Paradigmas de la IA

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2.2 Paradigmas de la Inteligencia Artificial:
En la Inteligencia Artificial, existen diferentes paradigmas o enfoques para abordar los problemas y desarrollar sistemas inteligentes. Algunos de los principales paradigmas son:
IA simbólica: Este paradigma se basa en la representación del conocimiento mediante símbolos y reglas lógicas. Se centra en el razonamiento deductivo y el procesamiento de información simbólica. Los sistemas de IA simbólica utilizan lenguajes formales como la lógica de primer orden y se basan en algoritmos de inferencia lógica.
IA conexionista: Este paradigma se basa en la idea de que la inteligencia se puede modelar mediante redes neuronales artificiales. Se centra en el aprendizaje y la adaptación de los sistemas a partir de ejemplos y datos. Los sistemas de IA conexionista utilizan modelos matemáticos que imitan el funcionamiento de las neuronas y las conexiones entre ellas.
IA evolutiva: Este paradigma se basa en la idea de la evolución biológica y la selección natural. Utiliza algoritmos genéticos y técnicas de optimización para buscar soluciones óptimas en espacios de búsqueda complejos. Los sistemas de IA evolutiva son especialmente útiles en problemas de optimización y diseño.
IA basada en casos: Este paradigma se basa en la idea de que los sistemas pueden resolver nuevos problemas mediante la adaptación de soluciones previas almacenadas en una base de casos. Los sistemas de IA basados en casos utilizan la experiencia previa para encontrar soluciones similares a problemas actuales y adaptarlas según sea necesario.
Estos paradigmas representan diferentes enfoques para abordar la Inteligencia Artificial y cada uno tiene sus propias fortalezas y limitaciones. La elección del paradigma depende del problema a resolver y de los recursos disponibles.