Ingenieria del Conocimiento: Es aquella disciplina moderna que forma parte de la inteligencia artificial y cuyo fin es el diseño y desarrollo de sistemas expertos. Para ello, se apoya en metodologias instruccionales y en la ciencia de la computacion y de las tecnologias de la informacion, intentando representar el conocimiento y razonamiento de los humanos en un determinado dominio.
Logica Difusa: Se basa en lo relatico de lo observado. este tipo de logica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre si. Ej: una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de una persona baja y se ha establecido en 1 metro . Ambos valores estan contextualizados a personas y referidos a una medida metrica lineal.
Redes neuronales Artificiales: Son sistemas de procesamiento de la informacion cuya estructura y funcionamiento estan inspiradas en las redes neuronales biologicas.
Sistemas reactivos: Es un sistema reactivo, el IDS responde a la actividad sospechosa. Mantienen una continua interaccion con su entorno, respondiendo ante los estimulos externos en funcion de su estado interno.
Sistema multi-agentes: Es una ciencia y una tecnica que trata con los sistemas de inteligencia artificial en red. En estos sistemas , cada agente no tiene todos los datos o metodos para lograr un objetivo, por esta razon debe colaborar con otros agentes para lograrlo.
Sistemas basados en reglas: Trabajan mediante la aplicacion de reglas, comparacion de resultados y aplicacion de las nuevas reglas basadas en situacion modificada.
Razonamiento basado en casos: Es el proceso de solucionar nuevos problemas basandose en las soluciones de problemas anteriores. un mecanico de automoviles que repara un motor porque recordo que otro auto presentaba los mismos sintomas esta usando razonamiento basado en casos.
Sistemas expertos: (SE) Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solucion de un problema. piede almacenar conocimientos de expertos pera un campo determinado y solucionar un problema mediante deduccion de logica de concluciones.
Red Bayesiana: Es un modelo probabilistico multivariado que relacion un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explicitamente influencia casual. Son una herramienta muy util en la estimacion de probabilidades ante nuevas evidencias.
Vida Artificial: Es el estudio de la vida y de los sistemas artificailes que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a traves de modelos de simulacion.
Computacion Evolutiva: Es una rama de la inteligencia artificial que involucra problemas de optimizacion combinatoria. se inspira en los mecanismos de la evolucion biologica.
Estrategias Evolutivas: Son metodos coputacionales que trabajan con una poblacion de individuos que pertenecen al dominio de los numeros reales, que mediante los procesos de mutuacion y de recombinacion evolucionan para alcanzar el optimo de la funcion objetivos.
Algoritmos Geneticos: Son llamados asi porque se inspiran en la evolucion biologica y su base genetico-molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una poblacion de individuos sometiendola a acciones aleatorias semejantes a las que actuan en la evolucion biologica.
Tecnicas de representacion de Conocimiento: La representacion del conocimiento se utiliza para la clasificacion en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de informacion. dentro de las tecnicas de representacion del conocimiento tenemos: Reglas, marcos, redes semanticas entre otras.
Redes demanticas: Es una dorma de representacion de conocimiento lingüistico en la que los conceptos y sus interrelaciones se presentan mediante un grafo. En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como arboles. Las redes semanticas son usadas entre otras cosas para representar mapas conceptuales y mentales.
Frame: Fotogracia o cuadro, una imagen particualar dentr de una sucesion de imagenes que componene una animacion. La continua sucesion de estos fotogramas producen a la vista sensacion de movimiento.
Vision artificial: Es un subcampo de la inteleigencia artificial. El proposito de la vision artificial es programar un computador para que entienda una escena o las caracteristicas de una imagen. Algunos objetivos son:
- deteccion y reconocimiento de ciertos objetos en imagenes.
- ealuacion de resultados.
- registro de difenrentes imagenes de una misma escena u objeto.
Procesamiento de lenguaje Natural: Es una subdisciplina de la intelegencia artificial y la rama ingenieril de la lingüistica computacional. Este se ocupa de la formulacion e investigacion de mecanismos eficases computacionalmente para la comunicacion entre personas o entre personas y maquinas por medio de lenguajes naturales.
Minera de Datos: Consiste en la extraccion no trivial de la informacion que reside de manera implicita en los datos.
¿Cree usted que mediante la Inteligencia Artificial se puedan crear robots con actitudes mentales tales como creencias e intenciones ?
Si, creo que se podrian crear robots con actitudes mentales , siempre y cuando el humano imponga en el robot la creencia e intencion deseada. Se puede crear un robot con actitudes mentales, predeterminadas mas no propias.
¿Cree usted que los robots podrian la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender?
Con el buen desarrollo del Aprendizaje automatico esta capacidad se puede hacer posible.
¿Cree usted que se inventaran maquinas que puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples?
Depende del ambito de problema ; Si es un problema en donde pueda intervenir la computacion facilmente podra ser solucionado por este; pero si es un problema que se escapa de la computacion dificilmente este podra ser solucionado por este tipo de maquina.
¿Cree usted que los robots puedan llegar a entender. Poseer la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias?
A pesar del desarrollo de la inteligencia artificial es muy dificil que un robot pueda analizar para crear ideas ambiguas o contradictorias
¿Cree usted que los robots podrian Planificar, predecir consecuencias, evaluar alternativas (como en los juegos de ajedrez) ?
No, puesto que los robots no tienen experiencia para predecir consecuencias, y un robot tiene capacidades predeterminadas por el humano creador.
¿Cree usted que los robots podrian llegar a conocer los límites de su propias habilidades y conocimientos?
No, los robots nunca conoceran los limites de sus habilidades puesto que no razonan, el robot solo tiene conocimiento de lo que se le asigno como funcion.El robot existe solo para desarrollar esta funcion.
¿Cree usted que los robots puede distinguir a pesar de las similitud de las situaciones?
Si, es posible con el razonamiento basado en caso, ya que es un proceso basado en el reconocimiento de una actividad pasada para solucionar una actividad vista en el presente.
¿Cree usted que un robots Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías?
No, un robot no puede ser original ni crear conceptos, puesto que fue diseñado para obedecer a su dueño y al crear nuevas ideas talvez en algun momento el robot no este deacuerdo con su dueño y esto entraria en conflicto con la 2 ley de la robotica.
¿Cree usted que los robots Pueden llegar a generalizar?
No, los robots no asimilan un conjunto de cosas que tengan las mismas conductas o que realizen las mismas acciones; El robot analiza cada uno de las cosas sin agruparlas en un grupo determinado.
¿Cree usted que los robots Puedan percibir y modelar el mundo exterior?
Si, pueden percibir y modelar las cosas de nuestro alrededor edificaciones, parques, etc, pero un robot no puede percibir sensaciones humanas.
¿Cree usted que los robots Pueden entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos?
Si, Con la lingüistica computacional los robots pueden entender el lenguaje y los simbolos pro medio de la vision artificial.
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