INTELIGENCIA ARTIFICAL 03

BUSQUEDA EN ESPACIOS DE ESTADO

En el AI, los problemas se modelan a menudo como a espacio del estado, a sistema de estados que un problema puede ser pulg. El sistema de estados forma a gráfico donde dos estados están conectados si hay operación eso se puede realizar transforma el primer estado en el segundo.
La búsqueda del espacio del estado según lo utilizado en el AI diferencia de tradicional informática búsqueda métodos porque es el espacio del estado implícito: el gráfico típico del espacio del estado es mucho demasiado grande generar y almacenar adentro memoria. En lugar, se generan como se exploran, y se desechan típicamente los nodos después de eso. Una solución a a búsqueda combinatoria el caso puede consistir en el estado sí mismo de la meta, o de una trayectoria de alguno estado inicial al estado de la meta.

Estuardo J. Russell y Peter Norvig (2003). Inteligencia artificial: Un acercamiento moderno. Prentice Pasillo.

Resumen: Las técnicas de Inteligencia Artificial permiten la representación del conocimiento junto a un mecanismo de inferencia mediante el cual se obtienen conclusiones después de un proceso de razonamiento o deducción, este mecanismo es aprovechado en la elaboración de Sistemas Inteligentes, que pueden utilizarse para el proceso de Enseñanza-Aprendizaje. En estos programas educativos la información que se necesita del alumno es almacenada en estructuras que posibilitan extraer conclusiones útiles, por lo que estudiantes con diferentes características y
necesidades cognitivas, afectivas y motivacionales tendrán asociados diferentes materiales de estudio.
Al incorporarle inteligencia a los software, estos son capaces de guiar al alumno de una forma
personalizada en una enseñanza semipresencial que requiere de la independencia del estudiante. En este artículo se exponen algunas ideas desarrolladas por los autores acerca de las aplicaciones de técnicas de Inteligencia Artificial en el desarrollo de software adaptativos con fines educacionales.

Santa Clara, Villa Clara, Cuba, mle, zgarcia@uclv.edu.cu

La heurística se podría definir como el conjunto de criterios, métodos o principios que se utilizan para encontrar, entre varios caminos posibles, cuál o cuáles son los más efectivos para obtener un objetivo determinado.

Evidentemente, la heurística también tiene mucho que ver con los mecanismos experimentales y empíricos, cuya síntesis acaba elaborando estas reglas de la experiencia que se utilizan para seleccionar un camino de acción ante la explosión combinatoria de muchos casos posibles.

Ejemplo
Investigaciones de IA han demostrado que un jugador de ajedrez experto no analiza todas las jugadas posibles en un momento determinado del juego, sino sólo aquellas que, heurísticamente,
reconoce gracias a su experiencia como más prometedoras o interesantes.

Miquel Barceló García

Se muestra, sobre la base de investigaciones realizadas por el autor y colaboradores, como las tendencias en el campo de las Ciencias de la Información en los últimos veinte años, pero sobre todo en los últimos casos, requieren, para su aplicación consecuente, un estudio permanente de las necesidades y expectativas de formación e información de los usuarios o clientes para diseñar y desarrollar sobre esta base las nuevas ofertas (productos/servicios) de información. Se demuestra, también sobre la base de otras investigaciones desde 1992, que, contradictoriamente, el tratamiento conceptual, metodológico y práctico sobre este tipo de estudio ha sido pobre y caracterzado por la baja calidad y la ambigüedad terminológica, y que su introducción, como un proceso más, en las entidades de información ha sido hasta el momento soslayado por la mayoría de ellas.NUÑEZ PAULA, Revista general de información y documentación.

NUÑEZ PAULA, Inteligencia Artificial.