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Esquema de la inteligencia artificial

El siguiente esquema se ofrece como descripción general y guía temática sobre inteligencia artificial:

La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia que exhiben las máquinas o el software. También es el nombre del campo científico que estudia cómo crear computadoras y software informático capaces de comportarse de manera inteligente.

Algoritmos y técnicas de IA

Buscar

Búsqueda de optimización

Lógica

Otras herramientas de conocimiento y razonamiento simbólico

Representaciones simbólicas del conocimiento

Problemas no resueltos en la representación del conocimiento

Métodos probabilísticos para el razonamiento incierto

Clasificadores y métodos de aprendizaje estadístico

Redes neuronales artificiales

De base biológica o incorporado

Arquitectura cognitiva y sistemas multiagente

Filosofía

Definición de IA

Clasificación de la IA

Objetivos y aplicaciones

Inteligencia general

Razonamiento y resolución de problemas

Representación del conocimiento

Planificación

Aprendiendo

Procesamiento del lenguaje natural

Percepción

Robótica

Control

Inteligencia social

Juego jugando

Creatividad, arte y entretenimiento

Sistemas de IA integrados

Asistentes personales inteligentes

Asistente personal inteligente

Otras aplicaciones

Historia

Historia por tema

Futuro

Ficción

Inteligencia artificial en la ficción : algunos ejemplos de entidades con inteligencia artificial representadas en la ciencia ficción incluyen:

Comunidad de IA

Herramientas de desarrollo de IA de código abierto

Proyectos

Lista de proyectos de inteligencia artificial

Concursos y premios

Concursos y premios en inteligencia artificial

Publicaciones

Organizaciones

Empresas

Investigadores y académicos de inteligencia artificial

Década de 1930 y 1940 (generación 0)

Años 50 (los fundadores)

Años 1960 (sus alumnos)

Década de 1970

Década de 1980

Década de 1990

Años 2000 en adelante

Véase también

Referencias

  1. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 59-189; Luger y Stubblefield 2004, págs. 79-164, 193-219
  2. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 59-93; Luger y Stubblefield 2004, págs. 79-121
  3. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 94-109; Luger y Stubblefield 2004, págs. 133-150
  4. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 217-225, 280-294; Luger y Stubblefield 2004, págs. 62-73
  5. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 382–387.
  6. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 110-116, 120-129; Luger y Stubblefield 2004, págs. 127-133
  7. ^ Luger y Stubblefield 2004, págs. 509–530.
  8. ^ Holland, John H. (1975). Adaptación en sistemas naturales y artificiales . University of Michigan Press. ISBN 978-0-262-58111-0.
  9. ^ Koza, John R. (1992). Programación genética (Sobre la programación de computadoras por medio de la selección natural) . MIT Press. Bibcode :1992gppc.book.....K. ISBN 978-0-262-11170-6.
  10. ^ Poli, R.; Langdon, WB; McPhee, NF (2008). Una guía de campo para la programación genética. Lulu.com. ISBN 978-1-4092-0073-4– a través de gp-field-guide.org.uk.
  11. ^ Luger y Stubblefield 2004, págs. 530–541.
  12. ^ Daniel Merkle; Martin Middendorf (2013). "Inteligencia de enjambre". En Burke, Edmund K.; Kendall, Graham (eds.). Metodologías de búsqueda: tutoriales introductorios sobre técnicas de optimización y soporte de decisiones . Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4614-6940-7.
  13. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 194-310; Luger y Stubblefield 2004, págs. 35-77
  14. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 204-233; Luger y Stubblefield 2004, págs. 45-50
  15. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 240-310; vLuger y Stubblefield 2004, págs. 50-62
  16. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 526-527
  17. ^ "¿Qué es la 'lógica difusa'? ¿Existen ordenadores que son inherentemente difusos y no aplican la lógica binaria habitual?". Scientific American . Consultado el 5 de mayo de 2018 .
  18. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 354-360; Luger y Stubblefield 2004, págs. 335-363
  19. ^ Luger y Stubblefield (2004, pp. 335–363) lo ubican bajo el "razonamiento incierto".
  20. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 349-354; Luger y Stubblefield 2004, págs. 248-258
  21. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 328–341.
  22. ^ Poole, David; Mackworth, Alan ; Goebel, Randy (1998). Inteligencia computacional: un enfoque lógico. Nueva York: Oxford University Press. pp. 335–337. ISBN 978-0-19-510270-3.
  23. ^ desde Russell y Norvig 2003, págs. 341–344.
  24. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 402–407.
  25. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 678-710; Luger y Stubblefield 2004, págs. ~422-442
  26. ^ Amplitud del conocimiento del sentido común:
    • Russell y Norvig (2003, pág. 21),
    • Crevier (1993, págs. 113-114),
    • Moravec (1988, pág. 13),
    • Lenat y Guha (1989, Introducción)
  27. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 462–644; Luger y Stubblefield 2004, págs. 165–191, 333–381
  28. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 492–523; Luger y Stubblefield 2004, págs. ~182–190, ≈363–379
  29. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 504-519; Luger y Stubblefield 2004, págs. ~363-379
  30. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 712–724.
  31. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 597–600.
  32. ^ desde Russell y Norvig 2003, págs. 551–557.
  33. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 549–551.
  34. ^ desde Russell y Norvig 2003, págs. 584–597.
  35. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 600–604.
  36. ^ desde Russell y Norvig 2003, págs. 613–631.
  37. ^ desde Russell y Norvig 2003, págs. 631–643.
  38. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 712–754; Luger y Stubblefield 2004, págs. 453–541
  39. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 653–664; Luger y Stubblefield 2004, págs. 408–417
  40. ^ Véase Russell y Norvig, 2003, págs. 736-748; Luger y Stubblefield, 2004, págs. 453-505
  41. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 733–736.
  42. ^ desde Russell y Norvig 2003, págs. 749–752.
  43. ^ Russell y Norvig 2003, pág. 718.
  44. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 739–748, 758; Luger y Stubblefield 2004, págs. 458–467
  45. ^ Russell y Norvig 2003, pág. 758; Luger y Stubblefield 2004, págs. 474-505
  46. ^ Hochreiter, Sepp ; y Schmidhuber, Jürgen ; Memoria a largo plazo , Computación neuronal, 9(8):1735–1780, 1997
  47. ^ abcd Luger y Stubblefield 2004, págs. 474–505.
  48. ^ Russell y Norvig 2003, págs. 744-748; Luger y Stubblefield 2004, págs. 467-474
  49. ^ Hinton, GE (2007). "Aprendizaje de múltiples capas de representación". Tendencias en Ciencias Cognitivas . 11 (10): 428–434. doi :10.1016/j.tics.2007.09.004. PMID  17921042. S2CID  15066318.
  50. ^ "La inteligencia artificial puede 'evolucionar' para resolver problemas". Ciencia | AAAS . 10 de enero de 2018 . Consultado el 7 de febrero de 2018 .
  51. ^ Hinton 2007.
  52. ^ Robótica del desarrollo :
    • Weng y otros (2001)
    • Lungarella y otros (2003)
    • Asada y otros (2009)
    • Odeyer (2010)
  53. ^ abc "Los 6 robots más locos que Google ha adquirido". Business Insider . Consultado el 13 de junio de 2018 .
  54. ^ Letzing, John (14 de diciembre de 2012). "Google contrata al famoso futurista Ray Kurzweil". The Wall Street Journal . Consultado el 13 de febrero de 2013 .
  55. ^ Claire Miller y Nick Bilton (3 de noviembre de 2011). "El laboratorio de los sueños más salvajes de Google". New York Times .

Bibliografía

Enlaces externos