Glosario de inteligencia artificial - Enciclopedia

Este glosario de inteligencia artificial es una lista de definiciones de términos y conceptos relevantes para el estudio de la inteligencia artificial (IA), sus subdisciplinas y campos relacionados. Glosarios relacionados incluyen el Glosario de ciencias de la computación, el Glosario de robótica y el Glosario de visión por computadora.


A

A* búsqueda
Se pronuncia "A-star".
Un algoritmo de búsqueda y rastreo en grafos que se utiliza en muchos campos de la ciencia de la computación debido a su completeness, optimidad y eficiencia óptima.

programación lógica abductiva (ALP)
Un marco de representación del conocimiento de alto nivel que se puede utilizar para resolver problemas declarativamente basándose en la razón abductiva. Amplía la programación lógica normal permitiendo que algunos predicados se definan incompletamente, declarados como predicados abducibles.

razonamiento abductivo
También abducción.
Una forma de inferencia lógica que comienza con una observación o conjunto de observaciones y busca encontrar la explicación más simple y probable. Este proceso, a diferencia del razonamiento deductivo, produce una conclusión plausible pero no la verifica positivamente. inferencia abductiva, o retroceso

eliminación
La eliminación de un componente de un sistema de IA. Un estudio de eliminación tiene como objetivo determinar la contribución de un componente a un sistema de IA mediante su eliminación, y luego analizar el rendimiento resultante del sistema.

tipo de datos abstracto
Un modelo matemático para tipos de datos, donde un tipo de datos se define por su comportamiento (semántica) desde el punto de vista de un usuario de los datos, específicamente en términos de valores posibles, posibles operaciones en datos de este tipo y el comportamiento de estas operaciones.

abstracción
El proceso de eliminar detalles físicos, espaciales o temporales o atributos en el estudio de objetos o sistemas para poder prestar atención más de cerca a otros detalles de interés

cambio acelerado
Un aumento percibido en la tasa de cambio tecnológico a lo largo de la historia, lo que podría sugerir un cambio más rápido y más profundo en el futuro y podría o no estar acompañado de un cambio social y cultural igualmente profundo.

lenguaje de acción
Un lenguaje para especificar sistemas de transición de estado, y que se utiliza comúnmente para crear modelos formales de los efectos de las acciones en el mundo. Los lenguajes de acción se utilizan comúnmente en los dominios de la inteligencia artificial y la robótica, donde describen cómo afectan las acciones los estados de los sistemas a lo largo del tiempo y pueden utilizarse para la planificación automatizada.

aprendizaje de modelo de acción
Un área de aprendizaje automático que se ocupa de la creación y modificación del conocimiento del agente de software sobre los efectos y condiciones previas de las acciones que se pueden ejecutar en su entorno. Este conocimiento se representa generalmente en un lenguaje de descripción de acción basado en lógica y se utiliza como entrada para los planificadores automatizados.

selección de acción
Una manera de caracterizar el problema más básico de los sistemas inteligentes: qué hacer a continuación. En la inteligencia artificial y la ciencia cognitiva computacional, "el problema de selección de acción" se asocia típicamente con los agentes inteligentes y los animats—sistemas artificiales que muestran comportamiento complejo en un entorno de agente.

función de activación
En las redes neuronales artificiales, la función de activación de un nodo define la salida de ese nodo dados una entrada o conjunto de entradas.

algoritmo adaptativo
Un algoritmo que cambia su comportamiento en el momento en que se ejecuta, basándose en un mecanismo de recompensa o criterio previamente definido.

sistema de inferencia neurofuzzy adaptativo (ANFIS)
También sistema de inferencia basado en red adaptativa.
Un tipo de red neuronal artificial que se basa en el sistema de inferencia fuzzy de Takagi–Sugeno. La técnica fue desarrollada a principios de la década de 1990. Dado que integra tanto redes neuronales como principios de lógica fuzzy, tiene el potencial de capturar los beneficios de ambos en un solo marco. Su sistema de inferencia corresponde a un conjunto de reglas fuzzy IF–THEN que tienen capacidad de aprendizaje para aproximarse a funciones no lineales. Por lo tanto, ANFIS se considera un estimador universal. Para utilizar ANFIS de manera más eficiente y óptima, se pueden utilizar los mejores parámetros obtenidos por el algoritmo genético.

heurística admisible
En la ciencia de la computación, específicamente en al