2. Programa de computación diseñado para
realizar determinadas operaciones que se
consideran propias de la inteligencia
humana, como el autoaprendizaje.
3. Al igual que en la informática convencional,
en la Inteligencia artificial tenemos una serie
de elementos peculiares que la caracterizan
y la diferencian. Para Nilsson son cuatro los
pilares básicos en los que se apoya la
Inteligencia Artificial, los cuales serán
analizados a continuación.
4. General y amplio como eso, reúne a amplios
campos, los cuales tienen en común la creación
de máquinas capaces de pensar. En ciencias
de la computación se denomina inteligencia
artificial a la capacidad de razonar de un agente
no vivo. John McCarthy acuñó la expresión
«inteligencia artificial» en 1956, y la definió así:
“Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas
inteligentes, especialmente programas de
cómputo inteligentes”.
5. Una supercomputadora o
un superordenador es aquella con
capacidades de cálculo muy superiores a las
computadoras comunes y de escritorio y que
son usadas con fines específicos.
6. Hoy día los términos de supercomputadora y
superordenador están siendo reemplazados
por computadora de alto
rendimiento y ambiente de cómputo de alto
rendimiento, ya que las supercomputadoras son
un conjunto de poderosos ordenadores unidos
entre sí para aumentar su potencia de trabajo y
rendimiento. Al año 2011, los superordenadores
más rápidos funcionaban en aproximadamente
más de 1 petaflops (que en la jerga de la
computación significa que realizan más de 1000
billones de operaciones por segundo)
7. Las principales características son:
Velocidad de procesamiento: miles de millones de instrucciones de
coma flotante por segundo.
Usuarios a la vez: hasta miles, en entorno de redes amplias.
Tamaño: requieren instalaciones especiales y aire acondicionado
industrial.
Dificultad de uso: solo para especialistas.
Clientes usuales: grandes centros de investigación.
Penetración social: prácticamente nula.
Impacto social: muy importante en el ámbito de la investigación, ya
que provee cálculos a alta velocidad de procesamiento, permitiendo,
por ejemplo, calcular en secuencia el genoma humano, número π,
desarrollar cálculos de problemas físicos dejando un margen de error
muy bajo, etc.
Parques instalados: menos de un millar en todo el mundo.
Hardware : Principal funcionamiento operativo
8. Las redes de neuronas
artificiales (denominadas
habitualmente como RNA o
en inglés como: "ANN"1 ) son
un paradigma de aprendizaje y proc
esamiento automático inspirado en
la forma en que funciona el sistema
nervioso de los animales.
9. Con un paradigma convencional de programación en ingeniería
del software, el objetivo del programador es modelar
matemáticamente (con distintos grados de formalismo) el
problema en cuestión y posteriormente formular una solución
(programa) mediante un algoritmo codificado que tenga una
serie de propiedades que permitan resolver dicho problema. En
contraposición, la aproximación basada en las RNA parte de un
conjunto de datos de entrada suficientemente significativo y el
objetivo es conseguir que la red aprenda automáticamente las
propiedades deseadas. En este sentido, el diseño de la red
tiene menos que ver con cuestiones como los flujos de datos y
la detección de condiciones, y más que ver con cuestiones tales
como la selección del modelo de red, la de las variables a
incorporar y el pre-procesamiento de la información que formará
el conjunto de entrenamiento.
