El documento define la inteligencia artificial de varias formas, incluyendo como el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que los humanos hacen mejor y la automatización de la conducta inteligente. También describe los dos enfoques principales de la IA: el enfoque simbólico que simula características inteligentes y el enfoque subsimbólico que se enfoca en los elementos de bajo nivel de los procesos inteligentes. Además, resume brevemente la historia de la IA y las principales escuelas de pens

1. Inteligencia artificial Edison Sepulveda 10-1010

2. Definicion de IA Farid Fleifel Tapia describe a la IA como: "la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución. Para completar esa definición, algunas definiciones no tan formales emitidas por diferentes investigadores de la IA que consideran otros puntos de vista son:

3. Definicion de IA La IA es el arte de crear maquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. ( Kurzweil, 1990) La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight, 1991).

4. Definicion de IA La IA es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Lugar y Stubblefied, 1993). La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales. (Schalkoff, 1990). En la IA se puede observar dos enfoques diferentes:

5. Definicion de IA La IA concebida como el intento por desarrollar una tecnología capaz de proveer al ordenador capacidades de razonamiento similares a los de la inteligencia humana. La IA en su concepción como investigación relativa a los mecanismos de la inteligencia humana que se emplean en la simulación de validación de teorías. El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y gestión de conocimiento, sus autores más representativos son McCrrthy y Minsky.

6. Definicion de IA En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabiliada y sus autores son Newell y Simon de la Carnegie Mellon University. La IA al tratar de construir maquinas que se comporten aparentemente como seres humanos han dado lugar al surgimiento de dos bloques enfrentados: el enfoque simbólico o top-down, conocido como la IA clásica y el enfoque subsimbolico llamado a veces conexionista.

7. Definicion de IA Los simbólicos simulan directamente las características inteligentes que se pretenden conseguir o imitar y lo mejor que también se tiene a la mano es el hombre; para los constructores de los sistemas expertos resulta fundamental la representación del conocimiento humano donde gracias a estos avances se han encontrado dos tipos de conocimiento: conocimiento acerca del problema particular¨ y ¨conocimiento a cerca de cómo obtener mas conocimiento a partir del que ya tenemos¨. El ejemplo más representativo de esta corriente es el proyecto de Cyc de Douglas B. Lenat sobre un sistema que posee en su memoria millones de hechos interconectados.

8. Definicion de IA Dentro de la otra corriente: la subsimbolica; sus esfuerzos se orientan a la simulación de los elementos de mas bajo nivel dentro de los procesos inteligentes con la esperanza de que estos al combinarse permitan que espontáneamente surja el comportamiento inteligente. Los ejemplos mas claros que trabajan con este tipo de orientación son las redes neuronales y los algoritmos genéticos donde estos sistemas trabajan bajo la autonomía, el aprendizaje y la adaptación, conceptos fuertemente relacionados.

9. Historia de la IA Historia de la inteligencia artificial - La idea de algo parecido a la inteligencia artificial existe desde hace millones de años. El primer hombre primitivo que tomo conciencia de su propia existencia, y de que era capaz de pensar, seguramente se pregunto como funcionaria su pensamiento y posteriorme llegaria a la idea de un "creador superior". Por lo tanto, la idea de que un ser inteligente cree a otro, la idea de un diseño virtual para la inteligencia, es tan remota como la toma de conciencia del ser humano.

10. Historia de la IA - Los juegos matematicos antiguos, como el de la torres de hanoi (aprox 3000ac), demuestran el interes por la busqueda de un bucle resolutor, una IA capaz de ganar en los minimos movimientos posibles.

11. Historia de la IA - En 1903 Lee De Forest inventa el triodo (tambien llamados bulbo o valvula de vacio). Podria decirse que la primera gran maquina inteligente diseñada por el hombre fue el computador ENIAC, compuesto por 18.000 valvulas de vacio, teniendo en cuenta que el concepto de "inteligencia" es un termino subjetivo que depende de la inteligencia y la tecnologia que tengamos en esa epoca. Un indigena del amazonas en el siglo 20 podria calificar de inteligente un tocadiscos, cuando en verdad no lo es tanto.

12. Historia de la IA - En 1937, el matemático inglés Alan Mathison Turing (1912-1953) publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables", que puede considerarse el origen oficial de la Informática Teórica.

13. Historia de la IA En este artículo, introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que a Alan Turing se le considera el padre de la teoría de la computabilidad. También se le considera el padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de ordenador puede ser tan inteligente como un ser humano.

14. Historia de la IA - En 1951 William Shockley inventa el transistor de union. El invento del transistor hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas. - En 1956, se acuño el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon. En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.

15. Historia de la IA - En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos, pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo ha sufrido una nueva detención en los años noventa. - En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no solo la comunicación) los atributos de un agente inteligente, la IA se ha extendido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enormes y diferenciadas. Dichos atributos del agente inteligente son:

16. Historia de la IA 1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones 2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender. 3. Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples. 4. Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias. 5. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)

17. Historia de la IA 6. Conoce los límites de su propias habilidades y conocimientos. 7. Puede distinguir a pesar de las similitud de las situaciones. 8. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías. 9. Puede generalizar.

18. Historia de la IA 10. Puede percibir y modelar el mundo exterior. 11. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

19. Historia de la IA Podemos entonces decir que la IA incluye características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modelar del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA. - Muchos de los investigadores sobre IA sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro".

20. Escuelas de pensamiento La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: La inteligencia artificial convencional La inteligencia computacional

21. 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: que tienen autonomía y pueden 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 actividad.

22. Inteligencia computacional Inteligencia Computacional (IC) es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes. Se presenta como una alternativa a la GOFAI ("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence"), tratando de no confiar en algoritmos heurísticos tan habituales en la Inteligencia Artificial más tradicional. Dentro de la Inteligencia Computacional podemos encontrar técnicas como las Redes Neuronales, Computación Evolutiva, Swarm Intelligence, Sistemas Inmunes Artificiales o Sistemas difusos. También se relaciona con técnicas como los Fractales, Teoría del Caos, Wavelets, etc.

23. Inteligencia computacional La Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y Lógica difusa para crear programas que son, en cierta manera, inteligentes. La investigación en Inteligencia Computacional no rechaza los métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria. Las Redes Neuronales son una rama de la inteligencia

24. Fundamentos y filosofía Como ocurre casi siempre en el caso de una ciencia recién creada, la inteligencia artificial aborda tantas cuestiones confundibles en un nivel fundamental y conceptual que, adjunto a lo científico, es necesario hacer consideraciones desde el punto de vista de la filosofía. Gran parte de esta ciencia se junta con temas en la filosofía de la mente, pero hay ciertos temas particulares a la IA. Por ejemplo: ¿En qué consiste la inteligencia? ¿Cómo la reconoceríamos en un objeto no humano, si la tuviera? ¿Qué sustancia y organización se requiere? ¿Es posible que una criatura hecha de metal, por ejemplo, posea una inteligencia comparable a la humana? Aunque una criatura no orgánica pudiera solucionar problemas de la misma manera que un humano, ¿tendría o podría tener conciencia y emociones? Suponiendo que podemos hacer robots con una inteligencia comparable a la nuestra, ¿debemos hacerlo?

25. La inteligencia artificial y los sentimientos 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.

26. La inteligencia artificial y los sentimientos En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas». 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. Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p. 481].

27. La inteligencia artificial y los sentimientos 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.

28. La inteligencia artificial y los sentimientos Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipo do... for, o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.

29. La inteligencia artificial y los sentimientos 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.

30. La inteligencia artificial y los sentimientos 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.

31. FUTURO DE LA IA El empleo de la IA esta orientado a aquellas profesiones que, ya sea por lo incomodo, peligroso o complicado de su trabajo necesitan apoyo de un experto en la materia. Las ventajas que trae el disponer de un asistente artificial no son mas que las de solucionar los errores y defectos propios del ser humano; es decir, el desarrollo de sistemas expertos que hoy en día se están utilizando con éxito en los campos de la medicina, geología y aeronáutica aunque todavía están poco avanzados en relación con el ideal del producto IA completo.

32. EL PUBLICO Y LA IA La ia a sido una gran desconocida para el publico hasta que llego el invento de la television, porque las peliculas anteriores de cine sobre inteligencias artificales tuvieron muy poca aceptacion y difusion.

33. EL PUBLICO Y LA IA En el año 2001 Steven Spilberg dirige una pelicula titulada "inteligencia artificial", batiendo records de taquilla. Trata de un niño robotico con un fuerte complejo maternal. Mediocre pelicula, comparada con otras anteriores, como matrix, o posteriores, como terminator3, que volvieron a batir los records de taquilla. En los ultimos años las ganancias por vender peliculas sobre IAs se incrementan de manera exponencial. Y parece normal, porque ahora con el llamado "efecto IA" puedes encontrar inteligencia artificial hasta en las batidoras.