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

1 http://inteligenciaartificialudb.blogspot.com/2008/01/concepto-caractersticas-y-metodologas.html2 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

Clasificación de la A.I según las escuelas del pensamiento

3 http://inteligenciaartificialudb.blogspot.com/2008/01/concepto-caractersticas-y-metodologas.html

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