LOGICA DIFUSA

LÓGICA DIFUSA
Definición.- Es una rama de la inteligencia artificial que se fundamenta en el concepto “todo es cuestión de grado”, lo cual permite manejar información vaga o difícil especificación si quisiéramos hacer cambiar con esta información el funcionamiento o el estado de un sistema específico, las reglas involucradas en un sistema borroso pueden ser aprendidas con sistemas que se adaptany que aprenden al observar cómo operan las personas los dispositivos reales, o estas reglas pueden también ser formuladas por un experto humano en general la lógica borrosa o difusa se aplica tanto como a sistemas de control como para modelar cualquier sistema continuo de ingeniería, biología o economía.
TEMAS FUNDAMENTALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El campo de la ÍA se compone de áreas deestudio, mostraremos aquí las áreas más comunes e importantes.
Búsqueda de Soluciones
Sistemas Expertos
Procesamiento del Lenguaje Natural
Reconocimientos de Modelos
Robótica
Aprendizaje de la Máquinas
Lógica
Incertidumbre y Lógica Difusa

Búsqueda de Soluciones
El termino búsqueda de soluciones se refiere a la búsqueda de soluciones de un problema. (No significa encontrar una informaciónespecífica dentro de una base de datos). Por ejemplo usted puede utilizar la búsqueda dentro de la IA en un programa que intente encontrar la ruta más corta entre dos ciudades o que pruebe un teorema matemático.
Sistemas Expertos
Los sistemas expertos son el primer producto de la 1A viables comercialmente, Un sistema experto tiene dos atributos principales:
a. Que permite introducir informaciónsobre un tema en una computadora, a esta información se le suele llamar base de conocimiento.
b. Le permite interrogar a esta base de conocimiento y luego actúan como si fuese un experto en la materia que es en realidad la razón de su nombre.

Procesamiento del Lenguaje Natural
Para muchos investigadores de la IA el procesamiento del lenguaje natural o PLN, es uno de los fines principales de la IA quedebe alcanzar, porque permite a la computadora la entrada del lenguaje humano de forma directa. El mayor obstáculo para alcanzar esta meta es la complejidad de los lenguajes humanos .Además tenemos el problema de que la computadora sea consciente de la información contextual que pueda almacenar en cualquier situación.

Reconocimientos de Modelos
Los reconocimientos y la relación de modelos sonimportantes para varias aplicaciones incluidas la robótica y el procesamiento (le imágenes. Cuando le damos una imagen de televisión digitalizada, ¿cómo puede determinar la computadora donde termina un objeto y empieza otro o si un objeto está sobre otro?
Al igual que el PLN el reconocimiento y relación (le modelos es necesario para que una computadora se interrelacione con el mundo humano.Robótica
Aplicados a la robótica la IA ayuda a que una computadora controle el movimiento usando un razonamiento especial. Para los robots industriales como los utilizados en el ensamblaje de automóviles, los problemas para la IA aparecen al tratar de suministrarles un movimiento natural o preciso dentro de un conjunto de posiciones concretas.

Aprendizaje de las Máquinas '
Una de las áreas másinteresantes de la IA es el del aprendizaje mecánico. Esta área trata de hacer que los programas aprendan de sus propios errores, en base a la observación y al auto evaluación el aprendizaje mecánico significa simplemente hacer que la computadora sea capaz de beneficiarse de sus propios errores.
Lógica
La corrección lógica de un argumento aplicando unas reglas lógicas generales; en este contexto lapalabra argumento hace mención a las distintas afirmaciones conectadas de manera lógica para alcanzar un fin, esto incluye pruebas matemáticas, lógica formal, lógica psicológica o filosóficas.
Incertidumbre y Lógica Difuso
La mayoría de las decisiones que usted toma están basadas en un conocimiento incorrecto. Por ejemplo, cuando usted compra una casa no sabe que todas las cañerías funcionan...