Este documento presenta información sobre las características, objetivos e historia de la inteligencia artificial. Algunas características clave incluyen el uso de símbolos no matemáticos y el razonamiento basado en conocimiento. Los objetivos de los investigadores incluyen sistemas expertos y el reconocimiento de patrones. La historia de la IA se remonta a los griegos antiguos y ha progresado a través de hitos como la Conferencia de Dartmouth de 1956 y el desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG.

1. Habilidades Comunicativas
Presentado por: Jorce Eliecer Ladino Poveda
Codigo: 2010232052
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2. Características de la Inteligencia
Artificial
 1. Una característica fundamental que distingue a los métodos de
Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no
matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente.
Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de
datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de
Inteligencia Artificial.
 2. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por
el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es
influenciado por el problema particular presente. El programa especifica
cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un
problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas
que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que
especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para
cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
 Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son
determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas
durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes
orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por
su afinidad con la Inteligencia Artificial.
 http://dianelismoreno.blogspot.es/

3. Objetivos de la Investigación en la
Inteligencia Artificial
 Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en los
sistemas expertos, la resolución de problemas, el control automático, las bases
de datos inteligentes y la ingeniería del software (diseños de entornos de
programación inteligente).
 Otros investigadores están trabajando en el reto del reconocimiento de patrones
donde se espera un rápido progreso en este campo que abarca la comprensión y
la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la visión artificial.
 Finalmente, la fundamental investigación sobre la representación del
conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión del lenguaje
natural.
 Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es
la reproducción automática del razonamiento humano.
 El razonamiento de un jugador de ajedrez no siempre es el mismo que el de un
directivo que se pregunta la viabilidad de fabricar un nuevo producto. Un niño
jugando con bloques de madera en una mesa no tiene idea de la complejidad del
razonamiento necesario para llevar a cabo la construcción de una pirámide, e
intentar que un robot hiciera lo mismo que el niño requeriría un largo programa
de computador.
 http://www.monografias.com/trabajos12/inteartf/inteartf2.shtml#caract

4. Características de la Inteligencia Artificial
3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas
incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en
que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como
los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial
pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base
de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de
Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de
problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas
como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real:
con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la
robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes y
traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas de
ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas
computacionales expertos.

5. Historia de la Inteligencia Artificial
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 regulardor del
flujo de agua (racional pero sin razonamiento).
En 1290 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser
efectuado de manera artificial.
En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la
viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente
definido.
En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales,
el cual se considera el primer trabajo del campo, aún cuando todavía no existía el
término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios de los años 1950
con el trabajo de, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
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.
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.

6.  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.
 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.
 En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptron.
 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.
 En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del
conocimiento.
 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.
 Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que
permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
 En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing.
 En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de
programación LOGO.
 En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.

7. Escuelas de Pensamiento
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento, la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional.
Inteligencia artificial convencional
Basada en análisis formal y estadístico del comportamiento
humano ante diferentes problemas:
•Razonamiento basado en casos: ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.
•Sistemas expertos: infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertas
reglas o relaciones.
•Redes bayesianas: propone soluciones mediante inferencia estadística.
•Inteligencia artificial basada en comportamientos: sistemas complejos que tienen autonomía y pueden auto-
regularse y controlarse para mejorar.
Inteligencia artificial computacional
La inteligencia computacional (también conocida como inteligencia artificial subsimbólica) implica desarrollo o
aprendizaje iterativo (p.ej. modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se
realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:
•Máquina de vectores soporte: sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia.
•Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones.
•Modelos ocultos de Markov: aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos.
•Sistemas difusos: técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la
industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras.
•Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivencia
del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en
algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga)

8.  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.
 En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia
Artificial y la informática en general.
 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.
 En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF,
CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
 En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.
 En 1986 McClelland y Rumelhart’s publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).
 En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.
 En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus
Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.
 En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permitan detectar emociones para
poder interactuar con niños autistas.
 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".
 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".
 http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#Historia

9. IA e Informatica
 Desde hace unas dos décadas y media se ha querido demostrar que el famoso test de Turing (consiste en comprobar por
medio de una serie de procesos si las máquinas pueden pensar igual que los humanos) ha sido superado.
La mayor prueba para ello, quizá, ha sido a través del ajedrez, en el que se pondría a prueba que la máquina lograra pensar
durante una partida y hasta derrotar al humano.
En 1985, cuando el ajedrecista Gary Kasparov era campeón del mundo, se realizó el primer intento. Pero el ruso demostró
que las máquinas no pensaban y las derrotó al mismo tiempo, con un resultado de 32 a 0.
Luego de haber dedicado sus máximos esfuerzos y aumentar notablemente el procesador y la memoria de la computadora,
la máquina derrotó al campeón del mundo, hecho que hoy, 13 años después, aún le da la vuelta a todo el planeta.
La noticia, sin duda, fue concebida por muchos expertos y periodistas como el triunfo mental de la máquina sobre el hombre,
incluso para algunos fue la real superación del test de Turing, lo que llega a ser más importante que la misma llegada del
hombre a la Luna.
Lamentablemente para los programadores esto no era así. La IBM, en un afán publicitario (al otro día sus acciones subieron
en una cifra sin precedentes), se desvió del objetivo.
La misión de derrotar al humano por las máquinas ya es cosa del pasado. Es hora de volver a los objetivos de los
programadores y la computación en el siglo XX: desarrollar un programa que juegue ajedrez pensando como un humano,
como lo dice el mismo Gary Kasparov: "es hora de volver al sueño de crear inteligencia artificial".
Muchos investigadores sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la
máquina que lo ejecute, computador o cerebro".
Es ese, entonces, el gran reto de indagar, investigar, descubrir y, sobre todo, probar si es esta afirmación una realidad o
simplemente una teoría incapaz de ser comprobada.
Sería muy atrevido dar una respuesta a estos planteamientos, pero se debe asumir el reto de continuar investigando, puesto
que por ese camino se encontrarán avances computacionales muy importantes

10. Videos sobre Inteligencia
Artificial
 http://www.youtube.com/watch?v=Npf8SrSbaW
c Inteligencia Artificial para acelerar la
planificación de tareas en entornos con
recursos limitados
 http://www.youtube.com/watch?v=V-
QIeKzlIwY&feature=related EL PODER DE LA
MENTE, un cerebro superdotado - parte 2 de 6
–
 http://www.youtube.com/watch?v=Vc7J3iF4Mts
&feature=related Programacion Mental Para
Ser Millonario Vivir en la Riqueza y Abundancia