Manejo de insertidumbre

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INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial busca que algún ente no orgánico se comporte de igual manera que un ser humano, pero qué posee el hombre para actuar de una manera que ni las máquinas pueden imitar con perfección.

El ser humano es una caja negra, donde no sabemos exactamente que contiene, pero podemos afirmar que la manera de actuar de las personas frente a una situación lo hace deacuerdo a lo que le diga su conciencia y cuanto conoce de algún tema, entonces, las máquinas pueden algún día tener conciencia, como se podría dar la sensación de esto?.

La filosofía es el conjunto de saberes que busca establecer, de manera racional, los principios más generales que organizan y orientan el conocimiento de la realidad, así como el sentido del obrar humano y la psicología es Partede la filosofía que trata del alma, sus facultades y operaciones, y es aquí que como el estudio principal es el hombre y es en ciertos patrones donde la base de la inteligencia artificial se origina, de esta manera se podría lograr la sensación que las máquinas parezcan más humanos.

Todo sistema que tenga por objetivo simular las interacciones entre componentes inteligentes y autónomos debe deconsiderar el manejo de incertidumbre e inconsistencia.

La Incertidumbre se puede resumir como la información incompleta, fuentes poco confiables, detalles y hechos importantes que cambian, hechos imprecisos, vagos o difusos.

La gente llega a soluciones razonables a pesar de todo.

INTRODUCCIÓN A LA INCERTIDUMBRE
1.1. Historia.

* Inicios de IA (50's, 60's) - no se consideró el usode ``números'', en general y probabilidad, en particular, ya que el enfoque era en manejo simbólico vs. el resto de computación que era numérico. Se trabajó en mundos ``artificiales'' que en general no requerían manejar incertidumbre.
A principios de los 60's se creía que lógica iba a ser suficientemente poderosa para resolver problemas reales.

* Sistemas Expertos (70's) - surgió lanecesidad de manejo de incertidumbre en los primeros sistemas expertos en el mundo ``real''. Por diversas razones, no se consideró el uso de probabilidad y surgieron mecanismos alternativos ad-hoc como el de MYCIN (medicina) y Prospector (exploración minera). En este tiempo, desligados de IA, surgen nuevas teorías para representar incertidumbre como lógica difusa y teoría de Dempster-Shafer.

*Resurgimiento de probabilidad (80's) - resurge el uso de probabilidad para manejo de incertidumbre con el desarrollo de las redes Bayesianas. También los investigadores de IA ``descubren'' otras teorías y las aplican en sistemas expertos.

* Diversos formalismos (90's) - continúan varios formalismos para el manejo de incertidumbre sin haber un ``ganador'' definitivo. Paradójicamente, la mayorparte de los shells comerciales siguen usando técnicas ad-hoc a pesar de haberse publicado problemas teóricos y prácticos con este tipo de métodos.

1.2. Incertidumbre.
El concepto de incertidumbre refleja, duda acerca de la veracidad del resultado obtenido una vez que se han evaluado todas las posibles fuentes deerror y que se han aplicado las correcciones oportunas.

La incertidumbre esuna de las propiedades esenciales de los sistemas inteligentes, y a la vez una de las más complejas, es el tratamiento de la incertidumbre.

Los conceptos relacionados con la incertidumbre han sido recientemente armonizados en las ciencias básicas y aplicadas, por algunos organismos como por ejemplo la ISO, que creyeron conveniente establecer un proceso normalizado para determinar y propagar lasincertidumbre de los datos, el concepto de incertidumbre que debe sustituir a lo que se conocía normalmente como error de una medida. Los conceptos más importantes en relación con la incertidumbre son:

* Valor verdadero.
* Valor medido.
* Error (de la medida).
* Incertidumbre (absoluta).
* Incertidumbre relativa.
* Exactitud.
* Repetitividad (de las medidas).
*...
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