Este documento presenta una breve historia de la inteligencia artificial, desde sus orígenes en los griegos antiguos hasta los avances en el siglo XX. Destaca hitos como la prueba de Turing en 1950 y la conferencia de Dartmouth en 1956 donde se acuñó el término "inteligencia artificial". También resume algunas categorías y aplicaciones clave de la inteligencia artificial.

1. Pérez Cen Gustavo Alberto Mena Yam Saira Sarahi
1-J
Turno Vespertino.

2. INDICE
I. Portada
II. Índice
III. Historia de la inteligencia artificial
IV. Punto de inflexión de la disciplina
V. Disciplinas sobre las que se apoya
VI. Orígenes y Evolución Cronológica
VII. Que es la inteligencia artificial
VIII. Categorías de la inteligencia artificial
IX. Inteligencia artificial convencional
X. Inteligencia artificial computacional
XI. La inteligencia artificial y los sentimientos
XII. Aplicaciones de la inteligencia artificial
XIII. Inteligencia artificial en la ficción
XIV. criticas

3. Historia de la inteligencia artificial
El término “inteligencia artificial” fue
acuñado formalmente en 1956
durante la conferencia de
Darthmounth, más para entonces ya
se había estado trabajando en ello
durante cinco años en los cuales se
había propuesto muchas definiciones
distintas que en ningún caso habían
logrado ser aceptadas totalmente por
la comunidad investigadora. La IA es
una de las disciplinas más nuevas
junto con la genética moderna.
Las ideas más básicas se remontan a
los griegos, antes de Cristo.
Aristóteles (384-322 a. C.) fue el
primero en describir un conjunto de
reglas que describen una parte del
funcionamiento de la mente para
obtener conclusiones racionales, y
Ctesibio de Alejandría (250 a. C.)
construyó la primera máquina
autocontrolada, un regulador del flujo
de agua (racional pero sin
razonamiento).
En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser
efectuado de manera artificial.
En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad
de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.
En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el
cual se considera el primer trabajo del campo, aún cuando todavía no existía el término. Los
primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan
Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de
programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde
desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y
Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se hicieron
previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono
casi total de las investigaciones durante quince años.
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver
(GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.
En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) el
LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento
simbólico.
En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón.

4. Punto de inflexión de la disciplina
En su histórico artículo de 1950,
Turing propuso que la pregunta
«¿puede pensar una máquina?»
era demasiado filosófica para
tener valor y, para hacerlo más
concreto, propuso un «juego de
imitación». En la prueba de
Turing intervienen dos personas
y una computadora. Una
persona, el interrogador, se
sienta en una sala y teclea
preguntas en la terminal de una
computadora.
Cuando aparecen las
respuestas en la terminal, el
interrogador intenta
determinar si fueron hechas
por otra persona o por una
computadora. Si actúa de
manera inteligente, según
Turing es inteligente. Turing,
señaló que una máquina
podría fracasar y aún ser
inteligente. Aun así creía que
las máquinas podrían superar
la prueba a finales del siglo
XX.
De todas
maneras esta
prueba no tuvo el
valor práctico
que se esperaba,
aunque sus
repercusiones
teóricas son
fundamentales.

5. Disciplinas sobre las que se apoya
La ciencia no se define, sino que se
reconoce. Para la evolución de la
Inteligencia Artificial las dos fuerzas
más importantes fueron la lógica
matemática, la cual se desarrolla
rápidamente a finales del siglo XIX, y
las nuevas ideas acerca de
computación y los avances en
electrónica que permitieron la
construcción de los primeros
computadores en 1940.
También son fuente de la inteligencia artificial: la filosofía,
la neurociencia y la lingüística. La lógica matemática ha
continuando siendo un área muy activa en la inteligencia
artificial. Incluso antes de la existencia de los ordenadores
con los sistemas lógicos deductivos.

6. Orígenes y Evolución Cronológica
En 1950 Turing consolidó el
campo de la inteligencia
artificial con su artículo
Computing Machinery and
Intelligence, en el que propuso
una prueba concreta para
determinar si una máquina era
inteligente o no, su famosa
Prueba de Turing por lo que se
le considera el padre de la
Inteligencia Artificial. Años
después Turing se convirtió en
el adalid que quienes defendían
la posibilidad de emular el
pensamiento humano a través
de la computación y fue coautor
del primer programa para jugar
ajedrez.

7. Que es la inteligencia artificial

8. Categorías de la inteligencia artificial
Podemos definir una
heurística como un truco
o estrategia que limita
grandiosamente la
búsqueda de soluciones
ante grandes espacios
de problemas.
El razonamiento que
puede tener
cualquier persona,
ha demostrado ser
una de las cosas más
difíciles de modelar
dentro de un
ordenador.
Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas
tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo
las redes neuronales artificiales. La automatización de
actividades que vinculamos con procesos de
pensamiento humano, actividades como la toma de
decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.
Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas
tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el
comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El
estudio de cómo lograr que los computadores realicen
tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
Sistemas que piensan
racionalmente.- Es decir, con
lógica (idealmente), tratan de
imitar o emular el pensamiento
lógico racional del ser humano;
por ejemplo los sistemas
expertos. El estudio de los
cálculos que hacen posible
percibir, razonar y actuar
Sistemas que actúan racionalmente
(idealmente).
Tratan de emular de forma racional el
comportamiento humano; por
ejemplo
los agentes inteligentes. Está
relacionado
con conductas inteligentes en
artefactos.

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.
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.

10. 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.

11. La inteligencia artificial y los
sentimientos
Esta ciencia como la encargada
de imitar una persona, y no su
cuerpo, sino imitar al cerebro,
en todas sus funciones,
existentes en el humano o
inventadas sobre el desarrollo
de una máquina inteligente.
Existen sistemas
inteligentes, Capaces
de tomar decisiones
«acertadas»
La mayoría de
los
investigadores
en el ámbito de
la Inteligencia
Artificial se
centran sólo en
el aspecto
racional.

12. Aplicaciones de la inteligencia artificial
-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

13. Inteligencia artificial en la ficción
En Portal y Portal 2, GLaDOS es una IA que conduce al jugador a través de las
cámaras de prueba.
Inteligencia artificial, la película de Steven Spielberg.
¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?, y su adaptación al cine Blade
Runner. Comienza con la aplicación del Test de Turing.
Ghost in the Shell, anime, películas y serie
J.A.R.V.I.S., la inteligencia artificial que, en la serie Iron Man, de Marvel Comics,
permite maniobrar el traje-armadura pilotado por Pepper Potts: el Mark 1616 o
Rescate. También aparece en la trilogía de películas basadas en el comic book,
ayudando a Tony Stark a pilotar las diversas versiones de su armadura IronMan,
además de servir como mayordomo.