Principales Ramas de la Inteligencia Artificial

Resumen Principales Ramas de la Inteligencia Artificial

Sistemas Expertos

Los sistemas expertos son aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen  información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.

Los sistemas expertos trabajan con inteligencia artificial simbólica, es decir, a nivel de símbolos; como pueden ser ideas, imágenes, conceptos, etc. aunque debido a su naturaleza algorítmica se usen internamente instrucciones computables y
estructuras de datos como los MOPS de Schank.

El éxito de un sistema experto radica fundamentalmente en el conocimiento sobre el dominio que trata y su capacidad de aprendizaje. El conocimiento sobre el dominio proporciona al sistema experto mayor información sobre el problema a
tratar y su entorno, de forma que pueda generar y adaptar soluciones de forma más precisa, al tener un conocimiento más profundo sobre el tema, de forma similar a un experto especializado.

El aprendizaje, inductivo o deductivo según corresponda, proporcionará al sistema experto mayor autonomía a la hora de abordar problemas totalmente desconocidos; pudiendo generar nuevo conocimiento partiendo del extraído inicialmente del experto o expertos humanos.

Robótica

La robótica es una ciencia o rama de la tecnología, que estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia. Las ciencias y tecnologías de las que deriva podrían ser: el álgebra, los autómatas programables, las máquinas de estados, la mecánica o la informática.

RAE : 1. f. Técnica que aplica la informática al diseño y empleo de aparatos que, en sustitución de personas, realizan  operaciones o trabajos, por lo general en instalaciones industriales.

Sistemas De Visión

La Visión artificial, también conocida como Visión por Computador (del inglés Computer Vision) o Visión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda"
una escena o las características de una imagen.

Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen:

• La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).· La evaluación de los resultados (ej.: segmentación, registro).
• Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, i.e., hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes.
• Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.
• Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena; tal modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena.
• Estimación de las posturas tridimensionales de humanos.
• Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.

Estos objetivos se consiguen por medio de reconocimiento de patrones, aprendizaje estadístico, geometría de proyección, procesado de imágenes, teoría de grafos y otros campos. La visión artificial cognitiva está muy relacionada con la psicología cognitiva y la computación biológica.

Procesamiento De Lenguaje Natural

El Procesamiento de Lenguajes Naturales, (PLN, o NLP; Natural Language Processing), es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y, también de la lingüística computacional. Estudia los problemas inherentes al procesamiento y manipulación de lenguajes naturales, sin embargo no suele plantear el entendimiento de lenguajes naturales.

Las principales tareas de trabajo en el PLN son:

• Síntesis del discurso.
• Análisis del lenguaje.
• Comprensión del lenguaje.
• Reconocimiento del habla.
• Generación automática del lenguaje.
• Traducción automática.
• Respuesta a preguntas.
• Recuperación de la información.
• Extracción de la información.

Sistemas De Aprendizaje

El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a
partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento.

En muchas ocasiones el campo de actuación del Aprendizaje Automático se solapa con el de la Estadística,
ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el Aprendizaje Automático se centra más en el estudio de la Complejidad Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en Aprendizaje Automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas.

El Aprendizaje Automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Los sistemas de aprendizaje son una combinación de software y equipos que le permiten a la computadora cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en la retroalimentación que recibe. Por ejemplo algunos juegos computarizados tienen capacidades de aprendizaje. Si la computadora no gana un juego en particular, recuerda no hacer los movimientos bajo las mismas condiciones.

Redes Neuronales

Las redes de neuronas artificiales (RNA) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Consiste en simular las propiedades observadas en los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales (como un circuito integrado, un ordenador o un conjunto de válvulas). El objetivo es conseguir que las máquinas den respuestas similares a las que es capaz el cerebro que se caracterizan por su generalización y su robustez

Introducción a las ramas de la ia

En la era actual, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un campo revolucionario que está transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y cómo esta tecnología impacta nuestras vidas. La IA se ha ramificado en diversas áreas, cada una de las cuales aborda desafíos y posibilidades únicas. En este artículo, exploraremos las principales ramas de la Inteligencia Artificial y cómo están dando forma a nuestro mundo.

Introducción a la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial, o IA, es un campo multidisciplinario que busca desarrollar máquinas capaces de llevar a cabo tareas que requieren inteligencia humana. A medida que la tecnología ha avanzado, la IA ha evolucionado y se ha subdividido en diversas ramas especializadas, cada una con su propio conjunto de aplicaciones y desafíos.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Una de las ramas fundamentales de la IA es el Aprendizaje Automático. En lugar de programar explícitamente una máquina para realizar una tarea, el enfoque aquí es permitir que la máquina aprenda de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático permiten a las máquinas mejorar su rendimiento en una tarea específica a medida que se les proporciona más información.

Redes Neuronales y Deep Learning

Las Redes Neuronales Artificiales están inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. El Deep Learning es una extensión de esta idea, que involucra redes neuronales profundas con numerosas capas interconectadas. Esta técnica ha impulsado avances significativos en tareas como el procesamiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural.

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

El Procesamiento de Lenguaje Natural se enfoca en permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. Desde chatbots hasta traducción automática y análisis de sentimientos, el NLP está transformando la forma en que interactuamos con las computadoras.

Visión por Computadora

La Visión por Computadora permite que las máquinas analicen y comprendan imágenes y videos. Esto tiene aplicaciones en campos tan diversos como la detección de objetos, la medicina y la industria del entretenimiento.

Robótica Inteligente

La intersección de la IA y la robótica ha dado lugar a la Robótica Inteligente. Los robots ahora pueden realizar tareas complejas y adaptarse a entornos cambiantes, desde la fabricación hasta la exploración espacial.

IA en la Medicina

La IA está transformando el campo de la medicina al ayudar en el diagnóstico médico, identificar patrones en datos de pacientes y acelerar el desarrollo de nuevas terapias y medicamentos.

Automatización y Procesos Industriales

En la industria, la IA se utiliza para optimizar procesos, predecir fallos en maquinaria y mejorar la eficiencia general de la producción.

IA Ética y Justicia

A medida que la IA se vuelve más ubicua, surgen preguntas sobre su impacto ético y social. Los desafíos incluyen la privacidad de los datos, la discriminación algorítmica y la responsabilidad en caso de errores.

Sistemas Recomendadores

La IA impulsa los sistemas recomendadores en plataformas en línea, sugiriendo productos, películas, música y contenido relevante para los usuarios.

IA en Finanzas

En el sector financiero, la IA se utiliza para analizar patrones financieros, identificar riesgos y oportunidades de inversión, y detectar actividades fraudulentas.

Vehículos Autónomos

Los vehículos autónomos utilizan sensores y algoritmos de IA para navegar de manera segura y eficiente, lo que promete revolucionar la industria automotriz.

IA en Videojuegos

En la industria del entretenimiento, la IA se emplea para crear personajes no jugadores más realistas, generar entornos de juego dinámicos y adaptar la dificultad según las habilidades del jugador.

IA en Agricultura

La IA está siendo utilizada para optimizar la producción agrícola al monitorear cultivos, gestionar recursos hídricos y predecir rendimientos.

Futuro de la IA

El futuro de la IA es emocionante y desafiante. A medida que continuamos desarrollando nuevas tecnologías y aplicaciones, es esencial considerar su impacto en la sociedad y tomar medidas para garantizar un desarrollo ético y beneficioso.

Conclusion

En resumen, la Inteligencia Artificial se ha desglosado en una variedad de ramas especializadas que abordan diversos aspectos de la tecnología y la vida cotidiana. Desde el Aprendizaje Automático hasta la Robótica Inteligente y más allá, cada rama tiene un papel crucial en la configuración de nuestro mundo actual y futuro. Es emocionante contemplar cómo estas ramas evolucionarán y se entrelazarán en los próximos años, influyendo en la forma en que interactuamos con la tecnología y en cómo la tecnología moldea nuestra sociedad.

Preguntas Frecuentes

1. ¿Cuál es la relación entre la IA y el Aprendizaje Automático?

La IA engloba un conjunto más amplio de conceptos, mientras que el Aprendizaje Automático es una técnica específica dentro de la IA que permite a las máquinas mejorar su rendimiento a partir de datos.

2. ¿En qué áreas se aplica el Procesamiento de Lenguaje Natural?

El Procesamiento de Lenguaje Natural se aplica en traducción automática, análisis de sentimientos, chatbots y más, mejorando nuestra interacción con las máquinas.

3. ¿Cómo está la IA impactando la industria médica?

La IA está siendo utilizada para diagnósticos más precisos, análisis de grandes conjuntos de datos médicos y aceleración de la investigación en medicina.

4. ¿Qué desafíos éticos presenta la IA?

La IA plantea cuestiones sobre la privacidad de los datos, la toma de decisiones algorítmicas y la posible automatización de trabajos, lo que requiere una reflexión ética continua.

5. ¿Cuál es el papel de la IA en la agricultura?

La IA se utiliza en la agricultura para monitorear cultivos, optimizar el uso de recursos y predecir cosechas, contribuyendo a una producción más eficiente y sostenible.

Fuente: Más información https://www.universidadunie.com/blog/ramas-inteligencia-artificial

SISTEMAS EXPERTOS
JOHN ALEJANDRO FIGUEREDO LUNA
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD

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