Inteligencia Computacional

Escuelas de pensamientos de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial se divide en dos ramas con pensamiento variado que son la Inteligencia Artificial Convencional y la Inteligencia Artificial de Cómputos.

Inteligencia artificial convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentesproblemas:

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 medianteinferencia probabilística. Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden 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 actividad.

Inteligencia Computacional (IC)
Es una rama de la inteligenciaartificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes. Se presenta como una alternativa a la GOFAI ("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence"), tratando de no confiar en algoritmos heurísticos tan habituales en la Inteligencia Artificial más tradicional. Dentro de la Inteligencia Computacional podemos encontrar técnicascomo las Redes Neuronales, Computación Evolutiva, Swarm Intelligence, Sistemas Inmunes Artificiales o Sistemas difusos. También se relaciona con técnicas como los Fractales, Teoría del Caos, Wavelets, Autómata celular, etc.

La Inteligencia Computacional
Combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y Lógica difusa para crear programas que son, en cierta manera, inteligentes. Lainvestigación en Inteligencia Computacional no rechaza los métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria. Las Redes Neuronales son una rama de la inteligencia computacional muy relacionada con el aprendizaje automático.

El pensamiento detrás la Inteligencia Artificial Convencional envuelve mayormente métodos que están clasificados como de aprendizaje de las computadoras.Estas son estudiadas por los programadores de estos sistemas y se caracterizan por el estudio del análisis estadístico y formal del comportamiento de los seres humanos. Este análisis de comportamiento es lo que se le conoce como la inteligencia Artificial simbólica, y lógica entre sus nombre más comunes.

Métodos de hacer el análisis de comportamiento incluye:
Los sistemas expertos que tienenla capacidad de razonar y llegar a dar una recomendación sobre un problema en específico. Estos sistemas son capaces de evaluar una gran variedad de información que tienen en conocimiento almacenado en su memoria. Dan alternativas y hasta llegan a brindar una conclusión basado en el razonamiento que el sistema realizo de la situación en particular. Para lograr ser útil el sistema tiene que tenerinformación necesaria de antemano porque estas no se ajustan a las posibles caridades de cambio en un problema. Son especialista de una materia en particular y dan recomendación como lo haría un profesional.

Razonamiento Básico sobre problemas en particular, aquí el sistema no llega a una conclusión final sino que estudia el problema y a medida que este se esté resolviendo te da alternativas.Básicamente durante el proceso del problema te va ayudando brindando opciones a seguir.

Estudio del comportamiento del ser humano basado en la metodología medular de la Inteligencia Artificial para construir a mano un sistema de Inteligencia Artificial. Es decir el no utilizar otros sistemas para crear un sistema de Inteligencia Artificial, sino que ser creado a manera convencional con...