2. a inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un
fenómeno natural con una artificial a través de programas de computador. La
inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración
de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo
a un mayor entendimiento del conocimiento humano. Si por otro lado es tomada como
ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un
programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona
como una poderosa herramienta para quien la utiliza."
.
3. SISTEMA QUE PIENSA
CATEGORÍAS DE LA
COMO HUMANOS:
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Redes neuronales artificiales
Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano;
por ejemplo las redes neuronales artificiales. La
automatización de actividades que vinculamos con
procesos de pensamiento humano, actividades como
la toma de decisiones, resolución de problemas,
aprendizaje.
4. SISTEMA QUE ACTUA
CATEGORÍAS DE LA
COMO HUMANOS
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
robótica
Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es
decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo
la robótica. El estudio de cómo lograr que los
computadores realicen tareas que, por el momento, los
humanos hacen mejor.
5. SISTEMA QUE
CATEGORÍAS DE LA
PIENSA
INTELIGENCIA
RACIONALMENTE
ARTIFICIAL
Sistemas expertos
Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o
emular el pensamiento lógico racional del ser humano;
por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de
los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
6. SISTEMAS QUE
ACTÚAN
CATEGORÍAS DE LA
RACIONALMENTE
INTELIGENCIA
(IDEALMENTE).
ARTIFICIAL
Tratan de emular en forma racional el comportamiento humano;
por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con
conductas inteligentes en artefactos.
9. Se conoce también como IA simbólico-deductiva.
Está basada en el análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes
problemas:
RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS:
Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven
ciertos problemas concretos y aparte que son
muy importantes requieren de un buen
funcionamiento.
SISTEMAS EXPERTOS: Infieren una solución a través del conocimiento
previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
REDES BAYESIANAS: Propone soluciones mediante inferencia estadística.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADA EN COMPORTAMIENTOS: que
tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
SMART PROCESS MANAGEMENT: facilita la toma de decisiones
complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo
haría un especialista en la actividad.
11. Inteligencia Computacional (IC) es una rama de la inteligencia
artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el
comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes.
Se presenta como una alternativa a la GOFAI
("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence"),
tratando de no confiar en algoritmos heurísticos
tan habituales en la Inteligencia Artificial más
tradicional. Dentro de la Inteligencia
Computacional podemos encontrar técnicas como
las Redes Neuronales, Computación
Evolutiva, Swarm Intelligence, Sistemas Inmunes
Artificiales o Sistemas difusos. También se
relaciona con técnicas como los Fractales, Teoría
del Caos, Wavelets, etc.
La Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación,
evolución y Lógica difusa para crear programas que son, en cierta
manera, inteligentes. La investigación en Inteligencia Computacional no rechaza
los métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria.
Las Redes Neuronales son una rama de la inteligencia computacional muy
relacionada con el aprendizaje automático.
12. SENTIMIENTO
CRITICAS
S
A veces, aplicando la definición de Las principales críticas a la inteligencia
Inteligencia Artificial, se piensa en artificial tienen que ver con su capacidad de
máquinas inteligentes sin sentimientos,
que «obstaculizan» encontrar la mejor imitar por completo a un ser humano. Estas
solución a un problema dado. Muchos críticas ignoran que ningún humano
pensamos en dispositivos artificiales individual tiene capacidad para resolver todo
capaces de concluir miles tipo de problemas, y autores como Howard
de premisas a partir de Gardner han propuesto que
otras premisas dadas, sin que ningún existen inteligencias múltiples. Un sistema de
tipo de emoción tenga la opción de
obstaculizar dicha labor. inteligencia artificial debería resolver
problemas. Por lo tanto es fundamental en su
En esta línea, hay que saber que ya diseño la delimitación de los tipos de
existen sistemas inteligentes. Capaces
de tomar decisiones «acertadas». problemas que resolverá y las estrategias y
algoritmos que utilizará para encontrar la
Aunque, por el momento, la mayoría de
los investigadores en el ámbito de la solución.
Inteligencia Artificial se centran sólo en En los humanos la capacidad de resolver
el aspecto racional, muchos de ellos problemas tiene dos aspectos: los aspectos
consideran seriamente la posibilidad de
incorporar componentes «emotivos» innatos y los aspectos aprendidos. Los
como indicadores de estado, a fin de aspectos innatos permiten por ejemplo
aumentar la eficacia de los sistemas almacenar y recuperar información en
inteligentes. la memoria y los aspectos aprendidos el
saber resolver un problema matemático
mediante el algoritmo adecuado.