2.0 RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Desde su creación la Inteligencia Artificial se ha dividido en distintas ramas, con programas encaminados a optimizar procesos en las distintas industrias y servicios.
Estas ramas no siempre se han relacionado entre si. De hecho muchas veces unas han destacado sobre las otras y viceversa, pero sin excluirse totalmente.
Los principales exponentes de la inteligencia artificial aplicada siempre han estado en constante desarrollo y comunicación, y muchas veces se han visto en la necesidad de competir por patrocinios para sus investigaciones, ya que el buscar crear maquinas inteligentes requiere de fuertes inversiones para cubrir los gastos de Investigación y Desarrollo.
Las principales ramas son:
Según La British Computer Society un Sistema Experto puede definir como ?la incorporación en un ordenador de un componente basado en conocimiento que se obtiene a partir de la pericia de un experto, de forma que es sistema pueda dar consejos inteligentes o tomar una decisión inteligente acerca de una función de procesamiento. Una característica adicional que es deseable, y que para muchos es fundamental, es la capacidad del sistema para, bajo demanda, justificar su propia línea de razonamiento de una forma inmediatamente inteligible para el que pregunta. El estilo de programación que se adopta para conseguir estas características es la programación basada en reglas?.
Las aplicaciones de la IA que han tenido más éxito en el mundo de la Industria, son los sistemas expertos, los cuales recurren a la capacidad de autoaprendizaje para funcionar. Sus principales características son: que con el tiempo mejoran su rendimiento y no precisan de supervisión humana. Cada una de las posibles aplicaciones de los SE precisa una programación distinta y especialmente diseñada para su función, ya que solo son expertos en su campo. Un ejemplo de SE el que pueda detectar trastornos en la sangre y que pueda recetar la medicación pertinente a cada paciente según su trastorno.
Un Sistema Experto tiene la capacidad de autocorregirse a si mismo, pero a pesar de poder aprender de sus errores, se ve limitado en su campo de acción puesto que no es capaz de inventar o innovar algún concepto o tarea.
Cada vez que se logra un avance estamos más cerca de lograr crear un verdadero ser inteligente, sin embargo a pesar de todo lo que se investiga y se evoluciona nunca hemos sido capaces de crear algo que realmente posea las características dichas de un ser inteligente.
En este trabajo mostraremos dos ejemplos sencillos de SE que utilizarán técnicas distintas. Uno estará preparado para distinguir objetos. En este caso el experto llegará probablemente a la perfección, y nunca se equivocará. En el otro caso, hemos realizado un SE que hace una previsión del tiempo atmosférico que podría hacer mañana, pero este no llegará probablemente nunca a la perfección, aún que se aproximará al acumular experiencia.