Cuadro Comparativo

Instituto tecnológico de Tuxtla Gutiérrez

“C.r.e.s.u.d. siltepec.”

Semestre: 9°

Carrera: ingeniería en sistemas computacionales

Asignatura: inteligencia artificial

Unidad: 1

Actividad: 1 cuadro comparativo.

Nombre de los integrantes:

Rayder HOSBELI Pérez Hernández 10271244l

Abelardo Cifuentes Pérez 10271225l

Abner Pérez Vázquez 10271247L

Asesor: ING. Guadalupe del rosario Aguilar López

Fecha de entrega: 01/09/2014

ENFOQUES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

LOS 4 ENFOQUES DEFINICIÓN AÑO CARACTERISTICAS

1. SISTEMAS QUE ACTÚAN COMO HUMANOS.

“El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia.”

“El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.” (Kurzweil, 1990).

(Rich y Knight, 1991).

(El enfoque de la prueba de Turing.)

El modelo es el hombre; el objetivo es construir un sistema que pase por humano.

Prueba de Turing (1950): si un sistema la pasa es inteligente.

2. SISTEMAS QUE PIENSAN COMO HUMANOS.

“la interesante tarea de lograr que las computadoras piensen... maquinas con mente, en su amplio sentido literal.”

“La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje...” (Haugeland, 1985).

(Bellman, 1978).

(El enfoque del modelo cognitivo. (Ciencia Cognitiva).)

El modelo es el funcionamiento de la mente humana.

• Se intenta establecer una teoría sobre el funcionamiento de la mente (experimentación psicológica).

• A partir de la teoría se pueden establecer modelos computacionales.

• Influencia de las neurociencias y de las ciencias cognitivas.

3. SISTEMAS QUE PIENSAN RACIONALMENTE.

“El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales.”

“El estudio de los cálculos que permiten percibir, razonar y actuar.” (Charniak y McDermott,

1985).

(Winston, 1992). (El enfoque de las leyes del pensamiento. (Silogismos, lógica).)

Esto inicio el campo de la lógica.

Existen dos problemas con este enfoque:

Dificultad de definir el conocimiento informal y colocarlo en notación lógica (especialmente cuando el conocimiento no es 100% preciso).

Existe una gran diferencia entre resolver un problema en la teoría y en la práctica.

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