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Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial o IA es un área de las Ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no biológicos. La IA es el estudio de cualquier elemento con la capacidad de percibir señales de entrada del entorno, procesar estas señales, producir señales de salida y actuar de forma racional aplicando estas señales para satisfacer un objetivo.

La IA es considerada la tecnología más revolucionaria de la historia de la humanidad luego de la escritura, debido a que considera la opción de replicar y mejorar los procesos que son realizados por las personas, animales y plantas por medio de bases de conocimiento, cálculos matemáticos y aprendizajes automáticos basados en el funcionamiento de los seres vivos, especialmente su biología y neurología.

Los estudios de la IA han logrado decifrar con mucha precisión el sistema de aprendizaje neuronal y como esto puede ser transmitido a las computadoras y dispositivos electrónicos, los cuales pueden aprender y mantener bases de datos con información equivalente a la de miles de personas que puede ser utilizada para predecir resultados y comportamientos de cualquier tipo de dispositivo o maquinaria.

La IA permite obtener procedimientos y estrategias de los seres vivos que pueden ser retroalimentados a los seres humanos para mejorar sus talentos, destrezas, capacidades y comportamientos. Toda la tecnología de la IA puede ser utilizada como mecanismos de perfeccionamiento en los procesos humanos, ya que si esto no se realiza, esta teconología podría anular la necesidad de personas en este planeta.

A continuación algunas de las Tecnologías de la IA para aplicar en los seres humanos.

  • Recopilación de información mediante exploración de datos verificados.

  • Bases de conocimiento de datos comprobados y verificados.

  • Redes semánticas para enlazar los datos con los significados.

  • Reglas o leyes de producción para diagnosticar la información.

  • Aprendizaje acelerado interactivo mediante percepción de señales.

  • Motor de inferencias para obtener conclusiones verificadas.

  • Elección de estados electromecánicos o de datos automatizados.

  • Algoritmos genéticos evolutivos para mejorar las reglas de producción.

  • Redes neuronales artificiales para aprendizaje por refuerzo.

  • Razonamiento con lógica formal mediante cálculos matemáticos.

  • Razonamiento con lógica difusa mediante reglas probabilísticas.

  • Toma de decisiones asertivas complejas en base al conocimiento.

  • Diseño control y gestión de sistemas automatizados.

  • Planificación automática del futuro en base a la experiencia.

  • Elaboración de diagnósticos precisos con reglas de producción.

  • Reconocimiento de patrones, rutinas y procedimientos.

  • Autonomía, auto-regulación y auto-control de errores y estados.

    Si desea más información, con gusto le escribimos. Contáctenos.

    Fernando Iván Castillo Núñez.

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