1.  Autora: mercedes Lorena oliva
Velásquez

2. Lorena oliva Velásquez

3.  La inteligencia artificial surge
definitivamente a partir de algunos
trabajos publicados en la década de
1940 que no tuvieron gran
repercusión, pero a partir de el
influyente trabajo en 1950 de Alan
Turing, matemático británico, se abre
una nueva disciplina de las ciencias de
la información.
 Si bien las ideas fundamentales se
remontan a la lógica y algoritmos de
los griegos, y a las matemáticas de los
árabes, varios siglos antes de Cristo, el
concepto de obtener razonamiento
artificial aparece en el siglo XIV d.C.
Recién a finales del siglo XIX se
obtienen lógicas formales
suficientemente poderosas y luego de
un tiempo, a mediados del siglo XX, se
obtienen máquinas capaces de hacer
uso de tales lógicas y algoritmos de
solución.

4.  La inteligencia artificial es considerada una rama de la
computación y relaciona un fenómeno natural con una
analogía artificial a través de programas de computador. La
inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se
enfoca hacia la elaboración de programas basados en
comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo
a un mayor entendimiento del conocimiento humano.
 Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una
relación deseable de entrada-salida para sintetizar un
programa de computador. "El resultado es un programa de
alta eficiencia que funciona como una poderosa
herramienta para quien la utiliza."

5.  La inteligencia artificial se basa en dos áreas de estudio:
el cuerpo humano y el ordenador electrónico. Puesto que
la meta es copiar la inteligencia humana, es necesario
entenderla. Sin embargo, a pesar de todos los progresos
en Neurología y Psicología, la inteligencia del hombre se
conoce poco, exceptuando sus manifestaciones
externas. Muchos estudiosos de la inteligencia artificial se
han vuelto – para obtener su modelo de inteligencia –
hacia el estudio de la Psicología cognoscitiva, que
aborda la forma de percibir y pensar de los seres
humanos.. Después comprueban sus teorías
programando los ordenadores para simular los procesos
cognoscitivos en el modelo. Otros investigadores intentan
obtener teorías generales de la inteligencia que sean
aplicables a cualquier sistema de inteligencia y no solo al
del ser humano.

6.  La Vida Artificial se puede considerar como
la parte de la Inteligencia Artificial que
pretende reproducir los procesos y
comportamientos típicos de los seres vivos.
También podemos definirla como el intento
de crear vida, o algo parecido a la
vida, mediante la combinación de
símbolos (datos) y procesos de símbolos
(programas) independientemente del
soporte físico de estos símbolos y procesos.

7. La Inteligencia
Computacional
combina elementos
de aprendizaje,
adaptación,
evolución y Lógica
difusa para crear
programas que son,
en cierta manera,
inteligentes. La
investigación en
Inteligencia
Computacional no
rechaza los métodos
estadísticos, pero
muy a menudo
aporta una vista
complementaria. Las
Redes Neuronales
son una rama de la
inteligencia
computacional muy
relacionada con el
aprendizaje
automático.

9.  Las ventajas de la sustitución humana por el robot son inmensas e
infinitas. Ya que sin la ayuda de esta, como fue mencionado
anteriormente en el Marco Teórico del Subtema, el ser humano no
hubiera sido capaz de evolucionar hasta el punto que hemos llegado
ahora. Gracias a la robótica el ser humano ha podido dedicar su
tiempo a mejorar la calidad de vida al aplicarla constantemente y
sustituyéndose a sí mismo en labores repetitivas y agotadoras.
 El robot está específicamente diseñado para sustituir una labor humana
y de esta manera mejorarla o simplemente igualar su capacidad. Por
esto mismo, no deberían de haber mayores desventajas a la hora de
introducir aun más a la robótica. No obstante, si existen una serie de
desventajas que no pueden dejarse de observar. Aunque si es muy
cierto que la robótica puede crear más empleos, también puede
quitarlos. Y actualmente se puede observar que el desempleo por la
sustitución humana por robots ha sido mayor que el empleo que esta
ha creado. Esto se debe mayormente a que muchas generaciones
pasadas no pudieron competir ante el potencial de los robots, por esto
mismo fueron sustituidos y expulsados de esa área de trabajo
específica.

11.  La finalidad de la inteligencia artificial consiste
en crear teorías y modelos que muestren la
organización y funcionamiento de la
inteligencia. Actualmente, el mayor esfuerzo
en la búsqueda de la inteligencia artificial se
centra en el desarrollo de sistemas de
procesamientos de datos que sean capaces
de imitar a la inteligencia humana, realizando
tareas que requieran aprendizaje, solución de
problemas y decisiones. A veces llamada
inteligencia de máquina, la inteligencia
artificial o AI (Artificial Intelligence) cubre una
vasta gama de teorías y prácticas.

12.  Símbolos lógicos, entre los que se encuentran los símbolos de
constantes proposicionales true y false; los símbolos de operadores
Alfabeto del Lenguaje de la
proposicionales para la negación, la conjunción, la disyunción y
Lógica de Primer Orden
las implicaciones (=>, <=); los símbolos de operadores de
cuantificación como el cuantificador universal; el cuantificador
existencial; y los símbolos auxiliares de escritura como corchetes
[,], paréntesis (,) y coma.
 Símbolos no lógicos, agrupados en el conjunto de símbolos
constantes; el conjunto de símbolos de variables individuales; el
conjunto de símbolos de funciones n-arias; y el conjunto de
símbolos de relaciones n-arias.
 La escuela clásica dentro de la Inteligencia
Artificial, utiliza representaciones simbólicas
basadas en un número finito de primitivas y de
Símbolos vs. Métodos
reglas para la manipulación de símbolos. El
período simbólico se considera
numéricos
aproximadamente comprendido entre 1962 y
1975, seguido por un período dominado por los
sistemas basados en el conocimiento de 1976 a
1988. Sin embargo, en este segundo período las
representaciones simbólicas (por ejemplo, redes
semánticas, lógica de predicados, etc.) siguieron
siendo parte central de dichos sistemas.

13.  La principal diferencia del algoritmo genético con las
técnicas antes mencionadas, es que utiliza la cruza como
operador principal y a la mutación como operador
Algoritmo Genético
secundario (e incluso opcional). El algoritmo genético, al
igual que las redes neuronales, funciona como una caja
negra que recibe ciertas entradas y produce (tras una
cantidad de tiempo indeterminada) las salidas deseadas.
Sin embargo, a diferencia de éstas, los algoritmos
genéticos no necesitan entrenarse con ejemplos de
ningún tipo, sino que son capaces de generar sus propios
ejemplos y contraejemplos que guíen la evolución a partir
de poblaciones iníciales totalmente aleatorias.
 Cuando una tarea se realiza por medio de
un algoritmo perfectamente definido de
Tipos de Algoritmos Utilizados
almacenamiento, clasificación o cálculo, lo
puede hacer un computador. Este concepto
de algoritmo, secuencial, fijo y de
determinadas operaciones, es incapaz de
manejar problemas donde el camino del
razonamiento es variable y donde deben
afrontarse situaciones diversas sin haber sido
especificadas.

14.  Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está
basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento
humano ante diferentes problemas:
Inteligencia artificial
Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones
convencional

mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de
que son muy importantes requieren de un buen
funcionamiento.
 Sistemas expertos: Infieren una solución a través del
conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa
de ciertas reglas o relaciones.
 La Inteligencia Computacional combina
elementos de aprendizaje, adaptación, evolución
Inteligencia artificial
y Lógica difusa para crear programas que son, en
computacional
cierta manera, inteligentes. La investigación en
Inteligencia Computacional no rechaza los
métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta
una vista complementaria. Las Redes Neuronales
son una rama de la inteligencia computacional
muy relacionada con el aprendizaje automático.

15.  En 1950 el matemático inglés Alan M.
Turing publicó un ensayo que
comenzaba así: "Quiero proponer una
pregunta: ¿Pueden pensar las
máquinas?." Como la pregunta era
demasiado vaga (¿Qué entendemos
por "pensar"?), Turing desarrolló un
experimento basado en un juego de
salón en el que una persona formula a
dos jugadores escondidos (un hombre
y una mujer) preguntas que le servirán
para descubrir cuál de los dos es la
mujer. Turing propuso sustituir uno de
los dos jugadores escondidos por una
máquina inteligente capaz de
conversar. Si el examinador, que se
servía de un teletipo para
comunicarse, no podían distinguir cuál
de los dos jugadores era la
máquina, ello evidenciaría – según
Turing – que la máquina podía pensar.
En la actualidad, este experimento de
Turing podría ser superado, en
situaciones limitadas, por muchos
programas de ordenador estudiados
para dialogar con el usuario.

16. La Inteligencia Artificial y la Robótica son dos disciplinas
científicas y técnicas con un futuro de aplicación
indiscutido y con una realidad actual tangible .

17.  La noción de robótica atiende a una idea de estructura
mecánica universal capaz de adaptarse, como el
hombre, a muy diversos tipos de acciones. La robótica, en
sentido general abarca una amplia gama de dispositivos
con muy diversas cualidades físicas y funcionales
asociada a la particular estructura mecánica de
aquellos, a sus características operativas y al campo de
aplicación para el que sea concebido.
 Todos estos factores están íntimamente relacionados, de
forma que la configuración y el comportamiento de un
robot condicionan su adecuación para un campo de
aplicación especifico. La robótica se apoya en gran
medida en los progresos de la microelectrónica y la
microinformática, así como en nuevas disciplinas como el
reconocimiento de formas y la inteligencia artificial