{"id":1268,"date":"2026-08-19T07:09:00","date_gmt":"2026-08-19T07:09:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1268"},"modified":"2026-08-19T16:11:42","modified_gmt":"2026-08-19T16:11:42","slug":"las-configuraciones-de-los-ordenadores-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/tecnologia\/las-configuraciones-de-los-ordenadores-de-ia\/","title":{"rendered":"Las configuraciones de los ordenadores de IA"},"content":{"rendered":"
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Todas las configuraciones posibles est\u00e1n directamente relacionadas con las cuatro \u00e1reas principales que se est\u00e1n investigando en el contexto de la representaci\u00f3n de conocimientos: t\u00e9cnicas para el modelado y representaci\u00f3n de conocimientos; m\u00e9todos para facilitar que los ordenadores piensen en lenguaje natural: las teor\u00edas sobre inferencia y memoria est\u00e1n relacionadas normalmente con la comprensi\u00f3n del modo en que el significado se incorpora a la estructura del lenguaje; t\u00e9cnicas de deducci\u00f3n, resoluci\u00f3n de problemas utilizando el sentido com\u00fan, etc.; estrategias basadas en procedimientos heur\u00edsticos que permitan, por ejemplo, reducir r\u00e1pidamente el n\u00famero de soluciones posibles a un problema. Las t\u00e9cnicas de representaci\u00f3n de conocimientos y las estrategias de soluci\u00f3n de problemas mediante reglas est\u00e1n contribuyendo al desarrollo tanto de los sistemas expertos como de los ordenadores de la quinta generaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Los programas de inteligencia artificial para juegos: ajedrez, bridge, etc., utilizan una amplia variedad de t\u00e9cnicas de representaci\u00f3n de conocimientos. Lo mismo ocurre con los programas de inteligencia artificial para conversi\u00f3n a lenguaje natural, manejo de aut\u00f3matas, etc. Por ejemplo, uno de los primeros formalismos de representaci\u00f3n fue la representaci\u00f3n estado-espacio, utilizada en juegos y en resoluci\u00f3n de problemas. La estructura de un problema se representa en t\u00e9rminos de las alternativas disponibles en cada posible estado del problema. A partir de un cierto estado, se pueden determinar todos los estados posibles siguientes, mediante operadores de transici\u00f3n en los programas de resoluci\u00f3n de problemas y mediante generadores de desplazamiento legas en los programas de juegos. Uno de los planteamientos consiste en restringir el n\u00famero de alternativas, limit\u00e1ndose a las mejores. Ello requlere programas que puedan razonar sobre una amplia gama de conocimientos relativos al contexto que se est\u00e1 considerando. Se pretende que los programas de Inteligencia artificial profundicen en la comprensi\u00f3n de los problemas que tratan de resolver.<\/p>\n\n\n\n

La l\u00f3gica formal ha sido normalmente el modio cl\u00e1sico utilizado para representar conocimientos acerca del mundo real. Su sistematizaci\u00f3n progresiva. desde Arist\u00f3teles a los l\u00f3gicos modernos, pasando por Morgan, Boole, Frege y Russell, ha influido directamente sobro el desenvolvimiento de las ciencias de la computaci\u00f3n y de la inteligencia artificial y, en particular, sobre el desarrollo de los mecanismos de Inferencia incorporados en los sistemas expertos y en los ordenadores de quinta generaci\u00f3n. En l\u00f3gica y en los sistemas formales con ella relacionados se puede garantizar que las deducciones alcanzadas son correctas. Las conclusiones: las vinculaciones sem\u00e1nticas, que se pueden deducir a partir de un conjunto de afirmaciones l\u00f3gicas, se pueden determinar con precisi\u00f3n mediante las leyes de la inferencia. Ello significa, en principio, que la congruencia l\u00f3gica de una base de datos puede mantenerse autom\u00e1ticamente. Tambi\u00e9n se puede automatizar la deducci\u00f3n de nuevos hechos a partir de conocimientos y datos anteriores, aunque si el n\u00famero de datos es muy elevado, el n\u00famero de combinaciones posibles escapa a cualquier tipo de control. En este planteamiento, como en muchos otros, se necesitan mayores conocimientos sobre evaluaci\u00f3n de relevancia: modos de definir qu\u00e9 datos est\u00e1n relacionados con qu\u00e9 situaciones.<\/p>\n\n\n\n

La representaci\u00f3n de procedimientos relacionados con los conocimientos se concreta en los intentos de correlacionar un sistema de demostraci\u00f3n de teoremas con un sistema de base l\u00f3gica. Nuestros conocimientos del mundo est\u00e1n contenidos en procedimientos: programas que resuelven correctamente situaciones concretas. En este planteamiento los conocimientos subyacentes no est\u00e1n expresados expl\u00edcitamente y no pueden extraerse con facilidad para ser comprendidos por seres humanos. Este enfoque ha tenido una gran influencia sobre los planes de investigaci\u00f3n en inteligencia artificial, pero tiene grandes desventajas.<\/p>\n\n\n\n

Incertidumbres<\/h2>\n\n\n\n

Casi todo lo relacionado con resoluci\u00f3n de problemas e inferencias es inexacto, indeterminado y difuminado. En muchas circunstancias sobre todo cuando hay que tomar decisiones, los datos son imprecisos, No obstante, la l\u00f3gica tradicional y la programaci\u00f3n tradicional han definido clasificaciones claramente definidas y definiciones propia aprendizaje. evaluaci\u00f3n de experiencias, y adopci\u00f3n de nuevos esquemas de comportamiento. Hay que subrayar la importancia de la estructuraci\u00f3n de memoria para los sistemas expertos y para otros sistemas basados en conocimientos<\/p>\n\n\n\n

Trabajos realizados en la Universidad de Yale sugieren que en los seres humanos las estructuras memor\u00edsticas se modifican al experimentar fen\u00f3menos nuevos (inesperados o contradictorios). La nueva informaci\u00f3n presentada a una persona se enlaza con anteriores recuerdos y memorizaciones. En este contexto, R. C. Shank ha propuesto una teor\u00eda de la memoria que ilumina la naturaleza del recuerdo y de otro fen\u00f3meno memor\u00edstico. Las investigaciones en Al sugieren que los mecanismos memor\u00edsticos humanos se pueden explorar a trav\u00e9s de las sicolog\u00edas cognoscitivas.<\/p>\n\n\n\n

La t\u00e1ctica de reestructuraci\u00f3n de memoria a la luz de nuevas experiencias ha sido ya incorporada a algunos sistemas expertos Algunos programas pueden, por ejemplo, almacenar detalles de nuevas historias y reorganizar sus bases de conocimientos cuando se les presenta nueva informaci\u00f3n. en este campo, como en otros, se puede ver m\u00e1s la influencia rec\u00edproca entre inteligencia artificial y psicolog\u00eda cognoscitiva. Podemos esperar que los sistemas expertos se vuelven gradualmente m\u00e1s competentes seg\u00fan vayan aprendiendo a modelar los procesos mentales que caracterizan al especialista humano<\/p>\n\n\n\n

Casi todos los sistemas expertos en uso encuentran aplicaci\u00f3n en el campo de la experimentaci\u00f3n cient\u00edfica, sin embargo, la tendencia actual es hacia aplicaciones comerciales y de \u00edndole pr\u00e1ctica en los campos de la medicina y de la educaci\u00f3n. Los nuevos sistemas expertos encontrar\u00e1n aplicaci\u00f3n en \u00e1reas tales como diagn\u00f3stico. de aver\u00edas en sistemas complejos, comprensi\u00f3n del lenguaje hablado y de ilustraciones gr\u00e1ficas, prospecciones geol\u00f3gicas, evaluaci\u00f3n de situaciones relacionadas con la defensa militar, instrucciones acerca de la utilizaci\u00f3n de los sistemas computarizados, dise\u00f1o VLSI, control de tr\u00e1fico a\u00e9reo, etc. Los sistemas expertos pueden aplicarse en cualquier situaci\u00f3n que implique la resoluci\u00f3n de un problema o la necesidad de asesoramiento especializado.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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