Aplicaciones De La Inteligencia Artificial

Aplicaciones de la inteligencia Artificial

El objetivo de la inteligencia artificial no solo es, la construcción de entidades inteligentes, sino también la comprensión de la mente humana. Desde los 60’s se ha comenzado la investigación sobre la inteligencia artificial, aunque siempre ha existido el obstáculo, de investigar la manera en que un diminuto ente ya sea artificial o humano, tenga la capacidad de comprender y aprender, lo que ocurre en su exterior.

Desde el inicio del estudio de las computadores, ha comenzado de igual manera el estudio de la IA. Los temas más abordados y más comunes dentro de la IA son: Búsqueda de soluciones, Sistemas expertos, Procesamiento del lenguaje natural, Reconocimiento de modelos, Robótica, Aprendizaje de las máquinas, Lógica, Incertidumbre y Lógica Difusa.

La prueba de Turing, es para observar de lo que es capaz la inteligencia, como procesar un lenguaje natural, representar el conocimiento, razonar automáticamente, realizar un auto aprendizaje, necesita vista para percibir objetos y robótica para desplazar objetos. Para poder afirmar que un programa tiene características del razonamiento humano es necesario penetrar la mente humana, mediante la introspección y la realización de experimentos psicológicos. En IA se esfuerza por elaborar programas, que puedan encontrar una solución lógica, la cual servirá para crear sistemas inteligentes, aunque se encuentran dos obstáculos, el primero no es fácil recibir un conocimiento informal y expresarlo en términos formales, y en segundo lugar hay una diferencia entre la posibilidad de resolver un problema “en principio” y realmente hacer en la práctica. Por último es importante también dentro de la IA, actuar en forma raciona, ya que el estudio de la IA son los agentes racionales, para poder actuar racionalmente es necesario: contar con la capacidad de representar el conocimiento y razonar en base a él.

Algunas de las ramas relacionadas con la IA son: La lógica Difusa, las redes neuronales artificiales y los algoritmos genéricos.

Lógica difusa. El término es sinónimo de cualquier sistema matemático o computacional el cual razona con lógica. Los sistemas difusos consisten en que los valores verdaderos se indican en un número entre [0.0,1.0], donde 0.0 representa falsedad total y 1.0 significa verdad absoluta. La lógica difusa es aplicada en la electrónica, el control, las matemáticas y la robótica, basándose en la experiencia. Consta de tres etapas para obtener el resultado deseado: 1) Proceso donde las variables tienen un grado de incertidumbre metalingüístico, 2) se proporcionan reglas lingüísticas que servirán de guía para que el sistema se comporte de manera más adecuada y 3) Proceso para determinar los valores óptimos de salida.

Redes Neuronales Artificiales. Algunas de las aplicaciones son los perceptores los cuales son capaces de hacer tareas lógicas simples, considerados también un camino sin salida. Algunas de sus ventajas pueden ser: sintetizar algoritmos, solución de problemas no lineales, y aunque fallen en algunos elementos de procesamiento la red continúa trabajando. Aunque también cuentan con desventajas las cuales son: que deben ser entrenadas para cada problema, necesitan muchos datos y presentan un aspecto complejo para un observador externo, que desee realizar cambios. Estas se basan en datos experimentales determinados por expertos humanos. Está basada en un algoritmo de programación de “retro propagación”.

Perceptrón. Es un tipo de red neuronal artificial, la cual consiste en una suma de señales de entrada, multiplicadas por unos valores de pesos escogidos inicialmente

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