Inteligencia Artificial, Red Neuronal Y Sistemas Expertos

Índice








Introducción

Propósito

I. La Inteligencia Artificial 5

a. Categorías de Inteligencia Artificial 6

b. Escuelas de pensamiento de IA 6

c. La IA y los sentimientos 9

d. Críticas de la IA 11

II. Red NeuronalArtificial 13

a. Diseño y programación de una Red Neuronal Artificial 14

b. Estructura 14

c. Ventajas 15

d. Modelos (Tipos de Redes Neuronales Artificiales) 15

e. Topología 16

III. Sistemas Expertos 19

a. Estructura Básica de un Sistema Experto 19b. Tipos de Sistemas Expertos 20

c. Ventajas y limitaciones de los Sistemas Expertos 20

d. Tareas que realiza un Sistema Experto 21

IV. Sistema Experto Drendal 25

V. Sistema Experto Mycin 26

VI. Las Técnicas Heurística 27

ConclusiónBibliografía

Anexos











INTRODUCCION



En objetivo de esta exposición escrita es dar a conocer al lector que es la Inteligencia Artificial, las Redes Neuronales y los Sistema Expertos, su historia, desarrollo y alcance, además de sus ventajas y desventajas

Esta información es una compilación captada de diferentes fuentes virtuales.INTELIGENCIA ARTIFICAL




Se denomina inteligencia artificial (IA) en ciencias de la computación a las inteligencias no naturales en agentes racionales no vivos. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputointeligentes."

Para explicar la definición anterior, entiéndase a un Agente inteligente que permite pensar, evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimización y consistencia, para satisfacer algún objetivo o finalidad. De acuerdo al concepto previo, racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina.

Conlo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento ymedios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:• Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).

• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

• Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).• Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).




También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software....