Carrera de caballos电脑版

Durante años la actividad de la Intecia Artificial estuvo dedicada a las investigaciones teóricas y al desarrollo de experimentos a través de programas que demostraran “actitudes intetes”, con estos programas se pretend’ia que la máquina jugara ajedrez, demostrara teoremas matemáticos, etc. No fue hasta los años 70 que surgió un nuevo paradigma en la Intecia Artificial “los Sistemas Expertos”, cuya función es desarrollar trabajos similares a los que desarrollar’ia un especialista en un área determinada, la idea no es sustituir a los expertos, sino que estos sistemas sirvan de apoyo a los especialistas en un “dominio” de aplicación específico. Estos sistemas expertos son en lo esencial sistemas de computación basados en conocimientos cuyos componentes representan un enfoque cualitativo de la programación. Muchas personas pueden creer que un Sistema Experto (SE) es un sistema compuesto por subsistemas y a su vez estos por otros subsistemas hasta llegar a los programas, y que los SE se miden por la cantidad de programas que contienen. Sin embargo la cantidad no es lo que prima en los SE, si no la cualidad del mio, esta cualidad está dada por la separación de las reglas que describen el problema (Base de Conocimientos), del programa de control que es quien selecciona las reglas adecuadas (Motor de inferencias). For years the activity of Artificial Intelce was devoted to theoretical research and experimental development through programs that demonstrate "art attitude" with these programs pretend'ia the machine play chess, prove mathematical theorems, etc. It was not until the 70s that emerged a new paradigm in artificial intelce "Expert Systems", whose function is to develop similar jobs that desarrollar'ia a specialist in a particular area, the idea is not to replace experts, but these systems serve to support specialists in a "domain" specific application. These expert systems are essentially computer systems based on knowledge whose components represent a qualitative approach to programming. Many people may believe that an expert system (SE) is a system composed of subsystems and turn these other subsystems to reach programs, and that the SE are measured by the number of programs they contain. However the amount is not what prevails in the SE, if not the quality of it, this quality is given by the separation of rules describing the problem (Knowledge Base), the control program that is who selects the rules suitable (inference engine).