Video de Robotica

Robotica Calameo

Robotica2(2005 Ii)

Leer más publicaciones en Calaméo

Realidad Aumentada by AndreFabianoHornaVasquez on Scribd

Redes Neuronal by AndreFabianoHornaVasquez on Scribd

DESCARGAR EL ARCHIVO AQUI

Inteligencia artificial

Inteligencia artificial
TOPIO, un robot Humanoide, en la Feria Internacional del Juguete de Núremberg de 2009.
Campo de aplicación	Desarrollo de agentes racionales no vivos
Subárea de	Ciencias de la computación
[editar datos en Wikidata]

Inteligencia Artificial EL ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL dentro de las actuales ciencias del computador está Íntimamente conexo con el de la lógica matemática y puede quizá ofrecer resultados que ayuden a esclarecer la naturaleza y los límites de la inteligencia humana. Parece que puede plantearse aquí una cuestión de nombre sobre qué clase de conocimiento se designa con la palabra inteligencia. También pueden plantearse convenientemente, al parecer, en conexión con el hecho de la inteligencia artificial, numerosas cuestiones, por ejemplo, la formación de conceptos, la naturaleza de las condiciones a priori del conocimiento sensible y la naturaleza de la conciencia. Como subyacente a la exposición se supone una filosofía espiritualista» de realismo metafísico, en cuanto ello se considera necesario para la coherencia de la explicación. Dou, Alberto; Teorema: Revista Internacional de Filosofía. IMPLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL CONOCIMEINTO HUMANO.

La inteligencia artificial (IA), o mejor llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina "inteligente" ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.^12 3 4 Coloquialmente el término "inteligencia artificial" se aplica cuando una máquina imita las funciones "cognitivas" que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas". ⁵ A medida de que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia artificial" habiéndose convertido en una tecnología común.⁶ Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por si mismos.

En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como: "...la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes".⁷

Para Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial:

• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
• Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
• Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.

Redes Neuronales Artificiales

Red neuronal artificial

Red neuronal artificial perceptrón multicapa con n neuronas de entrada, m neuronas en su capa oculta y una neurona de escape.

Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"¹ ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso biológico. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas oredes neuronales.