Ramas de la inteligencia artificial

Ramas de la Inteligencia Artificial
Los sistemas de IA se pueden clasificar en varias categorías básicas: sistemas expertos (basados en conocimientos) y las herramientas empleadas en su construcción, sistemas en lenguaje natural (aplicaciones de la vida diaria en el idioma nativo del usuario), sistemas de percepción para visión, habla y tacto, redes Neuronales, Lógica difusa, Algoritmosgenéticos, Realidad virtual, entre otros.
Sistemas expertos
Los sistemas expertos son programas que utilizan procesos de razonamiento similares a los humanos, en vez de Técnicas de computación, para resolver problemas en campos específicos del saber. Estos procesos programados, que simulan el razonamiento humano, a su vez están basados en conocimientos humanos experimentales, o habilidades, que secodifican en el programa en una estructura denominada base de conocimientos.
Con este mecanismo codificado de cognición y razonamiento, los sistemas expertos pueden afrontar problemas insolubles desde la perspectiva de los ordenadores de programación convencional. Varios sistemas expertos han demostrado su viabilidad comercial en campos tales como La electro-medicina y el diagnóstico médico, laconfiguración de sistemas informáticos. La prospección petrolífera y el proceso de información.
Fases del desarrollo de un SE
Sistemas de lenguaje natural
Los sistemas de lenguaje natural, incluye programas que comprenden el idioma en que se expresa el usuario: por ejemplo, el inglés. Estos programas proporcionan un medio fácil de aprender de comunicación con los ordenadores, pues eliminan la necesidad deaprender un lenguaje de computación.
Los sistemas de lenguaje natural más comunes, que satisfacen las necesidades más inmediatas, son aquellos que sirven de interface con las bases de datos. Estos sistemas de lenguaje natural permiten que el usuario consulte La base de datos en idioma inglés coloquial y no en los lenguajes informáticos usuales de consulta de bases de datos. Estos sistemas puedenprecisar ambigüedades y resolverlas de muy diferentes modos. Así, los sistemas de Lenguaje natural hacen accesible la información de Las bases de datos accesibles a los no profesionales de la informática que necesitan o desean tener acceso a los ordenadores.
Sistemas de percepción.
Los sistemas de percepción visual, audible y táctil. Los sistemas de visión computarizada, por ejemplo, puedeninterpretar escenas plásticas o pueden inferir acerca de la calidad (ni roto ni doblado) u orientación física de los objetos que pasan por delante de una cámara de televisión.
Las capacidades de Los sistemas de visión computarizada están todavía muy limitadas. Consecuentemente, los sistemas de visión computarizada sólo se pueden utilizar bajo ciertas condiciones de iluminación y en escenarios simples.Redes neuronales
Las redes neuronales han constituido un centro focal de intensa actividad durante los últimos años dando lugar a una maduración da las primitivas ideas desarrolladas en los años sesenta. El procesamiento de la información realizado por estos sistemas es un tipo alternativo al que utilizan los actuales sistemas informáticos, los cuales procesan secuencialmente instruccionesalmacenadas en una memora y manipulan datos de la misma memoria, en las redes neuronales, en cambio, el paradigma emula el modelo biológico de aprendizaje y computación, con una fuerte base de procesamiento en paralelo, y estando confundidos en cada unidad de cálculo el proceso y la memoria.

La principal cualidad de estos sistemas la constituye su adaptabilidad dinámica, esto es, su capacidad para variarde comportamiento en situaciones cambiantes. Para llegar a esto, utilizan técnicas como el aprendizaje, generalización u autoorganización.

Están inspirados en el modelo de neurona biológica, usando unidades elementales de procesamiento que mimetizan algunas de las características de las neuronas biológicas.

El comportamiento global de una red determina su capacidad para ensayar hipótesis,...