El mundo del robot... el blog del chip inteligente

viernes, 25 de julio de 2008





Para lograr esto, Ayanna y sus colegas cuentan con dos conceptos en el campo de la inteligencia artificial: "lógica confusa" (fuzzy logic, en inglés) y "redes neurales."
La lógica confusa permite a los computadores operar no sólo en términos de blanco y negro -- verdadero o falso -- sino también en términos de matices de gris. Por ejemplo, un computador tradicional tomaría la altura de un árbol y le asignaría la categoría de -- "alto". Pero un computador equipado con lógica confusa diría que el árbol tiene una probabilidad del 78 por ciento (por ejemplo) de estar en la categoría de "alto" y 22 por ciento de pertenecer a alguna otra categoría. La distinción exacta entre "alto" y "bajo" es ahora confusa.
Esta facultad del computador de definir categorías con base en un enfoque de probabilidades le permite al computador aprender de sus experiencias, puesto que la asignación de probabilidad puede ser modificada la próxima vez que encuentre un objeto similar. La lógica confusa ya es utilizada en software para programas de computadores en reconocimiento de voz y escritura manual, los cuales aprenden a mejorar su desempeño a través de "entrenamiento."
Arriba: La combinación de lógica confusa y de redes neurales permite que los nuevos robots detecten un obstáculo en un terreno desconocido (izquierda, una secuencia de una imagen siendo procesada), juzgar la seguridad relativa de varias rutas alternas, y establecer una ruta hacia su destino (derecha, un panorama con tres imágenes), todo esto sin que un humano los guíe en tiempo real.
Las redes neurales también tienen la habilidad de aprender de sus experiencias. Esto no debe ser una sorpresa puesto que el diseño de redes neurales duplica la manera que las células del cerebro -- llamadas "neuronas" -- procesan información

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