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Tipos de Sistemas de Inteligencia Artificial

Actualizado:11-29Fuente: consolidación de la red
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Desde los primeros días de las computadoras, los investigadores han tratado de crear sistemas que imitan la inteligencia humana. Mientras que una de silicio Einstein todavía puede ser una posibilidad lejana, la inteligencia artificial o AI, nos ha traído los teléfonos que reconocen la voz humana, los coches que se conducen solos y sistemas expertos que compiten en los programas de juegos de televisión. Con los años, la investigación en IA se ha movido a través de varias evoluciones y, como cada tecnología ha madurado, se han convertido en parte de nuestra experiencia cotidiana.

Aprendizaje Automático

Los primeros investigadores lucharon con capacidad de procesamiento limitada y almacenamiento del ordenador, pero aún sentaron las bases de la IA con lenguajes de programación como LISP y conceptos como árboles de decisión y aprendizaje automático. Los programas escritos en LISP podrían analizar fácilmente los juegos como el ajedrez, el mapa todos los movimientos posibles de varias vueltas, y luego elegir la mejor alternativa. Estos programas también podrían modificar su lógica de decisiones y aprender de los errores anteriores, conseguir "más inteligentes" en el tiempo. Con las computadoras más potentes y de almacenamiento masivo más barato, esta rama de la AI dio lugar a la industria de los juegos de ordenador, así como una variedad de motores de búsqueda personalizados y sitios de compras en línea que no sólo recuerdan nuestras preferencias, pero anticipar nuestras necesidades.

Sistemas expertos

Mientras que la primera ola de investigadores de la IA se basó en los ciclos de computación para simular el razonamiento humano, el siguiente enfoque se basó en hechos y datos para imitar la experiencia humana. Los sistemas expertos se reunieron los hechos y las reglas en una base de conocimientos a continuación, utiliza motores de inferencia basados ​​en computadoras para deducir nuevos hechos o contestar preguntas. Los ingenieros del conocimiento entrevistaron a expertos en medicina, reparación de automóviles, diseño industrial o de otras profesiones, entonces reducen estos hallazgos en la máquina hechos y reglas legibles. Estas bases de conocimiento fueron utilizadas por otros para ayudar a diagnosticar problemas o contestar preguntas. A medida que la tecnología madura, los investigadores encontraron maneras de automatizar el desarrollo de la base de conocimientos, la alimentación en resmas de literatura técnica, o dejar que el software de rastreo de la web para encontrar información relevante por sí mismo.

Redes Neuronales

Otro grupo de investigadores intentó reproducir el funcionamiento del cerebro humano mediante la creación de redes artificiales de neuronas y sinapsis. Con el entrenamiento, estas redes neuronales podrían reconocer patrones de lo que parecía datos aleatorios. Imágenes o sonidos se alimentan en el lado de entrada de la red, con las respuestas correctas alimentados en el lado de salida. Con el tiempo, las redes de reorganizar su estructura interna de manera que cuando una entrada similar se alimenta en, la red devuelve la respuesta correcta. Las redes neuronales funcionan bien cuando se responde a la voz humana o la hora de traducir las imágenes escaneadas en texto. El software que se basa en esta tecnología puede leer libros a las personas ciegas o traducir el discurso de un idioma a otro.

Big Data

Análisis de datos a gran escala, a menudo llamado "grandes datos", aprovecha el poder de muchos ordenadores para descubrir hechos y las relaciones en los datos de que la mente humana no puede comprender. Billones de cargos de tarjeta de crédito o miles de millones de las relaciones sociales de la red pueden ser escaneados y correlacionadas usando una variedad de métodos estadísticos para descubrir información útil. Las compañías de crédito pueden encontrar patrones de compra que indican que una tarjeta ha sido robada, o que un titular de la tarjeta se encuentra en dificultades financieras. Comerciantes minoristas pueden comprar encuentran patrones que indican que un cliente está embarazada, incluso antes de que ella lo sabe ella misma. Big Data permite a las computadoras para comprender el mundo en formas que nunca pudo nosotros los humanos por nuestra cuenta.