razonamiento automatizado
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CG: nm

CA: Informática – Internet; Informática – Procesamiento de datos; Inteligencia artificial.

CT: La Web Semántica, construida a partir de la actual Web, proporcionaría la capacidad de cooperación entre máquinas y seres humanos, de manera que procesarán y comprenderán (en el sentido de manipular de manera efectiva y eficiente) la información que, hoy por hoy, únicamente se muestra en la Web. Que la WS sea factible depende en gran medida de que la teoría de representación del conocimiento resuelva varios problemas. La información debe estar representada de manera estructurada y debemos disponer de conjuntos de reglas que permitan y dirijan el razonamiento automatizado (para inferir nueva información, responder preguntas, etc). Se debe disponer, por tanto, de un lenguaje para expresar los datos y las reglas de razonamiento sobre los mismos, que permita exportar a la Web sistemas de representación.

F: http://www.cs.us.es/~tchavez/tesis.pdf (consulta: 4.06.2014)

DEF: Conjunto de técnicas de inteligencia artificial cuyo objetivo es encontrar modelos procesables de las formas en que resuelven problemas y actúan los seres humanos, modelos que se aplican especialmente al mundo profesional con el objetivo de construir sistemas expertos realistas que razonen sobre el mundo real.

F: DEI

N: 1. razonamiento (nm): Sustantivo derivado del nombre razón, que procede del latín ratĭo, -ōnis.
automatizado (adj): Adjetivo que deriva del verbo «automatizar» y este del sustantivo «autómata», que tiene su origen en la voz latina automăta, terminación femenina de -tus, y esta en el griego αὐτόματος, ‘espontáneo’.
2. El razonamiento automatizado deduce la orientación y retroalimentación óptima.
3. Este campo trabaja con problemas de deducción expresados en algún tipo de Lógica. Actualmente se esta trabajando con lógica clásica, multi-valuadas y de alto orden. El objectivo es encadenar de forma adecuada las inferencias para resolver de forma automática los problemas de deducción. Como los problemas de deducción son complicados de resolver, el análisis y optimización de recursos, principalmente el tiempo, es prioritario.

  • Manejabilidad de formas No Causales
  • Problemas de satisfacción
  • Deducción Automática en Lógicas Multi-valuadas
  • Lógicas de Alto Orden (Problema de Unificación).

F: 1. DRAE@; LBR. 2. http://funge.uva.es/innovacion/intuitel-intelligent-tutormg-interface-for-technology-enhanced-learning/ (consulta: 24.07.2014). 3. http://www.iiia.csic.es/udt/es/artificialintelligence/razonamiento-automatico (consulta: 23.07.2014).

SIN: 1. razonamiento. 2. razonamiento automático.

F: 1. DEI. 2. http://www.iiia.csic.es/udt/es/artificialintelligence/razonamiento-automatico (consulta: 23.07.2014).

RC: informática, inteligencia artificial, web semántica.

IL:
F: