La inteligencia artificial se refiere a la construcción de agentes inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes. Se define como la disciplina que construye procesos que producen acciones maximizando el rendimiento basado en entradas y conocimiento almacenado. Existen diferentes tipos de procesos como ejecución de respuestas predeterminadas, búsqueda de estados, redes neuronales y razonamiento lógico. La inteligencia artificial se aplica a problemas mal estructurados en campos como medicina, ingeniería y militares.

2. Historia
 En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial (IA) a las inteligencias no
naturales en agentes racionales no vivos.1 2 3 John McCarthy, acuñó el término en 1956, la
definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes,
especialmente programas de cómputo inteligentes."4
 Para explicar la definición anterior, entiéndase a un Agente inteligente que permite pensar,
evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimización y consistencia, para
satisfacer algún objetivo o finalidad. De acuerdo al concepto previo,racionalidad es más
general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de
esta disciplina.
 Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se
encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen
acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose
en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
 Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el
cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo
agente utilizando técnicas de aprendizaje.
 También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales,
que determinan el tipo deagente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco
principales tipos de procesos son:

3.  Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada
(análogas a actos reflejos en seres vivos).
 Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados
producidos por las acciones posibles.
 Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las
cadenas de ADN).
 Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del
cerebro de animales y humanos).
 Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento
abstracto humano).
 También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden
ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y
sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en
computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un
software y su entorno software.
 Varios ejemplos se encuentran en el área de control de
sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a
diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de
escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones.
Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos
como economía, medicina, ingeniería y lamilicia, y se ha usado en
gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia
como ajedrez de computador y otros videojuegos.

4. Caracteristicas
 Una característica fundamental que distingue a los
métodos de Inteligencia Artificial de los métodos
numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque
no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros
tipos de programas como los compiladores y sistemas de
bases de datos,tambiénprocesan símbolos y no se
considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
 El comportamiento de los programas no es descrito
explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos
seguidos por el programa es influenciado por el problema
particular presente. El programa especifica cómo
encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver
un problema dado (programa declarativo). En contraste
con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que
siguen un algoritmo definido, que especifica,
explícitamente, cómo encontrar las variables de salida
para cualquier variable dada de entrada (programa de

5.  Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son
determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias
alcanzadas durante las consideraciones al problema específico.
Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y
se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
 El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos
programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del
ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los
programas para propósito específico, como los de contabilidad y
cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial
pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de
inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de
explicar discrepancias entre ellas.
 Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las
técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden
trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución
de conflictos en tareas orientadas a metas como en
planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del
mundo real: con poca información, con una solución cercana y
no necesariamente exacta.

6. Ejemplos
 Los ejemplos más significativos son las redes
neuronales artificiales y los algoritmos genéticos.
Lingüística computacional
Minería de datos (Data Mining)
Industriales.
Médicas
Mundos virtuales
Procesamiento de lenguaje natural (Natural
Language Processing)
Robótica
Sistemas de apoyo a la decisión
Videojuegos
Prototipos informáticos
Análisis de sistemas dinámicos.
Smart process management