Tecnología Inteligencia Artificial, Introduccion

1 - El Procesamiento de Lenguajes Naturales —abreviado PLN, o NLP del idioma inglés Natural Language Processing— es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y la rama ingenieria de la lingüística computacional. El PLN se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas o entre personas y máquinas por medio de lenguajesnaturales. El PLN no trata de la comunicación por medio de lenguajes naturales de una forma abstracta, sino de diseñar mecanismos para comunicarse que sean eficaces computacionalmente —que se puedan realizar por medio de programas que ejecuten o simulen la comunicación—. Los modelos aplicados se enfocan no sólo a la comprensión del lenguaje de por sí, sino a aspectos generales cognitivos humanos ya la organización de la memoria. El lenguaje natural sirve sólo de medio para estudiar estos fenómenos.
2.- un Sistema Experto (SE)
es un sistema compuesto por subsistemas y a su vez estos por otros subsistemas hasta llegar a los programas, y que los SE se miden por la cantidad de programas que contienen. Sin embargo la cantidad no es lo que prima en los SE, si no la cualidad del mismo,3.- 4.2.-ESPACIOS DE ESTADOS DETERMINISTICOS Y NO – DETERMINISTICOS
Un ambiente determinístico es aquel en el cual cualquier acción tiene un solo efecto garantizado, no hay incertidumbre acerca del estado que resultará de la realización de la acción. El mundo físico puede ante todos los intentos y propósitos, ser considerado como no determinístico. Un ambiente no determinístico presente problemasmás grandes para el agente diseñador.
Un sistema es determinístico si, para un estado dado, al menos aplica una regla a él y de solo una manera. Si más de una regla aplica a cualquier estado particular del sistema, o si una regla aplica a un estado particular del sistema en más de una manera, entonces el sistema es no determinístico.
4.-  Una red semántica o
 esquema de representación en Red esuna forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales.
En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos.Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista. Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas



5.- Conocimiento causal

Los conocimientos causales y de procedimientos fueron propuestos por Zack en el año de 1999 quienestablece lo siguiente de dichos conocimientos.
Este tipo de conocimiento tiene que ver con el porqué ocurren las cosas. Es un tipo de conocimiento explícito y compartido mediante historias de la organización, posibilita una estrategia de coordinación para alcanzar objetivos y resultados.
 
6.- 4.3.-BUSQUEDA SISTEMATICA
 
Los problemas de búsquedas, que generalmente encontramos en CienciasComputacionales, son de un estado determinístico. Por ejemplo, en los algoritmos de búsqueda de anchura y de búsqueda de profundidad, uno sabe la secuencia de los nodos visitados en un árbol.
 
Sin embargo, los problemas de búsqueda, los cuales siempre tendremos que tratar en Inteligencia artificial, son no determinísticos y el orden de elementos visitados en el espacio de búsqueda dependecompletamente en el conjunto de datos.
 
Dependiendo de la metodología de expansión de un espacio de estado y consecuentemente el orden de los estados visitados los problemas de búsqueda se nombran diferentes:
 
-Búsqueda de Metas en Anchura.
-Búsqueda de Metas a Profundidad.
-Búsqueda Óptima.
 
4.3.1.-BUSQUEDA DE METAS A PROFUNDIDAD
El algoritmo de más utilizado es el de búsqueda de metas por...