1. A pesar de que la mayoría de los intentos para definir términos complejos
y a la vez ampliamente usados suelen ser inútiles, es positivo al menos
esbozar los límites aproximados en los que encuadrar el concepto de IA
para poder proporcionar una perspectiva a la explicación que sigue. Se ha
propuesto la siguiente definición, a pesar de no ser aceptada
universalmente. La Inteligencia Artificial (IA) estudia cómo lograr que las
máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por
los seres humanos. Esta definición es, por supuesto, bastante efímera ya
que hace referencia al estado actual de la informática. Además falla al no
incluir algunas áreas que potencialmente tienen un gran impacto, tales
como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni
por las máquinas ni por los hombres. Sin embargo, proporcionan un buen
comienzo para aclarar en que consiste la inteligencia artificial evitando los
aspectos filosóficos que dominan en los intentos de definir los términos
artificial o inteligencia. Además, resulta interesante que surjan similitudes
con la filosofía y al mismo tiempo las evite. La filosofía siempre se ha
encargado del estudio de aquellas ramas del conocimiento más
deficientemente comprendidas y que no han podido llegar a ser
disciplinas separadas por derecho propio. Ciencias como las matemáticas
o la física conforme fueron avanzando, se separaron de la filosofía. Quizás
si la IA progresa lo suficiente pueda reducirse a sí misma hasta
desaparecer.

2. La inteligencia artificial es el estudio de las ideas que
permiten a las computadoras hacer las cosas que hacen que
las personas parezcan inteligentes. Este significado lo dio
Patrick Henry Winston.
La inteligencia artificial es el estudio de los Cálculos que
hacen posible percibir, razonar y actuar. Patrick Henry
Winston.
La inteligencia artificial es el estudio de cómo conseguir que
las computadoras hagan las cosas que, por el momento, las
personas hacen mejor. Elaine Rich.
Estos puntos de vista simbolizan dos aproximaciones
comunes a la IA. Una de ella intenta utilizar las
computadoras para simular los procesos mentales humanos.
Por ejemplo, un experto en IA podría pedirle a las personas
que describieran cómo resuelven un problema e intentar
capturar sus respuestas en un modelo software.
La metodología de la simulación tiene res problemas
inherentes:

3. • La mayoría de las personas tiene problemas para entender y
describir cómo hacen las cosas. La inteligencia humana
incluye pensamientos inconscientes, visiones instantáneas y
otros proceso mentales que son difíciles o imposibles de
entender y describir.
• Hay diferencias inmensas entre la estructura y las
capacidades del cerebro humano y las de una computadora .
Incluso las supercomputadoras más potentes no pueden
aproximarse a la capacidad de procesamiento paralelo del
cerebro: es decir, la capacidad de dividir un trabajo complejo
en trabajos más sencillos y pequeños, y completar soso
trabajos simultáneamente.
• La mejor forma de hacer algo con una máquina es a menudo
muy distinta a como lo harían las personas. Con anterioridad
a los hermanos Wright, docenas de inventores fracasaron en
sus máquinas voladoras porque intentaban con sus inventos
imitar a las aves. De forma parecida, muchos intentos en IA
antiguos fracasaron porque fueron diseñados para imitar la
inteligencia humana, en lugar de beneficiarse de las
capacidades únicas de la computadora.

4. La inteligencia artificial nos ayuda a ser más inteligentes
Del mismo modo que el conocimiento psicológico acerca
del procesamiento humano de la información puede
ayudarnos a hacer que los computadores sean inteligentes,
las teorías que se derivaron pensando principalmente en
los computadores con frecuencia sugieren una guía útil
para el pensamiento humano. A través de la investigación
de la inteligencia artificial, mucha representaciones y
métodos que al parecer la gente usa de manera
inconsciente, se han concretado y hecho más accesibles
para que la gente pueda desplegarlos deliberadamente
Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a
resolver difíciles problemas de análisis.
Durante los inicios de la investigación en inteligencia
artificial, James R Slagle demostró que los computadores
pueden trabajar con problemas de cálculo integral en un
nivel de primer año universitario.

5. Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a resolver
difíciles problemas de análisis.
Hoy día, los programas pueden llevar a cabo ciertos tipos de
análisis matemáticos en un nivel mucho más complejo.
Por ejemplo, el programa Kam es experto en dinámica no lineal,
materia de gran interés para los científicos que estudian las
ecuaciones que gobiernan las interacciones complejas de los
objetos.
La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable y por
otro, más esencial.
Las primeras aplicaciones de la inteligencia artificial fueron en su
mayoría motivadas por el deseo de los investigadores de demostrar
que la inteligencia artificial tiene un valor práctico. Ahora,
conforme el campo madura, el desarrollo de las aplicaciones está
cada vez más motivado por el deseo de la gente de negocios de
lograr objetivos comerciales estratégicos.

6. La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable
y por otro, más esencial.
Un ejemplo de una aplicación desarrollada por una empresa
privada es el sistema de recursos de información
aeroportuaria, Aris (por las siglas en inglés, Airport resource
information system), desarrollado por la Ascent Technology,
Inc., y utilizado por la línea aérea Delta Airlines para ayudar
asignar las compuertas del aeropuerto a los vuelos que llegan.
El problema de asignación de compuertas, resulta difícil en
un aeropuerto de mucho tráfico, ya que Aris debe reaccionar
de inmediato a los cambios en las llegadas y partidas, como
los que impone el clima, y en vista de que hay muchas
restricciones que es preciso considerar. Una de ellas, que
resulta obvia, es que no se puede estacionar una gran
aeronave en una compuerta diseñada para alojar sólo
aeronaves pequeñas. Otra es que los pasajeros desean que sus
vuelos de trasbordo estén estacionados en compuertas
situadas a una distancia fácil de recorrer caminando. Otra
restricción, menos obvia, es que los controladores de
compuerta desean evitar bloqueos potenciales de tráfico
cuando los aviones avanzan

7. La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable y por
otro, más esencial.
Y se retira de sus compuertas asignadas. Aris maneja todas estas
restricciones y muchas más usando métodos de inteligencia
artificial, entre los que se incluye el razonamiento basado en reglas,
la propagación de restricciones y la planeación espacial.
Sin embargo, el manejo de restricciones no fue el reto principal que
afrontaron los diseñadores del sistema Aris. Otros retos difíciles
fueron planteados por la necesidad de contar con personal humano
especializado.
¿Qué es una técnica de IA?
Los problemas abordados por la inteligencia artificial configuran
un amplio espectro. Tienen muy poco común excepto que todos
ellos son complicados. ¿Existen entonces técnicas apropiadas para
solucionar algunos de estos problemas? La respuesta es afirmativa,
las hay. ¿Qué puede decirse de estas técnicas, si es que se puede,
aparte del hecho que manipulan símbolos? ¿Sería posible decir que
estas técnicas son apropiadas para resolver otros problemas, alguno
de ellos no incluidos como típicamente pertenecientes a la IA?

8. ¿Qué es una técnica de IA?
Uno de los más rápidos y sólidos resultados que surgieron en
las primeras tres décadas de las investigaciones en IA fue que la
inteligencia necesita conocimiento. Para compensar este
arrollador logro, imprescindiblemente, el conocimiento posee
algunas propiedades poco deseables, tales como:
• Es voluminoso.
• Es difícil caracterizarlo con exactitud.
• Cambia constantemente.
• Se distingue de los datos en que se organiza de tal forma que
se corresponde con la forma en que va a ser usado.
Entonces, ¿en qué punto nos quedamos en la definición de una
técnica de IA? Concluimos que una técnica de IA es un método
que utiliza conocimiento representado de tal forma que:
• El conocimiento representa las generalizaciones. En otras
palabras, no es necesario representar de forma separada cada
situación individual. En lugar de esto ,

9. ¿Qué es una técnica de IA?
Se agrupan las situaciones que comparten propiedades
importantes . Si el conocimiento no posee esta propiedad,
puede necesitarse demasiada memoria. Si no se cumple esta
propiedad es mejor hablar de “datos” que de conocimiento.
• Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan.
Aunque en muchos programas, los datos pueden adquirirse
automáticamente (por ejemplo, lectura de instrumentos), en
muchos dominios de la IA, la mayor parte del conocimiento
que suministra a los programas lo proporcionan personas,
haciéndolo siempre en términos que ellos comprenden.
• Puede modificarse fácilmente para corregir errores y reflejar
los cambios en el mundo y en nuestra visión del mundo.
• Puede usarse en gran cantidad de situaciones aun no sea
totalmente preciso o completo.
• Puede usarse para ayudar a superar su propio volumen,
ayudando a acotar el rango de posibilidades que
normalmente deben ser consideradas.

10. ¿Qué es una técnica de IA?
Aunque las técnicas de IA deben diseñarse de acuerdo con las
restricciones impuestas por los problemas de IA, existe cierto
grado de independencia entre los problemas y las técnicas de
resolución de problemas. Es posible resolver problemas de IA sin
usar técnicas de IA (si bien, como se sugirió antes , estas
soluciones no suelen ser muy adecuadas). También es posible
aplicar técnicas de IA para resolver problemas ajenos a la IA. Eso
parece ser adecuado para aquellos problemas que tengan muchas
de las características de los problemas de la IA.
Una máquina puede considerarse inteligente cuando puede pasar
por humano en una prueba a ciegas. Alan Turing.

11. BIBLIOGRAFIA.
• Inteligencia Artificial tercera edición – Patrick Henry Winston
editorial: Addison-Wesley Iberoamericana.
• Introducción a la Informática 6 edición – George Beekman
editorial: Pearson Educación
• Inteligencia Artificial segunda edición – Elaine Rich-Kevin knight
editorial: Mc Graw Hill
• YouTube.
BREINER AYA BARRETO.