Download paradigmas y otros programas desarrollados con inteligencia artificial

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LOJA
A.E.I.R.N.N.R
CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
NOMBRE: Ángel Valdez
FECHA: 2012-03-21
PARADIGMAS Y OTROS PROGRAMAS DESARROLLADOS CON
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia Artificial busca imitar la inteligencia humana.
La Inteligencia Artificial (IA), también aplicada o involucrada a términos como Robótica,
Autómatas, Sistemas Expertos, etc, es un método que envuelve a varias áreas de estudio, trata
de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana.
Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático,
conocimiento o características propias del ser humano.
Según la Dra. Millaray Curilem Saldías en su Proyecto de Inteligencia Artificial señala que
existen varios paradigmas en la IA que definen la forma de representar los conocimientos y
cómo estos son utilizados para lograr un determinado objetivo. Tales como:
Inteligencia Artificial Simbólica (IAS)
La IA simbólica o clásica, fue la primera aproximación que se utilizó para incorporar
conocimientos y raciocinio en los computadores. Este tipo de aproximación se basa en los
preceptos de la Lógica Clásica que fueron enunciados hace más de 2000 años por Aristóteles.
Las aplicaciones de la IAS corresponden a aplicaciones donde el ambiente es conocido y
existe precisión en los datos.
Esta aproximación ha tenido muchos éxitos, fundamentalmente con los llamados Sistemas
Expertos.
Inteligencia Artificial Conexionista (IAC)
La IAC se inspira en la estructura neuronal del cerebro para implementar sistemas con
capacidad de reconocer patrones, clasificar, aprender, etc. A partir de la interconexión de
unidades elementales, llamadas neuronas, se obtienen las llamadas Redes Neuronales
Artificiales (RNA), las que presentan un comportamiento emergente.
La IAC se aplica en situaciones donde existe imprecisión, principalmente desde el punto de
vista del raciocinio (o sea, no se conoce con exactitud cómo se resuelve el problema).
Inteligencia Artificial Evolutiva (IAE)
Esta surgió al final de los años 60, cuando se comenzó a estudiar la incorporación de
mecanismos de selección natural para la solución de problemas. Como resultado se crearon
una serie de algoritmos que, basados en la Teoría de la Evolución de Charles Darwin,
conducen una búsqueda estocástica de la solución de un problema, haciendo evolucionar a un
conjunto de estructuras y seleccionando de modo repetido, las más adecuadas.
La IAE es preferentemente utilizada cuando el ambiente es desconocido.
Inteligencia Artificial Híbrida (IAH)
La IAH involucra a más de uno de los paradigmas anteriores para resolver problemas. A
continuación se muestran los tres paradigmas anteriores, como vértices de un triángulo.
Visión de las tres aproximaciones de la IA
Inteligencia Artificial Distribuida
La IAD se basa en la modularidad, pues su funcionamiento depende de un conjunto de partes
(o módulos) que trabajan de modo cooperativo para resolver un determinado problema. Su
carácter modular está directamente ligado al concepto de Agentes”.
Esquema de Clasificación de los Paradigmas IA
“Los paradigmas de IA vistos hasta ahora se refieren a cómo se manipula el conocimiento, o
sea, en particular a cómo se adquiere, almacena y utiliza para lograr un determinado fin que
generalmente es tomar una decisión o resolver un problema)”1.
1
Curilem Saldías Millaray, Proyecto: Inteligencia Artificial, págs. 20-22