ElectrónicaLibreXC: Inteligencia Artificial - José Tomás Palma Méndez

Inteligencia Artificial - José Tomás Palma Méndez

Actualmente se acepta, con alto grado de consenso entre los profesionales del cam- po de la computación, que el propósito general de la IA es desarrollar: (1) Modelos conceptuales, (2) procedimientos de reescritura formal de esos modelos y (3) estrate- gias de programación y máquinas físicas para reproducir de la forma más eficiente y completa posible las tareas cognitivas y científico-técnicas más genuinas de los siste- mas biológicos a los que hemos etiquetado de inteligentes [Mira y Delgado, 1995b]. Esto nos obliga a aceptar ya desde el comienzo del capítulo que el avance de la IA está necesariamente limitado por los avances en las técnicas de modelado, formaliza- ción y programación y por la evolución en los materiales y las arquitecturas de los computadores y los dispositivos electromecánicos (“robots”) en los que se instala el cálculo. Quedémonos inicialmente con la idea de que los cuatro grandes objetivos de la IA son modelar, formalizar, programar e implementar máquinas soporte capaces de interactuar de forma no trivial con el medio. Esto también lo hace la computación con- vencional y para aclarar la diferencia recurrimos a Leibniz, quien nos decía que “todo lo que sepamos describir de forma clara, completa, precisa e inequívoca es compu- table”. Por eso el conjunto de tareas y métodos propios de la IA son todas aquellas y aquellos para los que en la actualidad sólo disponemos de descripciones poco claras, incompletas, imprecisas y con alto grado de dudas y errores potenciales, debidos a su complejidad. Por ejemplo, la percepción, el razonamiento creativo, la comprensión y producción del lenguaje natural o los procesos de aprendizaje.

Tabla de Contenido

• I. Introducción

1. Aspectos conceptuales de la IA y la IC

• II. Representación de conocimiento e inferencia

2. Lógica y representación del contenido

3. Sistema basados en reglas

4. Redes semánticas y marcos

5. Ontologías

6. Sistemas basados en modelos probabilísticos

7.Conjuntos borrosos

• III. Técnicas

8. Intoducción a las técnicas de búsquedas

9. Técnicas basadas en bçusquedas heurísticas

10. Problemas de satisfacción de restricciones (CSP)

11. Computación evolutiva

• IV. Tareas

12. Diagnosis

13. Planificación

14. Control

• V. Aprendizaje y minería de datos

15. Redes neuronales

16.Técnicas de agrupamiento

17. Aprendizaje de árboles y reglas de desición

18. Técnicas de extracción de reglas.

• VI. Aspectos metodológicos y aplicaciones

19. Ingeniería del conocimiento

20. Sistemas multiagentes

21. Verificación y validación de sistemas inteligentes

22. Razonamiento basado en casos

23. Reconocimiento de Formas

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