En este documento se aborda el tema de la inteligencia artificial visto desde la perspectiva de su impacto y sus áreas de aplicación, avances y un poco de su historia y desarrollo. Se analizaran la ventajas y desventajas del uso de la inteligencia artificial en cada campo de aplicación y su desarrollo, gracias a estos conceptos obtendremos algunas conclusiones.

1. BENEMERITA UNIVERSIDAD AUTONOMA DE PUEBLA
LICENCIATURA EN NEGOCIOS INTERNACIONALES
MATERIA: DHTIC
DOCENTE: ESTHER TLACZANI CONDE
ALUMNO: ERICK ROMAN LARIOS
MATRICULA: 201745970
ACTIVIDAD: AFTER THE DRAFT
FECHA: 18 DE FEBRERO DE 2018

2. 1. RESUMEN
En este documento se aborda el tema de la inteligencia artificial visto desde la
perspectiva de su impacto y sus áreas de aplicación, avances y un poco de su
historia y desarrollo. Se analizaran la ventajas y desventajas del uso de la
inteligencia artificial en cada campo de aplicación y su desarrollo, gracias a estos
conceptos obtendremos algunas conclusiones.
2. TEMA: LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SUS APLICACIONES.
En este espacio vamos a tratar el tema de la inteligencia artificial visto desde la
perspectiva de las aplicaciones que se le dan. La inteligencia artificial es una de
las disciplinas que más llaman la atención de propios y extraños despertando la
imaginación e ideas futuristas de la gente sobre una vida donde sus actividades
cotidianas se ven rodeadas en diferentes aspectos de la inteligencia artificial, con
el propósito de facilitar y optimizar cada una de las actividades diarias.
En las últimas décadas se ha disparado el interés en explorar e investigar
nuevamente este campo gracias al auge del internet y a los avances tecnológicos.
La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana
incluso en aspectos tan sencillos que ni siquiera nos damos cuenta de ello, como
son los asistentes virtuales presentes en nuestros teléfonos inteligentes, las
cámaras fotográficas de estos que con un comando o incluso reconociendo un
rostro o una sonrisa son capaces de realizar una orden, incluso en algo tan
sencillo como escribir un mensaje podemos ver en las aplicaciones que se
realizan de esta tarea una función de aprendizaje sobre nuestra forma de escribir
o de nuestras palabras más cotidianas ayudándonos a hacer esta tarea mucho
más fácil.
3. INTRODUCCION: CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL Y SUS INICIOS.
La inteligencia artificial, también llamada inteligencia computacional, es la
inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina
inteligente es un agente que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que
maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo. El término inteligencia
artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones cognitivas que los

3. humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: aprender y
resolver problemas.
Los inicios de la inteligencia artificial se remontan a los años en que se definió la
neurona, en 1943, como un dispositivo binario con entradas y salidas. En el año
de 1956 se reactivó este tema y se establecieron las bases de la Inteligencia
Artificial como un campo independiente dentro de la informática.
Una de sus características es que incluye varios campos de desarrollo, como la
robótica, la comprensión y traducción de lenguajes, el reconocimiento y
aprendizaje de palabras de máquinas o los variados sistemas computacionales
expertos, que son los encargados de reproducir el comportamiento humano en
una sección del conocimiento.
Tales tareas reducen costos y riesgos en la manipulación humana en áreas
peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto y el control de calidad en
el área comercial.
Uno de los tipos de inteligencia artificial es el de la inteligencia reactiva. Una
máquina que usa la información contextual de cómo está determinada situación en
ese momento y en base a esto calcula las mejores opciones de resolver
determinado problema para tomar una decisión. Dentro esta clasificación podemos
encontrar ejemplos concretos en los cuales se ha avanzado. Por ejemplo, en el
año 1997, una computadora llamada Deep Blue creada por IBM, le ganó al
campeón de ajedrez Garry Kasparov, como este caso también se encuentran el de
Chinook vs Marion Tinsley y alphago vs Lee Sedol, la inteligencia artificial
finalmente ha vencido en tres de los juegos de mesa más complejos en la historia
de la humanidad. Estas computadoras caen dentro de la categoría de Inteligencia
Reactiva.
Deepmind la compañía a cargo de alphago anuncio que usaría la tecnología
desarrollada para la evolución en los sectores de la salud, robótica y Smartphone.
4. DESARROLLO: AREAS DE APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL.
La Inteligencia Artificial ha sido usada en un amplio número de campos,
incluyendo el área medica, comercio de acciones, control
robótico, leyes, percepción remota, descubrimientos científicos y juguetes. Sin
embargo muchas aplicaciones de la Inteligencia Artificial no son percibidas como

4. tal: Mucha Inteligencia Artificial se ha filtrado en aplicaciones generales,
comúnmente sin ser llamadas Inteligencia Artificial porque una vez que algo se
vuelve suficientemente útil y común deja de ser considerado Inteligencia Artificial.
Son muchas las áreas de aplicación de la inteligencia artificial que se investigan
hoy día. Entre ellas, tenemos las siguientes:
• La representación del conocimiento.
• Los métodos de aprendizaje automático.
• El campo de la planificación.
• Los trabajos en el área de razonamiento posible.
• El estudio de las arquitecturas de agentes, que busca la integración de otras
áreas de la I A con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas
capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real.
• La coordinación y colaboración multiagentes.
• El desarrollo de ontologías, que persigue la creación de catálogos de
conocimiento explícito, formal y multipropósito.
• Los campos de procesamiento de voz y lenguaje.
• La síntesis y comprensión de imágenes.
a) APRENDIZAJE Y DESARROLLO DE APLICACIONES
Hoy nos encontramos en otro nivel de evolución de Inteligencia Artificial. Han
surgido técnicas de Machine Learning que nos permiten crear modelos que
representan determinados escenarios. Con suficiente información podemos
entrenar estos modelos y lograr que ellos efectivamente aprendan cómo resolver
las situaciones y hagan uso de las experiencias previas.
En los últimos años dentro del área de Machine Learning se han consolidado las
técnicas de Deep Learning que, a través del uso de redes neuronales, le dan la
capacidad a las computadoras de procesar grandes cantidades de datos y
aprender por sí mismas.
Los problemas de Machine Learning se pueden dividir en dos tipos, los que
necesitan de un aprendizaje supervisado y otros donde nos enfrentamos a un
aprendizaje no supervisado. Un ejemplo claro de aprendizaje supervisado es lo
que hacemos en Facebook, cuando confirmamos que en determinada foto se
encuentra determinada persona, le estamos indicando a Facebook si la persona
es o no es quien nos sugiere. Otro ejemplo de esto es el algoritmo de filtro de
spam de Gmail, al cual le vamos indicando cuáles emails son spam para nosotros.

5. De esta forma, gracias al entrenamiento que millones de usuarios realizan, este
filtro se vuelve cada vez más preciso en detectar el spam. Un ejemplo de
aprendizaje no supervisado, donde la máquina se entrenó a sí misma es el caso
de AlphaGo Zero, que aprendió y mejoró su juego en base a partidas de Go
reales, jugadas por profesionales y amateurs. Con ese aprendizaje, en 2016
AlphaGo derrotó al campeón de Go, Lee Sedol por 4 partidas a 1. Como si eso no
fuera suficiente, en 2017 Google creó una versión mejorada, AlphaGo Zero, que
tuvo la particularidad de entrenarse jugando consigo misma, con la única
información de las reglas del juego. Le llevó tres días entrenarse por sí sola -el
tiempo que le lleva jugar unas 4,9 millones de partidas- sin las limitaciones del
conocimiento humano previo. Cuando la pusieron a competir con su predecesora,
el resultado fue una aplastante victoria de 100 partidos a cero de AlphaGo Zero
sobre AlphaGo.
b) ROBOTICA
Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada
que manda una computadora, la cual ordena al robot que efectúe una determinada
acción.
Hoy en día, una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención
con rapidez, calidad y precisión en los procesos de fabricación encargados de
realizar trabajos repetitivos en la fabricación.
c) JUEGOS
La Inteligencia artificial en un videojuego, se refiere a las técnicas utilizadas en
computadoras y videojuegos para producir la ilusión de inteligencia en el
comportamiento de los personajes no jugadores (PNJ). Es un agente electrónico
que puede pensar, evaluar y actuar en ciertos principios de la optimización y la
coherencia para cumplir con una meta o propósito.
Como la inteligencia artificial se centra en el aspecto de la inteligencia y una buena
jugabilidad, su enfoque es muy diferente a la de la inteligencia artificial tradicional,
soluciones alternativas y trucos son aceptables y, en muchos casos, las
habilidades bajan el tono para dar a los jugadores humanos un sentido de justicia.
la navegación es un subcampo de la inteligencia artificial del juego que se centra
en dar a los PNJ la capacidad de navegar en su entorno, la búsqueda de un
camino hacia un objetivo, evitando colisiones con otras entidades o colaborar con

6. ellos. La inteligencia artificial también está involucrada con el equilibrio de la
dificultad del juego, que consiste en el ajuste de la dificultad de un juego de
videojuego en tiempo real basado en la habilidad del jugador.
d) APLICACIÓN COMERCIAL
La inteligencia artificial es implementada en asistentes automatizados en línea
que se pueden ver como avatares en las páginas web. Se puede hacer uso de
ellos por las empresas para reducir sus costos de operación y capacitación.
Una tecnología principal para tales sistemas es el procesamiento de lenguaje
natural.
Técnicas similares pueden ser usadas en máquinas contestadoras de centros
de llamadas, tales como software de reconocimiento del habla para que las
computadoras manejen el Servicio de atención al cliente y procesamiento de
lenguaje natural para permitir un mejor trato a los clientes, entrenamiento de
agentes por minería automática de las mejores prácticas de las interacciones
pasadas, automatización de soporte y muchas otras tecnologías para mejorar
la productividad de los agentes y la satisfacción del cliente.
Otras aplicaciones que tiene la inteligencia artificial en el área comercial son:
• Configuración: selección de distribución de los componentes de un sistema de
computación.
• Diagnosis: hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos,
problemas médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos
electrónicos, averías automovilísticas.
• Interpretación y análisis: datos geológicos para prospección petrolífera,
compuestos químicos, análisis de señales, problemas matemáticos complejos,
evaluación de amenazas militares, análisis de circuitos electrónicos, datos
biológicos (coronarios, cerebrales y respiratorios), información de radar, sonar e
infrarrojos.
• Monitorización: equipos, monitorización de procesos, fabricación y gestión de
procesos científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes
hospitalizados, datos financieros en tiras de papel perforado por teleimpresora,
informes industriales y gubernamentales.
• Planificación: gestión de activo y pasivo, gestión de cartera, análisis de créditos y
préstamos, contratos, programación de trabajos de taller, gestión de proyectos,
planificación de experimentos, producción de tarjetas de circuito impreso.
• Interfaces inteligentes: hardware (fiscal) de instrumentación, programas de
computadora, bases de datos múltiples, paneles de control.
• Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural,

7. gestión de impuestos (ayudas para contabilidad), consultoría en temas legales,
planificación de fincas, consultoría de sistemas bancarios.
• Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en muy alta escala, síntesis de
circuitos electrónicos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de
transporte.
• Sistemas de visión computarizada: selección de piezas y componentes,
ensamblado, control de calidad.
• Desarrollo de software: programación automática.
5. CONCLUSION: OPINION Y ANALISIS SOBRE LOS AVANCES DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIALY PERSPECTIVA A FUTURO.
En mi opinión personal creo que es probable que en un futuro no muy lejano
podamos contar con asistentes virtuales o robóticos para facilitar cada una de
nuestras actividades hogareñas o de trabajo facilitándonos diferentes aspectos,
incrementando la seguridad con la que realizamos ciertas actividades como
trasladarnos a nuestro destino evitando riesgos y disminuyendo fatalidades
Nos falta mucho aún para llegar a máquinas que tengan la capacidad de crear sus
propias abstracciones y la capacidad de entender que en el mundo existen
personas cuyos pensamientos y sentimientos determinan su conducta.
En fin, todo parece indicar que las computadoras programadas con la inteligencia
artificial son el campo de la solución de problemas del futuro; sin embargo, el
intelecto humano parece ser irremplazable en relación con la solución de
problemas de sentido común. En este caso, dado lo complicado de la mente
humana, lo más conveniente es que se genere una interacción equilibrada entre
hombre y máquina donde interactúen juntos ya que necesitan uno del otro para
solucionar eficazmente los problemas.

8. REFERENCIAS:
Eugenio García. (2017). Inteligencia Artificial aplicada al desarrollo de
aplicaciones. 04 de febrero de 2018, de GeneXus Sitio web:
https://www.genexus.com/es/global/noticias/leer-noticia/inteligencia-artificial-
aplicada-al-desarrollo-de-aplicaciones
Luis Alberto García Fernández. (2004). Usos y aplicaciones de la inteligencia
artificial. 04 de febrero de 2018, de Universidad Veracruzana Sitio web:
https://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol17num3/articulos/inteligencia/index.h
tm
Alberto García Serrano. (2012). Inteligencia Artificial, Fundamentos Practica y
Aplicaciones. Madrid, España: RC Libros.