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Tipos de Sistemas de Inteligencia Artificial

Desde los primeros días de las computadoras, los investigadores han tratado de crear sistemas que imitan la inteligencia humana. Mientras que una de silicio Einstein todavía puede ser una posibilidad lejana, la inteligencia artificial, o AI, nos ha traído los teléfonos que reconocen la voz humana, los coches que se conducen solos y sistemas expertos que compiten en programas de juegos de televisión. Con los años, la investigación en IA ha movido a través de varias evoluciones y, como cada tecnología ha madurado, se han convertido en parte de nuestra experiencia cotidiana.

Aprendizaje automático

Los primeros investigadores se esforzaron con capacidad de procesamiento limitada y el almacenamiento del ordenador, pero aún así sentó las bases de la IA con lenguajes de programación como Lisp y conceptos como árboles de decisión y de aprendizaje automático. Los programas escritos en LISP pueden analizar fácilmente juegos como el ajedrez, mapear todos los movimientos posibles para varias vueltas, a continuación, elegir la mejor alternativa. Estos programas también podrían modificar su procedimiento de decisión y aprender de los errores anteriores, conseguir más "inteligente" con el tiempo. Con los ordenadores más potentes y más barato de almacenamiento masivo, esta rama de la AI dio lugar a la industria de los juegos de ordenador, así como una variedad de motores de búsqueda personalizados y sitios de compras en línea que no sólo hay que recordar nuestras preferencias, pero anticipar nuestras necesidades.

Sistemas expertos

Mientras que la primera ola de investigadores de la IA se basó en los ciclos de computación para simular el razonamiento humano, el siguiente enfoque se basó en hechos y datos para imitar la experiencia humana. Los sistemas expertos se reunieron hechos y reglas en una base de conocimientos a continuación, utiliza motores de inferencia basados ​​en computadoras para deducir nuevos hechos o contestar preguntas. Los ingenieros del conocimiento entrevistaron a expertos en medicina, reparación de automóviles, el diseño industrial o de otras profesiones, a continuación, reducen estos hallazgos en la máquina hechos y reglas legibles. Estas bases de conocimiento fueron luego utilizados por otros para ayudar a diagnosticar problemas o contestar preguntas. A medida que la tecnología maduró, los investigadores encontraron maneras de automatizar el desarrollo de la base de conocimientos, la alimentación en resmas de literatura técnica, o dejar que el software de rastreo de la Web para encontrar información relevante por sí mismo.

Redes neuronales

Otro grupo de investigadores intentó reproducir el funcionamiento del cerebro humano mediante la creación de redes artificiales de neuronas y sinapsis. Con el entrenamiento, estas redes neuronales podrían reconocer patrones de lo que parecía datos aleatorios. Imágenes o sonidos se alimentan en el lado de entrada de la red, con las respuestas correctas alimentados en el lado de salida. Con el tiempo, las redes reorganizan su estructura interna de manera que cuando una entrada similar se alimenta en, la red devuelve la respuesta correcta. Las redes neuronales funcionan bien cuando se responde a la voz humana o en la traducción de las imágenes escaneadas en texto. El software que se basa en esta tecnología puede leer libros a las personas ciegas o traducir el discurso de un idioma a otro.

big Data

el análisis de datos a gran escala, a menudo llamados "grandes datos", aprovecha la potencia de muchos ordenadores para descubrir hechos y las relaciones en los datos que la mente humana no puede comprender. Billones de cargos de tarjetas de crédito o miles de millones de las relaciones sociales de la red pueden ser escaneados y se correlacionaron usando una variedad de métodos estadísticos para descubrir información útil. Las compañías de crédito pueden encontrar patrones de compra que indican que una tarjeta ha sido robada, o que un titular de la tarjeta está en dificultades financieras. comerciantes minoristas pueden encontrar patrones que indican que un cliente está embarazada, incluso antes de que ella sabe que esta misma compra. grandes volúmenes de datos permite a los ordenadores para entender el mundo de una manera que los seres humanos nunca podría por nuestra cuenta.