Tecnicas de inteligencia artificial

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TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial:
* Aprendizaje Automático (Machine Learning)
* Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
* Lógica difusa (Fuzzy Logic)
* Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)
* Sistemas reactivos (Reactive Systems)
* Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems)
*Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)
* Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)
* Sistemas expertos (Expert Systems)
* Redes Bayesianas (Bayesian Networks)
* Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA.
* Computación evolutiva (Evolutionary Computation)
* Estrategias evolutivas
*Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms)
* Técnicas de Representación de Conocimiento
* Redes semánticas (Semantic Networks)
* Frames
* Vision artificial
* Audicion artificial
* Lingüística computacional
* Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
* Minería de datos (Data Mining)
 

TÉCNICAS UTILIZADAS EN IA

La Inteligencia Artificial,clasifica las técnicas que pueden ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categorías: 
1. Técnicas Básicas: Así llamadas por encontrarse en la base de diversas aplicaciones de IA:
a. Búsqueda Heurística de Soluciones,
b. Representación del Conocimiento,
c. Deducción Automática,
d. Programación Simbólica (LISP) y 
e. Redes Neuronales. 
Estas técnicas son lasbases de las aplicaciones. En su mayoría, no necesita conocerla el usuario final, sino los profesionales que se dedican a su aplicación y la generación de aplicaciones comerciales. 
2. Tecnologías (o combinaciones de varias Técnicas Básicas) orientadas a resolver familias de problemas. Las Tecnologías son más especializadas que las Técnicas Básicas y están más cerca de las aplicaciones finales. Sepueden mencionar:
a. La Robótica, 
b. La Visión, 
c. El Lenguaje Natural y 
d. Los Sistemas Expertos.

TENDENCIAS DE LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Actualmente según Delgado [1998], Stuart [1996], existen tres paradigmas en cuánto al desarrollo de la IA.
-Redes Neuronales. 
-Algoritmos genéticos. 
-Sistemas de Lógica difusa.
Pero se han venido destacando otros paradigmas comolo son los agentes de decisión inteligente y autómatas programables, con respecto a estos últimos se suelen emplear 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 desarrollosacortan bastante el proceso de decisiones y optimizan las mismas, pero ahí que tener mucho cuidado ya que hay que analizar los diferentes impactos ya sean ambientales, sociales, políticos y económicos.
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 funcionesespecíficas.
Una neurona típica recoge señales procedentes de otras neuronas a través de una pléyada de delicadas 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 conexiónllamada sinapsis, que transforma el impulso eléctrico en un mensaje neuroquímico mediante liberación de 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...
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