1. RESUMEN

Este documento está centrado en analizar más a fondo la inteligencia artificial con sus diferentes paradigmas, siendo los más relevantes las redesneuronales, algoritmos genéticos, sistemas de lógica difusa y autómatas programables, con sus diferentes aplicaciones en la vida cotidiana y más específicamente aplicados a las soluciones de problemas relacionados con la ingeniería industrial.

Se considera que la producción en nuestros días puede estar muy apoyada en las nuevas tecnologías, como es la inteligencia artificial ya sea como soporte para una toma de decisiones más eficaz o en la ayuda de labores, tareas, que exijan gran demanda de tiempo o representen un alto grado de peligrosidad al ser humano.

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4. DEFINICIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Con respecto a las definiciones actuales de inteligencia artificial se encuentran autores como Rich & Knight [1994], Stuart [1996], quienes definen en forma general la IA como la capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que en el momento son realizadas por seres humanos; otros autores como Nebendah [1988], Delgado [1998], arrojan definiciones más completas y las definen cómo el campo de estudio que se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales basadas en la experiencia y el conocimiento continuo del ambiente.

Hay más autores como Marr [1977], Mompin [1987], Rolston [1992], que en sus definiciones involucran los términos de soluciones a problemas muy complejos.

A criterio de los autores las definiciones de Delgado y Nebendan son muy completas, pero sin el apoyo del juicio formado, emocionalidad del ser humano pueden perder peso dichas soluciones, por eso, hay que lograr un ambiente sinérgico entre ambas partes para mayor efectividad de soluciones.

5. TENDENCIAS DE LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Actualmente según Delgado [1998], Stuart [1996], existen tres paradigmas en cuánto al desarrollo de la IA.

• Redes Neuronales.
• Algoritmos genéticos.
• Sistemas de Lógica difusa.

Pero se han venido destacando otros paradigmas como lo son los agentes de decisión inteligente y autómatas