- NetTalk, Conversión texto a voz
Uno
de los principales romotores en esta área es Terrence Sejnowski, estas
conversaciones consiste en cambiar los gráficos del texto a un lenguaje
hablado, este sistema convierte texto en fonemas y con un sintetizador de voz
se genera está a partir del texto escrito.
Las
ventajas refiriéndose al uso de la red neuronal es el hecho de que sería más
fácil que programar una gran cantidad de reglas lingüísticas, cosa que no
tendría que realizarse con la red neuronal ya que esta aprende, también se
posibilita el hecho de investigar y ser usado de forma comercial.
- Puntuación para la solicitud de un crédito
Esta
tarea representa un gran riesgo en instituciones crediticias, ya que estas
selecciones se hacen por criterios propios o utilizando un sistema de
puntuación numérico, estos mecanismos tienen varios aspectos negativos, empezando
por el hecho de que se hace de forma subjetiva.
Para
utilizar una red neuronal que solucionara esos problemas primero se empezó con
la recolección de datos, para así poder enseñarle a la red neuronal, con este
fin se recaudó información en instituciones crediticias y se codificaron, luego
de esto se realizaron varios entrenamientos y validaciones en la red hasta
lograr resultados acertados.
- Deep dream
Deep
dream es un proyecto de google, el cual es un algoritmo de procesamiento de imágenes,
el cual enseña a las computadoras sobre la forma en la que se ve el mundo, el
algoritmo está formado por una red neuronal artificial, la cual identifica la
imagen y la clasifica, fue entrenada mostrándole millones de imágenes, hasta
que aprendiera a identificarlas con tan solo observarlas.
La
red solo identificara imágenes que se muestran tal como son, es muy difícil para
ella rescatar la esencia o la base de algunas figuras, haciendo así que ella
solo pueda detectar cosas específicas, por lo cual la red terminara dando una
interpretación de lo que cree haber visto.
- Chef Watson IBM
Se
trata de un programa encargado de dar las mejores recetas según los
ingredientes que se le agreguen, para realizar esto hace uso de las redes
neuronales artificiales, lo que hace es extraer información de varios lugares y
relacionarla entre sí, y al final lograr lo mejores sabores según las
sustancias y componentes de cada alimento.
AGENTE
INTELIGENTE
Un
agente inteligente es una entidad poseedora de una gran cantidad de
capacidades, una de ellas es la de percibir su entorno, procesar y actuar de
acuerdo al estímulo, en el entorno, de manera racional.
Los
agentes poseen sensores, lo cuales ayudan a identificar los factores externos,
pasando la información a los actuadores, que son los encargados de actuar en el
medio. Cuentan con la capacidad de tomar elecciones correctas, actuando según
su racionalidad, este puede ser capaz de tener conciencia, tanto de los
acontecimientos ocurridos, como de su entorno, para después poder actuar, estas
acciones pueden ser reactivas, como por ejemplo, si una puerta está abierta, un
agente puede reaccionar cerrándola, porque esta sería su reacción, teniendo en
cuenta su racionalidad, tomando decisiones que persigan un fin.
También
se puede definir un agente inteligente como una entidad, específicamente un
software, que basando en su conocimiento
y racionalidad es capaz de realizar diferentes acciones u operaciones,
para así satisfacer un usuario, o algunas condiciones dadas. Se consideran
entidades individuales, ya que tienen control sobre sus propios movimientos y
realizando tareas de forma autónoma, estas tareas son asignadas por algún
usuario y luego el agente da informes de resultados sobre la tarea que se le
fue asignada.
Las
tres características principales de un agentes inteligente, es la inteligencia,
la interactividad y la autonomía.
Algunas
aplicaciones que tienen los agentes inteligentes, son en la vigilancia, en la
recolección de información de una empresa, la NASA hace uso de estos, y demás
ejemplos.
Los
agentes inteligentes se pueden clasificar en 6 categorías diferentes:
- Agentes reactivos
- Agentes reactivos basados en modelo
- Agentes basados en objetivos
- Agentes basados en utilidad
- Agentes que aprenden
- Agentes de consultas
