Paradigmas De La Inteligencia Artificial

Para muchos de nosotros en la actualidad nos resulta un tanto sorprendente el ver todo lo que la Inteligencia Artificial abarca en todos sentidos, desde su significado hasta el punto de lo que se crea con ella. La Inteligencia Artificial es la ciencia e ingeniería de los sistemas inteligentes (artificiales principalmente). Una definición rápida (aunque potencialmente equívoca) podría ser: "Inteligencia Artificial es la ciencia e ingeniería de los sistemas artificiales que actúen (piensen) como los seres humanos".

La Inteligencia Artificial es una disciplina relativamente heterogénea con concepciones diversas sobre cuál debiera ser más precisamente su objeto de estudio y metodología. Muchas veces se habla de estas diferentes concepciones como "paradigmas". El paradigma "simbólico" considera la capacidad de representación simbólica como la base fundamental de la inteligencia. Es el paradigma predominante aun hoy en IA. El paradigma "no simbólico" considera que la representación simbólica tiene un papel menor (si es que tiene alguno) en la conducta inteligente. Muchas líneas de trabajo que utilizan "redes neuronales artificiales" responden a este paradigma.

Desde el paradigma Hibrido La Inteligencia Artificial está compuesta por un conjunto de subsistemas principales que constituyen la base de otro conjunto de subdisciplinas más "especializadas". El objetivo de los sistemas híbridos es mejorar la eficiencia y la potencia de razonamiento así como la expresión de los sistemas inteligentes aislados. Estas subdisciplinas desde el punto de vista de la IA son "compartidas" con otras disciplinas científicas que también trabajan sobre algunos de esos temas: lingüística, psicolingüística, neurociencia, automatización (ingeniería), procesamiento digital de señales, etc.

El conexionismo otro de los paradigmas, del cual al conocerlo me permite saber que la mayor parte de las tareas consideradas "inteligentes" requieren de algún tipo de conocimiento "genérico" del mundo y conocimiento específico del dominio de aplicación. Este conocimiento debe encontrarse representado de alguna forma y debe poderse "razonar" con él. La Representación de Conocimiento y Razonamiento trata fundamentalmente del problema de representar, mantener y manipular conocimiento. Por diversas razones la lógica es un instrumento fundamental para este paradigma.

En el Situado-reactivo, el último de los paradigmas, pienso es el más importante ya que en él se ponen en práctica todos los conocimientos para poder ejecutar la Inteligencia Artificial. La mayoría de los agentes inteligentes y su conducta son suficientemente complejos como para que sea posible su desarrollo o invención en la práctica sin haber tenido en cuenta todas las contingencias en las que deben desenvolverse y las

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