Una IA llamada "Bagley"

**Introducción a Bagley**

Bagley es una inteligencia artificial simple creada en Python que utiliza un modelo de aprendizaje basado en reglas para tomar decisiones. En este ejemplo, Bagley aprenderá a identificar si un número es par o impar.

**Código**

```python
class Bagley:
    def __init__(self):
        self.reglas = {
            "par": ["si el número es divisible por 2"],
            "impar": ["si el número no es divisible por 2"]
        }

    def aprender(self, ejemplo, resultado):
        """Aprende una nueva regla a partir de un ejemplo y su resultado"""
        if resultado == "par":
            self.reglas["par"].append(ejemplo)
        elif resultado == "impar":
            self.reglas["impar"].append(ejemplo)

    def decidir(self, número):
        """Toma una decisión basada en las reglas aprendidas"""
        for regla in self.reglas["par"]:
            if número == int(regla):
                return "par"
        for regla in self.reglas["impar"]:
            if número == int(regla):
                return "impar"
        return "no se sabe"

# Crear una instancia de Bagley
bagley = Bagley()

# Aprender algunas reglas
bagley.aprender("2", "par")
bagley.aprender("3", "impar")
bagley.aprender("4", "par")
bagley.aprender("5", "impar")

# Tomar decisiones
print(bagley.decidir(2))  # par
print(bagley.decidir(3))  # impar
print(bagley.decidir(4))  # par
print(bagley.decidir(5))  # impar
print(bagley.decidir(6))  # par
```

**Cómo funciona**

1. La clase `Bagley` tiene un diccionario `reglas` que almacena las reglas aprendidas.
2. La función `aprender` agrega una nueva regla al diccionario `reglas` a partir de un ejemplo y su resultado.
3. La función `decidir` toma una decisión basada en las reglas aprendidas. Si encuentra una regla que se aplique, devuelve el resultado correspondiente. Si no encuentra ninguna regla que se aplique, devuelve "no se sabe".

**Limitaciones**

* Bagley es una inteligencia artificial simple que solo puede aprender reglas basadas en ejemplos.
* La precisión de Bagley depende de la calidad de los ejemplos y resultados que se le proporcionan.
* Bagley no puede generalizar a nuevos casos que no se han visto antes.

**Posibles mejoras**

* Implementar un algoritmo de aprendizaje más avanzado, como el aprendizaje por refuerzo o el aprendizaje profundo.
* Agregar más características a las reglas, como la divisibilidad por otros números.
* Implementar un mecanismo de retroalimentación para mejorar la precisión de Bagley.