MODELO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL UD1

Prueba de Turing

Criterio propuesto en 1950 para determinar si una máquina presenta comportamiento inteligente, evaluando sus capacidades de NLP, razonamiento, aprendizaje y representación del conocimiento.

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Rama de la inteligencia artificial centrada en permitir que las computadoras lean, comprendan, interpreten y se comuniquen con los humanos mediante su propio lenguaje.

Ontología en Inteligencia Artificial

Representación formal de un conjunto de objetos, conceptos, relaciones y propiedades que describe 'lo que existe' dentro de un dominio para ser procesado por software.

Diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado

El aprendizaje supervisado requiere datos previamente etiquetados por humanos para clasificación o regresión; el no supervisado busca patrones implícitos en datos sin etiquetar.

Aprendizaje por refuerzo

Técnica de aprendizaje donde un agente optimiza su estrategia de actuación en un entorno mediante recompensas por respuestas correctas y penalizaciones por las incorrectas.

Espacio de estados

Estructura de representación formal de un problema compuesta por un estado inicial, un criterio de terminación o prueba de estado final y un conjunto de operaciones de transición.

Explosión combinatoria

Fenómeno en la resolución de problemas donde el número de estados posibles crece exponencialmente a cada nivel, haciendo inabordable el cálculo sin técnicas heurísticas.

Búsqueda heurística

Estrategia que aplica reglas o funciones de evaluación para guiarse en un espacio de estados, reduciendo el número de nodos a explorar para hallar soluciones aproximadas.

Componentes de un Sistema Experto

Base de conocimiento (almacena reglas y hechos del experto en formato simbólico) y Motor de inferencia (mecanismo que deduce conclusiones lógicas a partir de dicha base).

Habilidades fundamentales de las Redes Neuronales Artificiales

Aprender (modificar comportamiento según el entorno), Generalizar (responder adecuadamente ante variaciones o ruido) y Abstraer (extraer aspectos esenciales de las entradas).

Red neuronal perceptrón multicapa (feed-forward)

Arquitectura neuronal organizada en capas de entrada, ocultas y de salida, donde las señales se procesan de forma unidireccional sin bucles o ciclos de retroalimentación.

Redes neuronales recurrentes

Estructura donde las neuronas poseen interconexiones con bucles sobre sí mismas u otras, evolucionando dinámicamente de estado hasta alcanzar la estabilidad.

Algoritmo genético

Técnica de optimización basada en computación evolutiva que simula la selección natural aplicando operadores genéticos sobre poblaciones de soluciones estructuradas como cromosomas.

Lógica difusa (Fuzzy Logic)

Disciplina matemática basada en grados de verdad graduales en lugar de valores binarios, orientada a procesar información imprecisa y replicar el razonamiento del sentido común.

Comunicación Mediada por Computadora (CMC)

Entorno social de interacción generado mediante dispositivos tecnológicos que habilita comunicación asíncrona, conectividad global y presentación selectiva de claves comunicativas.