martes, 8 de septiembre de 2009

Inteligencia Artificial



La primera edición de "Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno" se ha convertido en un clásico de la literatura sobre la IA. Ha sido adoptado por 600 universidades de 60 países y ha recibido elogios por ser una síntesis definitiva de este campo. Se ha dicho por ejemplo que: En la segunda edición, todos los capítulos se han reescrito de forma extensa. Se ha introducido material nuevo y elocuente para abarcar áreas tales como la satisfacción de las limitaciones, gráficos de planificaciones, agentes de Internet, inferencia de probabilística exacta, técnicas Monte Carlo de la cadena Marlon, filtros Kalman, métodos de aprendizaje de conjuntos, aprendizaje estadístico, modelos de lenguajes naturales probabilísticos, robótica probabilística y aspectos éticos de la IA. Contenido: 1. Introducción. 2. Agentes inteligentes. 3. Solución de problemas mediante la búsqueda. 4. Métodos de búsqueda respaldados con información. 5. Problemas de “Constraint Satisfaction”. 6. Búsqueda adversarial. 7. Agentes que razonan de manera lógica. 8. Lógica de primer orden. 9. La inferencia en la lógica de primer orden. 10. Sistemas que razonan lógicamente. 11. Planificación. 12. Planificación y actuación. 13. Incertidumbre. 14. Sistemas probabilísticos de razonamiento. 15. Sistemas probabilísticos de razonamiento over time. 16. Toma de decisiones sencillas. 17. Toma de decisiones complejas. 18. Aprendizaje a partir de la observación. 19. El aprendizaje estadístico. 20. Aprendizaje por refuerzo. 21. El conocimiento en el aprendizaje. 22. Agentes que se comunican. 23. Procesamiento práctico del lenguaje natural. 24. Percepción. 25. Robótica. 26. Fundamentos filosóficos. 27: IA, presente y futuro. Apéndices.



Principios. . . . . . . .

Las técnicas de la IA intentan en forma explícita, trasladar el proceso de razonamiento hacia el programa.

... y cuando se consideran los criterios prácticos para el éxito de un SE tenemos en cuenta lo siguiente:

Un SE se dedica a un problema de un área específica. No se intenta enfocar las capacidades humanas en todas las áreas.

Habitualmente esperamos de una persona un desempeño aceptable, pero no le exigimos una solución óptima en todos los casos.

Un SE busca una solución satisfactoria tal que sea lo suficiente buena para hacer.

El nivel de exactitud de precisión que exige una solución satisfactoria se dictamina por el dominio del problema.

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