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Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias como las ciencias
de la computación, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de entidades capaces de
resolver cuestiones por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.
General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de
máquinas capaces de pensar. En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la
capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia
artificial» en 1956, y la definió así: “Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes,
especialmente programas de cómputo inteligentes”.
Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas,
respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u
ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno
software.
Modular Advanced Armed Robotic System (MAARS)
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la
habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de
escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente
son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en
gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y
otros videojuegos.
El término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de
Darthmounth, más para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los
cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser
aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más nuevas
junto con la genética moderna.
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes problemas:
Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones 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.
Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto-
regularse y controlarse para mejorar.
Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a
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Inteligencia artificial

  • 1. Inteligencia Artificial La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias como las ciencias de la computación, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de entidades capaces de resolver cuestiones por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana. General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de máquinas capaces de pensar. En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial» en 1956, y la definió así: “Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”.
  • 2. Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN). Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos). Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano. También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software. Modular Advanced Armed Robotic System (MAARS)
  • 3. Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos. El término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna. Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas: Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones 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.
  • 4. Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística. Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto- regularse y controlarse para mejorar. Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la dicha actividad.