Inteligencia artificial neuronal

Planteamiento:
1- Hay cinco casas cada una de un color distinto. En cada casa vive una persona, cada una de diferente nacionalidad.
2- Cada propietario prefiere una bebida, fuma una marca de cigarrillos y tiene una mascota que no repite ningún otro propietario.

La pregunta es:
¿Quién tiene un pez?

Hechos
• El británico vive en la casa roja
• El sueco tiene un perro
• El danés bebe té• La casa verde está a la izquierda de la casa blanca
• El propietario de la casa verde bebe café
• La persona que fuma Pall Mall cría pájaros
• La persona que vive en la casa amarilla fuma Dunhill
• El propietario de la casa de en medio bebe leche
• El noruego vive en la primera casa
• El hombre que fuma Blends vive al lado del propietario de un gato
• El dueño del caballo vive al ladodel hombre que fuma Dunhill
• El fumador de Bluemasters bebe cerveza
• El alemán fuma Prince
• El noruego vive al lado de la casa azul
• El fumador de Blends tiene un vecino que bebe agua

Ayudas:
• Te conviene trabajar con lápiz y papel
• La clave está en el orden de las casas.
De acuerdo a la investigación relacionada por el ejercicio del pez, se puede clasificar en
1 CalculoProposicional
2 Calculo de predicados
3 Lógica de primer orden
4 Ninguna de las anteriores
¿Por qué?
En la solución de dichos problemas ¿Qué utilizaría para la representación del conocimiento?
1. Arboles
2. Grafos
3. Tablas
4. Redes semánticas (bd relacionales)
5. Otras
1 2 3 4 5
Nacionalidad Noruego Danes Britanico Aleman Sueco
Color Amarillo azul Rojo verde blanca
Bebida agua Te leche CafeCerveza
Cigarro Dunhill Blend Pall mar Prince Bluemasters
Mascota gato caballo pajaro Pez Perro

Principales modelos o tendencias en inteligencia artificial

Redes Neuronales.
Algoritmos genéticos.
Sistemas de Lógica difusa.

Pero se han venido destacando otros paradigmas como lo son los agentes de decisión inteligente y autómatas programables, con respecto a estos últimos se suelenemplear en gran medida en procesos industriales de acuerdo a necesidades a satisfacer como, espacio reducido, procesos de producción periódicamente cambiantes, procesos secuenciales, maquinaria de procesos variables, etc.

A juicio de los autores se determina que todos estos desarrollos acortan bastante el proceso de decisiones y optimizan las mismas, pero ahí que tener mucho cuidado ya que hayque analizar los diferentes impactos ya sea ambiental, social, político y económico.

Redes neuronales
A grandes rasgos, se recordará que el cerebro humano se compone de decenas de billones de neuronas interconectadas entre sí formando circuitos o redes que desarrollan funciones específicas.
Una neurona típica recoge señales procedentes de otras neuronas a través de una pléyada dedelicadas estructuras llamadas dendritas. La neurona emite impulsos de actividad eléctrica a lo largo de una fina y delgada capa denominada axón, que se escinde en millares de ramificaciones.

Las extremidades de estas ramificaciones llegan hasta las dendritas de otras neuronas y establecen conexión llamada sinapsis, que transforma el impulso eléctrico en un mensaje neuroquímico mediante liberaciónde unas sustancias llamadas neurotransmisores que excitan o inhiben sobre la neurona, de esta manera la información se transmite de neuronas a otras y va siendo procesada a través de las conexiones sinápticas y el aprendizaje varía de acuerdo a la efectividad de la sinapsis.


Figura 1. Neuronas y conexiones sinápticas.

Un psicólogo D Hebb [1949], introdujo dos ideas fundamentales que haninfluido de manera decisiva en el campo de las redes neuronales. La hipótesis de Hebb, basadas en investigaciones psicofisiológicas, presentan de manera intuitiva el modo en que las neuronas memorizan información y se plasman sintéticamente en la famosa regla de aprendizaje de Hebb ( también conocida como regla de producto). Esta regla indica que las conexiones entre dos neuronas se refuerza si...