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Aplicando conceptos sistémicos a la cibernética y la inteligencia…
Aplicando conceptos sistémicos a la cibernética y la inteligencia artificial
Sistema cibernético
características
Probabilísticos
Autorreguladores
Excesivamente complejos
Campo de aplicación
Cibernética
Creada por
Norbert Wierner
Surge como
Ciencia que estable relaciones entre las diversas ciencias para llenar vacíos interdisciplinarios no investigados por ninguna ciencia y permitir que cada una de ellas utilice en su desarrollo los conocimientos generados por los demás.
Se define
Ciencia de la comunicación y el control, ya sea en el animal o en la máquina. La comunicación integra da coherencia a los sistemas y el control regula sus comportamiento.
Sistema experto
Características
Habilidad para adquirir conocimiento
Fiabilidad para confiar en sus resultados
Capacidad para resolver problemas
Campo de aplicación
Inteligencia Artificial
Creada por
Alan Turing
Surge como
La posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación.
Se define
Es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos.
Ramas de la IA
Sistemas expertos
Son aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos.
Robótica
Estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia.
Sistemas inmunes artificiales
Son sistemas computacionales adaptativos cuya inspiración está basada en los diferentes mecanismos del sistema inmune biológico, especialmente de los mamíferos, con la finalidad de solucionar problemas de ingeniería complejos, en los que los investigadores del área han mostrado resultados exitosos.
Redes neuronales
Consiste en simular las propiedades observadas en los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales . 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.
Procesamiento de lenguaje natural
PLN Estudia los problemas inherentes al procesamiento y manipulación de lenguajes naturales, sin embargo no suele plantear el entendimiento de lenguajes naturales.
Sistema de aprendizaje
El 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.
Sistema de visión
El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen.
Jerarquía de los sistemas
Primer nivel
Estructura estática.
Segundo nivel
Sistema dinámico simple.
Tercer nivel
Mecanismo de control o sistema cibernético.
Noveno nivel
Sistemas trascendentales.
Octavo nivel
Sistema social o sistema de organizaciones humanas.
Séptimo nivel
Sistema humano.
Quinto nivel
Sistema genético social.
Sexto nivel
Sistema animal.
Cuarto nivel
Sistema abierto o autoestructurado.
Componentes del sistema experto
Control de coherencia
Componente humano
Base de hechos (Memoria de trabajo)
Base de conocimientos
Motor de inferencia
Subsistema de adquisición de conocimientos
Interfaz de usuario
Subsistema de aprendizaje
Subsistema de explicación
Subsistema de ejecución de órdenes