Inteligencia Artificial

IA

 La Inteligencia Artificial (IA) es la rama de las ciencias de la computación que se ocupa de construir sistemas que permitan exhibir un comportamiento cada vez más inteligente.

 

Definición

 


En general las definición de inteligencia es recursiva, etimológicamente deriva de la voz latina "legere" que significa recolectar y por lo tanto elegir, "intellegere" significa elegir entre varias cosas. Inteligencia sería entonces la capacidad de discernir, discriminar, evaluar pero a medida que el conocimiento humano se fue ampliando, el concepto de inteligencia fue abarcando cada vez mayor cantidad de facetas del comportamiento no automático o repetitivo, cada vez mas asociado a la resolución de problemas y al proceso creativo.

Al carecer de una definición ajustada, la IA se ha tornado pragmática en tanto que define como sistema inteligente a aquel que se comporta como un hombre "inteligente", en las mismas circunstancias. El Test de Turing para establecer si una máquina es o no inteligente consiste en interrogarla por medio de una teletipo (sin contacto físico), el evaluador no debe poder discernir si el que responde es una máquina o una persona. En la práctica esta definición es evasiva y relega a la IA a la frontera de las ciencias de la computación, todo sistema de cómputo que en sus orígenes pudo ser considerado inteligente, al cabo de cierto tiempo deja de serlo (FORTRAN, Traductores, POO, S.E., PERCEPTRON).

 

 
 

 

 

Principales Areas de la I.A.

 

 

Las definiciones anteriores implican que las máquinas para ser consideradas inteligentes deben exhibir ciertas habilidades, suficientemente complejas como para ser tratadas como áreas independientes. La forma de abordaje de cada una de estas áreas suele ser tan disímil, que es difícil reconocerles un origen común.

 

  1-     Procesamiento del Lenguaje Natural
  2-     Consulta inteligente de base de datos
  3-     Robótica
  4-     Programación Automática
  5-     Sistemas Expertos
  6-     Prueba automática de teoremas y matemáticas simbólica
  7-     Problemas de optimización combinatorios y de itinerarios.
  8-     Percepción y reconocimiento de patrones
  9-     Autoaprendizaje

 
 

 

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