inteligencia artificial

Estructura de la Información – Sesión 14

Sesión 14

Inteligencia Artificial
Indice
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

Definición
Escuelas de Pensamiento
Historia de la Inteligencia Artificial
Atributos de un Agente Inteligente
Fundamentos y Filosofía
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Véase también

1. Definición
La inteligencia artificial (abreviado IA, en inglés AI) esdefinida como
la inteligencia exhibida por una entidad artificial. Generalmente se
asume que dicha entidad o sistema sea un computador. A pesar que
la IA tiene una fuerte connotación en la ciencia ficción, forma una
rama vital en las ciencias de la computación, la cual lidia con el
comportamiento inteligente, el aprendizaje y la adaptación en las
máquinas.
La investigación en el campo de la IA serelaciona con la producción
de máquinas para la automatización de tareas que requieran un
comportamiento inteligente. Algunos ejemplos se encuentran en el
área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de
responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores,
reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y
reconocimiento de patrones. De este modo, se haconvertido en una
disciplina científica, enfocada en proveer soluciones a problemas de
la vida diaria. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina
en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, ý se ha
usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de
estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

Robot Humanoide de Honda

2. Escuelas dePensamiento
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: la Inteligencia artificial convencional y la Inteligencia
computacional
La inteligencia artificial convencional: tiene que ver con métodos que actualmente se conocen como
máquinas de aprendizaje, se caracteriza por el formalismo y el análisis estadístico. Algunos métodos de esta
rama incluyen:
•

Sistemas expertos: aplican capacidad derazonamiento para lograr una conclusión. Un sistema
experto puede procesar una gran cantidad de información conocida y proveer conclusiones basadas
en ésta.

Ing. Loncán Salazar Pierre Paul

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Estructura de la Información – Sesión 14
•

•
•

Razonamiento basado en casos: es la parte de la inteligencia artificial que se ocupa del estudio de los
mecanismos mentales necesarios pararepetir lo que se ha hecho o vivido con anterioridad, ya sea
por experiencia propia o por casos concretos recopilados en la bibliografía o en la sabiduría popular.
Los diversos casos son del tipo "Si X, entonces Y" con algunas adaptaciones y críticas segun las
experiencias previas en el resultado de cada una de dichas reglas.
Comportamiento basado en Inteligencia Artificial: método modular paraconstruir sistemas de IA
manualmente
Red Bayesiana: un modelo de representación del conocimiento basado en teoría de la probabilidad.

Inteligencia Computacional: Implica el aprendizaje interactivo. Este aprendizaje esta basado en datos
empíricos y esta asociado con una inteligencia artificial no simbólica. Algunos métodos de esta rama incluyen:
•
•

•

Redes neuronales: sistemas congrandes capacidades de reconocimiento de patrones.
Sistemas difusos: técnicas para lograr el razonamiento bajo
incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria
moderna y en productos de consumo masivo, como las
lavadoras, asimismo es extremadamente popular en robótica
porque permite la creación acertada de los sistemas
dinámicos en tiempo real que pueden funcionar en ambientescomplejos. Por ejemplo, es la base de la inteligencia de Sony
Aibo.
Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la
biología, tales como población, mutación y supervivencia del
más apto para generar soluciones sucesivamente mejores
Robot de Aibo
para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en
algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej....