Inteligencia artificial

1. Inteligencia artificial
Jessica Hernández
Escuela de administración y mercadotecnia del Quindío
Ingeniería mecatrónica
Técnica profesional en mantenimiento de sistemas mecatrónicas
Armenia, Quindío
2016

2. Inteligencia artificial.
¿Será capaz de llegar al conocimiento universal?
Resumen: Debido a la oposición del desarrollo de la inteligencia artificial, a
continuación se demostrara la postura a favor de la IA, planteando el interrogante
sobre el conocimiento universal y la búsqueda de él, examinando el beneficio al
implementar del uso de los robots; como también investigando para la
organización, ejecución y recuperación de la información, que se dice está en el
olvido, logrando de esa manera la aplicación de ingenierías así mismo la atención
de las ciencias, trabajando unidas, con el fin de llegar al conocimiento universal.
Palabras clave: Inteligencia artificial, ejecución, organización, información,
robots, física, ingeniería, memoria, ser humano, redes neuronales.
Introducción
Durante estos millones de años, el entorno para el ser humano ha ido cambiando, factores
externos como el clima, la alimentación, entre otros, ha generado una reorganización y
adaptación a nuevas funciones, de modo que el cerebro humano es el resultado de una
acumulación de actividades no terminadas. De otro lado se plantea una posición sin cuerpo no
hay inteligencia, se debe ejercitar tanto la masa como el razonamiento, para que estén en
constante renovación e implementación sin ninguna falla, ¿será capaz la inteligencia artificial de
llegar al conocimiento universal?
Con todo y lo anterior se inicia el tema sobre inteligencia artificial como también la probabilidad
de llegar al conocimiento universal; uno de los sitios más consultado por los internautas
Wikipedia afirma que la 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

3. McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial» en 1956, y la definió como «... la ciencia e
ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes»”.
En primer lugar, uno de los objetivos primordiales de la inteligencia artificial, es simular la
inteligencia humana en una máquina, denominada robots, palabra acuñada en 1921 por el
escritor checo Capek, ya ha dejado de ser sinónimo de androides metálicos que van moviendo
sus brazos como tentáculos, mientras avanzan sobre sus rueditas por el planeta de las Amazonas
Sicodélicas. Los robots serán parte de nuestra vida cotidiana, el avance en la investigación de las
redes neuronales, dice:
“Aún no se ha podido clonar un cerebro, pero ya trabajamos en las redes neuronales, que
intentan ser la copia electrónica del funcionamiento de un cerebro. Actualmente usamos
redes pequeñas, pues cuando éstas son muy complejas, se pierde el control y ya no
sabemos exactamente qué está ocurriendo ahí dentro”. Espinosa, I (2016).
En segundo lugar la corrección y la agilidad en la recuperación de la información, son elementos
vitales para las organizaciones modernas, cualquiera que sea su actividad, debe quedar claro que
son las redes neuronales, según McColloch y Pitts, es justo decir que son los sistemas
computacionales, de implementación en hardware o software, que imitan las habilidades
computacionales del sistema nervioso biológico, usando un gran número de simples neuronas
artificiales interconectadas, por otro lado las redes de nodos adaptables que mediante un proceso
de aprendizaje a partir de ejemplos, almacenan experiencia y poseen capacidad de
generalización, la idea al conocer sobre las neuronas, se respalda la simulación de un cerebro
humano, generando una red de neuronas para realizar la actividad de la captación, organización,
ejecución y recuperación de la información de manera más efectiva, sin tener perdida o mala
interpretación de lo aprendido, generando así un conocimiento universal, a este propósito se le
suma la utilización de más del 50% del cerebro.

4. Es un elemento indispensable, conocer sobre los teoremas que implican el uso de la física, por
ejemplo, el teorema de incompletitud de Godel, el cual demuestra que hay al menos una verdad
que no es demostrable dentro del sistema, en base a este teorema, Penrose consciente de este
hecho utiliza la mecánica cuántica para demostrar procesos físicos que se dan en el cerebro y no
conducen a un mecanismo, dicho de otro modo, la física se construye mediante un sistema de
experimentos, reconstruyendo teorías, logrando así nuevos sistemas, para explicar la mente
humana y poder simular el futuro con los robots, se generan seres con el conocimiento universal,
realizando también actividades humanas, pero con la gran diferencia, la falta de cualidades que
posee un ser humano, pero su inteligencia fortalecerá al crecimiento de la humanidad.
Para concluir, la inteligencia artificial ayuda a generar la búsqueda más profunda y amplia sobre
el cerebro humano, entonces debemos comprender que para crear una mente no hace falta nada
más que replicar esos procesos cerebrales, logrando así nuevos sistemas de recuperación,
clasificación y organizacion de la información. Además se plantea métodos para emplear más el
uso de la memoria, del mismo modo se almacenaría mejor el conocimiento, buscando la
exigencia de las redes neuronales al descubrir nuevos métodos de aprendizaje llegando así al
conocimiento universal.
Bibliografía
Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana, 2002.
Luis Mª Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial, Madrid, 1987.
Cast, L. (1998). El Quinteto de Cambridge. Buenos Aires. Taurus. Recuperado de
www.ugr.es/~setchift/docs/conciencia_capitulo_2.pdf

5. Herrera, R. (s.f.). Revista de divulgación de la ciencia de la UNAM. México. Recuperado de
http//www.comoves.unam.mx
López, R. (2010). Inteligencia artificial: introducción y tareas de búsqueda.
Goldstein, R. Incompleteness. The Pro. and paradox of Kurt Godet (2005). Atlas Books.
New York
Barrow, J.D. Impossibility. The Limits of Science and the science of limits. Ox ford
University Press (1998)
Redes neuronales:
http://menphis.unisc.br/jacques/index.html
Redes neuronales aplicadas a la documentación:
http://alcazaba.unex.es/~vhersol/Publicaciones/Anu-SOCADI.pdf
WEBSOM: http://websom.hut.fi/