Inteligancia artificial

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2011
ANGELA MILEIDY PRADA PEREZ
SECRETARIADO II COTEL
16/02/2011

CONTENIDO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1
CONCEPTO: 1
TIPOS: 2
CARACTERÍSTICAS 3
VENTAJAS 4
DESVENTAJAS 5

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CONCEPTO:
La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas decomputador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano. La Inteligencia es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador
A través de la inteligenciaartificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos dediagnóstico.
La inteligencia artificial es la ciencia que intenta crear un programa o una máquina que imite el comportamiento y el pensamiento humano, es decir, un programa que imite la inteligencia humana, Normalmente la lógica usada por la inteligencia artificial llega a aserciones que no son comunes del humano; Se da principalmente porque manejan un software que hacen que actuen con el programa aque estan adaptados mas siendo usados como ayudas para los seres humanos. algunos lo an tomado de un punto de vista de destrucción no lo hacen de tal forma si no que los adaptan por esto trae tanto beneficios como desventajas esta tienen que ver con su incapacidad de imitar por completo a un ser humano.
TIPOS:
Inteligencia artificial convencional: Está basada en el análisis formal y estadísticodel comportamiento humano ante diferentes problemas:
Razonamiento basado en casos: ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.
Sistemas expertos: infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones.
Redes bayesianas: propone soluciones mediante inferencia estadística.
Inteligencia artificialbasada en comportamientos: son sistemas complejos que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
Inteligencia artificial computacional: La inteligencia implica desarrollo o aprendizaje iterativo (p.ej. modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:Máquina de vectores soporte: sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia.
Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones.
Modelos ocultos de Markov: aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos.
Sistemas difusos: técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en laindustria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras.
Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga).CARACTERÍSTICAS
na característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos,también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
El...