并设计了一些能够 “看”. 最终目标是创建一个能够再现人类智能所有方面的系统.
人工智能的重要性.
计算机在今天的生活中至关重要，影响着生活的各个方面. La Inteligencia Artificial se crea con la implementación en las computadoras para realizar mecanismo de computación que utiliza programas fijos y contiene una seria de reglas que lo hacen funcionar. 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, 学习, entender y el razonamiento del comportamiento de las computadoras en situaciones complejas. El campo de la ciencia de Inteligencia Artificial esta todavía en etapas de crecimiento comparadas con otras ramas de computadoras pero poco a poco el estudio del comportamiento humano dará paso para aplicar estos conocimientos a las computadoras y estas lograr de manera primitiva razonas sobre diferentes situaciones. La complejidad en aplicarle conocimientos del ser humano a las computadoras es la capacidad de estos de ser impredecible y las maneras diferentes que se actua ante una posible situación y estas reacciones hacen que no se pueda implementar un patrón dentro de la memoria de una computadora. 到目前为止，还不存在预测和存储人类在其整个生命过程中所面临的所有情况的所有行为的可能性.
FINALIDADES DE LA INTELIGENCIA ARTIFIAL.
人工智能的目的是创建展示智能组织和运作的理论和模型. Actualmente, 人工智能研究的最大努力集中在开发能够模仿人类智能的数据处理系统上, 执行需要学习的任务, 解决问题和做出决策. 有时被称为机器智能, 人工智能 AI (Artificial Intelligence) 涵盖了广泛的理论和实践.
人工智能的发展.
人工智能, 通常简称为AI, 是技术和科学的一部分，负责设计能够做出决策的机器人系统; 也就是说, 这些系统表现出某种类型的机器智能来解决特定类型的问题. 虽然要开发出会思考的机器还有很长的路要走, 但近年来在这方面已经取得了重大进展, 那么，人工智能的发展是如何产生的呢?
要了解人工智能的起源，我们必须追溯到1943年, cuando el matemático Walter Pitts y el neurofisiólogo Warren McCulloch presentaron el primer trabajo de investigación donde se hablaba de IA y en donde hacían mención de conceptos de fisiología humana básica, la forma en que las neuronas funcionan en nuestro cerebro y la teoría computacional de Alan Turing, 其中包括.
人工智能的特征.
mundo actual: 信息有限, 解决方案接近但不必完全准确.
Una característica elementary 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.
声明式程序的结论不是固定的，而是部分由在特定问题考虑过程中达到的中间结论决定的. 面向对象的语言具有这一特性，并且因其与人工智能的亲和性而著称.
程序的行为不是通过算法明确描述的. 程序所遵循的步骤顺序受到存在的具体问题的影响. 程序说明如何找到解决特定问题所需的步骤顺序 (声明式程序). 与非人工智能程序相比, 遵循已定义的算法, 指定, 明确地, 如何找到任意给定输入变量的输出变量 (过程式程序).
基于知识的推理, 意味着这些程序包含当前世界及其操作的知识领域的因素和关系. 与特定用途程序相反, 如会计和科学计算; 人工智能程序可以区分推理引擎程序和知识库，从而能够解释它们之间的差异.
适用于不规则的数据和问题, 没有人工智能技术，程序无法处理这类问题. 一个例子是像计划制定这样的目标导向任务中的冲突解决, el diagnóstico de tareas en un sistema del
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial; 语言理解和翻译; 用于生产线的形状识别机器视觉; 词语识别和机器学习; sistemas computacionales expertos.
专家系统, 在狭窄的知识领域中复制人类行为, 程序种类繁多，如诊断血液感染并提供治疗的程序, 解释地质勘探中的地震数据的程序，以及配置复杂高科技设备的程序.
此类任务降低成本, 减少在危险领域人工操作的风险, 提高新手的工作表现, 并且改善了尤其是在商业领域的质量控制.
人工智能的主要领域.
前面的定义意味着，为了被认为是智能的机器必须展示某些技能, 足够复杂以至于可以作为独立的领域来看待. 每个领域的方法通常差异很大, 以致难以识别它们的共同起源:
Procesamiento del Lenguaje Pure
机器人学
模式感知与识别
Autoaprendizaje
AREAS DE ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Sistemas Expertos. Conjunto de programas informáticos que aplica el proceso del razonamiento humano al conocimiento de un experto en la solución de tipos problemas específicos como en aéreas de producción u otros procesos de razonamiento.
Simulación sensorial. Área de la IA que estudia las habilidades sensoriales de los humanos (vista, oído, habla y tacto) 并试图通过由计算机控制的传感器来模仿它们，其目的是产生一种现实的外观，使用户有身临其境的感觉. 模拟智能行为, 成本远低于机器人的成本.
自动视觉. 自动机是一种可编程的电子设备, 用于自动化灌溉, 交通信号灯, 电梯…甚至用于自动化装配线.
当桥梁升起时红灯表示不能通行.
神经网络. 这种连接主义范式模拟了人类学习的生物过程. 它们是由许多处理单元组成的系统 (neuronas) 这些单元并行操作，其功能由crimson的结构限定, las conexiones y el procesamiento native realizado por los elementos computacionales nodos.
自然语言处理 (PLN). Disciplina encargada de producir sistemas informáticos que posibiliten la comunicación por medio de la voz del texto hombre-computadora a través del lenguaje humano, lenguaje pure utilizan técnicas de carácter estadístico aplicados al análisis del texto.
AREAS DE APLICACION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Tratamiento de Lenguajes Naturales: Capacidad de Traducción, Órdenes a un Sistema Operativo, Conversación Hombre-Máquina, 等.
Sistemas Expertos: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad.
机器人学: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, 等等.
Problemas de Percepción: Visión y Habla, reconocimiento de voz, obtención de fallos por medio de la visión, 医疗诊断, 以及其他许多.
Aprendizaje: Modelización de conductas para su implante en computadoras
CATEGORIAS DE LA INTELIGENCIA.
Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, 学习.
Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; 也就是说, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
Sistemas que piensan racionalmente.- 也就是说, con lógica (idealmente), tratan de imitar emular el pensamiento lógico racional 人工智能博客 del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).- Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentesEstá relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
FUNCIONAMIENTO BASICO Y NORMAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Diferentes teorías:
1. Construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano (bottom-up).
2. Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (prime-down).
four.1 Símbolos vs. Métodos Numéricos
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. 然而, en este segundo período las representaciones simbólicas (例如, redes semánticas, lógica de predicados, 等等。) 仍然是这些系统的核心部分.
逻辑程序设计的起源最接近于J. Robinson的工作. A. 他在1965年提出了一条推理规则，称之为归结法, 通过该方法，定理的证明可以自动进行.
归结法是一条适用于一阶谓词演算中某种类型公式的规则, 这些公式称为子句，在该推理规则下，定理证明是通过归谬法进行的.
传统人工智能.
也称为符号-演绎人工智能. 基于对人类在不同问题面前行为的形式化和统计分析:
基于案例的推理: 在解决某些具体问题的同时帮助决策，除了它们非常重要之外，还需要良好的运行能力.
专家系统: 通过对应用上下文中已有的知识和特定规则关系的推理来推导解决方案.
贝叶斯网络: 通过概率推理提出解决方案.
基于行为的人工智能: 它们具有自主性，能够自我调节和控制以实现改进.
智能管理流程: 便于做出复杂决策, 为特定问题提出解决方案，就像该领域的专家一样.
计算人工智能.
人工智能与人类智能.
人工智能:在计算机科学中称人工智能为 (人工智能) 非生命主体的推理能力. 约翰·麦卡锡, 于1956年首次提出该术语, 他定义它为: “制造智能机器的科学与工程, 尤其是智能计算程序。”
人类智能:
是理解的能力, 吸收信息, 处理信息并利用信息解决问题的能力. El Diccionario de la lengua española de la Actual Academia Española outline la inteligencia, 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.
目标是减轻这些管理系统固有的风险，从而促进它们在企业中的实施.
巴勃罗·德·奥拉维德大学高等理工学院的教授, 何塞·路易斯·萨尔梅隆, 与由工程师和经济学家组成的多学科团队一起, 他在他的卓越项目《集成管理系统实施分析》中使用 (ERP)”, 先进的人工智能和模拟科学技术, 目的是减轻这些集成管理系统固有的风险，从而促进它们在企业中的实施.
为此, 他们将使用基于模糊逻辑的动态决策模式, mediante los cuales se modelarán y simularán una serie de escenarios de implantación que permitan predecir los efectos de las decisiones tomadas en la implantación de dichos sistemas ERP. 此外, se emplearán modelos de aceptación de tecnología para evaluar los resultados.
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) 近年来已经大幅增长. 由于这是一个涵盖整个公司的信息系统, 其极高的复杂性带来了操作风险, 例如未能按时完成项目和超出预算, 数据迁移错误，所选解决方案的扩展能力不足. 这些风险正是UPO项目旨在最小化的.
人工智能的要素.
人工智能的未来.
人工智能的未来集中在能够学习和做出决策的机器人上.
人工智能 (人工智能) 它与计算机技术一样古老，并产生了想法, 技术和应用，使解决困难问题成为可能. 远不止于此, el futuro de esta tecnología pasa por nuevos avances como el desarrollo de software program que nos haga la vida más fácil, ayudándonos a tomar decisiones en entornos complejos permitiéndonos resolver problemas difíciles.
En este contexto, 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).
TEST DE TURING.
es una prueba propuesta por Alan Turing para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. Fue expuesto en 1950 en un artículo (Computing equipment and intelligence) para la revista Mind, y sigue siendo uno de los mejores métodos para los defensores de la Inteligencia Artificial. Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.
LA VIDA ARTIFICIAL.
人工生命是对生命以及展示类似生物特性的人工系统的研究, 通过模拟模型. 科学家克里斯托弗·兰顿在1980年代末首次使用了这个术语，当时举办了 “第一届国际生命系统合成与模拟会议” (也称为人工生命I) 1987年在洛斯阿拉莫斯国家实验室举行.
人工生命领域是来自其他更传统领域的人的汇聚点，例如语言学, 物理学, 数学, 哲学, 心理学, 计算机科学, 生物学, 在人类学和社会学中，讨论理论和计算方法的情况是不寻常的. 作为一个领域, 它有着争议的历史; 约翰·梅纳德·史密斯在1995年批评了某些人工生命研究工作，称其为 “没有事实依据的科学”, 通常没有受到生物学家的太多关注. 然而, 最近在广泛传播的期刊上发表的人工生命文章,como Science y Nature son evidencia de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los científicos, 至少作为研究进化的一种方法.
SISTEMAS INTELIGENTES.
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:
智能: 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. El sistema aprende conceptos a partir de la información recibida de los sentidos. Aprende reglaS de actuación a base de su experiencia. La actuación, a veces hecha al azar, se almacena con su valor. Una regla de actuación aumenta en valor si permitió el logro de un objetivo. El aprendizaje incluye la fijación de conceptos abstractos, 基于具体例子的基础以及包含对象部分概念的复合概念的创建. 学习也是检测关系的能力 (模式) 在部分 “情境” 与部分 “未来情境” 行动规则.
人工神经网络.

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