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Sistemas expertos conexionistas

En el ámbito de la inteligencia artificial, aun se dan confrontaciones entre dos tendencias, por una parte las tendencias simbólicas o simbolistas, entre las cuales se encuentran los sistemas expertos, y las tendencias no simbolistas o conexionistas, de las cuales forma parte las redes neuronales. Debido al carácter eminentemente tecnológico de la inteligenciaartificial, donde el espíritu que predomina es el de resolver problemas, por sobre aquél de la búsqueda de verdades, es de esperar que en su quehacer emerjan soluciones eclécticas más fácilmente que en el dominio de las ciencias. En este dominio, por lo tanto, es de esperar que un proceso de selección, en búsqueda de los métodos más eficaces, dé lugar a soluciones híbridas, con aspectos simbólicosy no simbólicos. Tal el caso de la temática abordada, que se relaciona con un sistema experto que utiliza redes neuronales, mejor conocido como sistema experto conexionista.

El conexionismo se establece como un paradigma que permite modelar el funcionamiento del sistema nervioso a partir de formas simplificadas del funcionamiento de las neuronas que lo constituyen y de las conexiones que entreellas se establecen. Por una parte, el funcionamiento de las neuronas de los diferentes modelos conexionistas actualmente en uso se basa en variaciones del modelo de la neurona formal establecida por McCulloch y Pitts en la década de los años 1940. En dicho formulismo se rescatan tanto las nociones de suma espacial y temporal de la fisiología celular, como la noción de activación de la neurona apartir de la resultante de potenciales post-sinápticos activadores como inhibitorios. Por otra parte, la forma en que se establecen las conexiones sinápticas de los modelos conexionistas replica la forma en que ellas se establecen en sus contrapartes biológicas. Estas conexiones pueden ser estáticas, en cuyo caso permanecen invariantes en el tiempo, o plásticas, de suerte que cambien en el cursodel tiempo de acuerdo a instrucciones externas a la red, o de acuerdo a la relación de actividades entre neuronas pre y post-sinápticas.

Se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que ayuda a efectuar con mayor rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.En términos genéricos un sistema experto es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimiento, posee información de uno o más expertos en un área específica. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas dedistinta índole, en diferentes dominios de acción en los cuales predomina de algún modo la inteligencia artificial. También se dice que un sistema experto se basa en el conocimiento declarativo, es decir en conocimiento sobre hechos acerca de objetos, situaciones, etc. además del conocimiento de control referido como la información sobre el seguimiento de una acción. Para que un sistema experto seauna herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una manera fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplir esta característica: (1) Explicar su razonamiento o base del conocimiento. Los sistemas expertos se deben construir siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, las mismas que a la vez se basan enhechos. (2) Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores.

La fusión de redes neuronales y sistemas expertos es uno de los campos abiertos más amplios de la investigación actual en inteligencia artificial. Su conjunción está soportada, de forma teórica, por la forma de procesar la información...
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