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Escribió una serie de programas para el juego de las damas que eventualmente aprendieron a jugar hasta alcanzar un nivel equivalente al de un amateur. Pronto, su programa pronto aprendió a jugar mejor que su creador.
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Generaron el interés de los investigadores
americanos en la teoría de autómatas, las redes neuronales y el estudio de la inteligencia -
Crearon el programa de razonamiento, el Teórico Lógico, un programa de computación capaz de pensar de manera
no numérica. -
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Definió el lenguaje de alto nivel Lisp, que se convertiría en el lenguaje de programación dominante en la IA.
Él, junto a otros miembros del MIT, inventaron el tiempo compartido.
Publicó un artículo titulado "Programs with Common Sense", en el que describía el Generador de Consejos, un programa hipotético que podría considerarse como el primer sistema de IA
completo. -
Construyó el demostrador de teoremas de geometría (DTG), el cual era capaz de probar teoremas que muchos estudiantes de matemáticas podían encontrar muy complejos de resolver
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Formó los Adalines, un tipo de red neuronal artificial.
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Formó los perceptrones, una red neuronal artificial (RNA) formada por múltiples capas, de tal manera que tiene capacidad para resolver problemas que no son linealmente separables
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Creador del programa SAINT que fue capaz de resolver problemas de integración de cálculo en forma cerrada, habituales
en los primeros cursos de licenciatura -
Su trabajo con redes neuronales mostró cómo un gran número de elementos podría representar un concepto individual de forma colectiva
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Creó el Laboratorio de IA en Stanford.
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Creó el programa STUDENT, capaz de resolver problemas verbales de álgebra. A menudo se cita como un logro temprano de la IA en el procesamiento del lenguaje natural.
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Creador del programa ANALOGY, resolvía problemas de analogía geométrica que se aplicaban en las pruebas de medición de inteligencia
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Creó los sistemas de planificación y respuesta a preguntas.
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Creadores del programa DENDRAL, que daba la solución del problema de inferir una estructura molecular a partir de la información proporcionada por un espectrómetro de masas.
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Formuló la teoría del aprendizaje, dando atención al aprendizaje por analogía.
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El mundo de los bloques (un dominio de prueba muy conocido en Inteligencia Artificial) fue el punto de partida
para el proyecto de visión. -
Creó el programa para la comprensión de lenguaje natural, que trabaja con la comprensión de lectura en dispositivos electrónicos.
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Formuló la propagación con restricciones. Estos son métodos usados para modificar un problema de satisfacción de restricciones.
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Buscaba la solución del problema de la descripción de la organización de la memoria humana, para la comprensión del lenguaje en la IA.
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Buscaba la solución del problema representación de situaciones estereotipo para la comprensión del lenguaje en la IA .
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De manera independiente buscaban que la IA formaba parte de un gran proyecto que incluía el diseño de chips y la investigación de la relación hombre máquina.
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Formó el primer sistema experto comercial que tuvo éxito, R1, inició su actividad en Digital Equipment Corporation
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Buscaba la solución del problema de la descripción de la organización de la memoria humana, para la comprensión del lenguaje en la IA.
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Buscaba la solución del problema de la
comprensión de planes y objetivos, para la comprensión del lenguaje en la IA. -
El algoritmo de aprendizaje de retroalimentación se aplicó a diversos problemas de aprendizaje en los campos de la informática y la psicología, y
la gran difusión que conocieron los resultados obtenidos, publicados en la colección "Parallel Distributed Processing" -
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La aparición de su libro "Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems" hizo que se aceptara de nuevo la probabilidad y la teoría de la decisión como parte de la IA.
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Trabajaron en el problema del «agente total», que es considerado es el ejemplo mejor conocido de una arquitectura de agente completa.
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Su libro The Symbolic Species sugiere que la característica de manipular símbolos que define a los humanos