¡Descarga Inteligencia Artificial y más Guías, Proyectos, Investigaciones en PDF de Mecatrónica solo en Docsity!
Rodrigo Velástegui E. B-
05/04/2012 NRC: 4753
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
RESUMEN
La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos, todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.
La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.
Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.
La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana.
ABSTRACT
Artificial Intelligence is a combination of computer science, physiology and philosophy, so general and broad as that, is bringing together various fields, all having in common the creation of machines that can think.
The idea of building a machine that can perform tasks perceived as human intelligence requirements is an attraction. The tasks have been studied from this perspective include games, language translation, language understanding, fault diagnosis, robotics, providing expert advice on various topics.
Thus, management systems database increasingly sophisticated data structure, and the attempt to create machines capable of performing tasks that are thought to be typical of the area of human intelligence, coined the term Artificial Intelligence 1956.
Artificial Intelligence is getting computers to some extent simulate human intelligence.
PALABRAS CLAVES
Inteligencia Artificial, Fisiología, Robótica, Inteligencia Humana
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial es un tema actual que afecta positiva y negativamente a todos los integrantes de la sociedad, a partir de este tema se puede explicar la relación tecnología, ciencia y sociedad tomando varios puntos de vista. Para dar a conocer un tema tan complejo de manera sencilla lo más efectivo es un ensayo argumentativo que no se limite a criticarlo sino que también haga reflexionar sobre su aportes y desventajas.
El objetivo de la argumentación es presentar conceptos que sirvan para sustentar una determinada forma de pensar, a fin de convencer a otros para que acepten unas ideas y se adhieran a ellas o, por el contrario, para disuadirlos y llevarlos a que asuman una nueva actitud. Por medio del presente se quiere dar a conocer la inteligencia artificial desde sus ventajas y desventajas, ver las repercusiones sociales que trae y desarrollar el tema de manera "controversial" donde se enfrenten dos puntos de vista.
Se debe tener en cuenta que argumentar no es simplemente emitir opiniones y por esta razón la polémica que se planteará y desarrollará a lo largo del escrito no nos limitará a la información, sino que llevará a argumentos y divergencias.
OBJETIVOS DE ESTUDIO
Explicar la relación tecnología, ciencia y sociedad que se encuentra incluida en el tema de inteligencia Artificial.
Conocer y dar a conocer por medio de la argumentación escrita, los aspectos negativos de la inteligencia artificial con el fin de crear reflexión en el público.
Conocer y plasmar argumentativamente todos los aspectos del tema seleccionado.
Fortalecer mi capacidad de redacción a nivel argumentativo.
Crear un ensayo polémico que lleve a la reflexión.
Enfatizar en la relación tecnología, ciencia y sociedad.
METODOLOGÍA DE TRABAJO
La lógica difusa, permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.
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.
Para cada configuración de los estados de las neuronas de entrada (estímulo) la respuesta del perceptrón obedece a una dinámica.
Si se quieren realizar funciones más complejas con Redes Neuronales, es necesario intercalar neuronas entre las capas de entradas y de salida, llamadas neuronas ocultas. Una red multicapas puede ser definida como un conjunto de perceptrones, ligados entre sí por sinapsis y dispuestos en capas siguiendo diversas arquitecturas. Una de las arquitecturas más comúnmente usada es llamada Feedforward con conexiones de la entrada a las capas ocultas y de éstas hacia la salida.
