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INSTITUTO ALEJANDRO
ALFARO ARRIAGA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Catedrático: Joel Martínez
Clase: Informática
Presentado por: Mario Josué Ballesteros
Carlos Mauricio García
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de
ciencias, tales como la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño
de entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando como paradigma la
inteligencia humana.
DEFINICIÓN DE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Una de las definiciones que se han dado para describir la IA la sitúa dentro de
una disciplina que tiene que ver con las ciencias de la computación que
corresponden al esfuerzo por parte de gran cantidad de científicos que durante los
últimos treinta años han realizado con el fin de dotar a las computadoras de
inteligencia, a partir de esta definición encontramos que una de las técnicas de IA es
aquella que se utiliza con el fin de lograr que un determinado programa se comporte
de forma inteligente sin pretender tener en cuenta la " forma de razonamiento
"empleada para lograr ese comportamiento.
¿ CUANDO SE ACUÑO EL
TERMINO IA?
 En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a
la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy, acuñó
el término en 1956, la definió: “Es la ciencia e ingenio de hacer
máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo
inteligentes”
C A T E G O R Í A S D E L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L
S T U A R T R U S S E L L Y P E T E R N O R V I G D I F E R E N C I A N E S T O S T I P O S D E L A
I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L :
 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, 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.7
 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
ESCUELAS DE
PENSAMIENTO
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
1.-La inteligencia artificial convencional
2.- La inteligencia computacional.
Inteligencia artificial convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está
basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento
humano ante diferentes problemas.
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.
 Él término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante
la conferencia de Darthmount, 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.
 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
 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, aun cuando
todavía no existía el término.
 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.
 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.
HISTORIA DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.
 A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo
DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas
euclidianas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.
 Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía
dentro de un mundo de bloques.
 En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.
 En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET,
INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
 En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia
2006.
 En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
 En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos
máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.
CARACTERÍSTICAS DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
 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.
 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
RAZ ONE S POR L A CUAL E S SE RE AL IZ A
E L E STUDIO DE L A IA
 Una de las grandes razones por la cuales se realiza el estudio de la IA es él poder
aprender más acerca de nosotros mismos y a diferencia de la psicología y de la
filosofía que también centran su estudio de la inteligencia, IA y sus esfuerzos por
comprender este fenómeno están encaminados tanto a la construcción de entidades
de inteligentes como su comprensión.
 El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por más de 2000
años los filósofos no han escatimado esfuerzos por comprender como se ve, recuerda
y razona junto con la forma en que estas actividades deberían realizarse
 Según John Mc Carthy la inteligencia es la
"capacidad que tiene el ser humano de adaptarse
eficazmente al cambio de circunstancias mediante el
uso de información sobre esos cambios", pero esta
definición resulta muy amplia ya que de acuerdo con
esta, el sistema inmunológico del cuerpo humanó
resultaría inteligente ya que también mediante el uso
de información este logra adaptarse al cambio. Otra
interesante manera de ilustrar la inteligencia seria
recurrir a la teoría societal de la mente de Marvin
Minsky donde cada mente humana es el resultado del
accionar de un comité de mentes de menor poder que
conversan entre sí y combinan sus respectivas
habilidades con el fin de resolver problemas.
Q U E PEN SA BA JO H N MC CA RTH Y SO BRE LA
I N TELI G EN CI A
L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L Y L O S S E N T I M I E N T O S
 El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista
científico, podríamos englobar a 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.
 A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos,
que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales
capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la
opción de obstaculizar dicha labor.
 Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran
sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes
«emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
 Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente,
«motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus
«intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar
a un robot con dispositivos que controlen su medio interno;
por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel
de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando
aquel esté demasiado bajo.
 Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel
y obligar al robot a conseguir el preciado elemento
[Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir
el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las
torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir
la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde
una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
En síntesis, lo racional y lo emocional están de
tal manera interrelacionados entre sí, que se
podría decir que no sólo no son aspectos
contradictorios sino que son –hasta cierto
punto– complementarios.
Importancia de los elementos
emocionales
A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos
emocionales les permite no olvidar la meta que deben
alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el
abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un
problema que en algunos casos llega a ser incapacitante. Los
sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una
asignación de metas o motivación, junto a la toma de
decisiones y asignación de prioridades con base en estados
actuales y estados meta, logran un comportamiento en
extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos
y peligrosos.
CRÍTICAS
A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 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.
 Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes a pesar de la polisemia de las palabras
utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes
especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo
problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.
 Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto
es más probable de ser programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la
definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo
calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación
de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre lo que se esperaría que el sistema haga. A pesar de esto hay grandes avances en el diseño de
sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).
 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
A P L I C A C I O N E S D E L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L
I N V E S T I G A D O R E S E N E L C A M P O D E L A
I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L
 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
 Inteligencia artificial, la película de Steven
Spielberg
 The Matrix, la trilogía
 Vida y Obra de Multivac, Isaac Asimov
 Yo, robot, Isaac Asimov
 The Terminator, James Cameron
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN
LA FICCIÓN
FUENTES
 http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial
 http://inteligenciaartificialudb.blogspot.com/2008/01/concepto-
caractersticas-y-metodologas.html
 http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-
inteligencia-artificial.shtml

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Inteligencia artificial

  • 1. INSTITUTO ALEJANDRO ALFARO ARRIAGA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Catedrático: Joel Martínez Clase: Informática Presentado por: Mario Josué Ballesteros Carlos Mauricio García
  • 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL  La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias, tales como la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.
  • 4. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Una de las definiciones que se han dado para describir la IA la sitúa dentro de una disciplina que tiene que ver con las ciencias de la computación que corresponden al esfuerzo por parte de gran cantidad de científicos que durante los últimos treinta años han realizado con el fin de dotar a las computadoras de inteligencia, a partir de esta definición encontramos que una de las técnicas de IA es aquella que se utiliza con el fin de lograr que un determinado programa se comporte de forma inteligente sin pretender tener en cuenta la " forma de razonamiento "empleada para lograr ese comportamiento.
  • 5. ¿ CUANDO SE ACUÑO EL TERMINO IA?  En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: “Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”
  • 6. C A T E G O R Í A S D E L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L S T U A R T R U S S E L L Y P E T E R N O R V I G D I F E R E N C I A N E S T O S T I P O S D E L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L :  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, 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.7  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
  • 7. ESCUELAS DE PENSAMIENTO La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: 1.-La inteligencia artificial convencional 2.- La inteligencia computacional. Inteligencia artificial convencional Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas. 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.
  • 8.  Él término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmount, 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.  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  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, aun cuando todavía no existía el término.  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.  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. HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  • 9.  En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.  A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.  Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.  En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.  En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.  En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.  En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.  En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.
  • 10. CARACTERÍSTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.  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.  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
  • 11. RAZ ONE S POR L A CUAL E S SE RE AL IZ A E L E STUDIO DE L A IA  Una de las grandes razones por la cuales se realiza el estudio de la IA es él poder aprender más acerca de nosotros mismos y a diferencia de la psicología y de la filosofía que también centran su estudio de la inteligencia, IA y sus esfuerzos por comprender este fenómeno están encaminados tanto a la construcción de entidades de inteligentes como su comprensión.  El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que estas actividades deberían realizarse
  • 12.  Según John Mc Carthy la inteligencia es la "capacidad que tiene el ser humano de adaptarse eficazmente al cambio de circunstancias mediante el uso de información sobre esos cambios", pero esta definición resulta muy amplia ya que de acuerdo con esta, el sistema inmunológico del cuerpo humanó resultaría inteligente ya que también mediante el uso de información este logra adaptarse al cambio. Otra interesante manera de ilustrar la inteligencia seria recurrir a la teoría societal de la mente de Marvin Minsky donde cada mente humana es el resultado del accionar de un comité de mentes de menor poder que conversan entre sí y combinan sus respectivas habilidades con el fin de resolver problemas. Q U E PEN SA BA JO H N MC CA RTH Y SO BRE LA I N TELI G EN CI A
  • 13. L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L Y L O S S E N T I M I E N T O S  El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a 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.  A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.  Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
  • 14.  Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo.  Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
  • 15. En síntesis, lo racional y lo emocional están de tal manera interrelacionados entre sí, que se podría decir que no sólo no son aspectos contradictorios sino que son –hasta cierto punto– complementarios. Importancia de los elementos emocionales A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a ser incapacitante. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales y estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.
  • 16. CRÍTICAS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  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.  Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes a pesar de la polisemia de las palabras utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.  Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto es más probable de ser programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre lo que se esperaría que el sistema haga. A pesar de esto hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).
  • 17.  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 A P L I C A C I O N E S D E L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L
  • 18. I N V E S T I G A D O R E S E N E L C A M P O D E L A I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L  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
  • 19.  Inteligencia artificial, la película de Steven Spielberg  The Matrix, la trilogía  Vida y Obra de Multivac, Isaac Asimov  Yo, robot, Isaac Asimov  The Terminator, James Cameron INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA FICCIÓN