Este documento discute la historia y el desarrollo de la inteligencia artificial, incluyendo sus orígenes en las décadas de 1930 y 1940, hitos importantes como el Test de Turing de 1950, y conferencias clave como la de Dartmouth de 1956. También describe los tres niveles principales de IA (débil, general y fuerte), cómo funciona a través de algoritmos y aprendizaje de datos, y sus aplicaciones en industrias como la salud.

1. P. Arias, C. Monsalve, S. Oliveros, F.
Prieto.

2. La inteligencia
artificial es un
componente de la
ciencia
computacional que
pretende darle a las
maquinas el poder de
pensar como el ser
humano y tener la
capacidad de tomar
decisiones.

3. A lo largo de la historia la inteligencia artificial o por sus siglas (IA) ha tenido muchos padres, pero se dice que su
origen remonta desde varios años atrás aproximadamente a la década de los 30´s y de los 40´s e incluso se han visto
artículos de años atrás los cuales están familiarizados con la IA y su origen.
George Boole
1854
Karel Capek
1921
“Circulo vicioso”
1942
Alan Turing
1936
Konrad Zuse
1941
Walter Pitts y
Warren Mcculloch
1943
“El test de Turing”
1950

4. Conferencia
Darmouth
1956
Marvin
Minsky 1961
Hans Berliner
1979
Eliza
1966
Hubert Dreyfus
1972
Stanford Cart
1979
Deep blue
1996

5. Eugene
2014
TAY
2016
FURHAT
AlphaGo
2016
Sophia
2015

6. Débil
Este nivel débil de
la inteligencia
artificial ha sido el
más usado y el
primero en usarse
en máquinas
General
En este nivel de IA, la
maquina ya posee
características propias de
un ser un humano como el
proceso de razonamiento.
Fuerte
Este nivel de IA puede tener
básicamente las mismas
capacidades cognitivas y de
razonamiento que un ser humano
siendo así una súper máquina

7. ¿CÓMO
FUNCIONA LA
IA?
La inteligencia artificial
funciona mediante
algoritmos inteligentes y
datos que iteran las veces
necesarias para que la
maquina pueda aprender
de los patrones de
comportamientos y las
probabilidades

8.  Imitar el pensamiento
humano, también querían
imitar el funcionamiento
de nuestro cerebro,
nuestras neuronas para
ser precisos.
 Modelo informático que
hizo Warren McCulloch y
Walter Pitts llamado lógica
umbral

9. Input
Hidden layer
outpur
Formula

10. MACHINE
LEARNING
 Es un subcampo de la inteligencia
artificial, que consiste en el aprendizaje
automático, teniendo como novedad la
manipulación de un gran volumen de
datos, aprendiendo de ellos e identificando
patrones de comportamiento, para dar
posibles soluciones eficaces.

11.  Input: acá se habla del tema visión artificial,
reconocimiento de voz y procesamiento del
lenguaje natural.
 Capas ocultas: hacen el procesamiento y
transformación de los datos.
 Output: salida de los datos.

12.  Sus neuronas artificiales
están especializadas en
detectar determinadas
características en objetos,
guiados por uno de sus
factores más importantes
como lo es la visión
artificial. Este sistema usa
un entrenamiento “no
supervisado”.

13.  El Deep learning tiene una
arquitectura cercana al sistema
nervioso humano.
• Actualmente la empresa
Tesla usa este sistema
para su sistema autopilot.

14. APLICACIÓN
A LA
INDUSTRIA
 Con el pasar del tiempo las áreas en
las que la IA se ha implementado han
tenido una mejora, en la mayoría de
los campos en las que esta se aplica,
permitiendo así grandes avances de
este, un simple ejemplo de esto puede
darlo el área del salud; la cual, ha sido
una de las mas beneficiadas por la IA.

15. La ética viene de
la moral, de ahí
sus acciones.
La falta de
políticas y
restricciones a la
IA
Sus decisiones sin
ética no serian las
mas correctas.