El documento define la inteligencia artificial como la capacidad de razonar de un agente no vivo. Explica que la IA trata de construir procesos que produzcan acciones o resultados que maximicen el rendimiento, basándose en entradas percibidas y conocimiento almacenado. También distingue entre diferentes tipos de procesos y conocimiento en IA, asi como los principales hitos en el desarrollo de esta disciplina.

1. Nombre: Lourdes Fabiola Gálvez
Catedrático: Humberto Velazques
Trabajo: De laboratorio

2. En ciencias de la computación se denomina inteligencia
artificial (IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo.
John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la
ciencia e ingeniería de hacer máquinas
inteligentes, especialmente programas de cómputo
inteligentes."
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un Agente
inteligente que permite pensar, evaluar y actuar conforme a
ciertos principios de optimización y consistencia, para satisfacer
algún objetivo o finalidad. De acuerdo al concepto
previo, racionalidad es más general y por ello más adecuado
que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta
disciplina.
Con lo cual , 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.
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.

3. 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:
Ejecución de una respuesta predeterminada por
cada entrada (análogas a actos reflejos en seres
vivos).
Búsqueda del estado requerido en el conjunto de
los estados producidos por las acciones posibles.
Algoritmos genéticos (análogo al proceso de
evolución de las cadenas de ADN).
Redes neuronales artificiales (análogo al
funcionamiento físico del cerebro de animales y
humanos).
Razonamiento mediante una lógica
formal análogo al pensamiento abstracto
humano.

4. Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial:
Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el
pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La
automatización de actividades que vinculamos con procesos de
pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución
de problemas, aprendizaje.
Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como
humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo
la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas
que, por el momento, los humanos hacen mejor.
Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica
(idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del
ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que
hacen posible percibir, razonar y actuar.
Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de
forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes
inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.

5. Él término "inteligencia artificial" fue
acuñado formalmente en 1956 durante la
conferencia de Darthmounth, más para
entonces ya se había estado trabajando en
ello durante cinco años en los cuales se
había propuesto muchas definiciones
distintas que en ningún caso habían logrado
ser aceptadas totalmente por la comunidad
investigadora. La IA es una de las disciplinas
más nuevas junto con la genética moderna.
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 Ctesibio de Alejandría
(250 a. C.) construyó la primera máquina
auto controlada , un regulador del flujo de
agua (racional pero sin razonamiento).

6. En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo
la idea de que el razonamiento podía ser
efectuado de manera artificial.
En 1936 Alan Turing diseña formalmente
una Máquina universal que demuestra la
viabilidad de un dispositivo físico para
implementar cualquier cómputo formalmente
definido.
En 1943 Warren McCulloch y Walter
Pitts presentaron su modelo de neuronas
artificiales, el cual se considera el primer
trabajo del campo, aun cuando todavía no
existía el término. 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.
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 elLogicTheorist, el cual era capaz
de demostrar teoremas matemáticos.

7. En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo
la idea de que el razonamiento podía ser
efectuado de manera artificial.
En 1936 Alan Turing diseña formalmente
una Máquina universal que demuestra la
viabilidad de un dispositivo físico para
implementar cualquier cómputo formalmente
definido.
En 1943 Warren McCulloch y Walter
Pitts presentaron su modelo de neuronas
artificiales, el cual se considera el primer
trabajo del campo, aun cuando todavía no
existía el término. 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.
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 elLogicTheorist, el cual era capaz
de demostrar teoremas matemáticos.

8. 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.
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.

9. 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

10. 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].