Resumen
La inteligencia artificial es aquella que trata de explicar el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas. La inteligencia artificial combina varios campos, como la robótica, los sistemas expertos y otros, los cuales tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear máquinas que puedan pensar por sí solas, lo que origina que hasta la fecha existan varios estudios y aplicaciones, dentro de las que se encuentran las redes neuronales, el control de procesos o los algoritmos genéticos.
Desarrollo del tema 1. Inteligencia Artificial 2. Sistemas Expertos
La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, es decir, sistemas que exhiben las características que asociamos a la inteligencia en el comportamiento humano que se refiere a la comprensión del lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, entre otros. 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Estudios centrados en Redes Neuronales. Demostración de Teoremas y Ajedrez. (1937) Matemático Ingles Alan Mathison Turing (Articulo "Números Calculables”), introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizo el concepto de algoritmo y resulto ser la precursora de las computadoras digitales. 1.1 ETAPAS DE LA IA:
1.2 PRINCIPALES RAMAS Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un alto grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para los seres humanos. Robótica
Equipos y software que les permite a las computadoras capturar, almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías. Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la información visual de acuerdo con patrones generales. Sistema de visión
Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una computadora ejecuta. Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando interactúan con programas como sistemas de administración de bases de datos (DBMS). Procesamiento de Lenguaje Natural
El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de programación o comandos personalizados para que las computadoras entiendan. Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las computadoras para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro dispositivo de entrada. Procesamiento de Lenguaje Natural
Combinación de software y equipos que le permite a la computadora cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en la retroalimentación que recibe. Sistemas de Aprendizaje
Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma que funciona el cerebro humano, o simularlo. Redes Neuronales La redes neuronales pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y aprender a reconocer patrones.
Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos. Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información. Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos. Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta con la información. Características de una Red Neuronal
Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la ambigüedad. Lógica Difusa Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las personas, en términos relativos, no absolutos.
Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1. Algoritmos Genéticos Funciones matemáticas que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. Diseñadas para simular en software.
Programas de computadora que automáticamente revisan enormes cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más Agentes Inteligentes adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes se encuentra en la WEB.
El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a sus preferencias. Agentes Inteligentes
Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los procedimientos de inferencia para resolver problemas que son suficientemente Sistemas Expertos suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia humana para su solución. Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un experto humano.
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