inteligencia artificial

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
LAURA CAMILA MORENO CUESTA
1103 JM

2. ¿QUE ES?
 La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria, que a través de ciencias como las ciencias
de la computación, la matemática, la lógica y la filosofía, 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. 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 como «... la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes,
especialmente programas de cómputo inteligentes».

3. CATEGORIAS
 Podemos definir una heurística como un truco o estrategia que limita
grandiosamente la búsqueda de soluciones ante grandes espacios de
problemas. Por lo tanto ante un problema, nos ayuda a seleccionar las
bifurcaciones, dentro de un árbol, con más posibilidades, con ello se restringe
la búsqueda aunque no siempre se garantiza una solución adecuada. Todo lo
que se debe tener para que una heurística sea adecuada es que nos
proporcione soluciones que sean lo suficientemente buenas. Además
utilizando la heurística, no será necesario replantear un problema cada vez
que se afronte, ya que si lo hemos planteado anteriormente, ésta sugerirá la
forma en que se ha de proceder para resolverlo.

4. ESCUELAS DE PENSAMIENTO
 La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
 La inteligencia artificial convencional
 La inteligencia computacional

5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 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 un
determinado problema al igual que lo haría un especialista en la dicha actividad.

6. 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.

7. CRITICAS
 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.

8. TECNOLOGIAS DE APOYO
 Interfaces de usuario
 Visión artificial
 Smart process management

9. APLICACIONES
 Las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial son numerosas y ubicuas. Comúnmente cuando un problema es resuelto mediante inteligencia artificial la solución es incorporada en
ámbitos de la industria y de la vida diaria de los usuarios de programas de computadora, pero la percepción popular se olvida de los orígenes de estas tecnologías que dejan de ser percibidas como
inteligencia artificial. A este fenómeno se le conoce como el efecto IA.12
 Lingüística computacional
 Minería de datos (Data Mining)
 Industriales.
 Medicina
 Mundos virtuales
 Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
 Robótica
 Mecatrónica
 Sistemas de apoyo a la decisión
 Videojuegos
 Prototipos informáticos
 Análisis de sistemas dinámicos.
 Smart Process Management
 Simulación de multitudes

10. INVESTIGADORES
 Jeff Hawkins
 John McCarthy
 Marvin Minsky
 Judea Pearl
 Alan Turing, discípulo de John von Neumann, diseñó el Test de Turing que debería utilizarse para
comprender si una máquina lógica es inteligente o no.
 Joseph Weizenbaum
 Raúl Rojas
 Ray Kurzweil