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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEFINICION: “La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a
través de ciencias como la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y
diseño de entidades capaces de resolver cuestiones por sí mismas utilizando
como paradigma la inteligencia humana”.
John Mc McCarthy fue el primero en acuñar dicha expresión en 1956.
 Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos
por las acciones posibles.
 Algoritmo 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, que 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.
DIFERENTES TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICAL:
 Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular
el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La
automatización de actividades que vinculamos con procesos de
pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, Resolución
de problemas y aprendizaje.
 Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar
como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la
robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas
que, por el momento, los humanos hacen mejor.
 Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente),
tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por
ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible
percibir, razonar y actuar.
 Sistemas que actúan racionalmente: Tratan de emular de forma racional
el comportamiento humano (el anterior punto era el pensamiento); por
ejemplo los inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en
artefactos.
 Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se
resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy
importantes, requieren de un buen funcionamiento.
 Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo
del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
 Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
No es meramente entre elegir 0 y 1, verdadero o falso, sino analizar
intervalos entre 0 y 1.
 Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia
contiene autonomía y puede auto-regularse y controlarse para mejorar.
 Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas,
proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría
un especialista en la dicha actividad.

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Inteligencia artificial uno

  • 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEFINICION: “La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias como la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de entidades capaces de resolver cuestiones por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana”. John Mc McCarthy fue el primero en acuñar dicha expresión en 1956.  Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.  Algoritmo 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, que 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. DIFERENTES TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICAL:  Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, Resolución de problemas y aprendizaje.  Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.  Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
  • 2.  Sistemas que actúan racionalmente: Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano (el anterior punto era el pensamiento); por ejemplo los inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.  Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.  Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.  Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística. No es meramente entre elegir 0 y 1, verdadero o falso, sino analizar intervalos entre 0 y 1.  Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto-regularse y controlarse para mejorar.  Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la dicha actividad.