Inteligencia artificial

* Determinar la cantidad de estados posibles (combinaciones) que puede adoptar el sistema (Del sistema Separador y Tanque).
Tenemos un total de 7 dígitos posibles, los cuales 3 tienen 2posibilidades y los otros 4 tienen 3 posibilidades de estados, entonces X^n donde:
X = número de posibilidades.
n = número de dígitos con posibilidades X.
2^3 x 3^4 = 648 posibles estados (combinaciones).* Investigar:
Suficiencia de Representación: es la capacidad de representar todos los tipos de conocimiento que son necesarios en el dominio (conocimiento del lenguaje, conceptos, procedimientos,reglas, ideas, abstracciones, lugares, costumbres, hechos, asociaciones).
Suficiencia de Inferencia: es la capacidad de manipular las estructuras de representación de tal forma que se derivennuevas estructuras correspondientes al nuevo conocimiento inferido.
Eficiencia de Inferencia: es la habilidad de incorporar a la estructura del conocimiento información adicional que pueda guiar almecanismo de inferencia para obtener mejores resultados.
Eficiencia de Adquisición: es la capacidad de adquirir nuevos conocimientos.
Fuente: José Aguilar Castro y Franklin Rivas Echeverría,“Introducción a las técnicas de computación inteligente”
De la clase del miércoles (se presenta el archivo anexo), correspondiente a esquemas de representación del conocimiento:
Algoritmos: Markov, Rete(buscar ejemplos de aplicación)





Markov:
Uno de los más reciente procedimientos para abordar la resolución de problemas fue propuesto por matemático ruso A. A. Markov en los primeros años de ladécada de los 50 con lo que él llamaba algoritmos normales, y que nosotros llamaremos algoritmo de Markov. El tipo general de problema de Markov atacó es el de la transformación de cadenas desímbolos: dada una sucesión A, transformarla en una sucesión B de un modo mecánico. Este problema es una abstracción de muchos de nuestros problemas más comunes. Por ejemplo, el problema de sumar dos...