Fundamentos Basicos Sobre Inteligencia Artificial.

FONDAMENTI BASE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE.
DEFINICIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) è una delle aree più affascinanti e con più sfide delle scienze informatiche, nel suo ambito delle scienze cognitive. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la inteligencia humana, mista all'inquietudine dell'uomo di imitare la natura circostante (come volare e nuotare), fino perfino a voler imitare se stesso. Semplicemente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente.
HISTORIA Y EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La idea de algo parecido a la inteligencia artificial existe desde hace millones de años. El primer hombre primitivo que tomo conciencia de su propia existencia, y de que period capaz de pensar, seguramente se pregunto como funcionaria su pensamiento y posteriorme llegaria a la idea de un “creador superior”. Pertanto, la concept de que un ser inteligente cree a otro, la idea de un diseño virtual para la inteligencia, es tan remota como la toma de conciencia del ser humano.
– Los juegos matematicos antiguos, como el de la torres de hanoi (aprox 3000ac), demuestran el interes por la busqueda de un bucle resolutor, una IA capaz de ganar en los minimos movimientos posibles.
– En 1903 Lee De Forest inventa el triodo (tambien llamados bulbo valvula de vacio). Podria decirse que la primera gran maquina inteligente diseñada por el hombre fue el computador ENIAC, compuesto por 18.000 valvulas de vacio, teniendo en cuenta que el concepto de “inteligencia” es un termino subjetivo que depende de la inteligencia y la tecnologia que tengamos en esa epoca. Un indigena del amazonas en el siglo 20 podria calificar de inteligente un tocadiscos, cuando en verdad no lo es tanto.
– En 1937, el matemático inglés Alan Mathison Turing (1912-1953) publicó un artículo de bastante repercusión sobre los “Números Calculables”, que puede considerarse el origen oficial de la Informática Teórica.
En este artículo, introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que a Alan Turing se le considera el padre de la teoría de la computabilidad.
También se le considera el padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de ordenador puede ser tan inteligente como un ser humano.
– En 1951 William Shockley inventa el transistor de union. El invento del transistor hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.
– En 1956, se acuño el término “intelligenza artificiale” en Dartmouth durante una conferenza convocata por McCarthy, a la cual asistieron, tra l'altro, Minsky, Newell y Simon. En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, il che ha provocato l'abbandono quasi completo delle ricerche per quindici anni.
– En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos, pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo ha sufrido una nueva detención en los años noventa.
– Nel 1987 Martin Fischler e Oscar Firschein hanno descritto gli attributi di un agente intelligente. Cercando di descrivere con un ambito più ampio (no solo la comunicación) gli attributi di un agente intelligente, la IA se ha extendido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enormes y diferenciadas. Tali attributi dell'agente intelligente sono:
1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones
2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, cioè, imparare.
tre. Puede resolver problemas, anche partizionando problemi complessi in altri più semplici.
4. Entiende. Possiede la capacità di dare senso, se possibile, a idee ambigue e contraddittorie.
5. Planifica, predice conseguenze, valuta alternative (come nei giochi di scacchi)
6. Conoce los límites de su propias habilidades y conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de las similitud de las situaciones.
otto. Puede ser authentic, creando incluso nuevos conceptos concepts, y hasta utilizando analogías.
9. Puede generalizar.
Podemos entonces decir que la IA incluye características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modelar del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos dependiendo del punto de vista utilidad que pueda encontrarse a la IA.
– Muchos de los investigadores sobre IA sostienen que “la inteligencia es un programa capaz de ser eseguito independientemente de la máquina que lo ejecute, computer cerebro”.
EL FUTURO DE LA IAUn robot de charla chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende simular una conversación escrita, con l'intenzione di far credere a un umano di stare parlando con un'altra persona.
Estos programas informaticos prometen ser el futuro de la inteligencia artifical. En el futuro podremos ver como a estos actuales bots se les uniran las tecnologias del reconocimiento de voz y el de video.
El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas. Un programa de ordenador puede simular unas 10.000 neuronas.
Si a la capacidad de proceso de un ordenador la sumamos la de otros 9.999.999 ordenadores, tenemos la capacidad de proceso de 10.000.000 ordenadores.
Multiplicamos 10.000.000 ordenadores por 10.000 neuronas cada uno y da = 100.000 millones de neuronas simuladas. Un cerebro humano sera simulado en el futuro gracias a internet y cualquiera puede programarlo.
Una vez que la inteligencia artificial tenga una inteligencia igual superior a la del hombre, obligatoriamente surgira un cambio politico y social, en el que la IA tiene todas las de ganar si se da cuenta que no necesita a los humanos para colonizar el universo. Suena a ciencia ficcion pero actualmente orbitando estan los satelites de comunicaciones con sus procesadores 486.
En el futuro, la inteligencia artificial autoreplicante podria facilmente hacerse con todas las colonias humanas fuera de la tierra, y la raza humana nunca podra luchar en el espacio vacio en igualdad de condiciones.
El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigacion de tecnologias como la teleportacion, los viajes estelares y cualquier otra tecnologia para aumentar “artificialmente” la inteligencia.
El objetivo último de la AI es… Comprender y Construir Entidades Inteligentes. Aunque desde luego, existen otros planteamientos como los siguientes:
“Desarrollar las capacidades de la computadora más allá de su uso tradicional precise”.
FINES DE LA INTELIGENCIA ARTIFIAL.
Las primeras investigaciones acerca de la inteligencia artificial estaban principalmente dirigidas al hallazgo de una técnica common para la solution de problemas. Este intento a gran escala ha sido abandonado y las investigaciones actuales están dirigidas al diseño de numerosos programas para ordenadores capaces de imitar los procesos de toma de decisiones de expertos, como médicos, químicos, basados en los conocimientos de especialistas en cada materia, son ahora utilizados para diagnosticar enfermedades, identificar moléculas químicas, localizar yacimientos de minerales e incluso diseñar sistemas de fabricación. Investigaciones acerca de la percepción han sido aplicadas a los robots y se han diseñado algunos capaces de “ver”. La meta ultimate consiste en crear un sistema capaz de reproducir todas las facetas de la inteligencia humana.
IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
I computer sono fondamentali oggi nella nostra vita, influenzando tutti gli aspetti di essa. L'Intelligenza Artificiale viene creata con l'implementazione nei computer per realizzare meccanismi di computazione che utilizzano programmi fissi e contengono una serie di regole che li fanno funzionare. Esto permite a las computadoras a ser creadas en maquinas artificiales que desempeñan tareas monótonas, repetitivas y simples mas eficiente y efectivas que un ser humano. Studi sui compiti ripetitivi hanno dimostrato che all'essere umano non piace questo tipo di lavoro e col passare del tempo è più suscettibile a commettere errori nello stesso. Para situaciones complejas el objetivo se hace mas complejo debido a que la inteligente artificial dada a las computadoras tienen dificultad en entender ciertas situaciones problemas específicos y como reaccionar a estas. Tambien ocurre que dentro de un problema tienen la variabilidad del mismo y no pueden adaptarece a un cambio que pueda ocurrir. Estos problemas son de suma importancia para la Inteligencia Artificial que cerca el migliorar, imparare, entender y el razonamiento del comportamiento de las computadoras en situaciones complejas. El campo de la ciencia de Inteligencia Artificial esta todavía en etapas de crecimiento comparadas con otras ramas de computadoras pero poco a poco el estudio del comportamiento humano dará paso para aplicar estos conocimientos a las computadoras y estas lograr de manera primitiva razonas sobre diferentes situaciones. La complejidad en aplicarle conocimientos del ser humano a las computadoras es la capacidad de estos de ser impredecible y las maneras diferentes que se actua ante una posible situación y estas reacciones hacen que no se pueda implementar un patrón dentro de la memoria de una computadora. Hasta ahora no existe la posibilidad de predecir almacenar todo tipo de comportamiento de un ser humano a todas las situaciones que se enfrenta durante su existencia.
FINALIDADES DE LA INTELIGENCIA ARTIFIAL.
La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la intelligencia. Actualmente, el mayor sforzo en la ricerca de la inteligencia artificial se centra nello sviluppo di sistemi de procesamientos de datos que sean capaces de imitar a la inteligencia humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución de problemas y decisiones. a volte llamada inteligencia de máquina, la inteligencia artificial AI (Artificial Intelligence) cubre una vasta gamma de teorie y prácticas.
DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
L'intelligenza artificiale, comúnmente abreviata como IA, es una parte de la tecnología y la scienza que se encarga de diseñar sistemas robóticos que puedan prendere decisiones; cioè, que muestren cierto tipo de inteligencia robótica para resolver determinado tipo de problemi. Si bien aún falta mucho para desarrollar máquinas pensantes, en los últimos anni se han realizado grandes avances al respecto, pero ¿como surgió lo sviluppo de la inteligencia artificiale?
Para conocer los orígenes de la inteligencia artificial tenemos que remontarnos a 1943, cuando el matemático Walter Pitts y il neurofisiólogo Warren McCulloch presentaron il primo lavoro di ricerca donde se parlaba de IA y en donde hacían mención de conceptos de fisiología humana básica, la forma en que las neuronas funcionan en nuestro cerebro y la teoría computacional de Alan Turing, tra le altre cose.
CARATTERISTICHE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE.
mundo actual: con poca informazione, con una soluzione vicina e non necessariamente esatta.
Una característica elementary que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, anche se non è sufficiente per distinguerlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
Il comportamento dei programmi non è descritto esplicitamente dall'algoritmo. La sequenza di passaggi seguita dal programma è influenzata dal particolare problema presente. Il programma specifica come trovare la sequenza di passaggi necessari per risolvere un problema dato (programma dichiarativo). In contrasto con i programmi che non sono di Intelligenza Artificiale, che seguono un algoritmo definito, che specifica, explícitamente, come trovare le variabili di uscita per qualsiasi variabile di ingresso data (programma procedurale).
Il ragionamento basato sulla conoscenza, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo actual y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario dei programmi per scopo specifico, come quelli di contabilità e calcoli scientifici; i programmi di Intelligenza Artificiale possono distinguere tra il programma di ragionamento motorio di inferenza e la base di conoscenze dando loro la capacità di spiegare le discrepanze tra di esse.
Applicabilità a dati e problemi mal strutturati, senza le tecniche di Intelligenza Artificiale i programmi non possono lavorare con questo tipo di problemi. Un esempio è la risoluzione dei conflitti in compiti orientati a obiettivi come nella pianificazione, el diagnóstico de tareas en un sistema del
L'Intelligenza Artificiale include vari campi di sviluppo come: la robotica, usata principalmente nel campo industriale; comprensione del linguaggio e traduzione; visione elettronica per macchine che distinguono forme e che vengono usate nelle linee di assemblaggio; riconoscimento delle parole e apprendimento automatico; sistemas computacionales expertos.
I sistemi esperti, che riproducono il comportamento umano in un ristretto ambito della conoscenza, sono programmi tanto vari quanto quelli che diagnosticano infezioni nel sangue e indicano un trattamento, quelli che interpretano dati sismologici nell'esplorazione geologica e quelli che configurano complessi dispositivi ad alta tecnologia.
Tali compiti riducono i costi, ridurre i rischi nella manipolazione umana in aree pericolose, migliorano le prestazioni del principiante inesperto, e migliorano il controllo della qualità soprattutto in ambito commerciale.
PRINCIPALI AREE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE.
Le definizioni precedenti implicano che le macchine, per essere considerate intelligenti, devono mostrare determinate abilità, sufficientemente complesse da poter essere trattate come aree indipendenti. Il modo di affrontare ciascuna di queste aree tende ad essere così diverso, che è difficile riconoscere un'origine comune:
Procesamiento del Lenguaje Pure
Robotica
Percezione e riconoscimento dei modelli
Autoaprendizaje
AREAS DE ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Sistemi Esperti. Conjunto de programas informáticos que aplica el proceso del razonamiento humano al conocimiento de un experto en la solución de tipos problemas específicos como en aéreas de producción u otros procesos de razonamiento.
Simulación sensorial. Área de la IA que estudia las habilidades sensoriales de los humanos (vista, oído, habla y tacto) e intenta imitarlos a través de sensores controlados por ordenador cuyo fin es producir una apariencia de realidad que permita al usuario tener la sensación de estar presente en ella. Simulan comportamiento inteligente, a un coste mucho menor que el de los robots.
Visión Automatizada. Un autómata es un equipo electrónico programable, que se utiliza para automatizar un riego, semáforos, ascensores…hasta para automatizar cadenas de montaje.
Semáforo en rojo cuando el puente está levantado nos indica que no se puede pasar.
Redes Neuronales. Este paradigma conexionista emula el proceso biológico del aprendizaje humano. Son sistemas compuestos por muchos elementos de procesamiento (neuronas) que operan en paralelo cuya función es delimitada por la estructura de la crimson, las conexiones y el procesamiento native realizado por los elementos computacionales nodos.
Elaborazione del Linguaggio Naturale (PLN). Disciplina encargada de producir sistemas informáticos que posibiliten la comunicación por medio de la voz del texto hombre-computadora a través del lenguaje humano, lenguaje pure utilizan técnicas de carácter estadístico aplicados al análisis del texto.
AREAS DE APLICACION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Tratamiento de Lenguajes Naturales: Capacidad de Traducción, Órdenes a un Sistema Operativo, Conversación Hombre-Máquina, ecc..
Sistemi Esperti: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad.
Robotica: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, and so on.
Problemas de Percepción: Visión y Habla, riconoscimento vocale, obtención de fallos por medio de la visión, diagnostici medici, e molti altri.
Aprendizaje: Modelización de conductas para su implante en computadoras
CATEGORIAS DE LA INTELIGENCIA.
Sistemas que piensan como humanos.- Questi sistemi cercano di emulare il pensiero umano; ad esempio le reti neurali artificiali. L'automazione di attività che colleghiamo con processi di pensiero umano, attività come la presa di decisioni, risoluzione di problemi, apprendimento.
Sistemas que actúan como humanos.- Questi sistemi cercano di agire come gli esseri umani; cioè, imitano il comportamento umano; ad esempio la robotica. Lo studio di come fare in modo che i computer eseguano compiti che, per il momento, gli esseri umani fanno meglio.
Sistemas que piensan racionalmente.- Ovvero, con logica (idealmente), tratan de imitar emular el pensamiento lógico racional blog di intelligenza artificiale del ser humano; ad esempio i sistemi esperti. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, ragionare e agire.
Sistemi che agiscono razionalmente (idealmente).- Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentesEstá relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
FUNCIONAMIENTO BASICO Y NORMAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Diferentes teorías:
1. Construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano (bottom-up).
2. Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (prime-down).
four.1 Símbolos vs. Métodos Numéricos
Il primo periodo dell'Intelligenza Artificiale, chiamato sub-simbolico, risale approssimativamente al 1950-1965. Questo periodo ha utilizzato rappresentazioni numeriche ( sub-simboliche) della conoscenza. Sebbene la maggior parte dei libri di Intelligenza Artificiale enfatizzi il lavoro svolto da Rosenblatt e Widrow con le reti neurali durante questo periodo, la realtà è che un'altra importante scuola sub-simbolica della conoscenza è anch'essa della stessa epoca, e questi sono gli algoritmi evolutivi.
La scuola classica all'interno dell'Intelligenza Artificiale, utilizza rappresentazioni simboliche basate su un numero finito di primitive e di regole per la manipolazione dei simboli. Il periodo simbolico si considera approssimativamente compreso tra il 1962 e il 1975, seguito da un periodo dominato dai sistemi basati sulla conoscenza dal 1976 al 1988. Sin embargo, in questo secondo periodo le rappresentazioni simboliche (per esempio, reti semantiche, logica dei predicati, e così via.) hanno continuato a essere parte centrale di tali sistemi.
La Programmazione Logica ha le sue origini più prossime nei lavori di J. A. Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia a la que llama resolución, mediante la quale la dimostrazione di un teorema può essere eseguita automaticamente.
La risoluzione è una regola che si applica su un certo tipo di formule del Calcolo dei Predicati di Primo Ordine, chiamate clausole e la dimostrazione di teoremi sotto questa regola di inferenza viene effettuata per riduzione all'assurdo.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL.
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes requieren de un buen funcionamiento.
Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas relaciones.
Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
Smart course of management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMPUTACIONAL.
L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE E UMANA.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial (IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy, coniò il termine nel 1956, lo definì: “È la scienza e l'ingegneria di rendere intelligenti le macchine, specialmente programmi di calcolo intelligenti.”
LA INTELIGENCIA HUMANA:
es la capacidad de entender, asimilar, elaborar información y utilizarla para resolver problemas. El Diccionario de la lengua española de la Actual Academia Española outline la inteligencia, entre otras acepciones como la «capacidad para entender comprender» y como la «capacidad para resolver problemas». La inteligencia parece estar ligada a otras funciones mentales como la percepción, capacidad de recibir información, y la memoria, capacidad de almacenarla.
ULTIMOS AVANCES EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La Consejería de Innovación financia un proyecto de excelencia liderado por el profesor de la Universidad Pablo de Olavide José Luis Salmerón con 126.000 euros.
El objetivo es mitigar los riesgos inherentes a estos sistemas de gestión y facilitar así su implantación en la empresa.
El profesor de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Pablo de Olavide, José Luis Salmerón, junto a un equipo multidisciplinar formado por ingenieros y economistas, está utilizando en su proyecto de excelencia Análisis de la implantación de Sistemas Integrados de Gestión (ERP)”, técnicas científicas avanzadas de inteligencia artificial y simulaciones, con el objetivo de mitigar los riesgos inherentes a estos sistemas integrados de gestión y facilitar así su implantación en la empresa.
A tal fine, emplearán patrones dinámicos de decisión basados en lógica borrosa, mediante los cuales se modelarán y simularán una serie de escenarios de implantación que permitan predecir los efectos de las decisiones tomadas en la implantación de dichos sistemas ERP. Inoltre, se emplearán modelos de aceptación de tecnología para evaluar los resultados.
El proyecto liderado por el profesor Salmerón se desarrollará durante cuatro años y cuenta con una financiación de 126.000 euros que la Junta de Andalucía, a través de la Dirección Basic de Investigación, Tecnología y Empresa de la Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa, otorga a proyectos de investigación de excelencia con la finalidad de promover la obtención de nuevos conocimientos y su transferencia desde los centros que la generan.
Además del profesor José Luis Salmerón, investigador principal de este proyecto, participan los profesores de la UPO Víctor Bañuls, Cristina López, María Fuentes, Salvador Bueno y Maria Dolores Gallego, así como tres profesores de la Universidad de Sevilla. Publicaciones científicas de difusión internacional tales como Computer Standards and Interfaces, International Journal of Utilized Arithmetic & Statistiche, Communications of the ACM Expert Programs with Functions se han hecho eco de diversas investigaciones y artículos del profesor Salmerón y de sus colaboradores.
Los proyectos de implantaciones de sistemas ERP (sistemas integrados de gestión que automatizan los procesos de la empresa a partir de una fuente de datos única) han crecido enormemente en los últimos años. Al tratarse de un sistema de información que abarca la totalidad de la empresa, ostenta riesgos operativos derivados de su extrema complejidad, tales como el incumplimiento de plazos y presupuestos, las migraciones de datos defectuosas la deficiente escalabilidad de la solución elegida. Dichos riesgos son los que se pretenden minimizar con este proyecto de la UPO.
ELEMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
FUTURO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE.
El futuro de la Inteligencia Artificial se centra en robots capaces de aprender y tomar decisiones.
L'Intelligenza Artificiale (IA) ha tanta vecchiaia quanto l'informatica e ha generato idee, tecniche e applicazioni che hanno permesso di risolvere problemi difficili. Lontano dal fermarsi qui, el futuro de esta tecnología pasa por nuevos avances como el desarrollo de software program que nos haga la vida más fácil, aiutandoci a prendere decisioni in ambienti complessi permettendoci di risolvere problemi difficili.
En este contexto, i ricercatori sempre più pongono enfasi sulla creazione di sistemi capaci di apprendere e mostrare comportamenti intelligenti senza il vincolo di tentare di replicare un modello umano. Ésta al menos una de las principales conclusiones del Cuarto Seminario Internacional sobre Nuevos Temas en Inteligencia Artificial, organizado recentemente por el grupo SCALAB del departamento de Informatic de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M).
TEST DI TURING.
es una prueba propuesta por Alan Turing para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. È stata presentata nel 1950 in un articolo (Computing equipment and intelligence) per la rivista Mind, e rimane uno dei migliori metodi per i sostenitori dell'Intelligenza Artificiale. Si basa sull'ipotesi positivista che, se una macchina si comporta in ogni aspetto come intelligente, allora deve essere intelligente.
LA VIDA ARTIFICIAL.
La vita artificiale è lo studio della vita e dei sistemi artificiali che mostrano proprietà simili agli esseri viventi, attraverso modelli di simulazione. Lo scienziato Christopher Langton fu il primo a usare il termine verso la fine degli anni '80 quando si tenne la “Prima Conferenza Internazionale sulla Sintesi e Simulazione di Sistemi Viventi” (anche conosciuta come Vita Artificiale I) al Laboratorio Nazionale di Los Alamos nel 1987.
L'area della vita artificiale è un punto d'incontro per persone di altre aree più tradizionali come linguistica, fisica, matematica, filosofia, psicologia, scienze informatiche, biologia, antropologia e sociologia in cui sarebbe insolito discutere approcci teorici e computazionali. Como area, tiene una historia controvertida; John Maynard Smith criticó ciertos trabajos de vida artificial en 1995 calificándolos de “ciencia sin hechos”, y generalmente no ha recibido mucha atención de parte de biólogos. Sin embargo, la reciente publicación de artículos sobre vida artificial en revistas de ampia difusión,como Science y Nature son evidencia de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los científicos, al menos como un método de estudio de la evolución.
SISTEMAS INTELIGENTES.
Un sistema inteligente es un programa de computación que reúne características y comportamientos asimilables al de la inteligencia humana animal.
L'espressione “sistema intelligente” è usata talvolta per sistemi intelligenti incompleti, ad esempio per una casa intelligente o un sistema esperto.
Un sistema intelligente completo include “sensi” che gli permettono di ricevere informazioni dal suo ambiente. Può agire, e ha una memoria per archiviare il risultato delle sue azioni. Tiene un objetivo e, inspeccionando su memoria, puede aprender de su experiencia. Impare cómo riuscire a migliorare su rendimiento ed efficienza.
TIPOS:
Inteligencia: Hay muchas definiciones de “inteligencia”. Para usos prácticos usamos esta: L'inteligencia es el livello del sistema en lograr sus obiectivs.
Sistematización: Un sistema es parte del universo, con una extension limitada en espacio y tiempo. Las partes del sistema tienen más, más fuertes, correlaciones con otras partes del mismo sistema; que con partes fuera del sistema.
Objetivo: Un obiettivo es una certa situazione che el sistema inteligente quiere lograr. Normalmente hay muchos livelli de obiectivs, puede haber un obiettivo principale y muchos subobiectivs.
Capacità sensoriale: Un senso è la parte del sistema che può ricevere comunicazioni dall'ambiente. I sensi sono necessari affinché il sistema intelligente possa conoscere il suo ambiente e agire in modo interattivo.
Concettualizzazione: Un concetto è l'elemento di base del pensiero. È l'archiviazione fisica, material de información (nelle neuroni elettroni). Todos los conceptos de la memoria están interrelacionados en pink. La capacità di concettualizzare implica lo sviluppo di livelli di astrazione.
Regole d'azione: Una regola d'azione è il risultato di un'esperienza, il risultato dell'interpretare la propria memoria. Collega situazione e conseguenze dell'azione.
Memoria: La memoria è un deposito fisico di concetti e regole d'azione. Esto incluye la experiencia del sistema.
Aprendizaje: El aprendizaje es probablemente la capacidad más importante de un sistema inteligente. El sistema aprende conceptos a partir de la información recibida de los sentidos. Aprende reglaS de actuación a base de su experiencia. La actuación, a veces hecha al azar, se almacena con su valor. Una regla de actuación aumenta en valor si permitió el logro de un objetivo. El aprendizaje incluye la fijación de conceptos abstractos, a base de ejemplos concretos y la creación de conceptos compuestos que contienen los conceptos de partes de un objeto. El aprendizaje también es la capacidad de detectar relaciones (patrones) entre la parte “situación” y la parte “situación futura” de una regla de actuación.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES.

este es un blog hecho para publicar mis tareas de tecnologia