La inteligencia artificial trata de construir máquinas autónomas capaces de realizar tareas complejas sin intervención humana. Se estudia cómo desarrollar sistemas que exhiban comportamiento inteligente y comprender teóricamente la inteligencia animal. Los agentes inteligentes son dispositivos que responden a estímulos de su entorno como robots o procesos en internet. La investigación avanza en ingeniería para desarrollar estos sistemas y en teoría para comprender la inteligencia.

1. Inteligencia Artificial

2. ¿Qué es la inteligencia artificial?
Es el campo de las ciencias de la
computación que trata de construir
maquinas autónomas, maquinas que
sean capaces de llevar a cabo tareas
complejas sin intervención humana.

3. Inteligencia y maquinas
El campo de la inteligencia artificial y
se mezcla con otros campos como la
psicología, la neuroglia, las
matemáticas, etc.
La inteligencia artificial puede
clasificarse en función de
comportamiento de un agente.

4. Agentes inteligentes
Un agente es un dispositivo que
responde a estímulos procedentes de su
entorno. Es natural pensar en un agente
como si fuera una maquina individual ,
como por ejemplo un robot, aunque
puede adoptar otras formas; por ejemplo,
la de un proceso que se comunica con
otros procesos a través de internet.

5. Metodologías de
investigación
Este campo esta esta avanzado en dos
direcciones distintas. Una de las líneas de
avance es la ingenieril, en las que los
investigadores están tratando de desarrollar
sistemas que exiban comportamiento
inteligente. La otra línea de avance es la
teórica, es desarrollar una comprensión
computacional de la teórica de la animal.

6. puzzle

7. El test de Turing
En el pasado, el test de Turing ha servido
como manera de medir el progreso en el
campo de la inteligencia artificial.
Consistía en permitir que una persona, a
la que llamaremos interrogador, se
comunicara con un sujeto de prueba por
medio de un teclado, sin que le
interrogador supiera si el sujeto de
prueba era humano o una maquina.

8. Un agenten debe ser capas de comprender
esas entradas. Es decir, el agente tiene que ser
capaz de percibir.
Comprensión de imágenes abarca
numerosos temas distintos. Uno
de ellas es el del realce de
contornos, que es el proceso de
aplicar las técnicas matemáticas
para clarificar las fronteras entre
distintas regiones de una imagen.
Comprensión de imágenes

9. Procesamiento del lenguaje
Otro problema de percepción que ha
demostrado ser difícil de resolver es el
de comprensión del lenguaje.

11. Sistemas de producción
El desarrollo de las capacidades de
razonamiento en una maquina ha sido objeto
de investigación durante muchos años. Uno
de los resultados de estas investigaciones es
el reconocimiento de que existe una gran
clase de problemas de razonamiento que
presentan características comunes.

12. Un concepto importantes el desarrollo de un
sistema de control es el del espacio del
problema, que en conjunto de todos los
estados, producciones y precondiciones
existentes un sistema de producción.

14. Arboles de búsqueda
El efecto de esta estrategia es el de construir
un árbol, denominado árbol de búsqueda, que
esta compuesta por aquella parte del grafo de
estados que ha sido explorado por el sistema
de control.

16. Representación y manipulación del conocimiento
El objetivo subyacente es encontrar formas de
representar y almacenar el conocimiento .

17. Aprendizaje
Además de representar y manipular el
conocimiento, nos gustaría proporcionar a
los agentes la capacidad de adquirir nuevos
conocimientos.

18. Redes neuronales artificiales
Las redes Neuronales artificiales
proporciona un nivel de procesamiento por
computadora que simula las redes de
neuronas de los seres vivos.

20. Fuentes bibliográficas
Introducción a la computación, 11va Edición - J. Glenn
Brookshear
*wikihow.com
*monografias.com