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La 
\series bold
inteligencia
\series default
 es la capacidad de entender, comprender, conocer, resolver problemas, etc.
 La 
\series bold
inteligencia artificial
\series default
 (IA) es un área reciente de la ciencia y la ingeniería que busca recrear
 procesos y operaciones que requieren inteligencia.
 Se buscan sistemas que:
\end_layout

\begin_layout Enumerate

\series bold
Actúan como humanos
\series default
.
 Esto involucra procesamiento del lenguaje natural, representación del conocimie
nto, razonamiento, aprendizaje, adaptación al entorno, etc.
 El 
\series bold
test de Turing
\series default
 consiste en que una persona se comunica por telegrama con otra persona
 y una máquina, sin saber quién es cada cual, y si no consigue adivinar
 cuál es la máquina, esta pasa el test y se considera inteligente.
 Pasar el test no es el objetivo primordial.
\end_layout

\begin_layout Enumerate

\series bold
Piensan como humanos
\series default
.
 Se buscan teorías sobre el funcionamiento de la mente para establecer modelos
 computacionales a partir de estas.
\end_layout

\begin_layout Enumerate

\series bold
Piensan racionalmente
\series default
.
 Se basan en la lógica formal, si bien es muy difícil formalizar el conocimiento
 del mundo real y hay mucha diferencia entre la capacidad de la lógica y
 su realización práctica.
\end_layout

\begin_layout Enumerate

\series bold
Actúan racionalmente
\series default
.
 Un 
\series bold
agente racional
\series default
 percibe su entorno y aplica su conocimiento racional para actuar y conseguir
 unos objetivos.
 No se enfoca en el modelo humano, y usa fuentes de conocimiento adicionales
 a la lógica.
\end_layout

\begin_layout Standard
La IA se basa en áreas de las matemáticas como la lógica, la probabilidad
 y la complejidad computacional, así como en la informática, la psicología,
 la biología, la filosofía, etc.
\end_layout

\begin_layout Standard
La posibilidad de IA plantea problemas filosóficos como el de la 
\series bold
habitación china
\series default
.
 En esta hay una habitación con alguien dentro que no habla chino pero dispone
 de un diccionario, y que se comunica en chino con alguien de fuera de la
 habitación, y se plantea si la habitación en su conjunto sabe chino.
 El problema general es si la inteligencia es o no una propiedad emergente
 de los elementos que la producen.
\end_layout

\begin_layout Section
Historia
\end_layout

\begin_layout Standard
En 1943, McCulloch y Pitts crean un primer modelo de neuronas, y en 1949
 Hebb diseña una regla de actualización de las intensidades de las conexiones
 para el aprendizaje.
\end_layout

\begin_layout Standard
Posteriormente Alan Turing, en 
\emph on
\lang english
Computing Machinery and Intelligence
\emph default
\lang spanish
, formula la prueba de Turing y plantea la posibilidad de máquinas pensantes,
 y Minksy y Edmons crean SNARC, que simula una red neuronal de 40 neuronas.
 Hay una etapa de entusiasmo inicial.
 En 1952, Arthur Samuel crea un programa que juega a las damas y aprende
 del contrario, y en 1956, John McCarthy y Marvin Minsky organizan una conferenc
ia en el 
\lang english
Dartmouth College
\lang spanish
 en Hanover a la que acuden Samuel, Allen Newell y Herbert Simon, y en la
 que se da el nombre de inteligencia artificial.
\end_layout

\begin_layout Standard
Se crea 
\series bold
GPS
\series default
 (
\emph on
\lang english
General Problem Solver
\emph default
\lang spanish
), basándose en las demostraciones humanas, y 
\lang english
Rosenblat
\lang spanish
 crea un 
\series bold
perceptrón
\series default
, que reconoce objetos sencillos.
 McCarthy crea el lenguaje Lisp para computación simbólica.
 Se idean métodos de exploración heurísticos y sistemas planificadores como
 STRIPS, con aplicaciones en integración simbólica y un mundo de bloques.
\end_layout

\begin_layout Standard
Muchos mecanismos sencillos fallaban ante problemas reales o tenían complejidad
 exponencial, los mecanismos generales no eran practicables y la capacidad
 de los perceptrones era escasa, llevando a una crisis en la IA.
 Entonces en los 70 se crean sistemas basados en conocimiento del dominio
 del problema como Dendral o el lenguaje de programación lógica Prolog.
 Quillian contribuye al concepto de redes semánticas.
 En 1974, Minsky propone el uso de marcos.
 Se crea la programación orientada a objetos.
 Se crean sistemas expertos como Mycin.
\end_layout

\begin_layout Standard
Con la quinta generación de ordenadores llegan máquinas de arquitectura
 dedicada a redes neuronales y software para el desarrollo de IA.
 Se fundamentan modelos de IA, se construyen agentes completos como Soar
 y surge la IA distribuida con sistemas multiagente.
\end_layout

\begin_layout Standard
El éxito de sistemas expertos como R1 y Xcon lleva a su uso comercial, suponiend
o un gran ahorro en las empresas que los usan.
 La industria crece rápido.
 Como la búsqueda de inteligencia es algo muy general, esta e descompone
 en habilidades parcialmente autónomas y accesibles al estudio experimental.
 Se desarrollan nuevas herramientas computacionales, conceptuales y formales,
 buscando un soporte teórico.
 Se implementan aproximaciones de los métodos usados por humanos para resolver
 problemas descritos de forma imprecisa o incompleta, combinando modelos
 simbólicos, de aprendizaje, híbridos, etc.
 en función de los datos disponibles.
\end_layout

\begin_layout Section
Actualidad
\end_layout

\begin_layout Standard
Muchas empresas están haciendo pruebas con vehículos autónomos.
 El proyecto SyNAPSE (
\emph on
\lang english
Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics
\emph default
\lang spanish
) de IBM y DARPA creó un chip con 256 neuronas digitales, que recuerdan
 actividades recientes, y 262144 sinapsis programables y 65536 de aprendizaje,
 que recuerdan las neuronas a las que se asocian.
 Tuvo resultados en laberintos y reconocimiento de patrones.
\end_layout

\begin_layout Standard
El proyecto 
\lang english
WATSON
\lang spanish
 de IBM entiende preguntas en cualquier idioma, busca respuestas en su base
 de datos y elige la más plausible en menos de 3 segundos con un enfoque
 multialgorítmico, capaz de aprendizaje por observación de respuestas.
 Ganó contra campeones humanos en el concurso televisivo 
\begin_inset Quotes cld
\end_inset


\lang english
Jeopardy
\lang spanish
!
\begin_inset Quotes crd
\end_inset

.
\end_layout

\begin_layout Standard
La IA se usa para recomendar música, películas, libros, noticias, sitios
 web; filtrar 
\emph on
\lang english
spam
\emph default
\lang spanish
; ayudar a detectar fraude; buscar rutas en GPS; reconocer el habla, la
 escritura, dibujos, imágenes; así como en domótica, conducción, navegación,
 sillas de ruedas, asistentes personales, traductores, aspiradoras, exploración
 del espacio, guías de museos, deportes, diagnósticos médicos, diseño de
 fármacos, cirugía, inversiones financieras, películas, literatura, pintura,
 etc.
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