¡Más rápido que el navegador!Similitudes entre Inteligencia artificial e Inteligencia computacional
Inteligencia artificial e Inteligencia computacional tienen 8 cosas en común (en Unionpedia): Agente inteligente (inteligencia artificial), Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Inteligencia, Inteligencia artificial fuerte, Red bayesiana, Red neuronal artificial, Sistema experto.
Agente inteligente (inteligencia artificial)
Un agente inteligente es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en dicho entorno de manera racional, es decir, logrando objetivos, tendiendo a maximizar un resultado esperado y adquiriendo conocimiento con su desempeño.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
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Aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.
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Inteligencia
La inteligencia se ha definido de muchas maneras, incluyendo: la capacidad de lógica, comprensión, autoconciencia, aprendizaje, conocimiento emocional, razonamiento, planificación, creatividad, pensamiento crítico y resolución de problemas.
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Inteligencia artificial fuerte
La Inteligencia artificial fuerte o IAF, también conocida como Inteligencia artificial general o IAG, es la inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio, es decir, la inteligencia de una máquina que puede realizar con éxito cualquier tarea intelectual de cualquier ser humano.
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Red bayesiana
Una red bayesiana, red de Bayes, red de creencia, modelo bayesiano (de Bayes) o modelo probabilístico en un grafo acíclico dirigido es un modelo grafo probabilístico (un tipo de modelo estático) que representa un conjunto de variables aleatorias y sus dependencias condicionales a través de un grafo acíclico dirigido (DAG por sus siglas en inglés).
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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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Sistema experto
Un sistema experto (SE) es un sistema informático que emula el razonamiento actuando tal y como lo haría un experto en cualquier área de conocimiento.
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La lista de arriba responde a las siguientes preguntas
- En qué se parecen Inteligencia artificial e Inteligencia computacional
- Qué tienen en común Inteligencia artificial e Inteligencia computacional
- Semejanzas entre Inteligencia artificial e Inteligencia computacional
Comparación de Inteligencia artificial e Inteligencia computacional
Inteligencia artificial tiene 312 relaciones, mientras Inteligencia computacional tiene 25. Como tienen en común 8, el índice Jaccard es 2.37% = 8 / (312 + 25).
Referencias
En este artículo se encuentra la relación entre Inteligencia artificial e Inteligencia computacional. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite:
