INTELIGENCIA ARTIFICAL

LA META “COPIAR LA INTELIGENCIA HUMANA”

RESUMEN

La inteligencia artificial se basa en dos áreas de estudio: el cuerpo humano y el ordenador electrónico. Puesto que la meta es copiar la inteligencia humana, es necesario entenderla. El mayor esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia artificial se centra en el desarrollo de sistemas de procesamientos de datos que sean capaces de imitar a la inteligencia humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución de problemas y decisiones. Entre las vastas teorías y prácticas que esta abarca se encuentra la inteligencia de redes neuronales estas son el resultado de investigaciones académicas que utilizan fórmulas matemáticas para modelar operaciones del sistema nervioso, es decir, es un modelo de procesamiento de información que es inspirado por el modo de un sistema nervioso biológico, tal como el cerebro procesa información.

PALABRAS CLAVES: Inteligencia, sistemas, datos, inteligencia artificial, neuronales, redes, informática, procesos, pensamiento.

ABSTRACT

The artificial intelligence it is based on two areas of study: the human body and the electronic computer. Since the goal is to copy the human intelligence, it is necessary to understand it. The major effort in the search of the artificial intelligence centres on the system development of processing’s of information that are capable of imitating to the human intelligence, realizing tasks that need learning, solution of problems and decisions. Between the vast theories and practices that this sandal the intelligence of networks is neuronales these they are the result of academic investigations that use mathematical formulae to shape operations of the nervous system, that is to say, he is a model of processing of information who is inspired by the way of a nervous biological system, As the brain processes information.

KEY WORDS: Intelligence, systems, information, artificial intelligence, neuronales, networks, computer science, processes, thought.

INTRODUCCION

Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende simular una conversación escrita, con la intención de hacerle creer a un humano que está hablando con otra persona. Estos programas informáticos prometen ser el futuro de la inteligencia artificial. En el futuro podremos ver como a estos actuales robots se les unirán las tecnologías del reconocimiento de voz y el de video.

El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas. Un programa de ordenador puede simular unas 10.000 neuronas. Si a la capacidad de proceso de un ordenador se le suma la de otros 9.999.999 ordenadores, tendría la capacidad de proceso de 10.000.000 ordenadores. Se multiplica 10.000.000 ordenadores por 10.000 neuronas de cada uno y da = 100.000 millones de neuronas simuladas. Un cerebro humano será simulado en el futuro gracias a Internet y cualquiera puede programarlo. Una vez que la inteligencia artificial tenga una inteligencia igual o superior a la del hombre, obligatoriamente surgirá un cambio político y social, en el que la IA tiene todas las de ganar si se da cuenta que no necesita a los humanos, ya que inteligencia superaría la del humano.

El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigación de tecnologías como la tele-portación, los viajes estelares y cualquier otra tecnología para aumentar "artificialmente" la inteligencia.

Las Redes Neuronales Artificiales son el resultado de investigaciones académicas que utilizan fórmulas matemáticas para modelar operaciones del sistema nervioso, es decir, es un modelo de procesamiento de información que es inspirado por el modo de un sistema nervioso biológico, tal como el cerebro procesa información que es aplicado en la nueva tecnología como lo son los robots. El elemento clave de este paradigma es la estructura original del sistema de procesamiento de información. Este se compone de un gran número de elementos interconectados procesando y trabajando en armonía para resolver problemas específicos. Las Redes Neuronales Artificiales, como la gente, aprenden con ejemplos. Una Red Neuronal Artificial es configurada para una aplicación específica, tal como el reconocimiento de patrones o clasificación de datos, a través de un proceso de aprendizaje. Aprender en sistemas biológicos implica ajustes para las conexiones sinópticas que existen entre las neuronas. Esto lo hace una Red Neuronal Artificial.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación, en su área de ciencias cognoscitivas. Nació como mero estudio filosófico y de la razón de la inteligencia humana, mezclada con la inquietud del hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta inclusive querer imitarse a sí mismo. Sencillamente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente.

La Inteligencia Artificial (IA) es la rama de las ciencias de la computación que se ocupa de construir sistemas que permitan exhibir un comportamiento cada vez más inteligente. En general las definición de inteligencia es recursiva, etimológicamente deriva de la voz latina "legere" que significa recolectar y por lo tanto elegir, "intellegere" significa elegir entre varias cosas. Inteligencia sería entonces la capacidad de discernir, discriminar, evaluar pero a medida que el conocimiento humano se fue ampliando, el concepto de inteligencia fue abarcando cada vez mayor cantidad de facetas del comportamiento no automático o repetitivo, cada vez más asociado a la resolución de problemas y al proceso creativo.

Las definiciones anteriores implican que las máquinas para ser consideradas inteligentes deben exhibir ciertas habilidades, suficientemente complejas como para ser tratadas como áreas independientes, algunas de ellas son:

Procesamiento del Lenguaje Natural

Consulta inteligente de base de datos

Robótica

Programación Automática

Sistemas Expertos

Prueba automática de teoremas y matemáticas simbólica

Problemas de optimización combinatorios y de itinerarios.

Percepción y reconocimiento de patrones

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