La inteligencia artificial se originó en la década de 1940 y se desarrolló como un campo independiente en 1956. Se divide en inteligencia artificial convencional, que se basa en el razonamiento formal y estadístico, y la inteligencia computacional, que implica aprendizaje interactivo a través de datos empíricos. La inteligencia artificial se aplica en dominios como lingüística, minería de datos, medicina y robótica.

1. Historia
Que es la inteligencia artificial?
Ejemplos de inteligencia artificial?
En que es divide?

2.  Se podría situar los orígenes de la inteligencia artificial con la definición
de la neurona formal dada por McCulloch y Pitts [1943], como un
dispositivo binario con varias entradas y salidas.
Ya en el año de 1956 se volvió a tocar el tema de inteligencia artificial
(IA) en el instituto de tecnología de Massachussets por John McCarthy
donde se celebró la conferencia de Dartmouth en Hanover (Estados
Unidos). En este certamen McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester
y Claude E. Shannon establecieron las bases de la inteligencia artificial
como un campo independiente dentro de la informática.
 Previamente, en 1950, Alan M. Turing había publicado un artículo en la
revista Mind, titulado “Computing Machinery and Intelligence”
(“Ordenador e inteligencia”), en el que reflexionaba sobre el concepto de
inteligencia artificial y establecía lo que luego se conocería como el Test
de Turing, una prueba que permite determinar si un ordenador o
computadora se comporta conforme a lo que se entiende como
artificialmente inteligente o no.

3.  La inteligencia artificial es considerada una rama de la
computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía
artificial a través de programas de computador. La inteligencia
artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la
elaboración de programas basados en comparaciones con la
eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento
del conocimiento humano. Si por otro lado es tomada como
ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida
para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un
programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa
herramienta para quien la utiliza."
 A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los
sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del
hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y
escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios
acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores
juicios y más rápidamente que el ser humano. En la medicina
tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico.

4.  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

5.  La IA se divide en dos escuelas de
pensamiento:
• La Inteligencia Artificial Convencional
• La Inteligencia Computacional.

6.  Basada en análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes problemas:
 • Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar
decisiones mientras se resuelven ciertos problemas
concretos.
• Sistemas Expertos: Infieren una solución a través
del conocimiento previo del contexto en que se aplica
y de ciertas reglas o relaciones.
• Redes Bayesianas: Propone soluciones mediante
inferencia estadística.
• Inteligencia Artificial basada en Comportamientos:
Sistemas Complejos que tienen autonomía y pueden
auto-regularse y controlarse para mejorar

7.  La inteligencia computacional (también conocida como inteligencia
artificial subsimbólica) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por
ejemplo: modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas
conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
Algunos métodos de esta rama incluyen:
 • Máquina de Vectores Soporte: Sistemas que permiten reconocimiento
de patrones genéricos de gran potencia.
• Redes Neuronales: Sistemas con grandes capacidades de
reconocimiento de patrones.
• Modelos ocultos de Markov: Aprendizaje basado en dependencia
temporal de eventos probabilísticos.
• Sistemas Difusos: Técnicas para lograr el razonamiento bajo
incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en
productos de consumo masivo, como las lavadoras.
• Computación Evolutiva: Aplica conceptos inspirados en la biología,
tales como población, mutación y supervivencia del más apto para
generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos
métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos
genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga).