Inteligencia Artificial

INTRODUCCIÓN La teoría de juegos plantea que debe haber una forma racional de jugar a cualquier «juego» (o de negociar en un conflicto), especialmente en el caso de haber muchas situaciones engañosas y segundas intenciones; así, por ejemplo, la anticipación mutua de las intenciones del contrario, que sucede en juegos como el ajedrez o el póquer, da lugar a cadenas de razonamiento teóricamente infinitas, las cuales pueden también trasladarse al ámbito de resolución de conflictos reales y complejos. En síntesis, y tal como se comentó, los individuos, al interactuar en un conflicto, obtendrán resultados que de algún modo son totalmente dependientes de tal interacción. Análisis Para el siguiente proyecto utilizaremos dos tipos de algoritmos por un lado Minimax y por el otro el algoritmo de Scout los cuales nos brindaran las mejores soluciones. El algoritmo de minimax consiste en la elección del mejor movimiento para el computador, suponiendo que el contrincante escogerá ...

INTRODUCCIÓN En 1936 Alan Turing estudio el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Sin embargo, los primeros teóricos que concibieron los fundamentos de la computación neuronal fueron Warren McCulloch un neurofisiología y Walter Pitts un matemático quienes en 1943 lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas. Ellos modelaron una red neuronal simple mediante circuitos eléctricos. Años más tarde en 1949 Donald Hebb escribió un importante libro en el que explicaba los procesos del aprendizaje desde un punto de vista psicológico, desarrollando una regla de como el aprendizaje ocurría. Su idea fue que el aprendizaje ocurría cuando ciertos cambios en una neurona eran activados. Los trabajos de Hebb formaron las bases de la Teoría de las Redes Neuronales. Luego en 1957 Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, Esta es la red neuronal más antigua utilizándose hoy en día para aplicación como reconocedor de patrones. Este modelo era capaz de ge...

Ejercicio de aplicación de una red neuronal en AND

Historia de las Redes Neuronales De los intentos realizados en este sentido se han llegado a definir las líneas fundamentales para la obtención de máquinas inteligentes: En un principio los esfuerzos estuvieron dirigidos a la obtención de autómatas, en el sentido de máquinas que realizaran, con más o menos éxito, alguna función típica de los seres humanos. En 1936 Alan Turing estudio el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Sin embargo, los primeros teóricos que concibieron los fundamentos de la computación neuronal fueron Warren McCulloch un neurofisiólogo y Walter Pitts un matemático quienes en 1943 lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas. Ellos modelaron una red neuronal simple mediante circuitos eléctricos. Años más tarde en 1949 Donald Hebb escribió un importante libro en el que explicaba los procesos del aprendizaje desde un punto de vista psicológico, desarrollando una regla de como el aprendizaje ocurría. Su idea fue que...

1.1) Señale las ventajas del uso de frames como forma de representación del conocimiento. Los frames poseen aspectos de la programación orientada a objetos. Ofrece un muy buen mecanismo en programación, ya que es muy estructurado, haciéndolo así más poderoso y flexible en la inteligencia artificial. La base de conocimiento se organiza en componentes que se pueden diferenciar, precisando objetos, relaciones y propiedades entre ellas. Se pueden implementar esquemas de representación del conocimiento sin distinción entre ellos, haciendo así que se puedan implementar diversos paradigmas de programación. Las secuencias de estados que se van generando en una búsqueda se representan de forma eficiente, siendo más óptimos cada uno de sus procesos, flexibles y sin dejar de detallar cada uno de los niveles que se van generando. Los objetos y sus relaciones son más precisas a la hora de realizar una descripción de los mismos. Es posible adjuntar procedimientos a un frame o alguno de su...