Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Principios y Metodología de la Inteligencia Artificial - Coggle Diagram
Principios y Metodología de la
Inteligencia Artificial
Principios (Basados en el enfoque ético y humano, como los de Telefónica)
Inteligencia Artificial "Justa": Aplicaciones deben dar resultados justos, sin discriminación.
"Transparente y Explicable": Usuarios deben saber que interactúan con IA, qué datos se usan y para qué; comprender la lógica detrás de las decisiones.
"Centrada en las Personas": IA al servicio de la sociedad, generando beneficios tangibles.
Metodología (Técnicas y enfoques para representar y operar con conocimiento)
Enfoque Histórico: Sistemas basados en conocimiento (KBS) desde los 70s
Lógica de Primer Orden.
Redes Semánticas: Grafos para representar conceptos lingüísticos, interrelaciones y mapas conceptuales/mentales.
Técnicas Específicas
Machine Learning
Fuzzy Logic
Vida Artificia
Sistemas Expertos
Data Mining
Redes Bayesianas
Ingeniería del Conocimiento
Enfoque Histórico (Basado en el desarrollo desde los años 70)
Sistemas basados en el conocimiento (KBS - Knowledge Based Systems).
Reunían información de un dominio específico con expertos para manipularla vía reglas "si A - entonces B"
Sistemas Expertos: Simulan comportamiento de expertos humanos en áreas técnicas y específicas.
Necesidad de representar conocimiento y modelar el mundo para inferencias.
