Introducción a los Sistemas Inteligentes Teoría

Introducción a los sistemas inteligentes Necesidad de utilizar estrategias presentes en la naturaleza para resolver (cierto tipo de) problemas complejos. Millones de años de evolución han llevado a que los sistemas biológicos posean características y mecanismos de procesamiento que los diferencian radicalmente de los computadores tradicionales (arquitectura Von Neumann). Los Sistemas Inteligentes permiten implementar algunos características y mecanismos de procesamiento de los sistemas biológicos. Entre los sistemas inteligentes destacan las Redes Neuronales (Redes de Neuronas Artificiales), la Lógica Difusa y la Computación Evolutiva

Definiciones de Sistemas Inteligentes Un sistema inteligente es un programa de computación que reúne características y comportamientos asimilables al de la inteligencia humana o animal. La expresión "sistema inteligente" se usa a veces para sistemas inteligentes incompletos, por ejemplo para una casa inteligente o un sistema experto. Un sistema inteligente completo incluye "sentidos" que le permiten recibir información de su entorno. Puede actuar, y tiene una memoria para archivar el resultado de sus acciones. Tiene un objetivo e, inspeccionando su memoria, puede aprender de su experiencia. Aprende cómo lograr mejorar su rendimiento y eficiencia.

¿Qué es inteligencia? Hay muchas definiciones de inteligencia. Podría llamarse "inteligente" a la persona que aprende rápidamente o a la que posee una gran cantidad de experiencia. Pero para nuestros propósitos la definición más útil es: una medida, una vara, que indica cuan fácil logra el sistema sus objetivos. Esto implica acumular experiencias. Así el sistema aprendió qué acciones son las que mejor le permitieron alcanzar sus objetivos. 

¿Qué es un sistema? Un sistema es parte del universo, con una extensión limitada en espacio y tiempo. Definimos como su entorno a lo que está fuera de la frontera del sistema. Existen correlaciones más fuertes o correlaciones en mayor cantidad entre una parte del sistema y otra, que entre esta parte del sistema y partes de su entorno.

Vista General del Sistema Inteligente

Aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales Las Redes Neuronales tratan de modelar la estructura y la forma de trabajar de las células nerviosas o neuronas. Diferentes modelos de redes son utilizados para resolver diferentes tipos de problemas. En la siguiente tabla puede observarse algunos de los modelos más utilizado y su campo de aplicación.

Modelos de las redes neuronales

Ejemplos de sistemas inteligentes Los seres humanos y animales son sistemas inteligentes naturales, y los sistemas artificiales tratan progresivamente de emular sus capacidades . Los sistemas inteligentes se caracterizan por su capacidad de adaptarse a situaciones cambiantes, capacidad que todavía no logran cabalmente los sistemas artificiales. La dificultad principal se encuentra en el desarrollo de la capacidad de aprendizaje.

Aplicaciones de los Sistemas Inteligentes Aplicación de razonamiento simbólico mediante modelos computacionales. Aplicación de técnicas de búsqueda a problemas de IA en lugar de soluciones algorítmicas. Manipulación de información inexacta, incompleta o definida de una forma insuficiente. Análisis de características cualitativas del problema para plantear su solución. plantear su solución. En la década pasada, los sistemas difusos han desplazado a las tecnologías convencionales en muchas aplicaciones científicas y sistemas de ingeniería, especialmente en los sistemas de control y el reconocimiento de patrones.

Aplicaciones de los Sistemas Inteligentes Las redes neuronales son una nueva generación de sistemas de procesamiento de información que son construidos deliberadamente para hacer uso de algunos de los principios organizacionales que caracterizan al cerebro humano. Los sistemas difusos y las redes neuronales han tenido un interés creciente de los investigadores tenido un interés creciente de los investigadores en varias áreas científicas y de ingeniería. El en varias áreas científicas y de ingeniería. El número y variedad de aplicaciones de la lógica número y variedad de aplicaciones de la lógica difusa y las redes neuronales ha ido en difusa y las redes neuronales ha ido en aumento. Variando desde productos de aumento. Variando desde productos de consumo popular y control de procesos consumo popular y control de procesos industriales hasta instrumentación médica, industriales hasta instrumentación médica, sistemas de información y análisis de decisión. sistemas de información y análisis de decisión.