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Inteligencia artificial - IA


Enviado por   •  26 de Septiembre de 2012  •  Trabajo  •  2.483 Palabras (10 Páginas)  •  528 Visitas

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Inteligencia artificial - IA

Definición:

Se denomina inteligencia artificial a la rama de la ciencia informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.

Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas). Y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. (Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).

Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento. El cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:

• Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).

• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

• Algoritmos genéticos (Análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

• Redes neuronales artificiales (Análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).

• Razonamiento mediante una Lógica formal (Análogo al pensamiento abstracto humano).

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones.

Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

Objetivo Principal

La inteligencia artificial (IA) tiene por objetivo el estudio y el análisis del comportamiento humano en los ámbitos de la comprensión, de la percepción, de la resolución de problemas y de la toma de decisiones con el fin de poder reproducirlos con la ayuda de un computador. De esta manera, las aplicaciones de la IA se sitúan principalmente en la simulación de actividades intelectuales del hombre. Es decir, imitar por medio de máquinas, normalmente electrónicas, tantas actividades mentales como sea posible, y quizás llegar a mejorar las capacidades humanas en estos aspectos.

Un programa de IA manipula informaciones simbólicas bajo la forma de conceptos, de objetos o reglas. En computación clásica solo se tratan datos de tipo numérico, mientras que los sistemas de IA utilizan métodos heurísticos ("heurística: arte de inventar", pequeño Larousse 1995) contrariamente a los métodos algorítmicos clásicos. La utilización de heurísticos permite abordar problemas sin solución algorítmica tales como la percepción, la concepción o la toma de decisiones y los problemas cuya solución algorítmica es muy compleja (como por ejemplo el juego de ajedrez).

Para ilustrar un poco las intenciones de la IA, imaginemos la construcción de un dispositivo, un robot, que llevara la contabilidad de lo que "le gusta" y de lo que "no le gusta" (en un contador digital) y que actuara en función de su puntuación, según algunos criterios de programación. Contaría positivo cuando se recarga, cuando detecta la presencia de algún dispositivo similar o luz, y contaría negativo en la medida en que se va descargando, que se va oscureciendo o que acumula tiempo de soledad.

En tal caso: ¿podríamos asegurar que siente placer o felicidad cuando su puntuación es "positiva" y dolor o hambre en caso contrario? El punto de vista de la inteligencia artificial (u operacional) diría que juzgamos esto simplemente a partir del modo en que se comporta el dispositivo. La "razonabilidad" de tal definición, derivaría del hecho de que esta es precisamente la forma en que reacciona un ser humano en relación con sentimientos de placer o dolor. De esta manera, la IA proporcionaría una vía hacia un tipo de entendimiento de las cualidades mentales tales como felicidad, dolor o hambre.

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Escuelas de pensamiento

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

• La Inteligencia Artificial Convencional

• La Inteligencia Computacional

Inteligencia Artificial Convencional

Se conoce también como IA simbólico-deductiva e IA débil. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

• Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.

• Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones.

• Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística.

• Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

Inteligencia Artificial Computacional

La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva o IA fuerte) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

Historia

• Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a.C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ktesibios de Alejandría (250 a.C.) construyó

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