2.  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."
 A TRAVÉS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SE HAN DESARROLLADO LOS
SISTEMAS EXPERTOS QUE PUEDEN IMITAR LA CAPACIDAD MENTAL DEL
HOMBRE Y RELACIONAN REGLAS DE SINTAXIS DEL LENGUAJE HABLADO Y
ESCRITO SOBRE LA BASE DE LA EXPERIENCIA, PARA LUEGO HACER
JUICIOS ACERCA DE UN PROBLEMA, CUYA SOLUCIÓN SE LOGRA CON
MEJORES JUICIOS Y MÁS RÁPIDAMENTE QUE EL SER HUMANO. EN LA
MEDICINA TIENE GRAN UTILIDAD AL ACERTAR EL 85 % DE LOS CASOS DE
DIAGNÓSTICO.

3.  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: QUE TIENEN
AUTONOMÍA Y PUEDEN 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 ACTIVIDAD.

4.  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.

5.  LAS PRINCIPALES CRÍTICAS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL TIENEN QUE
VER CON SU CAPACIDAD DE IMITAR POR COMPLETO A UN SER
HUMANO. ESTAS CRÍTICAS IGNORAN QUE NINGÚN HUMANO INDIVIDUAL
TIENE CAPACIDAD PARA RESOLVER TODO TIPO DE PROBLEMAS, Y
AUTORES COMO HOWARD GARDNER HAN PROPUESTO QUE EXISTEN
INTELIGENCIAS MÚLTIPLES. UN SISTEMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEBERÍA RESOLVER PROBLEMAS. POR LO TANTO ES FUNDAMENTAL EN SU
DISEÑO LA DELIMITACIÓN DE LOS TIPOS DE PROBLEMAS QUE RESOLVERÁ
Y LAS ESTRATEGIAS Y ALGORITMOS QUE UTILIZARÁ PARA ENCONTRAR LA
SOLUCIÓN.
 EN LOS HUMANOS LA CAPACIDAD DE RESOLVER PROBLEMAS TIENE DOS
ASPECTOS: LOS ASPECTOS INNATOS Y LOS ASPECTOS APRENDIDOS. LOS
ASPECTOS INNATOS PERMITEN POR EJEMPLO ALMACENAR Y RECUPERAR
INFORMACIÓN EN LA MEMORIA Y LOS ASPECTOS APRENDIDOS EL SABER
RESOLVER UN PROBLEMA MATEMÁTICO MEDIANTE EL ALGORITMO
ADECUADO. DEL MISMO MODO QUE UN HUMANO DEBE DISPONER DE
HERRAMIENTAS QUE LE PERMITAN SOLUCIONAR CIERTOS PROBLEMAS,
LOS SISTEMAS ARTIFICIALES DEBEN SER PROGRAMADOS DE MODO TAL
QUE PUEDAN RESOLVER CIERTOS PROBLEMAS.

6.  LA INICIATIVA HA SIDO DESARROLLADA DENTRO DEL PROYECTO MADRE, CENTRADO EN
LOS TRANSPLANTES DE HÍGADO.

ESTE NOVEDOSO SISTEMA DE ASIGNACIÓN PRETENDE MAXIMIZAR LAS POSIBILIDADES DE
ÉXITO DE LOS TRASPLANTES "EN UN CONTEXTO DE ESCASEZ DE DONANTES Y BÚSQUEDA
DE NUEVAS MODALIDADES PARA EVITAR EL MAYOR NÚMERO DE MUERTES EN LISTA DE
ESPERA", COMO DECLARABAN LOS PROMOTORES DEL PROYECTO EN UN COMUNICADO.

A TRAVÉS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES SE DETERMINA EL RECEPTOR MÁS
ADECUADO PARA CADA ÓRGANO DONADO. ESTOS SISTEMAS YA SE HABÍAN USADO
PARA PREDICCIÓN DE CATÁSTROFES, METEOROLOGÍA O ESTRATEGIA MILITAR. JAVIER
BRICEÑO, COORDINADOR DEL PROYECTO MADRE Y MIEMBRO DE LA UNIDAD DE
TRASPLANTE DEL REINA SOFÍA DE CÓRDOBA, EXPLICA QUE PRETENDEN AVANZAR DESDE
LOS ACTUALES "MODELOS QUE PERMITEN CALCULAR EL RIESGO CON UN DETERMINADO
DONANTE Y LA PROBABILIDAD DE MORIR EN LISTA DE ESPERA" HASTA UN "SISTEMA
GLOBAL QUE CALCULE AMBOS EVENTOS". DE ESTA FORMA, SE PODRÍA PRONOSTICAR EL
ÓRGANO DONADO QUE FUNCIONARÍA MEJOR ENTRE QUIENES ESPEREN EL TRASPLANTE.

EN ESPAÑA SE REALIZAN ALREDEDOR DE MIL TRASPLANTES DE HÍGADO CADA AÑO, UN
NÚMERO QUE PERMANECE ESTABLE Y QUE OBLIGA A OPTIMIZAR LOS RECURSOS DE QUE
SE DISPONE. POR ELLO, LA ELECCIÓN ADECUADA DEL EMPAREJAMIENTO ENTRE
DONANTE Y RECEPTOR FIGURA COMO UN FACTOR FUNDAMENTAL.

7.  INVESTIGADORES HAN DESARROLLADO UN SISTEMA DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL PARA ESTABLECER EL MEJOR EMPAREJAMIENTO POSIBLE
ENTRE UN DONANTE Y LOS POSIBLES RECEPTORES DE UN TRANSPLANTE.

8.  LA LÓGICA DIFUSA: PERMITE TOMAR DECISIONES BAJO
CONDICIONES DE INCERTEZA.
 REDES NEURONALES: ESTA TECNOLOGÍA ES PODEROSA EN
CIERTAS TAREAS COMO LA CLASIFICACIÓN Y EL
RECONOCIMIENTO DE PATRONES. ESTÁ BASADA EN EL
CONCEPTO DE "APRENDER" POR AGREGACIÓN DE UN GRAN
NÚMERO DE MUY SIMPLES ELEMENTOS.
ESTE MODELO CONSIDERA QUE UNA NEURONA PUEDE SER
REPRESENTADA POR UNA UNIDAD BINARIA: A CADA INSTANTE SU
ESTADO PUEDE SER ACTIVO O INACTIVO. LA INTERACCIÓN ENTRE
LAS NEURONAS SE LLEVA A CABO A TRAVÉS DE SINAPSIS. SEGÚN
EL SIGNO, LA SINAPSIS ES EXCITADORA O INHIBIDORA.
EL PERCEPTRÓN ESTÁ CONSTITUIDO POR LAS ENTRADAS
PROVENIENTES DE FUENTES EXTERNAS, LAS CONEXIONES Y LA
SALIDA. EN REALIDAD UN PERCEPTRÓN ES UNA RED NEURONAL
LO MÁS SIMPLE POSIBLE, ES AQUELLA DONDE NO EXISTEN CAPAS
OCULTAS.

9.  LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL
 MINERÍA DE DATOS
 INDUSTRIALES
 MEDICINA
 MUNDOS VIRTUALES
 PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
 ROBÓTICA
 MECATRÓNICA
 SISTEMAS DE APOYO A LA DECISIÓN
 VIDEOJUEGOS
 PROTOTIPOS INFORMÁTICOS
 ANÁLISIS DE SISTEMAS DINÁMICOS
 SIMULACIÓN DE MULTITUDES

10.  LA IA ES EL ARTE DE CREAR MAQUINAS CON CAPACIDAD DE
REALIZAR FUNCIONES QUE REALIZADAS POR PERSONAS REQUIEREN DE
INTELIGENCIA. ( KURZWEIL, 1990)
 LA IA ES EL ESTUDIO DE CÓMO LOGRAR QUE LAS COMPUTADORAS
REALICEN TAREAS QUE, POR EL MOMENTO, LOS HUMANOS HACEN
MEJOR. (RICH, KNIGHT, 1991).
 LA IA ES LA RAMA DE LA CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN QUE SE OCUPA
DE LA AUTOMATIZACIÓN DE LA CONDUCTA INTELIGENTE. (LUGAR Y
STUBBLEFIED, 1993).
 LA IA ES EL CAMPO DE ESTUDIO QUE SE ENFOCA A LA EXPLICACIÓN Y
EMULACIÓN DE LA CONDUCTA INTELIGENTE
EN FUNCIÓN DE PROCESOS COMPUTACIONALES. (SCHALKOFF, 1990).