Inteligencia Artificial

Páginas: 9 (2112 palabras) Publicado: 26 de septiembre de 2012
ARTIFICIAL INTELLIGENCE. AN ILLUSTRATIVE OVERVIEW
Aaron Sloman
School of Computer Science
The University of Birmingham
http://www.cs.bham.ac.uk/~axs/courses.ai.html
Las áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial se pueden dividir en dos, de
acuerdo al contenido del estudio o de acuerdo a las herramientas y técnicas utilizadas.
Se desarrollan a continuación.
(A) Contenido
Ya quelos seres humanos y otros animales, y también los robots inteligentes y otros
artefactos, tienen una amplia variedad de capacidades, todas ellas muy complejas y
difíciles de explicar o modelar, tanto en el plano científico como ingenieril, la IA ha
generado varios subcampos, tratando aspectos particulares de la inteligencia.
(B) Técnicas
Debido a que las aplicaciones de la IA son muchas y muydiversas, algunos de los
subcampos se agrupan en torno a las técnicas relevantes a cada clase de problemas.

A. Subcampos basados en el contenido.


Percepción, especialmente la visión, sino también la percepción auditiva y táctil,
y, más recientemente, el gusto y el olfato. Esto se desglosa en el estudio de los
diferentes tipos de procesos incluyendo la transducción física, el análisis yreconocimiento de patrones, la segmentación y "parsing" complejo de los datos
sensoriales, la interpretación y el control de la atención. Este es un enorme
subcampo y puede dividirse en más campos especializados de acuerdo a la
modalidad sensorial, el tipo de cosas que se perciben, las formas de
representación utilizadas, si la percepción está puramente dirigida por los datos
o incluyeprocesos top-down, los mecanismos utilizados (por ejemplo
neuronales o simbólicos), la arquitectura más grande que contiene el sistema
sensorial, y el dominio de aplicación.



Procesamiento de lenguaje natural, incluida la producción y la interpretación de
la lengua hablada y escrita, ya sea manuscrita, impresa o electrónica en todo (por
ejemplo el correo electrónico).



Aprendizaje ydesarrollo, incluidos los procesos de aprendizaje simbólico (por
ejemplo la regla de inducción), la utilización de las redes neuronales (a veces
descrita como sub-simbólica), el uso de algoritmos evolutivos, sistemas de autodepuración, y diversos tipos auto-organización.



Planificación, solución de problemas, diseño automático: dado un problema
complejo y una colección de recursos,restricciones y criterios de evaluación
crear una solución que cumpla con las restricciones y lo haga bien o sea óptima
de acuerdo con los criterios establecidos, o si ello no es posible proponer
algunas buenas alternativas.



Variedad de razonamiento: Esto incluye estudio tanto del razonamiento informal
de sentido común como de razonamiento experto especializado. El primero

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incluyeel estudio del razonamiento analógico, la inferencia con revocación,
razonamiento basado en casos. El último incluye la lógica y razonamiento
matemático, incluyendo el diseño de demostradores de teoremas y de sistemas
de inferencia, ya sea con la intención de modelar diversas clases de capacidades
inferenciales y matemáticas humanas, o para fines prácticos, por ejemplo, en
“toolkits” deálgebra simbólica, o razonamiento en robots o sistemas de control
autónomos.


Estudio de las representaciones: la investigación de las propiedades formales de
los diferentes tipos de representaciones, los mecanismos necesarios para su
funcionamiento, y el tipo de tareas para las que son buenas o malas. Esto puede
incluir el estudio de ontologías de diversos tipos. Sobre algunos mecanismos seafirma a veces que no utilizan ninguna representación (por ejemplo las redes
neuronales), mientras que realmente son un tipo especial de representación, por
ejemplo, numérica y continua, en contraposición a la estructural y discreta.



Técnicas y mecanismos de memoria: análisis de las necesidades de los diversos
tipos de memoria, incluyendo grandes almacenes de conocimiento conteniendo...
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