INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. DEFINICIÓN

   • Combinación de la ciencia del computador, fisiologia y filosofia

2. HECHOS TRASCENDENTALES

   • 1956: Se hizo uso del termino IA
   • 1943: Origen y Desarrollo de algoritmos matemáticos por Warren McCullock y Walter Pitts
     • Modelo McCullock
   • 1949: Donald Hebb hizo un algoritmo de aprendizaje para las redes neuronales.

3. CARACTERISTICAS

   • * La IA da uso a los símbolos no matemáticos.
   • * El programa determina la secuencia y pasos necesarios para solucionar un problema.
   • * Incorporan factores y relaciones del mundo real.
   • * Utilizan los lenguajes orientados al objeto.
   • * Resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación.

4. METODOLOGÍAS

   • Logica Difusa
     • Se inicio en 1965 por Lotfi A. Zadeh profesor de ciencia computacionai
     • Fue creada para emular la logica humana y tomar desiciones acertadas a pesar de la información.
   • Redes Neuronales
     • Permite clasificar y reconocer patrones en la cual vayamos a trabajar.para la toma de decisiones.
       • Tipos de Redes
         • Perceptrón
           • Es una red neuronal simple, donde no hay capas ocultas
         • Perceptrón Multicapa
           • Precisa del algoritmo de retropropagación
       • Función de una neurona

5. TEORÍAS

   • Buttom up Approach
     • Llamada también "Escuela Biológica"
     • Trata de construir réplicas electronicas de las redes neuronales del cerebro, para emular su conducta en actividades inteligentes
   • Top down Approach
     • También llamada Escuela SImbolica
     • Se pretende conseguir "maquinas inteligentes" a traves de copiar el comportamiento del cerebro mediante complejos programas de computador

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