INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial es la parte de la informática que concierne al diseño de sistemas inteligentes para el ordenador, esto es, sistemas que presentan características asociadas con el comportamiento humano inteligente
Estos puntos indican que, normalmente, los programas de inteligencia artificial juegan un papel muy importante en el entorno informático dentro de la vida humana (un entorno que ha cambiado, en nuestro tiempo, de ser ajeno a nosotros a formar parte de nuestra convivencia normal y que, si las expectativas acerca de las costes relacionados con la informática y su potencia son correctas, es seguro que pasara de ser inusual a esencial).
Características de la Inteligencia Artificial.
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Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos.
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El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
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El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan.
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Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas.
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo, desde la robótica, hasta el reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos.
Diferentes teorías:
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Construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano (bottom-up).
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Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (top-down).
Diferentes metodologías:
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La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.
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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.
Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora.
El funcionamiento de una Red Neuronal es gobernado por reglas de propagación de actividades y de actualización de los estados.