{"id":68,"date":"2010-08-18T20:44:30","date_gmt":"2010-08-18T20:44:30","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/edicomics\/?p=68"},"modified":"2010-08-18T20:44:30","modified_gmt":"2010-08-18T20:44:30","slug":"inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/edicomics\/?p=68","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

La Inteligencia Artificial \"naci\u00f3\" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una representaci\u00f3n simb\u00f3lica de la actividad cerebral. hasta que se logra realizar un sistema que tuvo cierto \u00e9xito, se llam\u00f3 el Perceptr\u00f3n de Rossenblatt..En los a\u00f1os 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenz\u00f3 a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas m\u00e1s concretos. As\u00ed es como naci\u00f3 el sistema experto.El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un int\u00e9rprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el m\u00e1s influyente resultar\u00eda ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicaci\u00f3n, todo un logro en aquella \u00e9poca que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso com\u00fan en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).Ya en los a\u00f1os 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta \u00e9poca cuando se desarrollan sistemas expertos m\u00e1s refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heur\u00edsticas autom\u00e1ticamente, por inducci\u00f3n.En a\u00f1os recientes, hubo un cambio tanto en contenido como en metodolog\u00eda en las investigaciones de inteligencia artificial. Actualmente es com\u00fan construir sobre teor\u00edas ya existentes que proponen teor\u00edas totalmente novedosas, toman como base rigurosos teoremas o s\u00f3lidas evidencias experimentales m\u00e1s que la intuici\u00f3n, y demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real, m\u00e1s que crear ejemplos de juguetes.En el campo de la comprensi\u00f3n del lenguaje, prevalecen los enfoques basados en los modelos de Markov ocultos(MMO). Estos modelos se basan en una teor\u00eda matem\u00e1tica, lo que les permiti\u00f3 basarse en resultados dedicados d\u00e9cadas de resultados hechos en otros campos. Los modelos fueron generados mediante un proceso de aprendizaje basados en datos del lenguaje real. Esto garantiz\u00f3 un s\u00f3lido desempe\u00f1o.El \u00e1rea que se benefici\u00f3 con la formalizaci\u00f3n fue la planeaci\u00f3n. Existe un n\u00famero de avances sobre los que se apoya el siguiente, en vez de empezar de cero cada vez. En consecuencia en vez de planificaci\u00f3n de sistemas que s\u00f3lo funcionaban para los micromundos, actualmente sirven para la programaci\u00f3n del trabajo fabril y de misiones especiales.La invenci\u00f3n del formalismo de red de creencia, obedece a la necesidad de poder razonar ante una combinaci\u00f3n de evidencias inciertas. Este enfoque supera los sistemas de razonamiento probabil\u00edstico (d\u00e9cada 60 y 70) y actualmente prevalece en la investigaci\u00f3n que se hace en inteligencia artificial sobre razonamientos inciertos y sistemas expertos. Este sirvi\u00f3 para promover sistemas expertos normativos, los que act\u00faan racionalmente de acuerdo con las leyes de la teor\u00eda de las decisiones, sin que intenten imitar a los expertos humanos.\"\"<\/a>\"\"<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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