El documento trata sobre la historia y fundamentos de la inteligencia artificial. Explica que la IA busca crear agentes artificiales racionales aplicando conceptos de teoría de la computación. Detalla los diferentes tipos de conocimiento, procesos y escuelas de pensamiento en IA, así como hitos históricos clave en el desarrollo de esta disciplina desde la antigüedad hasta la actualidad.
El documento describe tres tipos de software: software de diagnóstico, software de mantenimiento y software de utilería. El software de diagnóstico proporciona información detallada sobre los componentes de hardware de una computadora y realiza pruebas para identificar posibles fallas. El software de mantenimiento se utiliza para realizar tareas como correcciones de errores y mejoras continuas al software. El software de utilería incluye herramientas que brindan soporte técnico como limpiadores de registro y capturadores de pantalla.
La pregunta que muchas de las personas nos hacemos al escuchar la palabra “Inteligencia Artificial” es “¿En realidad los científicos serán capaces de realizar alguna máquina que tenga la capacidad de sentir y pensar, como nosotros?” Aquí se pretende informar al lector de cómo y qué tanto la Inteligencia Artificial ha avanzado, así como qué tan cerca está de igualar nuestras capacidades tanto físicas como mentales. Este documento también remarca algunos de los aspectos en los que la Inteligencia Artificial nos beneficia tanto personalmente como empresarialmente, así como también nos menciona algunas de las ramas en las que la Inteligencia Artificial se divide.
También se mencionan algunos de los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial como su historia y su concepto.
El documento describe los componentes principales de una computadora digital, incluyendo la unidad de aritmética y lógica, la unidad de memoria, la unidad de control, el sistema de entrada y salida, y los periféricos. Explica que un microprocesador integra la unidad central de procesamiento en un solo chip, mientras que un microcontrolador integra adicionalmente la memoria y los sistemas de entrada y salida. Una microcomputadora utiliza un microprocesador o microcontrolador como su elemento inteligente principal.
La arquitectura de la computadora centra sus funciones en la placa madre, y esta contiene toda la arquitectura sobre la cual se asientan todas las funciones que un computador realiza.
Este documento describe tres tipos de buses: buses de datos, que transfieren datos entre componentes de una computadora; buses de direcciones, que establecen la dirección de memoria de los datos; y buses de control. También discute las generaciones de buses de datos y los tipos más utilizados como PCI, ISA, USB y FireWire.
El documento describe los principales componentes hardware de una computadora, incluyendo la placa base, el chipset, el microprocesador, la memoria RAM, tarjetas de expansión, periféricos de entrada y salida, dispositivos de almacenamiento como discos magnéticos y memoria flash, y dispositivos de comunicación como tarjetas de red y módems. Explica el funcionamiento básico de cada uno de estos componentes y cómo interactúan entre sí para formar un sistema computacional completo.
Este documento discute varios temas relacionados con la gestión de personal en proyectos de desarrollo de software, incluyendo la motivación, el trabajo en equipo y la organización de grupos. Explica que la motivación depende de factores como la satisfacción de necesidades sociales, de estima y autorrealización. También destaca la importancia de crear un ambiente de respeto, inclusión y honestidad. Finalmente, enfatiza que la forma en que se organiza un grupo afecta la toma de decisiones, la comunicación y el intercambio de
Este documento resume los tipos de sistemas operativos incluyendo sistemas monousuario, multiprogramados, de tiempo compartido, personales, paralelos, distribuidos y de tiempo real. Explica las características y funciones clave de cada tipo de sistema operativo.
El documento describe tres tipos de software: software de diagnóstico, software de mantenimiento y software de utilería. El software de diagnóstico proporciona información detallada sobre los componentes de hardware de una computadora y realiza pruebas para identificar posibles fallas. El software de mantenimiento se utiliza para realizar tareas como correcciones de errores y mejoras continuas al software. El software de utilería incluye herramientas que brindan soporte técnico como limpiadores de registro y capturadores de pantalla.
La pregunta que muchas de las personas nos hacemos al escuchar la palabra “Inteligencia Artificial” es “¿En realidad los científicos serán capaces de realizar alguna máquina que tenga la capacidad de sentir y pensar, como nosotros?” Aquí se pretende informar al lector de cómo y qué tanto la Inteligencia Artificial ha avanzado, así como qué tan cerca está de igualar nuestras capacidades tanto físicas como mentales. Este documento también remarca algunos de los aspectos en los que la Inteligencia Artificial nos beneficia tanto personalmente como empresarialmente, así como también nos menciona algunas de las ramas en las que la Inteligencia Artificial se divide.
También se mencionan algunos de los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial como su historia y su concepto.
El documento describe los componentes principales de una computadora digital, incluyendo la unidad de aritmética y lógica, la unidad de memoria, la unidad de control, el sistema de entrada y salida, y los periféricos. Explica que un microprocesador integra la unidad central de procesamiento en un solo chip, mientras que un microcontrolador integra adicionalmente la memoria y los sistemas de entrada y salida. Una microcomputadora utiliza un microprocesador o microcontrolador como su elemento inteligente principal.
La arquitectura de la computadora centra sus funciones en la placa madre, y esta contiene toda la arquitectura sobre la cual se asientan todas las funciones que un computador realiza.
Este documento describe tres tipos de buses: buses de datos, que transfieren datos entre componentes de una computadora; buses de direcciones, que establecen la dirección de memoria de los datos; y buses de control. También discute las generaciones de buses de datos y los tipos más utilizados como PCI, ISA, USB y FireWire.
El documento describe los principales componentes hardware de una computadora, incluyendo la placa base, el chipset, el microprocesador, la memoria RAM, tarjetas de expansión, periféricos de entrada y salida, dispositivos de almacenamiento como discos magnéticos y memoria flash, y dispositivos de comunicación como tarjetas de red y módems. Explica el funcionamiento básico de cada uno de estos componentes y cómo interactúan entre sí para formar un sistema computacional completo.
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Este documento resume los tipos de sistemas operativos incluyendo sistemas monousuario, multiprogramados, de tiempo compartido, personales, paralelos, distribuidos y de tiempo real. Explica las características y funciones clave de cada tipo de sistema operativo.
El documento habla sobre el lenguaje ensamblador, uno de los lenguajes más bajos de programación que permite interactuar directamente con el hardware. Explica las ventajas e inconvenientes de este lenguaje y describe conceptos como registros internos, memoria RAM, interrupciones, llamadas al sistema, modos de direccionamiento y el proceso de ensamblado y ligado para crear programas.
La placa madre es el componente central de una computadora que conecta todos los demás componentes. Contiene el chipset, BIOS, RAM, sockets para procesadores, ranuras de expansión y varios puertos de entrada/salida. Los factores de forma como ATX, micro-ATX y Mini-ITX definen el tamaño y disposición de los componentes en la placa.
Este documento clasifica las computadoras según su lógica, tipo de datos que procesan y tamaño. Según su lógica, las clasifica en máquinas de lógica cableada y máquinas de lógica programable. Según el tipo de datos, las clasifica en analógicas, digitales y híbridas. Según el tamaño, las clasifica en supercomputadoras, macrocomputadoras, minicomputadoras y microcomputadoras.
• Objetivos del diseño de salida de un sistema
• Identificación de las necesidades de salida de un sistema
• Presentación de la información
• Diseño de la salida impresa
• Diseño de la salida de pantalla
La crisis del software se refiere a la dificultad de escribir programas libres de defectos, dentro del tiempo y costo estimados, debido a la complejidad creciente del software y la dificultad de realizar estimaciones precisas. Algunos síntomas incluyen proyectos que se entregan tarde y por encima del presupuesto, software de baja calidad que no cumple con las especificaciones. Los factores que influyen incluyen el rápido avance de la tecnología, la variedad de usuarios, y la magnitud de los proyectos modern
El documento describe los diferentes tipos de interrupciones en un sistema operativo, incluyendo interrupciones de hardware, software y de periféricos. También explica el ciclo de reconocimiento de interrupciones y los diferentes niveles de control de interrupciones.
Este documento describe las etapas clave de un estudio de viabilidad para un proyecto informático, incluyendo el análisis de los recursos técnicos, económicos y operativos. Se enfatiza la importancia de recopilar datos a través de entrevistas con diferentes partes interesadas para determinar si el proyecto es factible desde estas tres perspectivas. Además, se proveen lineamientos para la preparación y estructuración efectiva de las entrevistas con el fin de obtener información relevante para la toma de decisiones.
Este documento trata sobre inteligencia artificial. Explica la historia y orígenes de la inteligencia artificial, incluyendo contribuciones clave de figuras como Turing, McCarthy y otros. También describe las categorías, aplicaciones y áreas de investigación de la inteligencia artificial como sistemas expertos, redes neuronales, robótica y neurocomputación.
El documento describe las fases de un compilador, incluyendo el análisis léxico, análisis sintáctico, análisis semántico y generación de código. Explica que un compilador toma un programa escrito en un lenguaje de alto nivel y lo traduce a un lenguaje de bajo nivel como lenguaje de máquina para que pueda ejecutarse. También define términos clave como tokens, gramáticas y tablas de símbolos que son importantes para el proceso de compilación.
Ingeniería de Software Educativo (1992) parte 1 fundamentosAlvaro Galvis
El documento discute tres factores que favorecen el uso de computadores en educación: los reducidos costos de los equipos, la capacidad de interacción directa con las máquinas, y la presión del público para incluir la educación informática en las escuelas. También analiza dos enfoques de la educación - dirigido por el profesor vs autodirigido - y cómo estos enfoques influyen en quién controla el aprendizaje.
Las VLAN permiten dividir una red física en múltiples redes lógicas independientes. Existen tres tipos principales de VLAN: VLAN basadas en puerto, VLAN basadas en MAC y VLAN basadas en protocolo. Cada tipo permite segmentar la red de una manera diferente dependiendo de los puertos, direcciones MAC o protocolos utilizados.
Arquitectura de un microprocesador, definición de Arquitectura de un microprocesador, partes, funcionamiento conexión del procesador con la mainboard, buses del procesador.
Este documento describe diferentes tipos de software utilitario, incluyendo antivirus, desfragmentadores y Windows. Explica que las utilidades son programas diseñados para realizar tareas específicas como editar, depurar o recuperar datos. También describe varios tipos de antivirus y sus técnicas como escaneo de firmas, monitoreo y análisis heurístico. Además, explica que los desfragmentadores reorganizan los archivos de forma continua para mejorar el rendimiento y que la función principal de Windows es servir de interfaz entre el usuario y el
El documento describe diferentes métodos de encriptación, incluyendo clave simétrica (DES, IDEA, RC5) y clave asimétrica (RSA, Diffie-Hellman, Elgamal). La encriptación transforma el texto en un criptograma mediante fórmulas matemáticas para garantizar la confidencialidad, integridad e irrefutabilidad de la información de manera transparente al usuario. Los métodos de clave simétrica usan la misma clave para encriptar y desencriptar, mientras que los métodos de clave asimétrica
El documento describe los componentes clave de hardware involucrados en el procesamiento de datos, incluyendo el procesador (CPU), la memoria principal y los dispositivos de entrada y salida. Explica que el procesador manipula los datos en la memoria principal según el modelo de arquitectura de Von Neumann, transformando datos crudos en información útil.
El documento habla sobre la programación híbrida, que implica el uso combinado de diferentes modelos de inteligencia artificial y técnicas de subcampos de IA. Explica que los sistemas inteligentes naturales son híbridos al operar a niveles simbólicos y subsimbólicos. También menciona algunos autores que promueven la integración de sistemas de IA para crear sistemas más complejos.
Este documento define la computación móvil y ubicua. La computación móvil implica el uso de dispositivos portátiles inalámbricos que funcionan de forma independiente, mientras que la computación ubicua integra dispositivos para que el individuo esté inmerso en ellos. La computación ubicua permite acceder a información en cualquier lugar y momento, mientras que la computación móvil tiene ventajas al considerar solo computadoras convencionales y dispositivos portátiles. Ambos enfoques representan la informática actual y llevan la información neces
Este documento presenta la materia Teoría de la Computación que se impartirá en el tercer semestre de la carrera de Ingeniería de Sistemas e Informática. El curso cubrirá temas como lenguajes formales, autómatas, gramáticas, máquinas de Turing y clases de complejidad. Se desarrollará mediante exposiciones del profesor y proyectos de los estudiantes.
El documento habla sobre el lenguaje ensamblador, uno de los lenguajes más bajos de programación que permite interactuar directamente con el hardware. Explica las ventajas e inconvenientes de este lenguaje y describe conceptos como registros internos, memoria RAM, interrupciones, llamadas al sistema, modos de direccionamiento y el proceso de ensamblado y ligado para crear programas.
La placa madre es el componente central de una computadora que conecta todos los demás componentes. Contiene el chipset, BIOS, RAM, sockets para procesadores, ranuras de expansión y varios puertos de entrada/salida. Los factores de forma como ATX, micro-ATX y Mini-ITX definen el tamaño y disposición de los componentes en la placa.
Este documento clasifica las computadoras según su lógica, tipo de datos que procesan y tamaño. Según su lógica, las clasifica en máquinas de lógica cableada y máquinas de lógica programable. Según el tipo de datos, las clasifica en analógicas, digitales y híbridas. Según el tamaño, las clasifica en supercomputadoras, macrocomputadoras, minicomputadoras y microcomputadoras.
• Objetivos del diseño de salida de un sistema
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El documento describe los diferentes tipos de interrupciones en un sistema operativo, incluyendo interrupciones de hardware, software y de periféricos. También explica el ciclo de reconocimiento de interrupciones y los diferentes niveles de control de interrupciones.
Este documento describe las etapas clave de un estudio de viabilidad para un proyecto informático, incluyendo el análisis de los recursos técnicos, económicos y operativos. Se enfatiza la importancia de recopilar datos a través de entrevistas con diferentes partes interesadas para determinar si el proyecto es factible desde estas tres perspectivas. Además, se proveen lineamientos para la preparación y estructuración efectiva de las entrevistas con el fin de obtener información relevante para la toma de decisiones.
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Ingeniería de Software Educativo (1992) parte 1 fundamentosAlvaro Galvis
El documento discute tres factores que favorecen el uso de computadores en educación: los reducidos costos de los equipos, la capacidad de interacción directa con las máquinas, y la presión del público para incluir la educación informática en las escuelas. También analiza dos enfoques de la educación - dirigido por el profesor vs autodirigido - y cómo estos enfoques influyen en quién controla el aprendizaje.
Las VLAN permiten dividir una red física en múltiples redes lógicas independientes. Existen tres tipos principales de VLAN: VLAN basadas en puerto, VLAN basadas en MAC y VLAN basadas en protocolo. Cada tipo permite segmentar la red de una manera diferente dependiendo de los puertos, direcciones MAC o protocolos utilizados.
Arquitectura de un microprocesador, definición de Arquitectura de un microprocesador, partes, funcionamiento conexión del procesador con la mainboard, buses del procesador.
Este documento describe diferentes tipos de software utilitario, incluyendo antivirus, desfragmentadores y Windows. Explica que las utilidades son programas diseñados para realizar tareas específicas como editar, depurar o recuperar datos. También describe varios tipos de antivirus y sus técnicas como escaneo de firmas, monitoreo y análisis heurístico. Además, explica que los desfragmentadores reorganizan los archivos de forma continua para mejorar el rendimiento y que la función principal de Windows es servir de interfaz entre el usuario y el
El documento describe diferentes métodos de encriptación, incluyendo clave simétrica (DES, IDEA, RC5) y clave asimétrica (RSA, Diffie-Hellman, Elgamal). La encriptación transforma el texto en un criptograma mediante fórmulas matemáticas para garantizar la confidencialidad, integridad e irrefutabilidad de la información de manera transparente al usuario. Los métodos de clave simétrica usan la misma clave para encriptar y desencriptar, mientras que los métodos de clave asimétrica
El documento describe los componentes clave de hardware involucrados en el procesamiento de datos, incluyendo el procesador (CPU), la memoria principal y los dispositivos de entrada y salida. Explica que el procesador manipula los datos en la memoria principal según el modelo de arquitectura de Von Neumann, transformando datos crudos en información útil.
El documento habla sobre la programación híbrida, que implica el uso combinado de diferentes modelos de inteligencia artificial y técnicas de subcampos de IA. Explica que los sistemas inteligentes naturales son híbridos al operar a niveles simbólicos y subsimbólicos. También menciona algunos autores que promueven la integración de sistemas de IA para crear sistemas más complejos.
Este documento define la computación móvil y ubicua. La computación móvil implica el uso de dispositivos portátiles inalámbricos que funcionan de forma independiente, mientras que la computación ubicua integra dispositivos para que el individuo esté inmerso en ellos. La computación ubicua permite acceder a información en cualquier lugar y momento, mientras que la computación móvil tiene ventajas al considerar solo computadoras convencionales y dispositivos portátiles. Ambos enfoques representan la informática actual y llevan la información neces
Este documento presenta la materia Teoría de la Computación que se impartirá en el tercer semestre de la carrera de Ingeniería de Sistemas e Informática. El curso cubrirá temas como lenguajes formales, autómatas, gramáticas, máquinas de Turing y clases de complejidad. Se desarrollará mediante exposiciones del profesor y proyectos de los estudiantes.
Este documento presenta varios conceptos clave de la teoría de la computación. Explica que la teoría de la computación investiga las capacidades y limitaciones de las computadoras. También introduce la máquina de Turing como un modelo simple pero poderoso de computación, y discute el problema de la detención como un ejemplo de una función no computable. Además, aborda la complejidad de los problemas y la resolubilidad práctica versus teórica.
La psicología cognitiva pretende comprender la naturaleza y el funcionamiento de la mente humana. Su objeto de estudio son los procesos cognitivos: la percepción, el aprendizaje y la memoria, que es el proceso mediante el cual adquirimos, guardamos y recuperamos la información. Es esa, la función cognitiva en la que se hará énfasis en esta presentación, “la memoria”.
El documento describe el desarrollo de la ciencia cognitiva como un campo multidisciplinario para estudiar la mente y la cognición. Señala que la ciencia cognitiva ha establecido propiedades esenciales de la mente como su carácter representacional y de procesamiento de información. Sin embargo, existen diferentes enfoques dentro de la ciencia cognitiva, incluyendo los modelos simbólicos clásicos, los modelos conexionistas y los modelos no representacionales. El documento también discute los diferentes enfoques para estudiar la mente desde la
La teoría del modelamiento mental propone que la mente construye representaciones a pequeña escala de la realidad llamadas modelos mentales. Estos modelos permiten anticipar eventos y se pueden construir a partir de la percepción, imaginación o comprensión del lenguaje. Los principales rasgos de los modelos mentales son que representan aspectos significativos del mundo físico y social y que pueden evolucionar a través de la instrucción para ser más objetivos y coherentemente estructurados, especialmente en ciencias donde los modelos juegan un papel central.
Este documento describe la evolución del estudio del lenguaje desde el conductismo hacia el funcionalismo mentalista. Explica que el conductismo entró en declive debido a su incapacidad para explicar la creatividad, sistematicidad y errores del lenguaje. Esto llevó al desarrollo del funcionalismo mentalista, que ve el lenguaje como una capacidad guiada por reglas internas en lugar de solo conductas observables. Finalmente, surgió la psicología cognitiva basada en el procesamiento de información, que analiza la mente como un sistema
Cuadro comparativo teoria computacional de la menteVictor Pérez
El documento resume las relaciones interdisciplinarias de la psicología cognitiva con otras disciplinas como la filosofía, lingüística, inteligencia artificial, neurociencias, antropología, matemáticas, economía, cibernética y psicología. Explica cómo cada disciplina aporta conocimientos a la psicología cognitiva y cómo ésta integra información de las demás para comprender mejor diversos temas e hipótesis. Concluye que múltiples disciplinas son importantes para la psicología cognitiva y que al
Un algoritmo es una secuencia de pasos para resolver un problema de manera precisa y finita. Los algoritmos se implementan como programas mediante lenguajes de programación. El diseño de algoritmos implica dividir un problema en partes más pequeñas, refinar los pasos de manera gradual y representar la solución mediante flujogramas, diagramas o pseudocódigo. Un programa consta de entrada de datos, acciones del algoritmo y salida de resultados. La calidad de software se define por la ausencia de errores y la adecuación a las necesidades del usuario.
Este documento resume los principales procesos mentales como la percepción, memoria, atención, pensamiento, lenguaje, inteligencia, aprendizaje, emociones, sentimientos y creatividad. Explica que existen clasificaciones que dividen los procesos mentales en simples y complejos. También describe teorías de la inteligencia como las inteligencias múltiples y la teoría triárquica. Define conceptos como aprendizaje, tipos de aprendizaje, componentes de las emociones y la conciencia.
El documento presenta los antecedentes de la Teoría General de Sistemas,
incluyendo sus orígenes en la filosofía antigua y su desarrollo en el siglo XX
a través de disciplinas como la psicología de la Gestalt, la cibernética y la
ecología. El biólogo Ludwig von Bertalanffy es reconocido por presentar los
planteamientos iniciales de esta teoría en la década de 1950, rechazando
el reduccionismo y proponiendo una perspectiva sistémica que integra
disciplinas. El
La terapia gestalt fue creada por Friedrich Salomon Perls y se centra en el "aquí y ahora", la toma de conciencia, la expresión emocional y rechaza seguir los "deberías" ajenos. Los objetivos son desarrollar la conciencia, conectarse con las necesidades y emociones propias, y vivir auténticamente en el presente. Explica que la mente humana tiende a completar "gestalts" o patrones al satisfacer necesidades, pasando éstas al fondo y surgiendo nuevas.
La función simbólica permite representar mentalmente objetos o eventos ausentes a través de la imitación, el juego simbólico, la construcción, el modelado, el dibujo y el lenguaje. Se manifiesta en la imitación directa e indirecta, el juego simbólico, el dibujo, la construcción y el lenguaje. El juego simbólico permite transformar lo real y resolver conflictos, mientras que el dibujo y la construcción son formas progresivas de expresión gráfica. El lenguaje es
La función simbólica permite a los niños representar aspectos de su experiencia pasada y anticipar el futuro mediante el uso de significantes diferenciados. Se manifiesta a partir del segundo año a través del juego simbólico, la imitación, el dibujo y el lenguaje, los cuales implican evocar objetos o eventos ausentes a través de representaciones.
Este documento describe las principales tendencias del conductismo en psicología. En 3 oraciones o menos:
1) El conductismo clásico de Watson propuso estudiar la conducta observable y mensurable para predecirla, rechazando los procesos mentales. 2) Skinner desarrolló el conductismo operante enfocándose en el refuerzo y modelado de conductas complejas. 3) Tolman propuso un enfoque conductista más cognitivo que considera variables mentales y aprendizaje significativo basado en objetivos.
Sigmund Freud y la Psicologia del InconscienteDaia1995
Este documento resume las contribuciones de Sigmund Freud al desarrollo de la psicología del inconsciente. Freud introdujo el método psicoanalítico, demostró la existencia y poder del inconsciente, y formuló teorías sobre los procesos mentales inconscientes y la importancia de la sexualidad en el desarrollo psicológico. Aunque su enfoque fue inicialmente rechazado por la psicología académica, el psicoanálisis se ha establecido como una disciplina médica influyente.
El documento describe la historia y el desarrollo de la psicología cognitiva y la ciencia cognitiva, desde sus orígenes en la Segunda Guerra Mundial hasta convertirse en disciplinas establecidas. Explica cómo los avances tecnológicos como las computadoras permitieron modelar los procesos mentales y cómo surgieron campos como la inteligencia artificial para simular la cognición humana. También analiza las diferencias entre el conductismo y el cognitivismo y los supuestos fundamentales de la ciencia cognitiva.
El documento trata sobre el funcionamiento de la mente humana. Explica que la mente es moldeable y flexible, y que es importante conocer su funcionamiento para evitar influencias negativas. También discute cómo las instituciones y doctrinas influyen en la percepción de la realidad y cómo las ideas y experiencias previas afectan la conducta infantil. El objetivo principal de la educación, según el documento, debe ser el desarrollo integral del individuo.
1) El documento describe el origen y desarrollo de la función simbólica en los niños. Explica que los símbolos permiten la cognición y comunicación mediante la representación de cosas ausentes. 2) Señala que la capacidad simbólica emerge alrededor de los 2 años a través de conductas como la imitación diferida, el juego simbólico, el dibujo y el lenguaje. 3) Argumenta que para que surjan los símbolos, los niños deben tener la noción de objetos permanentes y ser capaces de
El documento habla sobre inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial es el estudio interdisciplinario de cómo crear sistemas inteligentes que imitan la inteligencia humana. Describe las diferentes categorías y escuelas de pensamiento de la inteligencia artificial, como la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional. También resume brevemente la historia y aplicaciones clave de la inteligencia artificial, así como algunos investigadores importantes en el campo.
La inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que estudia cómo crear sistemas capaces de razonar por sí mismos utilizando la inteligencia humana como paradigma. Se divide en dos escuelas: la inteligencia artificial convencional, basada en el razonamiento simbólico-deductivo, y la inteligencia computacional, basada en el aprendizaje inductivo. Tiene aplicaciones en robótica, procesamiento del lenguaje natural, minería de datos y más. Pioneros como Turing, McCarthy y Minsky contribuyeron a su desarrol
La inteligencia artificial es una rama de la computación que intenta crear programas que imitan la capacidad mental humana. Se ha utilizado para desarrollar sistemas expertos que pueden diagnosticar pacientes con una precisión del 85%. Existen dos enfoques principales: la inteligencia artificial convencional basada en reglas y la inteligencia computacional basada en aprendizaje automático e inductivo.
El documento trata sobre inteligencia artificial. Explica que la IA estudia cómo crear entidades capaces de resolver problemas por sí mismas usando la inteligencia humana como paradigma. También describe las diferentes categorías, escuelas de pensamiento e historia de la IA, incluyendo hitos como el desarrollo del lenguaje de programación LISP y la victoria de la computadora Deep Blue sobre el campeón de ajedrez Garry Kasparov.
El documento describe la historia y desarrollo de la inteligencia artificial desde sus inicios en la década de 1950 hasta la actualidad. Algunos hitos importantes incluyen la acuñación del término "inteligencia artificial" en 1956, el desarrollo de redes neuronales en los años 1980 y 1990, y sistemas como Deep Blue que derrotaron a campeones de ajedrez en 1997. La inteligencia artificial continúa progresando con aplicaciones como el asistente virtual Watson de IBM.
El documento describe la historia y el desarrollo de la inteligencia artificial desde sus inicios en la década de 1950 hasta la actualidad. La IA comenzó como un campo multidisciplinario que estudia cómo crear entidades capaces de resolver problemas por sí mismas, y ha evolucionado para incluir técnicas como redes neuronales, sistemas expertos y procesamiento del lenguaje natural. A lo largo de las décadas se han logrado avances significativos, como sistemas capaces de diagnosticar enfermedades, jugar ajedrez a nivel de campe
El documento define un blog como un sitio web donde uno o más autores publican artículos de forma cronológica. Los blogs permiten publicar texto, imágenes, videos y facilitan la administración de contenido. Los lectores pueden comentar los artículos y debatir sobre ellos. Blogger es un servicio que permite crear blogs en línea sin necesidad de código.
Este documento define la inteligencia artificial como la inteligencia exhibida por máquinas. Explica que la IA imita funciones cognitivas humanas como aprender y resolver problemas. También categoriza la IA en sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. Finalmente, resume brevemente la historia de la IA desde los griegos hasta el desarrollo de sistemas como Watson de IBM.
La inteligencia artificial (IA) estudia la creación de entidades capaces de resolver problemas por sí mismas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Existen diferentes enfoques como la inteligencia artificial convencional basada en el razonamiento simbólico y la inteligencia computacional basada en el aprendizaje. La IA tiene aplicaciones en diversos campos como la medicina, la ingeniería y los videojuegos.
Este documento describe la inteligencia artificial, incluyendo la inteligencia artificial fuerte, las categorías de inteligencia artificial como sistemas que piensan o actúan como humanos, y las escuelas de pensamiento como la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional. También resume brevemente la historia de la inteligencia artificial y discute si los sistemas inteligentes deberían incorporar sentimientos.
La inteligencia artificial se considera una rama de la computación que relaciona fenómenos naturales con analogías artificiales a través de programas de computadora. Puede ser vista como una ciencia que se enfoca en crear programas basados en comparaciones con la inteligencia humana para contribuir a un mayor entendimiento del conocimiento humano. Algunos ejemplos de sistemas de IA son los que piensan como humanos usando redes neuronales, los que actúan como humanos imitando comportamientos, y los que piensan racionalmente usando lógica.
La inteligencia artificial es un área multidisciplinaria que estudia la creación de entidades capaces de resolver problemas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Se centra en crear máquinas capaces de pensar y razonar como agentes no vivos a través del uso de técnicas como las redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos y razonamiento lógico. La inteligencia artificial tiene diversas aplicaciones como el control de sistemas, planificación automática y reconocimiento de patrones.
El documento trata sobre el concepto de inteligencia artificial. Explica que la IA es un área multidisciplinaria que estudia cómo crear sistemas capaces de resolver problemas por sí mismos utilizando la inteligencia humana como paradigma. También describe las diferentes escuelas de pensamiento de la IA como la inteligencia artificial convencional y la computacional, así como las aplicaciones, historia y críticas de este campo.
El documento trata sobre el concepto de inteligencia artificial. Explica que la IA es un área multidisciplinaria que estudia cómo crear sistemas capaces de resolver problemas por sí mismos utilizando la inteligencia humana como paradigma. También describe las diferentes escuelas de pensamiento de la IA como la inteligencia artificial convencional y la computacional, así como las aplicaciones, historia y críticas de este campo.
El documento introduce el tema de la inteligencia artificial, definiéndola como la disciplina que construye procesos que producen acciones maximizando el rendimiento basado en entradas y conocimiento almacenado. Describe los principales tipos de procesos inteligentes como ejecución de respuestas predeterminadas, búsqueda de estados, algoritmos genéticos, redes neuronales y razonamiento lógico. Además, menciona ejemplos de aplicaciones en control de sistemas, planificación, diagnósticos y reconocimiento de patrones
El documento habla sobre la inteligencia artificial. Brevemente describe algunas categorías de IA como sistemas que piensan como humanos y sistemas que actúan racionalmente. También menciona algunos hitos en la historia de la IA como el desarrollo de LISP en 1958 y la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1997.
La inteligencia artificial (IA) se refiere a la inteligencia creada artificialmente en agentes no vivos a través de la computación. La IA busca construir procesos que produzcan acciones racionales y resultados óptimos basados en entradas y conocimiento almacenado. Existen diferentes tipos de conocimiento, procesos y aplicaciones de la IA como el reconocimiento de patrones, juegos y más. La IA ha evolucionado desde sus orígenes en la década de 1950 para abarcar una amplia gama de campos.
La inteligencia artificial estudia la creación de entidades capaces de resolver problemas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Existen diferentes enfoques como las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos y el razonamiento lógico. Actualmente, los sistemas de IA se usan en campos como la economía, la medicina, la ingeniería y los juegos. La historia de la IA comenzó en los años 50 y ha evolucionado desde entonces gracias a avances como el desarrollo del lenguaje de programación LISP y la creación de
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El documento describe los diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño debe recrear las condiciones iniciales y permitir la observación de la predicción de la hipótesis. Luego describe los diseños no experimentales, cuasiexperimentales y experimentales, señalando que los experimentales asignan aleatoriamente el tratamiento a diferencia de los cuasiexperimentales. Finalmente, ilustra la estructura de varios diseños específicos a través de modelos gráficos.
El documento describe objetivos para la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas en la Universidad Nacional de Trujillo. Repite la palabra "Objetivos" pero no proporciona detalles sobre los objetivos específicos.
Este documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestras (probabilísticas y no probabilísticas), y el proceso de determinar el tamaño de la muestra. Explica que la población es el conjunto total de individuos a estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. También cubre métodos para seleccionar muestras representativas y cálculos para determinar un tamaño de muestra adecuado.
El documento presenta una hipótesis sin proporcionar detalles sobre su contenido. Consiste en 7 páginas que repiten la palabra "Hipótesis" sin explicar la idea o teoría planteada.
El documento trata sobre un problema de investigación presentado por Carlos Castillo Diestra de la Universidad Nacional de Trujillo. A lo largo de seis páginas, el documento repite la frase "El Problema de Investigación" sin proporcionar detalles sobre el tema de investigación o el problema en sí.
Este documento proporciona una guía sobre cómo justificar una investigación. Explica que la justificación debe incluir las razones y la importancia del tema a investigar, sustentar la pertinencia de la pregunta o problema que se abordará, y considerar los resultados esperados e impactos previstos. También ofrece un ejemplo de cómo justificar una investigación.
Este documento habla sobre los antecedentes y la fundamentación científica, técnica o humanística de una investigación. Explica que los antecedentes son trabajos previos relacionados con el tema de estudio, y su función es conocer teorías, métodos, resultados previos. También define la fundamentación como la sustentación teórica del trabajo, la cual se presenta analizando y resumiendo de manera crítica las teorías y estudios relevantes de forma representativa y actualizada.
Este documento describe un proyecto para crear un analizador gramatical del idioma español. El analizador consta de tres partes: un analizador léxico, un analizador sintáctico y una gramática. El analizador léxico identifica tokens en una cadena de entrada, y el analizador sintáctico construye un árbol de derivación basado en las reglas gramaticales. El documento explica cada parte del analizador y proporciona ejemplos de oraciones aceptadas y rechazadas.
El documento presenta un plan de proyecto para modelar e implementar una red social web para la Facultad de Ingeniería Informática del Valle Jequetepeque. El proyecto será elaborado por los estudiantes Hinostroza Guanilo y Mc Pool y asesorado por Johnny Fernandez Chero. El objetivo es crear una plataforma en línea que permita a los estudiantes y profesores interactuar y compartir información de manera más efectiva.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
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En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
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HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor OficialAMADO SALVADOR
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Catalogo Buzones BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial ValenciaAMADO SALVADOR
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Amado Salvador, se compromete a ofrecer productos de primera clase respaldados por un servicio excepcional al cliente. Como distribuidor oficial de BTV, entendemos la importancia de la seguridad y la tranquilidad para nuestros clientes. Por eso, trabajamos en colaboración con BTV para brindarle acceso a los mejores productos del mercado.
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1. <br />INDICE<br />INDICE………………………………………………………………………………………………………………01<br />INTRODUCCIÓN…………………………………………………………………………………………………..02<br />RESUMEN……………………………………………………………………………………………………….......03<br />CONTENIDO………………………………………………………………………………………………………..04<br />CONCLUSIONES…………………………………………………………………………………………………...10<br />REFERENCIAS……………………………………………………………………………………………………... 11<br />INTRODUCCIÓN<br />Hoy día todos los habitantes del mundo somos dependientes directos o indirectos del uso de las computadoras, como en oficinas bancarias, grandes y medianos comercios, centros de enseñanza, oficinas de ventas y reservaciones para viajes, clínicas médicas u hospitales, fabricas y almacenes industriales, organismos de gobierno y oficinas administrativas, laboratorios, y centros de investigación. Estas máquinas maravillosas inventadas por el hombre, tal como ahora las concebimos, son el resultado de una secuencia de eventos en el que el hombre ha ido modelando artefactos de diferentes tipos de los que se valía para realizar sus trabajos, con la tendencia de hacerlos siempre más rápidos, eficientes y livianos en el transcurso de esta investigación iremos más lejos vamos a pisar a fondo el acelerador y ya no solo nos pondremos a pensar como la computadora puede mejorar para realizar nuestros trabajos más eficientemente sino como puede la computadora realizar nuestras tareas de forma autónoma aplicando los conceptos de la teoría de la computación para crear en ellas una Inteligencia Artificial que le permita tomar decisiones de acorde a las necesidades. En el presente trabajo veremos como hoy se realizan hazañas a pasos agigantados, crear máquinas pensantes, capaces de aprender, máquinas con las que antes el hombre solo soñaba y que han sido resultado de este proceso evolutivo que jamás cesara descubriendo día a día nuevas cosas y aplicando esas tecnologías a nuestras vidas a fin de mejorarnos la existencia.<br />RESUMEN<br />La teoría de la computación es una ciencia, en particular una rama de la matemática y de la computación que centra su interés en el estudio y definición formal de los cómputos. <br />Y no hay cómputo más complejo sino aquel que conocemos como inteligencia, cualidad única del hombre, la cual se busca asemejar aplicando conceptos de teoría de la computación y así poder crear una inteligencia artificial.<br />Y de eso se trata la I.A. (Inteligencia Artificial) de crear seres o agentes “racionales” artificiales (autómatas), con capacidad de aprender, relacionar conceptos y deducir todo esto captando información de su entorno por si solos.<br />El proyecto Inteligencia Artificial está en marcha desde principios de los años noventas, la tendencia de estas computadoras en el siglo XXI son que lleguen a tener inteligencia artificial distribuida; valiéndose de la teoría de la computación, la teoría del caos, sistemas difusos, holografía, usando transistores ópticos, redes neuronales, trabajando con arquitecturas combinadas Paralelo / Vectorial, usando cientos de microprocesadores de benceno (más rápido que el silicio) vectoriales al mismo tiempo; capaces de realizar más de un millón de millones de millones de operaciones aritméticas de punto flotante por segundo (pentaflops); y ya que las redes de área mundial (Wide Area Network, WAN) seguirán creciendo desorbitadamente utilizaran estos medios de comunicación universales a través de satélites, con anchos de banda impresionantes para sincronizarse.<br />INTELIGENCIA ARTIFICIAL<br />Se denomina Inteligencia Artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación [] dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.<br />Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado (este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).<br />Por lo tanto, 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.<br />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.<br />También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:<br />Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).<br />Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.<br />Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).<br />Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).<br />Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).<br />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.<br />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 la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.<br />Escuelas de pensamiento <br />La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:<br />La inteligencia artificial convencional<br />La inteligencia computacional<br />Inteligencia artificial convencional <br />Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:<br />Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.<br />Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.<br />Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística.<br />Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.<br />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.<br />Inteligencia artificial computacional <br />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.<br />Historia <br />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, y Ktesibios de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).<br />En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.<br />En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.<br />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. Los primeros avances importantes comenzaron a principios de los años 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.<br />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. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.<br />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.<br />En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.<br />En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.<br />En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón.<br />A fines de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.<br />En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.<br />En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.<br />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.<br />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.<br />En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing.<br />En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de programación LOGO.<br />En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.<br />En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.<br />En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.<br />En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.<br />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.<br />En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.<br />En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).<br />En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.<br />En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.<br />En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.<br />Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló: «Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas».<br />Como anécdota, 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».<br />Fundamentos y filosofía <br />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:<br />¿En qué consiste la inteligencia? ¿Cómo la reconoceríamos en un objeto no humano, si la tuviera?<br />¿Qué sustancia y organización se requiere? ¿Es posible que una criatura hecha de metal, por ejemplo, posea una inteligencia comparable a la humana?<br />Aunque una criatura no orgánica pudiera solucionar problemas de la misma manera que un humano, ¿tendría o podría tener conciencia y emociones?<br />Suponiendo que podemos hacer robots con una inteligencia comparable a la nuestra, ¿debemos hacerlo?<br />Durante más de 2000 años de tradición en filosofía, han ido surgiendo diversas teorías del razonamiento y del aprendizaje, simultáneamente con el punto de vista de que la mente se reduce al funcionamiento físico. La psicología ofrece herramientas que permiten la investigación de la mente humana, así como un lenguaje científico para expresar las teorías que se van obteniendo. La lingüística ofrece teorías para la estructura y significado del lenguaje, así como la ciencia de la computación, de la que se toman las herramientas que permiten que la Inteligencia Artificial sea una realidad.<br />Empezó con el nacimiento de Platón en 428 a. C. y con lo que aprendió de Sócrates. La temática de su obra fue muy diversa: política, matemática, física, astronomía y diversas ramas de la filosofía. El filósofo Hubet Dreyfus (1979) afirma que:<br />Bien podría afirmarse que la historia de la inteligencia artificial comienza en el año 450 a.C., cuando Platón cita un diálogo en el que Sócrates le pregunta a Eutidemo: «Desearía saber cuál es la característica de la piedad que hace que una acción se pueda considerar como pía... y así la observe y me sirva de norma para juzgar tus acciones y las de otros.»<br />Los filósofos delimitaron las más importantes ideas relacionadas con la inteligencia artificial, pero para pasar de allí a una ciencia formal era necesario contar con una formalización matemática en tres áreas principales: la computación, la lógica y la probabilidad. La idea de expresar un cálculo mediante un algoritmo formal se remonta a la época de Jwarizmi, matemático árabe del siglo IX, con cuyas obras se introdujeron en Europa los números arábigos y el álgebra (de su nombre al-Jwarizmi deriva la palabra algoritmo).<br />El hombre se ha aplicado a sí mismo el nombre científico de Homo sapiens como una valoración de la trascendencia de nuestras habilidades mentales tanto para nuestra vida cotidiana como para nuestro propio sentido de identidad. Los esfuerzos del campo de la inteligencia artificial se enfocan en lograr la compresión de entidades inteligentes. Una de las razones de su estudio es el aprender más de nosotros mismos. A diferencia de la filosofía y de la psicología, que también se ocupan de la inteligencia, los esfuerzos de la inteligencia artificial están encaminados tanto a la construcción de entidades como a su compresión. Otra razón por la cual se estudia la inteligencia artificial es debido a que ha sido posible crear sorprendentes y diversos productos de trascendencia. Nadie podría pronosticar con toda precisión lo que se podría esperar en el futuro, es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano tendrán repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria así como en el devenir de la civilización.<br />El problema que aborda la inteligencia artificial es uno de los más complejos: ¿Cómo es posible que un diminuto y lento cerebro, sea biológico o electrónico, tenga capacidad de percibir, comprender, predecir y manipular un mundo que en tamaño y complejidad lo excede con creces?, pero a diferencia de la investigación en torno al desplazamiento mayor que la velocidad de la luz o de un dispositivo antigravitatorio, el investigador del campo de la inteligencia artificial cuenta con pruebas contundentes de que tal búsqueda es totalmente factible.<br />La inteligencia artificial permite al hombre emular en las máquinas el comportamiento humano, tomando como base el cerebro y su funcionamiento, de manera tal que se pueda alcanzar cierto razonamiento creando marionetas robóticas.<br />La inteligencia artificial y los sentimientos<br />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. 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.<br />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].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.<br />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.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, etc. <br />Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. <br />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.<br />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. <br />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.<br />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.<br />Críticas <br />Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su incapacidad 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.<br />En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan resolver ciertos problemas.<br />Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante esté sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.<br />Otros experimentos mentales como la Habitación china de John Searle han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace. Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.<br />Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y apareció ya en los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza.<br />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.<br />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).<br />Tecnologías de apoyo <br />Interfaces de usuario<br />Visión artificial<br />Smart process management<br />Aplicaciones de la inteligencia artificial <br />Lingüística computacional<br />Minería de datos (Data Mining)<br />Industriales.<br />Médicas<br />Mundos virtuales<br />Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)<br />Robótica<br />Sistemas de apoyo a la decisión<br />Videojuegos<br />Prototipos informáticos<br />Análisis de sistemas dinámicos.<br />Smart process management<br />Científicos en el campo de la inteligencia artificial <br />Jeff Hawkins<br />John McCarthy<br />Marvin Minsky<br />Judea Pearl<br />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.<br />Joseph Weizenbaum<br />Raúl Rojas<br />Ray Kurzweil<br />NUEVAS TECNOLOGÍAS<br />Inteligencia Artificial: Nuestro ADN. Computación molecular: Lógica orgánica.<br />En la computación molecular, las moléculas y no los transistores, son los que representan los estados lógicos”1” y “0”. En las próximas generaciones de computadoras, los procesos lógicos emularan las secuencias del ADN. De hecho, cuando tomamos la molécula biológica, hablaremos de lógica molecular o moletrónica.<br />Las moléculas de forma ramificada podrían hacer que una señal circule de manera similar a como lo hacen actualmente los microprocesadores. Recientemente, investigadores de la Universidad de Yale y Rice lograron conmutadores que utilizaban el Benceno como elemento básico.<br />Las moléculas de lógica orgánica, son tan diminutas que los circuitos realizados podrían ser la milésima parte de los que actualmente se utilizan con silicio, y su capacidad de transmisión de paquetes de información 100 veces superior.<br />Los problemas, aparecen a la hora del ensamblaje, pero la ventaja esta en el microtamaño de los dispositivos, multiplicando las prestaciones de estos.<br />En octubre de 2009, un grupo de la Universidad de Pennsylvania transformo hilos de Zinc y Sulfuro de Cadmio Cristalino, en una retícula de semiconductores metálicos utilizando únicamente reacciones químicas para producir el ensamblaje.<br />2.-La computación biológica: Chips de ADN.<br />La computación biológica, sustituye los transistores por estructuras que se encuentran en organismos vivos. Las moléculas de ADN y ARN, que atesoran los paquetes de información y programación que gobierna las vidas de nuestras células.<br />Lo mas asombroso de esta tecnología, es que un simple procesador del tamaño de una uña del dedo meñique, puede albergar billones de hebras de ADN, resultando un incremento exponencial de velocidad transaccional de los datos.<br />Así mismo, este tipo de procesadores, permitiría la multigestión simultanea de millones de procesos de forma no secuencial, a diferencia de los actuales procesadores convencionales.<br /> <br />CONCLUSIONES<br />Después de habernos empapado enteramente con el tema podemos concluir que:<br />La inteligencia artificial busca crear máquinas propuestas como modelos extremadamente simplificados del funcionamiento del cerebro que sienta las bases de un modelo colectivo, donde el sistema global presenta propiedades complejas que no pueden predecirse aleatoriamente a partir del estudio individual de sus componentes.<br />Los métodos tradicionales de la I. A. que permitieron el desarrollo de los primeros sistemas expertos y otras aplicaciones, ha ido de la mano de los avances tecnológicos y las fronteras se han ido expandiendo constantemente cada vez que un logro, considerado imposible en su momento, se vuelve posible gracias a los avances en todo el mundo, resulta apasionante ver que la tecnología ya no conoce fronteras físicas ni políticas. Se entiende como un esfuerzo común el cual nadie detendrá.<br />La comprensión de los mecanismos del intelecto, la cognición y la creación de artefactos inteligentes, se vuelve cada vez más una meta que sueño, a la luz de los enormes logros, tan solo en alrededor de medio siglo de desarrollo de las ciencias de la computación y de poner la lógica al servicio de la construcción de sistemas.<br />BIBLIOGRAFÍA<br />MIKELL P. Groover, Robótica Industrial. Mc Graw Hill. 199?.<br />WINSTON, Patrick H., Inteligencia Artificial. Addison-Wesley Iberoamericana, 3ª ed.,1994.<br />WINOGRAD, T.A., FLORES, F. Understanding Computers and Cognition. Norwood, N.J. 1986.<br />La Computación Evolutiva en el Contexto de la Inteligencia Artificial. Coello, Carlos. LANIA, A.C., México.<br />¿Por Qué Necesitamos Algoritmos Eficientes? Estivill-Castro, Vladimir. LANIA, A.C., México.<br />La Programación Lógica y el Prolog. Loyo, Cristina y Olga Padrón. LANIA, A.C., México.<br />Redes de Neuronas y Clasificación. Torres, Juan Manuel. LANIA, A.C., México.<br />A future of Integrated Electronics: Moving off the roadmap. J.Radack y John C. Zolper. (IEEE Proceedings, vol 96. Feb 2008.<br />Molecular Implementation of Simple Logic Programs. Tom Ran. Nature Nanotechnology, vol 4, pags 642-648, octubre de 2009.<br />WEBGRAFÍA<br />http://www.monografias.com<br />http://dialnet.unirioja.es/servlet/revista?codigo=5781<br />http://es.wikipedia.org/wiki/<br />