tareas del mundo real

1. TAREAS DEL
MUNDO REAL

2. Definición
 La inteligencia Artificial es considerada una rama de la computación
y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través
de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser
tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas
basados en comparaciones con la eficiencia del hombre,
contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.
 Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación
deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de
computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que
funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza."

3. ¿Porque es esto importante?
 A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los
sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental
del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje
hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para
luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución
se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser
humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85
% de los casos de diagnóstico.

4. Características
 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.
 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
 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

5. Ramas de la inteligencia
 Inteligencia Artificial Convencial
Se conoce también como IA simbólico-deductiva e IA débil con diferentes compartimientos humanos
con diferentes problemas.
Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas
concretos.
Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se
aplica y de ciertas reglas o relaciones.
Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y
controlarse para mejorar.

6. Inteligencia Artificial Computacional:
La Inteligencia Computacional (también conocida
como IA subsimbólica-inductiva o IA fuerte)
implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por
ejemplo, modificaciones interactivas de los
parámetros en sistemas conexionistas). El
aprendizaje se realiza basándose en datos
empíricos.
Otros:
 Realidad virtual
 Sistemas expertos

7. Los investigadores en inteligencia artificial se concentran
principalmente en los sistemas expertos, la resolución de
problemas. Otros investigadores están trabajando en el reto del
reconocimiento de patrones donde se espera un rápido progreso
en este campo que abarca la comprensión y la síntesis del habla,
el proceso de imágenes y la visión artificial.