La inteligencia artificial es el estudio interdisciplinario de sistemas capaces de resolver problemas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Existen dos enfoques principales: la inteligencia artificial convencional basada en el análisis formal del comportamiento humano, y la inteligencia computacional que implica aprendizaje interactivo a partir de datos empíricos. El test de Turing propone evaluar la habilidad de una máquina para generar respuestas indistinguibles de un humano, mientras que la habitación china argumenta que aprobar el test no implica que

1. María Ventura 4ºA

2. ·La inteligencia artificial
- ¿Qué es?
- Inteligencia artificial convencional y la
computacional
·Test de Turing
- ¿Qué es?
- La habitación china

3. La inteligencia artificial es un área
multidisciplinaria, que a través de ciencias
como las ciencias de la computación, la
matemática, la filosofía y la lógica, estudia la
creación y diseño de sistemas capaces de
resolver problemas cotidianos por sí mismos,
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.

4. En ciencias de la computación se denomina
inteligencia artificial a la capacidad de razonar
de un agente no vivo.

5. Al igual que en la informática, en la Inteligencia
artificial tenemos una serie de elementos
peculiares que la caracterizan y la diferencian.

6. Para Nilsson son cuatro los pilares básicos en
los que se apoya la inteligencia artificial.
·Búsqueda del estado requerido en el conjunto
de los estados producidos por las acciones
posibles.
·Algoritmos genéticos (evolución de las
cadenas de ADN).
·Redes neuronales artificiales (funcionamiento
físico del cerebro de animales y humanos).
·Razonamiento mediante una lógica formal
análogo al pensamiento abstracto humano.

7. También existen distintos tipos de
percepciones y acciones, que pueden ser
obtenidas y producidas por sensores físicos y
sensores mecánicos.
Los sistemas de Inteligencia artificial
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 el ajedrez de computador, y otros
videojuegos actuales.

8. La Inteligencia artificial se divide en dos
escuelas de pensamiento:
·La inteligencia artificial convencional
·La inteligencia computacional

9. -Inteligencia artificial convencional
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.

10. ·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.

11. ·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.
-Inteligencia artificial computacional
La Inteligencia Computacional (también
conocida como IA subsimbólica-inductiva)
implica desarrollo o aprendizaje interactivo
(por ejemplo, modificaciones interactivas de
los parámetros en sistemas conexionistas). El
aprendizaje se realiza basándose en datos
empíricos.

13. El test de Turing es una prueba de la habilidad
de una máquina de exhibir un comportamiento
inteligente similar al un humano. Alan Turing
propuso que un humano evaluara
conversaciones en lenguaje natural entre un
humano y una máquina diseñada para generar
repuestas similares a las de un humano. El
evaluador sabría que uno de los miembros de
la conversación es una máquina y todos los
participantes serían separados de otros.

14. La conversación estaría limitada a un medio
únicamente textual como un teclado de
computadora y un monitor por lo que sería
irrelevante la capacidad de la máquina de
transformar texto en habla.
En el caso de que el evaluador no pueda
distinguir entre el humano y la máquina
acertadamente la máquina habría pasado la
prueba.
Esta prueba no evalúa el conocimiento de la
máquina en cuanto a su capacidad de
responder preguntas correctamente, solo se
toma en cuenta la capacidad de ésta de
generar respuestas similares a las que daría un
humano.

15. Turing propuso esta prueba en su ensayo
“Computing Machinery and Intelligence” de
1950 mientras trabajaba en la Universidad de
Mánchester.
Inicia con las palabras: “Propongo que se
considere la siguiente pregunta, ‘¿Pueden
pensar las máquinas?’”.
Como es difícil definir la palabra “pensar”,
Turing decide “reemplazar la pregunta y
formularla de otra manera más adecuada y fácil
de comprender.

16. La nueva pregunta de Turing es: “¿Existirán
computadoras digitales imaginables que
tengan un buen desempeño en el juego de
imitación?“.
Turing creía que esta pregunta sí era posible
de responder y en lo que resta de su ensayo se
dedica a argumentar en contra de las
objeciones principales a la idea de que las
máquinas pueden pensar.
Desde 1950, la prueba ha servido de influencia
y criticada, además de ser esencial en el
concepto de la filosofía de la inteligencia
artificial.

19. El texto “Minds, Brains, and Programs” de 1980
escrito por John Searle, proponía el
experimento de la “habitación china” y
argumentaba que la prueba de Turing no podía
usarse para determinar si una máquina podía
pensar. Searle observó que software (como
ELIZA) podía aprobar la prueba de Turing a
través de la manipulación de caracteres que no
había entendido.

20. Si la comprensión no se les puede clasificar
realmente como “pensantes” de la misma
manera que los humanos, por lo tanto, Searle
concluyó que la prueba de Turing no puede
probar que una máquina puede pensar.
Al igual que la prueba de Turing, el argumento
de Searle ha sido ampliamente criticado al
igual que respaldado.
Searle se enfrenta a la analogía entre mente y
ordenador cuando se trata de abordar la
cuestión de la conciencia. La mente implica no
sólo la manipulación de símbolos, y además de
una sintaxis posee una semántica.