Cuadro comparativo inteligencia artificial

Roger Romero

1. Republica Bolivariana de Venezuela Ministerio del Poder Popular para la defensa Universidad Nacional Experimental de la Fuera Armada Barquisimeto, Edo Lara Integrante: Roger Romero C.I: 26.768.416 Materia: Inteligencia Artificial Prof. Edecio Freitez Sección: 2613-D1 Inteligencia Artificial

2. Uno de los resultados que surgieron de las primeras investigaciones en Inteligencia Artificial fue que la inteligencia necesita conocimiento y tiempo. El Conocimiento en la Inteligencia Artificial

3. Conocimiento Ventajas Desventajas Son menos frágiles , es decir, que no se despistan frente a una perturbación pequeña de la entrada. Muy Voluminoso Es comprendido fácilmente por la gente Dificil Caracterizarlo Usa generalizaciones Cambia Tiene facilidad de extencion Se organiza de manera que se corresponde con la forma en que va a ser usado Como contraposición , generalmente tiene mas complejidad que otras soliciones.

4. Representacion de Conocimiento Conocimientos Teóricos Conocimientos empíricos Modelan el saber acerca de un tema a través de una teoría correspondiente con el problema planteado. Son “tratados” que se desarrollan a partir del análisis de los conocimientos básicos y representan una generalización de lo empírico Son experimentales, esto es, representan el conjunto de casos prácticos observados sobre un tema (ejemplos). En general, los conocimientos disponibles para abordar un problema específico son de tipo empírico y teórico, y forman conjuntos que se complementan. .

5. Comparacion entre el metodo conexionista y simbólico Método Simbólico Método Conexionista Ventajas La introducción de conocimientos teóricos sobre el problema es simple y directa Las redes están formadas por unidades de tratamiento de información que pueden operar en paralelo, con un tiempo de respuesta bastante rápido. La introduccion de conocimientos puede hacerse con rapidez, una vez éstos han sido depurados por los expertos El aprendizaje y la generalización de conocimientos a partir de un conjunto de ejemplos Desventajas El tratamiento del problema es secuencial y el tiempo de respuesta del sistema puede ser demasiado largo. Generalmente no aprovechan los conocimientos teóricos disponibles sobre el problema. El desarrollo de un sistema experto es un trabajo difícil y bastante largo. Requiere de gran completitud de los conocimientos exactos puestos en él El proceso de aprendizaje puede ser bastante largo, dado que los conocimientos se adaptan paulatinamente con los ejemplos