LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

RESUMEN

Este artículo es la introducción a la inteligencia artificial (IA). La inteligencia artificial es exhibida por una entidad artificial, generalmente se supone que un sistema es una computadora. Los sistemas de inteligencia artificial se utilizan ahora de forma rutinaria en la economía, la medicina, la ingeniería y el ejército, además de estar integrados en muchas aplicaciones de software de computadora domésticas comunes, juegos de estrategia tradicionales como el ajedrez de computadora y otros videojuegos. La investigación en IA se ocupa de producir máquinas para automatizar tareas que requieren un comportamiento inteligente, basándose en el aprendizaje.

PALABRAS CLAVE: sistemas, inteligente, aprendizaje, rutinaria

ABSTRACT

This article is an introduction to artificial intelligence (AI). Artificial intelligence is exhibited by an artificial entity, a system is generally assumed to be a computer. Artificial intelligence systems are now used routinely in economics, medicine, engineering, and the military, as well as being embedded in many common home computer software applications, traditional strategy games such as computer chess, and other video games. . Research in AI is concerned with producing machines to automate tasks that require intelligent behavior, based on learning.

KEYWORDS: intelligent, learning, system, common task

1. INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial (IA) se define como la inteligencia exhibida por una entidad artificial. Generalmente se asume que tal sistema es una computadora.

Aunque la IA tiene una fuerte connotación de ciencia ficción, forma una rama vital de la informática, que se ocupa del comportamiento inteligente, el aprendizaje y la adaptación en las máquinas. La investigación en IA se ocupa de producir máquinas para automatizar tareas que requieren un comportamiento inteligente. Los ejemplos incluyen control, planificación y programación, la capacidad de responder preguntas de diagnóstico y de los consumidores, escritura a mano, habla y reconocimiento facial. Como tal, se ha convertido en una disciplina científica, enfocada en brindar soluciones a problemas de la vida real.

Los sistemas de inteligencia artificial se utilizan ahora de forma rutinaria en la economía, la medicina, la ingeniería y el ejército, además de estar integrados en muchas aplicaciones de software de computadora domésticas comunes, juegos de estrategia tradicionales como el ajedrez de computadora y otros videojuegos.

1. MARCO TEORÍCO

Categorías de IA

IA convencional: -

La IA convencional involucra principalmente métodos que ahora se clasifican como aprendizaje automático, caracterizados por el formalismo y el análisis estadístico. Esto también se conoce como IA simbólica, IA lógica, IA ordenada e Inteligencia Artificial Buena Moda Antigua (GOFAI).

Los métodos incluyen:

Sistemas expertos: aplican capacidades de razonamiento para llegar a una conclusión. Un sistema experto puede procesar grandes cantidades de información conocida y proporcionar conclusiones basadas en ellas.

Razonamiento basado en casos

Redes bayesianas

IA basada en el comportamiento: un método modular para construir sistemas de IA a mano. Inteligencia computacional (CI): -

La inteligencia computacional implica un desarrollo o aprendizaje iterativo (por ejemplo, ajuste de parámetros, por ejemplo, en sistemas conexionistas). El aprendizaje se basa en datos empíricos y está asociado con la IA no simbólica, la IA desaliñada y la informática blanda.

Los métodos incluyen:

Redes neuronales: sistemas con capacidades de reconocimiento de patrones muy fuertes.

Sistemas difusos: técnicas de razonamiento en condiciones de incertidumbre, se ha utilizado ampliamente en los sistemas modernos de control de productos de consumo e industriales.

Computación evolutiva: aplica conceptos de inspiración biológica como poblaciones, mutación y supervivencia del más apto para generar cada vez mejores soluciones al problema. Estos métodos se dividen principalmente en algoritmos evolutivos (por ejemplo, algoritmos genéticos) e inteligencia de enjambre (por ejemplo, algoritmos de hormigas).

1. METODOLOGÍA

“... diseño de sistemas inteligentes, es decir, que exhiben características que asociamos con la inteligencia humana - entender lenguaje natural, aprendizaje, razonamiento, etc.” [Feigenbaum].

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Problemas típicos a los que se aplican los métodos de IA

• Reconocimiento de patrones

• Reconocimiento óptico de caracteres

• Reconocimiento de escritura a mano

• Reconocimiento de voz

• Reconocimiento facial

• Bots de procesamiento de lenguaje natural, traducción y Chatter

• Control no lineal y robótica

• Visión artificial, realidad virtual y procesamiento de imágenes

• Teoría de juegos y planificación estratégica

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Otros campos en los que se implementan los métodos de IA

• Automatización.
• Cibernética.
• Sistema inteligente híbrido.
• Agente inteligente.
• Control inteligente.
• Razonamiento automatizado.
• Procesamiento de datos.
• Robótica basada en el comportamiento.
• Robótica cognitiva.
• Robótica del desarrollo.
• Robótica evolutiva.
• Chatbot.
• Representación del conocimiento.

1.La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.

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2.Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como la clasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de “aprender” por agregación de un gran número de muy simples elementos.

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Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora.

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