Un análisis comparativo de arquitecturas de inteligencia artificial general para el desarrollo de sistemas multiagentes

El objetivo general de este trabajo es realizar un análisis comparativo de arquitecturas de Inteligencia Artificial General (AGI) que den soporte al proceso de selección de las mismas para el desarrollo de un sistema multi-agentes.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Lamy, Darío Alberto
Otros Autores: Gutierrez, Milagros
Formato: Tesis de grado acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Sistemas multiagentes
Inteligencia artificial general
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/6767
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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spelling I68-R174-20.500.12272-67672024-07-23T20:28:23Z Un análisis comparativo de arquitecturas de inteligencia artificial general para el desarrollo de sistemas multiagentes Lamy, Darío Alberto Gutierrez, Milagros Sistemas multiagentes Inteligencia artificial general El objetivo general de este trabajo es realizar un análisis comparativo de arquitecturas de Inteligencia Artificial General (AGI) que den soporte al proceso de selección de las mismas para el desarrollo de un sistema multi-agentes. Las aplicaciones de un sistema con inteligencia artificial general al nivel de la inteligencia humana son tan incontables como las aplicaciones que nuestra inteligencia pueda tener. Esto contempla por ejemplo realizar acciones correctivas en plantas nucleares, colapsos de mercados financieros, mejorar la producción de alimento, ser un tutor para los niños, cuidar la casa cuando los dueños no se encuentren, realizar las actividades cotidianas de limpieza, etc. La variedad es en definitiva proporcional a la imaginación, ya que un sistema con este nivel de inteligencia tendría la capacidad de aprender a desenvolverse y realizar acciones en cualquier ambiente con el tiempo adecuado de aprendizaje y las herramientas correctas, al igual que los humanos. Si se analizan las actividades humanas capaces de realizar y entender, la AGI tendría la capacidad de auto mejorarse, tanto en diseño como en estructura, lo cual la llevaría a un ciclo de mejoras que sería difícil incluso de conceptualizar. Esto no quiere decir que las aplicaciones de la AGI sean radicalmente distintas o incompatibles a las de la AI actual, las cuales se crean con un propósito específico, sino que son en cierta manera complementarias. Para algunas aplicaciones, quizás el nivel de complejidad de entendimiento requerido, no involucre consciencia o sentimientos acerca de lo que está haciendo, y solo lo debe realizar con la precisión y capacidad necesaria. En cambio habrá otras que requerirán un entendimiento del contexto y experiencias previas para las cuales no fue entrenada específicamente y deberá encontrar la manera de hacerlo, similar a la capacidad humana. Fil: Lamy, Darío Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe; Argentina. 2022-07-04T18:59:59Z 2022-07-04T18:59:59Z 2022 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis acceptedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12272/6767 spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Atribución-NoComercial 4.0 Internacional Darío Alberto Lamy CreativeCommons pdf
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