jueves, 16 de octubre de 2008

Definiciones - Paola Zambrano

Inteligencia Artificial

El tema de inteligencia artificial (IA) es muy extenso e interesante, la IA es la rama de la informática que se enfoca a tratar de construir máquinas de conducta inteligentes que aparentemente se comporten como seres humanos, es decir imiten al cerebro en todas las funciones, no manejan lógica ni emociones, manejan un patrón de ideas preestablecidas. Hay varios tipos de inteligencia como son: lingüística, matemática,

Espacial, corporal, musical, interpersonal, intrapersonal, emocional.

Aplicaciones:

La IA se puede aplicar a la lingüística de datos, data mining, mundos virtuales, robótica, sistemas de toma de decisiones, videojuegos, prototipos informáticos, aplicaciones del área de medicina y geología.

Prueba de Alan Turing

Turing fue quién dio la idea de una máquina inteligente, en 1950 publicó un artículo “Maquinaria Computacional e Inteligencia” donde argumentó a favor de la posibilidad de la inteligencia en las máquinas. Tuvo dos contribuciones importantes:

ü Diseñó la primera computadora capaz de jugar ajedrez.

ü Estableció la naturaleza simbólica de la computación.

La prueba de Turing corrobora la existencia de inteligencia en una máquina, una de las aplicaciones más conocidas de esta prueba es el control de spam.

Ontologías

Es conocida como la teoría del ser, estudia qué es, como es y cómo es posible. La finalidad de la ontología es facilitar la comunicación y la compartición de la información entre los diferentes sistemas.


Ingeniería del conocimiento

Es una parte de la ingeniería artificial, el objetivo de la ingeniería de conocimiento es diseñar y desarrollar sistemas expertos, es decir basados en el conocimiento del ser humano.

La IC es la extracción del conocimiento se realiza durante la interacción del ingeniero del conocimiento (quién utilizará el sistema basado en el conocimiento) y el experto (quién posee el conocimiento, peor no puede representarlo). Se sistematiza el conocimiento del experto, el problema es cuando la experiencia del experto es amplia ya que sus razonamientos son menos explícitos y los métodos de resolución son más ocultos.

2 comentarios:

Mariela Chango dijo...

Paola estoy de acuerdo con tus definiciones de Inteligencia artificial, ontología e ingeniería de conocimiento.
En la de aplicaciones se entiende en los campos donde se lo utiliza pero lo que te falta explicar es cómo se los utiliza?
Me parece muy buena la parte de prueba de Alan Turing ya que con los ejemplos que indicas me ayudo a entender bien esa definición porque en esa parte estaba un poco confusa.

Diego Orellana dijo...

Los conceptos están muy claros, fáciles de entender, deberías añadir ejemplos en las aplicaciones. Tienes que agregar Conclusiones, Recomendaciones y Bibliografía.