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  • Publicado: 31 de agosto de 2010
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Capítulo V - Visión Artificial:
Hasta ahora los agentes usaban formas sensoriales demasiado limitadas. La Visión por Computador, es uno de los campos más extensos de la I.A ya que influyen muchos aspectos. La Visión para los humanos no es ningún problema, pero para las máquinas es un campo muy complicado. Influyen Texturas, Luminosidad, Sombras, Objetos Complejos, etc. El primer paso es captarla imagen mediante una cámara de TV. Las imágenes a color tienen una matriz I(x,y,t); donde x y y nos indican la ubicación de un punto en la matriz de colores y t, nos indica el tiempo.
Este proceso obtiene una imagen invertida, pero simplemente rotarla no nos dará la visión del terreno. Influyen muchos elementos haciendo a este proceso complicado.
En la actualidad, algunos Robots emiten unaseñal y la reciben generando bajo esto una especie de espacio, esta forma de “ver” es muy rústica, pero se sigue usando ya que desafortunadamente es imposible lograr una reconstrucción de la imagen capturada. Y aunque así fuera, las computadoras no podrían distinguir un objeto de juguete y uno real. Lo peor es que los modelos que existen tratan de resolver esto de forma muy complicada. Al proceso decaptar imágenes podemos dividirlo en: Bajo Nivel, Nivel Medio y Alto Nivel. El primero se encarga de suavizar y quitar ruido a la imagen y de extraer características de la imagen bidimensional, en particular de las aristas, el segundo se encarga de agrupar estas aristas para formar imágenes bidimensionales y la tercera de usar estas imágenes para reconocer objetos del mundo real. Generalmente lasimágenes captadas por los robots son suficientes para sus propósitos.

Capítulo VI - Redes Neuronales
En biología, las neuronas tienen un cuerpo circular y una serie de ramificaciones: El axón y las dendritas. El axón transporta la señal de salida otra célula y las dendritas permiten que la información llegue a la neurona. Las conexiones intermedias se llaman Sinapsis, si la neurona pasa el umbralimpuesto por la sinapsis, se dispara, caso contrario no hace nada. Esto la asemeja a dispositivos digitales, siendo esta la base de la Redes Neuronales, que buscan imitar a la neurona en términos computacionales. Se hace esto ya que se considera que la neurona es la base de la capacidad de aprendizaje. No obstante la emulación de la neurona no es perfecta, a la fecha se investigan algunascualidades importantes como la Computación Distribuida para tolerar Ruido (Distorsión) en la entrada y para el aprendizaje. Cada conexión Neuronal computacional posee un peso numérico que limita la fuerza con la que el impulso sale de la neurona, de no ser así la información crecería demasiado con resultados imprevisibles. Las Redes Neuronales reconocen solo dos estados: 0 (No hay impulso) y 1 (Si lohay), esto las asemeja a las compuertas lógicas de cualquier tipo: AND, XOR, OR, etc. (Para ver las Compuertas Lógicas más comunes, véase el Anexo B).

Capítulo VII - Sistemas Expertos
Son programas de computación inteligentes que usan conocimientos y procesos de inferencia, para resolver problemas sumamente difíciles para un humano ya que requerirían de mucha experiencia. En sí un SistemaExperto; emula la capacidad de experiencia de un ser humano para tomar decisiones. Aunque los Sistemas Expertos se centran el domino del problema, no tienen conocimientos mas allá de donde fueron programados, esto es, no relaciona ningún otro concepto, a menos que este específicamente indicado. A este conocimiento se le llama Dominio del Conocimiento y como ya se apuntó es muy cerrado. Los SistemasExpertos se basan en las Redes Neuronales. Sus partes son: La Base del Conocimiento, el Motor de Inferencia, el Subsistema de Explicación y la Interfaz.
• La Base del Conocimiento: Aquí están almacenados todos los datos que el Sistema Experto tiene para tomar decisiones.
• El Motor de Inferencias: Contiene todos los procesos que manipulan la Base del Conocimiento, para deducir la...
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