RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 

Sistemas expertos	Robótica	Aprendizaje de máquina (Machine learning)
Ramas de la inteligencia artificial.
Definición:  Los sistemas expertos son aquellos programas que se realizan haciendo explícito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio. Emulan la capacidad de toma de decisiones de un experto humano en un ámbito particular.	Definición:  Es una ciencia o rama de la tecnología, que estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia.	Definición:  Es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos.
Características: Resolver problemas de alta complejidad, razonando a través de bases de conocimiento. Se mueve bajo las  reglas  de Si-Entonces. Reduce drásticamente la cantidad de trabajo que el individuo.  Su funcionamiento está basado en la información recopilada en el software.	Características:  Reúne conocimientos de distintas ramas de la ingeniería.  La electrónica. La física. La informática. La mecánica.  La animatrónica y otras áreas del saber semejantes. Autonomía e inteligencia propia. Resistencia y capacidad de operatividad. Programación y mecanismos de control.	Características: Identificar patrones complejos en millones de datos. Predecir comportamientos todo mediante un algoritmo. Capaces de mejorarse de manera independiente con el tiempo.
Ejemplos: CADUCEUS: Fue un sistema experto médico programado para realizar diagnósticos en medicina interna. R1 / XCON: Es usado en el campo de la informática. Es capaz de seleccionar un software específico para generar un sistema informático a gusto del usuario.	Ejemplos: Robots espaciales. Robots colaborativos o Cobots.	Ejemplos: Spotify: Para que la plataforma tome una decisión sobre qué nuevas canciones los algoritmos de aprendizaje automático asocian las preferencias del oyente con otros oyentes que tienen un gusto musical similar. Detección de rostro: Con el Machine Learning y el Face ID los dispositivos aprenden cuál es tu rostro reconociéndola como una imagen y descartándola con otros rostros.