Inteligencia Artificial, diversos aspectos de la Inteligencia Artificial (IA)
Enviado por Sandra75 • 20 de Diciembre de 2018 • 2.499 Palabras (10 Páginas) • 443 Visitas
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La forma de adquirir el conocimiento es una de sus caracter´ısticas principales, ´este se adquiere a partir de vivencias, por el ajuste de los par´ametros de las neuronas mediante un algoritmo de aprendizaje: aprender, generalizar y abstraer.
La Figura (1) muestra el aspecto de una Red Neuronal Artificial.
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[pic 1]
Figura 1: Arquitectura de una Red Neuronal Simple
- Perceptron
En 1943 Warren Mc Culloch y Walter Pitts origi- naron el primer modelo de operaci´on neuronal la Red Perceptr´on. “La caracter´ıstica principal del modelo neuronal de Warren es que la suma ponderada de las sen˜ales de entrada es comparada con un umbral para determinar la salida de la neurona. Cuando la suma es mayor o igual al umbral, la salida es igual a
1. Cuando la suma es menor que el umbral, la salida es 0”
La red de tipo “Perceptr´on” fue inventada por el sic´ologo Frank Rosenblatt en el an˜o 1957.
El perceptron es un sistema clasificador que permite identificar patrones geom´etricos y abstrac- tos. El primer modelo fue desarrollado a partir del ojo humano. Originalmente fue disen˜ado para el reconocimiento ´optico de patrones, tambi´en conocido como fotoperceptr´on.
La Figura (2) presenta el esquema general de un Perceptr´on sencillo.
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[pic 2]
Figura 2: Esquema general de un Perceptr´on sencillo
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Algortimo Gen´etico
Los Algoritmos Gen´eticos (AGs), imitan la gen´eti- ca de poblaciones y la teor´ıa de la evoluci´on para la construcci´on de los algoritmos de optimizaci´on. Tratan de optimizar el estado f´ısico de una poblaci´on de elementos a trav´es de la recombinaci´on y la mu- taci´on de sus genes. Para ello se evalu´an, optimizan y sustituyen las soluciones, se repiten hasta que se satisfacen los criterios de detenci´on de cada caso.
Entre las ventajas de aplicar AGs se destaca que no tienen muchos requisitos matem´aticos, pue- den hacer frente a cualquier tipo de funci´on objetivo y restricciones definidas en espacios de bu´squeda discretos, continuos o mixtos. Son muy eficaces en la realizaci´on de bu´squedas globales (en probabilidad) y la bu´squeda de ´optimos globales.
Aplicaci´on del AG:[pic 3]
Codiftcaci´on de la soluci´on la soluci´on facti- ble se codifica a trav´es de una cadena com- puesta de nu´meros enteros, por lo general 0
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y 1.
La funci´on adaptaci´on debe ser disen˜ada pa- ra cada problema de manera espec´ıfica. Da- do un conjunto de par´ametros particular, la funci´on de adaptaci´on le asigna un nu´mero real, que se supone refleja el nivel de adap- taci´on al problema del individuo represen- tado por el conjunto de par´ametros.
Mecanismo de cruce se sugiere un mecanis- mo de correcci´on para ajustar las soluciones no factibles para as´ı cumplir con el criterio de detenci´on.
Mecanismo de mutaci´on permite que cada componente en una soluci´on pueda inter- cambiar su informaci´on con otro componen- te seleccionado aleatoriamente.
Mecanismo de selecci´on selecciona un cierto nu´mero de soluciones de las soluciones fac- tibles actuales.
Mecanismo de sobrevivencia la probabili- dad con la que una soluci´on factible puede sobrevivir en la siguiente generaci´on.
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Bu´squeda Tabu´
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la iteraci´on indefinida del algoritmo, por lo tanto se enfrenta a la bu´squeda de una soluci´on.
Pero, ¿por qu´e la bu´squeda Tabu´ utiliza la me- moria de la IA? Pues porque su estructura se basa en una lista de soluciones que no deben ser elegidas, las cuales permanecen un tiempo establecido en dicha lista. Esta se conoce como lista Tabu´.
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Sistemas Expertos
Los sistemas expertos son programas de compu- tadora interactivos que contienen la experiencia, conocimiento y habilidad propios de una persona o grupo de personas especialistas en un ´area particular del conocimiento humano, de manera que puedan resolver problemas espec´ıficos, de forma inteligente y satisfactoria.
En otras palabras es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee infor- maci´on de uno o m´as expertos en un ´area espec´ıfica. Es una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resoluci´on de un problema en un programa determinado, viene dado por el conocimiento de algu´n dominio en particular. Algunos de los lengua- jes de programaci´on que se utilizan en los sistemas
La bu´squeda tabu´
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es una metaheur´ıstica de
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expertos son:
bu´squeda agresiva, es decir, trata de evitar que la bu´squeda quede .atrapada.en un ´optimo local. Segu´n su primer expositor, Fred Glover, “la bu´squeda tabu´ gu´ıa un procedimiento de bu´squeda local para explorar el espacio de soluciones m´as all´a del ´optimo
local”. B´asicamente se basa en tomar el concep- to de memoria propio de la IA y aplicarlo en la bu´squeda local, teniendo en cuenta la historia de esta.
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LISP: lenguaje donde cada instrucci´on es una descripci´on de la funci´on.
PROLOG:
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