CARACTERISTICAS DE LA I.A

CARATERISTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo 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. 2. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento). 3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas. 4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta. La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos.Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que configuran complejos equipos de alta tecnología. Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y mejoran el control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.
EL ALCANCE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Se puede dar una lista de los procesos que generalmente pueden ser llamados IA si son programados en un computadora.

A. SOLUCION DE PROBLEMA EN GENERAL: Esto es no simplemente programar una maquina para resolver problemas específicos tales como hallar las soluciones de una ecuación de segundo grado, sino crear un sistema capaz de hallar métodos para solucionar problemas.

B. PERCEPCION: Las maquinas serán capaces de reaccionar a su entorno e influenciarlo mediante sensores y dispositivos de interacción como con el exterior. La visión ya se ha llevado a cabo en una escala limitada mediante aparatos de televisión y dispositivos para la percepción de imágenes sintetizadores que permiten al ordenador comunicarse mediante el lenguaje hablado en la salida y no escrito como se ha hecho hasta ahora, con el uso de pantallas o impresoras. Algunos de los progresos conseguidos con el desarrollo de circuitos integrados permitirán al computados aceptar ordenes y datos especializados, también mediante la utilización del lenguaje hablado.

C. COMPRENSION DEL LENGUAJE NATURAL: La necesidad de comunicarse con los computadoras mediante un lenguaje ensamblador o en uno de los lenguajes especializados de alto nivel ha impedido a los no especialistas hacer un uso que no sea superficial de los ordenadores.

D. APRENDIZAJE, DEMOSTRACION DE TEOREMAS, JUEGOS: Todos estos campos requieren cierta capacidad de mejorar la experiencia. La búsqueda de algoritmo que permitan incorporar esta capacidad a un sistema.

E. SISTEMAS EXPERTOS. Para algunas persona los términos IA y sistemas expertos son sinónimos. Muchos de los sistemas expertos existentes actualmente consisten en grandes bases de conocimientos, creadas para almacenar la información de que se dispone expertos humanos en varios campos y a las que se aplica una serie de reglas de manipulación expresadas en lenguajes específicos . La diagnosis medica, la ingeniería química, la exploración geológica y el diseño de computadoras han proporcionado material para el diseño de sistemas expertos de gran éxito.

F. LENGUAJE DE LA IA: Los lenguajes de programación tradicionales no se han adaptado bien a las aplicaciones en IA. Se han usado ampliamente lenguajes como Prolog, basados en la lógica y Lips que tiene una superior capacidad en el procesamiento de listas.

G. HARDWARE PARA LA IA: El diseño tradicional de hardware no ha conseguido alcanzar, en gran medida el fin propuesto por la IA. Las técnicas de IA requieren acceso rápido a bancos de memoria, enormes según los estándares tradicionales y, por tanto, las velocidades de proceso son demasiado lentas para las aplicaciones mas exigentes.

H. ROBOTICA. La ciencia de la robótica implica diferentes técnicas de IA. La idea de un robot "listo" con la capacidad de aprender por experiencia es el tema central de teorías e investigaciones en IA. El robot debe ser capaz de comunicarse en lenguaje natural y debe poder realizar tareas que requieran el equivalente a la iniciativa y la originalidad, esto implica que el robot debe llegar a realizar , tras un periodo de aprendizaje cosas para las cuales no estaba inicialmente programado.
FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

· Durante más de 2000 años de tradición en filosofía han surgido diversas teorías del razonamiento y del aprendizaje simultáneamente con el punto de vista de que la mente se reduce al funcionamiento de un sistema físico. Los filósofos (desde el año 400 AC) permitieron el poder pensar en la inteligencia artificial al concebir a la mente con maneras diversas como una máquina que funciona a partir del conocimiento codificado en un lenguaje interno y al considerar que el pensamiento servía para determinar cuál era la acción correcta que había que emprender.
· Durante más de 400 años de matemáticas, han surgido teorías formales relacionadas con la lógica, probabilidad, teoría de decisiones y la computación. Las matemáticas proveyeron las herramientas para manipular las aseveraciones de certeza lógica así como las inciertas de tipo probabilista. Así mismo prepararon el terreno para el manejo del razonamiento con algoritmos.
· La sicología ofrece herramientas que permiten la investigación de la mente humana, así como un lenguaje científico para expresar las teorías que se van obteniendo. Los psicólogos reforzaron la idea de que los humanos y otros animales podían ser considerados como máquinas para el procesamiento de información.
· La lingüística ofrece teorías sobre la estructura y significado del lenguaje. Los lingüistas demostraron que el uso de un lenguaje se ajusta dentro de este modelo.
· La ciencia de la computación de la que se toman herramientas que permiten que la inteligencia artificial sea una realidad.La ingeniería de cómputo ofreció el dispositivo que permite hacer realidad las aplicaciones de la inteligencia artificial. Los programas de inteligencia artificial por general son extensos y no funcionarían sin los grandes avances de velocidad y memoria apartadas por la industria de cómputo.En conclusión, las ciencias que aportan a la Inteligencia Artificial son:
· Filosofía
· Matemáticas
· Sicología
· Lingüística
· Ciencias de la Computación