1. UNIVERSIDAD LAICA “ELOY ALFARO”
CAMPUS CHONE
FACULTAD DE CIENCIAS INFORMÁTICAS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1: Concepto, Características y Metodologías de La Inteligencia Artificial
Tutor: Ing. Leonardo Arteaga
Autor: Luis Alberto Bravo
Paralelo: 5 C
Concepto
La Inteligencia Artificial más que una sola ciencia es una combinación de ciencias relacionadas,
de formas s que reúne varios campos aplicados a la robótica y sistemas expertos, por ejemplo,
todos los cuales tienen en común la creación de máquinas con pensamiento propio.
El pensamiento de querer construir maquinas que puedan ejecutar comportamiento típicos para
un ser humano es un atractivo y un espejismo cada vez más real. Las tareas que han sido
estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de
idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.1
Características de la Inteligencia Artificial.
 El uso de símbolos no matemáticos.
 El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo.
 Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas
parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al
problema específico
 Incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que
ellos operan
 Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados.2
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http://inteligenciaartificialudb.blogspot.com/2008/01/concepto-caractersticas-y-metodologas.html
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http://mundoartificial.webs.com/

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Metodologías:
1. La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.
2. Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como la clasificación
y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de "aprender" por
agregación de un gran número de muy simples elementos.
Clasificación de experiencias:
Las experiencias con las cuales la I.A adquiere conocimientos se puede clasificar en
 Asociativa
 Motora
 Teórica
Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para representar conocimiento
asociativo. Este tipo de experiencia refleja la habilidad heurística o el conocimiento que
es adquirido mayoritariamente, a través de la observación. Puede ser que no se comprenda
exactamente lo que ocurre al interior de un sistema (caja negra), pero se pueden asociar
entradas o estímulos con salidas o respuestas, para resolver problemas que han sido
previamente conocidos.
La experiencia motora es más física que cognitiva. La habilidad se adquiere
fundamentalmente a través del ejercicio y la práctica física constante. Los sistemas
basados en conocimiento no pueden emular fácilmente este tipo de experiencia,
principalmente por la limitada capacidad de la tecnología robótica.
La experiencia teórica y el conocimiento profundo permite que los humanos puedan
resolver problemas que no se han visto antes, es decir, no existe una posibilidad
asociativa. El conocimiento teórico y profundo se adquiere a través de estudio y
entrenamiento formal, así como por medio de la resolución directa de problemas.3
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Clasificación de la A.I según las escuelas del pensamiento
A.I
Inteligencia
artificial
convencional
Razonamiento
basado en casos
Sistemas expertos
Redes bayesianas
Inteligencia
artificial basada en
comportamientos
Inteligencia
computacional
Máquina de
vectores soporte
Redes neuronales
Modelos ocultos
de Markov
Sistemas difusos
Computación
evolutiva

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Bibliografía:
"Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno" - Rusell y Norvig
http://inteligenciaartificialudb.blogspot.com/2008/01/concepto-caractersticas-y-
metodologas.html
http://mundoartificial.webs.com/
"Inteligencia Artificial: Robótica y cerebros construidos por el hombre" - Jack Challoner