¡Más rápido que el navegador!Similitudes entre Inteligencia artificial y Robot
Inteligencia artificial y Robot tienen 12 cosas en común (en Unionpedia): A. I. inteligencia artificial, Cibernética, Ciencia ficción, Emoción, Isaac Asimov, Red neuronal artificial, Robótica, Singularidad tecnológica, Sistema inteligente, The Terminator, Tres leyes de la robótica, Yo, robot (película).
A. I. inteligencia artificial
A.
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Cibernética
La cibernética es el estudio interdisciplinario de la estructura de los sistemas reguladores.
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Ciencia ficción
Ciencia ficción es la denominación de uno de los géneros derivados de la literatura de ficción, junto con la literatura fantástica y la narrativa de terror.
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Emoción
Las emociones son reacciones psicofisiológicas que representan modos de adaptación del individuo cuando percibe un objeto, persona, lugar, suceso o recuerdo importante.
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Isaac Asimov
Isaac Asimov (en ruso, А́йзек Ази́мов; Petróvichi, RSFS de Rusia, -Nueva York, Estados Unidos) fue un escritor y profesor de bioquímica en la facultad de medicina de la universidad de Boston de origen judío ruso, naturalizado estadounidense, conocido por ser un prolífico autor de obras de ciencia ficción, historia y divulgación científica.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Robótica
La robótica es una ciencia que aglutina varias ramas tecnológicas: la rama de la ingeniería mecánica, de la ingeniería electrónica y de las ciencias de la computación, ocupándose del diseño, construcción, operación, estructura, manufactura y aplicación de los robots.
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Singularidad tecnológica
La singularidad tecnológica es el advenimiento hipotético de inteligencia artificial general (también conocida como «inteligencia artificial fuerte», del inglés strong AI).
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Sistema inteligente
Un sistema inteligente es un programa de computación que reúne características y comportamientos asimilables al de la inteligencia humana o animal.
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The Terminator
The Terminator (conocida en algunos países de Hispanoamérica como El Exterminador) es una película estadounidense de ciencia ficción y acción de 1984, dirigida por James Cameron, coescrita entre Cameron, Gale Anne Hurd y William Wisher Jr.
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Tres leyes de la robótica
Las tres leyes de la robótica o leyes de Asimov son un conjunto de normas elaboradas por el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov que se aplican a la mayoría de los robots de sus obras y que están diseñados para cumplir órdenes.
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Yo, robot (película)
Yo, robot (título original I, Robot) es una película de acción y ciencia ficción distópica estadounidense producida en 2004, dirigida por Alex Proyas y protagonizada por Will Smith.
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La lista de arriba responde a las siguientes preguntas
- En qué se parecen Inteligencia artificial y Robot
- Qué tienen en común Inteligencia artificial y Robot
- Semejanzas entre Inteligencia artificial y Robot
Comparación de Inteligencia artificial y Robot
Inteligencia artificial tiene 312 relaciones, mientras Robot tiene 135. Como tienen en común 12, el índice Jaccard es 2.68% = 12 / (312 + 135).
Referencias
En este artículo se encuentra la relación entre Inteligencia artificial y Robot. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite:
