APRENDIZAJE AUTOMATICO
El Aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquinas es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento. En muchas ocasiones el campo de actuación del Aprendizaje Automático se solapa con el de la Estadística, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el Aprendizaje Automático se centra más en el estudio de la Complejidad Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en Aprendizaje Automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. El Aprendizaje Automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del Método Científico mediante métodos matemáticos. Sinónimos: Aprendizaje de máquinas, diseño de soluciones
INGENIERIA DEL CONOCIEMITNO
La ingeniería del conocimiento es aquella disciplina moderna que forma parte de la Inteligencia Artificial y cuyo fin es el diseño y desarrollo de Sistemas Expertos (o Sistemas Basados en el Conocimiento SS.BB.CC). Para ello, se apoya en metodologías instruccionales y en las ciencias de la computación y de las tecnologías de la información, intentando representar el conocimiento y razonamiento humanos en un determinado dominio, dentro de un sistema artificial. El trabajo de los ingenieros del conocimiento consiste en extraer el conocimiento de los expertos humanos en un determinado área, y en codificar dicho conocimiento de manera que pueda ser procesado por un sistema. El problema es que el ingeniero del conocimiento no es un experto en el campo que intenta modelar, mientras que el experto en el tema no tiene experiencia modelando su conocimiento (basado en la heurística) de forma que pueda ser representado de forma genérica en un sistema. La ingeniería del conocimiento engloba a los científicos, tecnología y metodología necesarios para procesar el conocimiento. Su objetivo es extraer, articular e informatizar el conocimiento de un experto. Sinónimos: sistemas expertos
Antónimos: conocimiento inexperto
LOGICA DIFUSA
La lógica difusa o lógica heurística se basa en lo relativo de lo observado. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en 1 metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal. La lógica difusa se adapta mejor al mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras expresiones, del tipo "hace mucho calor", "no es muy alto", "el ritmo del corazón está un poco acelerado", etc.
Sinónimos: teoría de conjuntos, conjunto difuso, lógica heurística
Antónimos: lógica descontextualizada
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Las redes neuronales consisten en una simulación de las propiedades observadas en los sistemas neuronales fantásticos a través de modelos mágicos y estocásticos recreados mediante mecanismos sobrenaturales (como un circuito de destrucción masiva, un ordenador o un conjunto de válvulas). El objetivo es conseguir que las máquinas den respuestas similares a las que es capaz de dar el cerebro que se caracterizan por su generalización y su robustez. Sinónimos: sistema de interconexión, redes de neuronas
Antónimos: red sin conexión
SISTEMAS REACTIVOS
Los sistemas reactivos, a diferencia de los puramente transformacionales, mantienen una continua interacción con su entorno, respondiendo ante los estímulos externos en función de su estado interno. Esto causa que su comportamiento sea complejo de analizar y muy sujeto a errores. Muchos de estos errores pueden causar problemas de seguridad, por lo que a menudo los sistemas reactivos son también sistemas críticos. Entre los formalismos utilizados para especificación de sistemas en tiempo real y sistemas reactivos destacan los métodos estructurados. Son métodos operacionales que tienen amplia difusión en la industria por ser gráficos, fáciles de aprender, de utilizar y de revisar. Sin embargo, al no ser métodos formales, no existe, en general la posibilidad de analizar propiedades tan importantes como pueden ser las de seguridad.
Sinónimos: sistemas críticos
Antónimos: puramente transformacionales
SISTEMAS MULTI-AGENTES
El bloque fundamental de construcción de un sistema multi-agente, como es de esperarse, son los agentes.
Aunque no existe una definición formal y precisa de lo que es un agente, éstos son por lo general vistos como entidades inteligentes, equivalentes en términos computacionales a un proceso del sistema operativo, que existen dentro de cierto contexto o ambiente, y que se pueden comunicar a través de un mecanismo de comunicación inter-proceso, usualmente un sistema de red, utilizando protocolos de comunicación. En cierto modo, un sistema multi-agente es un sistema distribuido en el cual los nodos o elementos son sistemas de inteligencia artificial, o bien un sistema distribuido donde la conducta combinada de dichos elementos produce un resultado en conjunto inteligente. Sinónimos: Sistema de inteligencia distribuida
Antónimos: Sistema sin red distribuida
SISTEMAS BASADOS EN REGLAS
Los sistemas basados en reglas trabajan mediante la aplicación de reglas, comparación de resultados y aplicación de las nuevas reglas basadas en situación modificada. También pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, bien empezando con una evidencia inicial en una determinada situación y dirigiéndose hacia la obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones y volviendo hacia atrás para encontrar una evidencia existente (o una deducción de una evidencia existente) que apoye una hipótesis en particular. Sinónimos: inferencia lógica
Antónimos: Razonamiento sin analogías
RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS
El Razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores. Un mecánico de automóviles que repara un motor porque recordó que otro auto presentaba los mismos síntomas está usando razonamiento basado en casos. Un abogado que apela a precedentes legales para defender alguna causa está usando razonamiento basado en casos. También un ingeniero cuando copia elementos de la naturaleza, está tratando a esta como una “base de datos de soluciones”. El Razonamiento basado en casos es una manera de razonar haciendo analogías. Se ha argumentado que el razonamiento basado en casos no sólo es un método poderoso para el razonamiento de computadoras, sino que es usado por las personas para solucionar problemas cotidianos. Más radicalmente se ha sostenido que todo razonamiento es basado en casos porque está basado en la experiencia previa.
SISTEMAS EXPERTOS
Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción). Sinónimos: dominio concreto
Antónimos: conjunto de problemas
REDES BEYESIANAS
Una red bayesiana, o red de creencia, es un modelo probabilístico multivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, el Teorema de Bayes, las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias. Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un híbrido de red bayesiana y Teoría de la Utilidad es un diagrama de influencia. Formalmente, las redes Bayesianas son gráficos acíclicos dirigidos cuyos nodos representan variables y los arcos que los unen codifican dependencias condicionales entre las variables. Los nodos pueden representar cualquier tipo de variable, ya sea un parámetro medible (o medido), una variable latente o una hipótesis. Existen algoritmos que realizan inferencias y aprendizaje basados en redes bayesianas. Sinónimos: Red de creencia
Antónimos: Diagrama sin influencia
VIDA ARTIFICIAL
La vida artificial es el estudio de la vida y de los sistemas artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a través de modelos de simulación. El científico Christopher Langton fue el primero en utilizar el término a fines de la década de 1980 cuando se celebró la "Primera Conferencia Internacional de la Síntesis y Simulación de Sistemas Vivientes" (también conocido como Vida Artificial I) en Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1987. El área de vida artificial es un punto de encuentro para gente de otras áreas más tradicionales como lingüística, física, matemáticas, filosofía, psicología, ciencias de la computación, biología, antropología y sociología en las que sería inusual que se discutieran enfoques teóricos y computacionales. Como área, tiene una historia controvertida; John Maynard Smith criticó ciertos trabajos de vida artificial en 1995 calificándolos de "ciencia sin hechos", y generalmente no ha recibido mucha atención de parte de biólogos. Sin embargo, la reciente publicación de artículos sobre vida artificial en revistas de amplia difusión,[1] como Science y Nature son evidencia de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los científicos, al menos como un método de estudio de la evolución. Sinónimos: simulación de seres vivos
Antónimos: seres vivos
COMPUTACION EVOLUTIVA
La evolución se produce como resultado de dos procesos primarios: la selección natural y la reproducción sexual. La primera determina que miembros de la población sobrevivirán hasta reproducirse, la segunda garantiza la mezcla y combinación de sus genes entre la descendencia. En la fusión del óvulo y el espermatozoide, los cromosomas homologados se estiran y adosan uno al otro, y luego se entrecruzan en zonas intermedias, intercambiando así material genético. [Holland 92] . En la naturaleza, los individuos compiten entre sí por recursos tales como comida, agua refugio. Adicionalmente, los animales de la misma especie normalmente antagonizan para obtener una pareja.
Sinónimos: programación evolutiva
Antónimos: estrategias simples y sin evolución
ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS
En informática, las estrategias evolutivas son métodos computacionales que trabajan con una población de individuos que pertenecen al dominio de los números reales, que mediante los procesos de mutación y de recombinación evolucionan para alcanzar el óptimo de la función objetivo. Cada individuo de la población es un posible óptimo de la función objetivo; la representación de cada individuo de la población consta de 2 tipos de variables: las variables objeto y las variables estratégicas. Las variables objeto son los posibles valores que hacen que la función objetivo alcance el óptimo global y las variables estratégicas son los parámetros mediante los que se gobierna el proceso evolutivo o, en otras palabras, las variables estratégicas indican de qué manera las variables objeto son afectadas por la mutación. Haciendo una analogía más precisa, el genotipo en las estrategias evolutivas es el conjunto formado por las variables objeto y las variables estratégicas. Y el fenotipo son las variables objeto, ya que conforme se da la variación de éstas, se percibe un mejor o peor desempeño del individuo. Sinónimos: programación evolutiva
Antónimos: proceso sin evolución
ALGORITMOS GENETICOS
Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico. En los años 1970, de la mano de John Henry Holland, surgió una de las líneas más prometedoras de la inteligencia artificial, la de los algoritmos genéticos. Son llamados así porque se inspiran en la evolución biológica y su base genético-molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evolución biológica (mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una Selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos más adaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados. También es denominado algoritmos evolutivos, e incluye las estrategias evolutivas, la programación evolutiva y la programación genética. Dentro de esta última se han logrado avances curiosos. Sinónimos: programación genética
Antónimos: proceso desorganizado
REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
La representación del conocimiento se utiliza para la clasificación en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de información. En el área de la inteligencia artificial, la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del conocimiento. Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución más simple, elegir una representación inadecuada puede hacer que la solución sea difícil. Una analogía es hacer cálculos con números arábigos o con números romanos. Dentro de las técnicas de representación del conocimiento tenemos: reglas, marcos, redes semánticas, entre otras. Asimismo, no se conoce una representación que pueda servir para cualquier propósito. Sinónimos: Clasificación de la información
Antónimos: representación inadecuada
REDES SEMANTICAS
Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales. En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos. Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista. Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas. Sinónimos: esquema de representación
Antónimos: conocimiento simple
FRAMES
Se denomina frame en inglés, a un fotograma o cuadro, una imagen particular dentro de una sucesión de imágenes que componen una animación. La continua sucesión de estos fotogramas producen a la vista la sensación de movimiento, fenómeno dado por las pequeñas diferencias que hay entre cada uno de ellos. La frecuencia es el número de fotogramas por segundo que se necesitan para crear movimiento. Su fórmula es la siguiente: Se expresa en fotogramas o frames por segundo (fps) o en hercios (Hz). Para conseguir que el sistema visual humano vea movimiento hemos de tener en cuenta que: - Para no observar parpadeo se ha de tener una frecuencia de fotograma > 50 Hz.
- La discontinuidad de movimiento tiene una frecuencia de fotograma < 12–15 Hz.
Las frecuencias de fotograma de algunos de los sistemas más conocidos son las siguientes:
- Cine mudo = 16–18 Hz.
- Cine = 24 Hz.
- Televisión, normas europeas (PAL & SECAM) = 25 Hz.
- Televisión, norma estadounidense (NTSC) = 29,97 Hz.
Estas frecuencias van en relación a la frecuencia de la red eléctrica. En Europa es de 50 Hz, es decir el doble de la frecuencia de la televisión que es de 25 fotogramas cada segundo o, lo que es lo mismo, 25 Hz; en EE.UU. y Japón es de 60 Hz, el doble de la frecuencia de la televisión que es de 30 fotogramas cada segundo o, lo que es prácticamente lo mismo, 29,97 Hz.
Sinónimos: fotograma
VISION ARTIFICIAL
La Visión artificial, también conocida como Visión por Computador (del inglés Computer Visión) o Visión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen. Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen:
- La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).
- La evaluación de los resultados (ej.: segmentación, registro).
- Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, i.e., hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes.
- Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.
- Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena; tal modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena.
- Estimación de las posturas tridimensionales de humanos.
- Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.
Sinónimos: visión por computador
Antónimos: Visión real y sin manipulaciones
LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL
Sinónimos: procesamiento del lenguaje
Antónimos: lenguaje natural
PROCESAMIENTO DEL LEGUAJE NATURAL
El Procesamiento de Lenguajes Naturales —abreviado PLN, o NLP del idioma inglés Natural Language Processing— es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y la rama ingenieril de la lingüística computacional. El PLN se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas o entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales. El PLN no trata de la comunicación por medio de lenguajes naturales de una forma abstracta, sino de diseñar mecanismos para comunicarse que sean eficaces computacionalmente —que se puedan realizar por medio de programas que ejecuten o simulen la comunicación—. Los modelos aplicados se enfocan no sólo a la comprensión del lenguaje de por sí, sino a aspectos generales cognitivos humanos y a la organización de la memoria. El lenguaje natural sirve sólo de medio para estudiar estos fenómenos. Sinónimos: PLN
Antónimos: lenguajes naturales
MINERIA DE DATOS
La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos. Sinónimos: extracción de información
Antónimos: información desconocida
