ENSAYO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

90169 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

UNAD

ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS TECNOLOGÍA E INGENIERÍA

INGENIERIA DE SISTEMAS

INTRODUCCION

La búsqueda en la Inteligencia Artificial es fundamental ya que junto con la resolución de problemas y el razonamiento, constituyen  el núcleo fundamental de ideas que aparecen en casi todos los programas inteligentes que se realizan en IA. Las estrategias de búsqueda se pueden clasificar en las que manejan información previa “Heurísticas” y las que no manejan ninguna información previa “Ciegas”, en el primer punto del trabajo vamos a presentar las características y los métodos utilizados por cada una de estas estrategias para realizar las búsquedas. Para el siguiente punto se va a realizar un cuadro comparativo entre estas dos estrategias de búsqueda.

Los algoritmos genéticos están basados en el proceso genético de los organismos vivosy el proceso de evolución natural donde el más fuerte sobrevive, para el tercer punto se tocará este tema y se va a explicar cuál es el proceso de construcción de esta clase da algoritmos.

OBJETIVO GENERAL

Profundizar los conocimientos en las estrategias de búsqueda “Ciegas y Heurísticas”, y sobre los algoritmos genéticos

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Identificar los diferentes tipos de búsqueda que se presentan en la inteligencia artificial.

• Conocer las características que tienen las búsquedas ciegas y heurísticas.

• Comparar las estrategias de búsqueda y mirar sus diferencias.

• Profundizar sobre los algoritmos genéticos conocer su proceso de construcción.

DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD

El equipo de trabajo colaborativo debe enviar a través del foro una presentación única que represente el trabajo de todos los integrantes que contenga la solución a los siguientes planteamientos:

1. Explicar que es, las características, las estrategias de búsquedas y por medio de ejemplos identificar qué papel tiene la búsqueda en la inteligencia artificial.

Búsqueda en Inteligencia Artificial.

La resolución de problemas es uno de los temas básicos en la IA, se puede definir la resolución de problemas como el proceso que partiendo de unos datos iniciales y por medio de un procedimiento seleccionado, determina el conjunto de pasos que llevan a la solución del problema.

Para resolver problemas de manera automatizada, se debe expresar el problema de una manera formal y estructurada (lenguaje) y luego definir los algoritmos que representen las estrategias que permitan hallar la solución a esos problemas.

Los componentes de un problema básicamente son los siguientes: Punto de partida, Objetivo a alcanzar “Meta”, Acciones para resolver el problema y Restricciones presentes. Con base a estos elementos llegamos al Espacio de Estados (EE), en el cual definimos un problema en base de sus elementos y la forma como se relacionan.

Entonces la búsqueda en IA, es una secuencia de acciones determinadas por la estrategia utilizada para avanzar hacia una meta o encontrar la(s) solución(es) si las hay, a un determinado problema.

Las estrategias de búsqueda se pueden clasificar en:

Busquedas no informada “ciegas”, en la cual no se tiene información sobre los pasos necesarios o el coste de una ruta para pasar de un estado dado a la meta, funcionan de una manera sistemática, siguiendo un orden de visitas a nodos fijo establecido por el método utilizado, entre ellos tenemos la búsqueda preferente por amplitud, preferente por profundidad, direccional, etc.

Busqueda Informada “Heurística”, en el cual se cuenta con información que sirve para orientar la búsqueda, se utiliza una estimación de coste, se basan en algún criterio heurístico para mejorar la calidad de la solución del problema, no son sistemáticos, es decir que el orden de exploración lo determina el criterio heurístico.No siempre garantizan encontrar la solución óptima y algunos ni siquiera encuentran la solucion. Entre ellos tenemos el de búsqueda Avara, A*, por acenso de cima, endurecimiento simulado,etc.

El papel de la búsqueda en la IA es fundamental ya que junto con la resolución de problemas y el razonamiento, constituyen la el núcleo fundamental de ideas que aparecen en casi todos los programas inteligentes que se realizan en IA, como por ejemplo en los programas para entender el lenguaje natural, responder a diagnósticos y consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento de patrones, realizar inferencias a partir de un conjunto de reglas, etc.

1. Teniendo en cuenta el trabajo individual, elabore un cuadro comparativo entre la búsqueda heurística y la búsqueda ciega.

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