Representación del conocimiento

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TEMA 60. SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO, COMPONENTES Y ARQUITECTURA.
 
1. Introducción.
1.1 Antecedentes históricos de la I.A.
1.2 ¿Que es la I.A.?.
1.3 Técnicas de la I.A..
2. Sistemas expertos.
2.1 Introducción a los S.E.
2.2 Estructura general de un sistema experto.
2.3 Sistemas expertos famosos
3.Representación del conocimiento.
3.1 Definición
3.2 Redes semánticas.
3.3 Sistemas basados en reglas de producción
4. Introducción a los sistemas de búsqueda.
4.1. Redes y búsqueda básica.
4.1.1.Métodos ciegos
4.1.2. Métodos heurísticos
4.2. Redes y búsqueda óptima
4.2.1. La mejor trayectoria
4.2.2. Trayectorias redundantes.
 BIBLIOGRAFÍA
- Barr, A.; Feigenbaum : The handbook of artificial intelligence, Vol I. Kaufman, 1981
- Bolc, L.; Cytowsky, J.: Search Methods for artificial intelligence. Academic Press, 1992
- Cohen, P.; Feigebaum, E.: The handbook of artificial intelligence, Vol III. Addison-Wesley, 1984
- Dankel, D.: The Engineering of Knowledge-Based Systems. Prentice-Hall, 1993
- Forsyth, R.: Machine learning:Principles and Techniques. Chapman and Hall Computing, 1989
- Krause, P.; Clark, D.: Representing Uncertain Knowledge. Intellect, 1993
- Waterman, D.A.: A guide to expert systems. Addison-Wesley, 1985
1. Introducción.
1.1. Antecedentes históricos de la I.A.
Definir la Inteligencia Artificial es una tarea realmente complicada. Desde que se acuñara este término en la Conferencia deDarthmouth de 1956, se han propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso han logrado la aceptación sin reservas de toda la comunidad investigadora..
Ello puede deberse a la insuficiente formalización de la materia, que impide un asentamiento firme de las bases de esta ciencia. Tanto es así que en ocasiones los expertos i siquiera coinciden en la adecuación de ciertos problemasal tratamiento mediante técnicas de inteligencia Artificial, es decir, algunas veces ni siquiera se tiene la seguridad de que un problema dado deba ser estudiado dentro de esta disciplina.
Por suerte esto está cambiando, y cada vez más, las técnicas de IA, además de adquirir una base formal acorde con las necesidades de la materia, están dejando de ser "curiosidades académicas con muchofuturo pero poca aplicación en el presente", para pasar a ser uno de los motores que impulsan la industria de la computación, con inversiones crecientes año tras año.
Las posibilidades desde luego son asombrosas, pero no hay que dejar volar la imaginación más de lo necesario. Las "máquinas pensantes" puede que lleguen a existir alguna vez, pero no están a la vuelta de la esquina ni muchomenos.
 1.2 ¿Que es la I.A.?
Podríamos decir sin temor a errar que la IA es la rama de la ciencia de la computación que centra sus esfuerzos en la consecución de sistemas inteligentes, pero esta definición es tan vaga que, no aclara realmente ni cuáles son los objetivos de esta ciencia ni cuáles los métodos que se deben aplicar para alcanzar esos objetivos. En estos dos puntos es en losque hallamos la controversia.
En primer lugar, ¿Qué es lo que se quiere decir cuando se afirma que el objetivo de la IA es la consecución de sistemas o "entidades" inteligentes?. ¿Para que una entidad sea considerada inteligente basta con que se comporte inteligentemente, o además debe razonar de forma inteligente? Puede que la diferencia entre las dos posibilidades parezca sutil a primeravista, pero tiene más importancia de la que parece.
Por ejemplo, un programa de ajedrez actúa inteligentemente, pero en esencia no puede decirse que razone, ya que lo único que hace es explorar un gran número de posibles jugadas -millones en cada turno-, aplicando una función de evaluación que dice lo buena o mala que es cada una de esas jugadas, teniendo en cuenta para ello el número de...
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