Existem algumas formas de definir o que é a inteligência. A inteligência consiste em ser capaz de modificar a conduta a ter em conta o detalhe que recebe do meio circundante. Esta descrição é bastante concluente, porém tem a dificuldade de que o seu campo de aplicação é muito amplo. Muitos animais podem ser considerados inteligentes, como as abelhas, que falei no que se está nos genes, capazes de apontar a seus companheiros onde achar um bom campo de margaridas. Voltemos à definição de inteligência.
Se lhes mostra um conjunto de entradas e elas mesmas se ajustam pra produzir saídas consistentes. Generalizar é acrescer ou acrescentar uma coisa. As ANN generalizam automaticamente devido à sua própria estrutura e natureza. Estas redes são capazes de oferecer, dentro de uma margem, respostas corretas para entradas que apresentam pequenas variações devido aos efeitos de ruído ou distorção. Abstrair: isolar mentalmente ou declarar separadamente as qualidades de um material. Algumas ANN conseguem abstrair a essência de um conjunto de entradas que, aparentemente, não apresentam aspectos comuns ou relacionados. Devido à sua constituição e aos seus argumentos, as redes neurais artificiais apresentam um grande número de características semelhantes às do cérebro.
Por exemplo, podem entender com a experiência, de generalizar, de casos anteriores a novos casos, de abstrair características essenciais a partir de entradas que representam dado irrelevante, etc, Isso faz com que ofereçam diversas vantagens e que este tipo de tecnologia está a ser aplicado em diversas áreas. Aprendizagem Adaptativo: a Capacidade de aprender a realizar tarefas baseadas em um treinamento ou em uma experiência inicial.
Auto-organização: Uma rede neural podes montar a tua própria organização e representação da fato que recebe por intermédio de um estágio de aprendizagem. Tolerância a falhas: A destruição parcial de uma rede leva a uma degradação da sua estrutura; porém, muitas capacidades da rede, é possível reter, mesmo sofrendo um vasto prejuízo.
Operação em tempo real: Os computações neurais são capazes de ser realizados em paralelo; para isso são concebidos e desenvolvidos de máquinas com hardware especial pra obter esta competência. Medicina: As aplicações em medicina localizam teu reflexo em dificuldades de diagnóstico médico. É um dos campos mais promissores e, hoje por hoje, um dos menos construídos.
Processamento de sinal: neste campo as redes neurais têm achado um vasto oco, de tal maneira que neste instante existe uma sociedade internacional sobre a aplicação de redes neurais em dificuldades de processamento de sinal. Economia: nessa disciplina, onde você tem que tomar decisões entre um número de opções, as redes neurais são directamente aplicáveis em relação a outros métodos, por tuas características intrinsecamente não-lineares. Meio ambiente: a de Que vivemos em um local dinâmico e não-linear, ninguém o podes rejeitar; cada método aplicado por esse campo deve obrigatoriamente ter em conta estes factos irrefutáveis. Temos, visto que, outro campo considerável de aplicação das redes neurais. Agente, do latim agere, é “o que há”.
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Da mesma forma, um agente inteligente é um sistema informático capaz de ter um jeito autônomo, flexível em alguns ambientes. Autonomia: Agir sem qualquer tipo de intervenção humana direta, e ter controle sobre isto seus próprios atos. Inteligência: Criada ou adaptável ao lugar (aprendizagem). Reagente: Atua em função de eventos produzidos no ambiente. Proativo: Toma a decisão de agir antes que ocorram os eventos.
Sociabilidade: Comunicar-se a partir de uma linguagem comum com outros agentes, e até mesmo com os humanos. Cooperação Com outros agentes para realizar tarefas de superior dificuldade. Racionalidade: o agente a toda a hora faz “coisa certa” a partir dos dados que percebe do ambiente. Adaptabilidade: está relacionado com o aprendizado que um agente é apto de fazer e se poderá variar o teu comportamento com apoio desse aprendizado.