inteligencia artificial

Ricardo J. García C.

DOCTORADO EN CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y FINANCIERASLAS TENDENCIAS DE LA INFORMACIÓN EN EL SIGLO XXIFacilitador: Dra. Mary Carmen Milano

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

CONTENIDO

• Inteligencia• Definición• La Prueba de Turing• Historia• Escuelas de pensamiento• Ciencias que han contribuido al desarrollo de la

inteligencia artificial• Agentes Inteligentes

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CONTENIDO

• Aplicaciones de la inteligencia artificial• Aplicaciones de la inteligencia artificial en

administración y finanzas• Ventajas del uso de la inteligencia artificial en

administración y finanzas• Futuro de la inteligencia artificial• Reflexiones

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INTELIGENCIA

(Del lat. intelligentĭa).

1. Capacidad de entender o comprender.

2. Capacidad de resolver problemas.

3. Conocimiento, comprensión, acto de entender.

4. Sentido en que se puede tomar una proposición, un dicho o una expresión.

5. Habilidad, destreza y experiencia.

Diccionario de la lengua española

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DEFINICIÓN“La Inteligencia Artificial (I.A.) se puede definir como aquella “inteligencia” exhibida por “cientefactos” o artefactos científicos construidos por humanos, o sea que se dice que un sistema artificial posee inteligencia cuando es capaz de llevar a cabo tareas que, si fuesen realizadas por un humano, se diría de este que es inteligente.”

Romero, J., Dafonte, C., Gómez, C. y Penousal, F. (2007)

“La IA es la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución.”

Fleifel, F.

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DEFINICIÓN Russell, S. y Norvig, P. (2004)

• Procesos Mentales y Razonamiento

• Conducta

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Procesos Mentales y Razonamiento

•Sistemas que piensan como humanos (redes neuronales artificiales, automatización de: toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje).

•Sistemas que piensan racionalmente – con lógica (sistemas expertos, estudio de cálculos para: percibir, razonar y actuar).

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Conducta

Un agente racional es aquel que actúa para alcanzar el mejor resultado o, si hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.

•Sistemas que actúan como humanos (robótica).

•Sistemas que actúan racionalmente - idealmente (agentes inteligentes).

La racionalidad no es lo mismo que la perfección. La racionalidad maximiza el rendimiento esperado, mientras la perfección maximiza el resultado real.

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LA PRUEBA DE TURING Alan Turing (1950)

• Definición operacional y satisfactoria de inteligencia.

• Un humano realiza preguntas a otro humano y a un computador por medio de sendos terminales.

• El computador supera la prueba si el interrogador no puede distinguir cual terminal corresponde al humano y cual al computador.

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LA PRUEBA DE TURING Alan Turing (1950)

El computador deber ser capaz de:

• Procesar el lenguaje natural.

• Representar el conocimiento (almacenar la información recibida antes o durante el interrogatorio).

• Razonar automáticamente (utilizar la información almacenada para responder preguntas y sacar conclusiones).

• Aprender automáticamente (adaptarse a nuevas circunstancias y extrapolar patrones).

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LA PRUEBA GLOBAL DE TURING

Para superar la Prueba Global de Turing el computador debe poseer, además de las habilidades de la prueba de Turing:

• Visión computacional (percibir objetos).

• Robótica (manipular y reconocer objetos).

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HISTORIA

384 a 322 a.C. - Aristóteles

Reglas que describen el funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales.

1315 - Ramon Llull

En su libro Ars magna planteó la idea del razonamiento artificial.

1936 - Alan Turing

Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.

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1943 - Warren McCulloch y Walter Pitts

Modelo de neuronas artificiales.

1955/1956 - Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw

IPL-11, primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas.

LogicTheorist, lenguaje de programación capaz de demostrar teoremas matemáticos.

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1956 - John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon

En la conferencia de Dartmouth presentaron por primera vez el término inteligencia artificial.

1957 - Herbert Simon y Allen Newell

General Problem Solver (GPS), sistema para la resolución de problemas.

1959 - Frank Rosenblatt

Perceptrón, red neuronal artificial.

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1960 - Robert K. Lindsay

Sad Sam, programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.

1963 - Ross M. Quillian

Redes semánticas, modelo de representación del conocimiento lingüístico.

1964 - Bertram Raphael

SIR (Semantic Information Retrieval), sistema capaz de inferir conocimiento en base a la información que se le suministra.

1964 - Daniel G. Bobrow

STUDENT, sistema que resuelve problemas de álgebra.

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1965 - Buchanan, Feigenbaum y Lederberg

DENDRAL, sistema experto para determinar estructuras químicas complejas euclidianas.

MACSYMA, sistema experto para la solución de ecuaciones matemáticas complejas.

1968-1970 Terry Winograd

SHRDLU, sistema que permitía hacer preguntas y dar órdenes a un robot.

1968 - Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig

LOGO, lenguaje de programación de alto nivel con fines didácticos. Pueden darse instrucciones a una tortuga virtual.

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1969 - Alan Kay

SMALLTALK, lenguaje reflexivo de programación, orientado a objetos. Puede considerarse que es un mundo virtual donde viven objetos que se comunican entre sí.

1973 - Alain Colmenauer

PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique), lenguaje para programar artefactos electrónicos con el uso de paradigmas lógicos. Utilizado en la quinta generación de computadoras.

1974 - Edward Shortliffe

MYCIN, sistema experto que puede asistir a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.

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1981 - Kazuhiro Fuchi

Anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras: gran cantidad de microprocesadores trabajando en paralelo, reconocimiento de voz e imágenes, capacidad de comunicarse con un lenguaje natural, habilidad para tomar decisiones con base en procesos de aprendizaje fundamentados en sistemas expertos e inteligencia artificial.

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1997 - Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora autónoma “Deep Blue” de IBM.

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Deep Blue

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2011 - La supercomputadora de IBM “Watson” ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy a los campeones Ken Jennings y Brad Rutter.

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Watson

http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&docid=p01GG6bx5TOjlM&tbnid=6wc1Z2V29gFMFM:&ved=0CAUQjRw&url=http%3A%2F%2Fnews.discovery.com%2Ftech%2Fibms-watson-treat-cancer-120223.htm&ei=e_MCU4HSC5OLkAfxpYDYBg&psig=AFQjCNFpbM9VLtoq2Ld1uxg3kchcXrOCvA&ust=1392782508228906

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ESCUELAS DE PENSAMIENTO

• Inteligencia artificial convencional

• Inteligencia artificial computacional

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ESCUELAS DE PENSAMIENTO Inteligencia artificial convencional

También llamada simbólico-deductiva. Se basa en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas. Intenta desarrollar una tecnología para dar a una máquina la capacidad de razonamiento de la mente humana.

• Razonamiento basado en casos: Proceso de resolución de problemas basado en soluciones de problemas anteriores.

• Sistemas expertos: Imitan el razonamiento de los expertos en un dominio concreto y pueden ser usados por ellos.

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ESCUELAS DE PENSAMIENTO Inteligencia artificial computacional

También conocida como Inteligencia artificial subsimbólica-inductiva, implica aprendizaje interactivo. Usa el computador como herramienta de simulación para la validación de teorías.

• Redes neuronales: Sistemas con gran capacidad para reconocer patrones.

• Sistemas difusos: Técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre.

• Computación evolutiva: Aplica conceptos de la biología (mutación, supervivencia del más apto, etc.) para generar soluciones sucesivamente mejores de un problema.

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Computación evolutiva

• Algoritmos evolutivos (algoritmos genéticos)

• Inteligencia colectiva (algoritmos hormiga)

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ESCUELAS DE PENSAMIENTO Computación evolutiva

Algoritmos evolutivos (algoritmos genéticos)

• Redes de neuronas artificiales: Sistema de procesamiento de información basado en el funcionamiento del sistema nervioso biológico.

• Programación genética: Técnica en la que un conjunto inicial de programas (población), van formando distintas generaciones para dar lugar a programas mejores.

• Vida artificial: Creación de modelos computacionales con comportamientos biológicos.

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Computación evolutiva

Inteligencia colectiva (algoritmos hormiga)

• Simulación de colonias de hormigas: Técnica meta-heurística inspirada en el comportamiento de colonias reales de hormigas.

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CIENCIAS O DISCIPLINAS QUE HAN CONTRIBUIDO

AL DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Filosofía (desde el año 428 a.C.).

• ¿Se pueden utilizar reglas formales para extraer conclusiones válidas?

• ¿Se genera la inteligencia mental a partir de un cerebro físico?

• ¿De dónde viene el conocimiento?

• ¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?

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2. Matemáticas (desde el año 800).

• ¿Qué reglas formales son las adecuadas para obtener conclusiones válidas?

• ¿Qué se puede computar?

• ¿Cómo razonamos con información incierta?

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3. Economía (desde el año 1776).

• ¿Cómo se debe llevar a cabo el proceso de toma de decisiones para maximizar el rendimiento?

• ¿Cómo se deben llevar a cabo acciones cuando otros no colaboran?

• ¿Cómo se deben llevar a cabo acciones cuando los resultados se obtienen en un futuro lejano?

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4. Neurociencia (desde el año 1861).

• ¿Cómo procesa información el cerebro?

5. Psicología (desde el año 1879).

• ¿Cómo piensan y actúan los humanos y los animales?

6. Ingeniería computacional (desde el año 1940).

• ¿Cómo se puede construir un computador eficiente?

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7. Teoría de control y cibernética (desde el año 1948).

• ¿Cómo pueden los artefactos operar bajo su propio control?

8. Lingüística (desde el año 1957).

• ¿Cómo está relacionado el lenguaje con el pensamiento?

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AGENTES INTELIGENTES

AGENTE

Algo capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.

AGENTE RACIONAL

Agente que hace lo correcto, es decir, aquello que permite obtener un resultado mejor.

En cada secuencia de percepciones, realiza la acción que maximiza su medida de rendimiento, en base a dichas percepciones y al conocimiento almacenado.

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AGENTES INTELIGENTES

AGENTE INTELIGENTE

Agente racional capaz de:

• Tener actitudes mentales (creencias e intenciones).

• Aprender.

• Resolver problemas.

• Entender (crear sentido a ideas ambiguas o contradictorias).

• Planificar, predecir consecuencias, evaluar alternativas.

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AGENTES INTELIGENTES AGENTE INTELIGENTE

• Conocer los límites de sus habilidades.

• Distinguir, a pesar de las similitudes de las situaciones.

• Ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y utilizar analogías.

• Generalizar.

• Percibir y modelar el mundo.

• Entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

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AGENTES INTELIGENTES AGENTE REACTIVO BASADO EN MODELOS

Agente

Med

ioam

bien

te

Sensores

Actuadores

¿Cómo es el mundo ahora?

¿Qué acción debo tomar ahora?

¿Cómo evoluciona el mundo?

Reglas de condición-acción

¿Qué efectos causan mis acciones?

Estado interno

Fuente: Russell, S. y Norvig, P. (2004)

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AGENTES INTELIGENTES AGENTE QUE APRENDE

Agente

Med

ioam

bien

te

Sensores

Actuadores

Elemento de actuación

Fuente: Russell, S. y Norvig, P. (2004)

Elemento de aprendizaje

Crítica

Generador de problemas

Nivel de actuación

Retroalimentación

Objetivos a aprender

Cambios

Conocimiento

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APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Planificación autónoma

Ej.: Agente Remoto, programa de planificación autónoma que controla la planificación de las operaciones de una nave espacial, desde su interior (NASA, 1999).

NASA (tierra)

Objetivos

Generales

Objetivos

Específicos

Nave Espacial “Deep Space 1”

PlanesEjecución de Operaciones

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Juegos

Ej.: Garry Kasparov vs. Deep Blue de IBM (1997).

Control autónomo

Ej.: Autonomous Land Vehicle In a Neural Network (ALVINN), sistema de visión por computador que aprende a conducir vehículos al observar a una persona hacerlo (1989).

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Diagnosis

Ej.: Los programas de diagnóstico médico basados en el análisis probabilístico, que han llegado a alcanzar niveles similares a los de médicos expertos en algunas áreas de la medicina (1991).

Planificación logística

Ej.: Dynamic Analysis and Replanning Tool (DART), sistema para automatizar la planificación logística del transporte en las FF.AA. de los EE.UU. durante la crisis del Golfo Pérsico (1991).

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Robótica

Ej.: HipNav, sistema que utiliza técnicas de visión por computador para crear un modelo tridimensional de la anatomía interna del paciente y después emplea un control robotizado para guiar el implante de prótesis de cadera (1996).

Procesamiento de lenguaje y resolución de problemas

Ej.: PROVER B, programa informático para resolución de crucigramas (1999).

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• Lingüística computacional

• Minería de datos (Data Mining)

• Industria

• Medicina

• Mundos virtuales

• Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)

• Mecatrónica

• Sistemas de toma de decisiones

• Simulación de multitudes

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APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS

• Auditoría.

• Contabilidad (cálculo y asignación de costos, flujo de efectivo).

• Análisis e interpretación de los estados financieros.

• Finanzas (comportamiento de mercados, alternativas de inversión).

• Análisis de riesgo de crédito (pronóstico de quiebra e incapacidad de pago).

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APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS

• Planificación.

• Logística.

• Mercadeo.

• Fabricación.

• Toma de decisiones.

• Diseño de sistemas de información y gestión.

• Comercio electrónico (ofrecer productos asociados al comprador).

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VENTAJAS DEL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS

• Permanencia (los sistemas expertos no olvidan)

• Reproducibilidad (de un sistema experto se pueden hacer muchas copias)

• Eficiencia (los sistemas expertos son caros de desarrollar, pero sus costos operativos son relativamente bajos)

• Consistencia (un sistema experto trata de igual manera todas las situaciones idénticas o similares)

• Amplitud (el conocimiento de varios expertos humanos puede ser combinado para dar al sistema una extensión superior al de un solo ser humano)

• Totalidad (el sistema experto siempre tiene en cuenta todos los factores)

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FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Aumento del número de dispositivos capaces de capturar y procesar información.

• Sistemas capaces de comprender automáticamente la situación y el contexto a partir de datos de sensores y sistemas de información, y establecer planes de acción.

• Desarrollo de la inteligencia, las emociones y la conciencia en robots.

• Pronóstico de delitos en tiempo real, con sistemas que interpreten datos de miles de imágenes.

• Telecontrol médico con sensores subcutáneos.

• Sensores en la ropa para monitorear el estado físico de atletas y evitar sobreesfuerzos que les puedan acarrear problemas de salud.

• Obreros robóticos autónomos.

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FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EL FUTURO: HOY

En el futuro podríamos ser gobernados por un robot: Peña Nieto

El mandatario encabezó la puesta en marcha de la planta automotriz Honda en la ciudad de Celaya

Claudia Padilla /Febrero 21, 2014

CELAYA, Guanajuato.- En la inauguración oficial de la empresa Honda, el presidente de la República, Enrique Peña Nieto, aseguró que los robots podrían gobernar próximamente pues harían las cosas “perfectamente bien”.

Esto tras la presentación del robot “Asimo”, un robot inteligente con 34 articulaciones, que mide 1.30 centímetros de alto y pesa 54 kilos.

Luego de que el robot bailara y hablara, el presidente de la República, comentó que en “pronto” podría haber un robot con estas características que gobernará en los tres niveles de gobierno.

ASIMO(Advanced Step in Innovative Mobility)

Honda, 2000.

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DeeCheUniversidad de Hertfordshire

(Reino Unido), 2012.

Robot "DeeChe" aprendió a hablar en ocho minutos

Publicado el jueves 14 de junio del 2012 a las 16:15 hs

Según revela la revista PloS ONE el humanoide es capaz de adquirir habilidades básicas mediante la interacción con otras personas.

El robot “DeeChe” fue creado por la Universidad de Hertfordshire, en Gran Bretaña, y es un humanoide infantil con inteligencia artificial que posee un software con miles de posibilidades de sílabas sin conexión.

Por esta razón los investigadores junto a varios voluntarios lo trataron como si fuese un niño de seis a 14 meses. Tras utilizar objetos y palabras los voluntarios lograron que el humanoide comience a balbucear para continuar con palabras a los ocho minutos.

“Es un nuevo hito en la interacción humano- robot”, dijo Caroline Lyon, una de las autoras de la investigación.

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Kirobo Dentsu, Universidad de

Tokio, Robo Garage, Toyota y JAXA, 2000.

MUNDO

Un robot inspirado en Astro Boy, a la conquista del espacio Domingo, 4 de agosto de 2013

Un cohete partió este domingo por la mañana, hora de Japón, con una preciosa carga: el primer robot humanoide que viaja al espacio.

Se llama Kirobo y su tarea será acompañar al astronauta japonés Kochi Wakata, quien comenzará en noviembre una misión en la Estación Espacial Internacional (EEI).

El androide partió en el cohete H-2B desde la isla de Tanegashima, al sur de Japón.

La nave de la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón también llevaba provisiones, como agua, comida, ropa y elementos de trabajo para la tripulación de seis miembros que ya se encuentra en la EEI.

Kirobo, que mide 34cm de alto, llegará a destino el 9 de agosto y forma parte de un estudio que intenta evaluar en qué medida las máquinas humanoides pueden prestar apoyo emocional a personas que permanecen aisladas por largos períodos de tiempo.


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REFLEXIONES

• La historia de la inteligencia artificial es paralela a la historia de la humanidad.

• La mayoría de las ciencias implementadas por el hombre han contribuido al desarrollo de la inteligencia artificial.

• Lo que hasta hace medio siglo era objeto de la ciencia-ficción, en relación a máquinas capaces de pensar como humanos, es cada vez una posibilidad mas palpable.

• En el futuro no solo podremos hablar de inteligencia artificial, sino también de emociones y conciencia artificiales.

• A pesar de lo antes mencionado, no debemos olvidar que detrás de la máquina siempre existirá un hombre al cual ésta deba su creación.

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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICASCepeda, L., Lennis, G. y López, M. “Inteligencia Artificial”. Universidad

Antonio Nariño. Disponible: http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml. [Consulta: 2014, febrero 14].

De Andrés, J. “Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de la solvencia empresarial”. Universidad de Oviedo. Disponible: http://econo.uniovi.es/c/document_library/get_file?uuid=592d6919-b252-40ba-a31f-3c4bef5e4aa2&groupId=746637. [Consulta: 2014, febrero 20].

Molina, F. “Inteligencia Artificial y Contabilidad”. Disponible: http://www.monografias.com/trabajos69/inteligencia-artificial-contabilidad/inteligencia-artificial-contabilidad2.shtml. [Consulta: 2014, febrero 20].

Romero, J., Dafonte, C., Gómez, A. y Penousal, F. (2004). Inteligencia Artificial y Computación Avanzada. Santiago de Compostela: Fundación Alfredo Brañas.

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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICASRusell, S. y Norving, P. (2007). Inteligencia artificial. Un enfoque

moderno. (2ª ed.). Madrid: Pearson Educación. S.A.

Sosa, M. “Inteligencia artificial en la gestión financiera empresarial”, Pensamiento y Gestión, Nº 23, Universidad del Norte, 153-186, 2007. Disponible: http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/viewFile/3518/2252. [Consulta: 2014, febrero 20].

Sosa, M. “Introducción a las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la gestión financiera empresarial”. Universidad del Norte, Colombia. Disponible: http://www.eumed.net/ce/2006/mcss.htm. [Consulta: 2014, febrero 20].

Turrubiates, T. (2007). Apuntes de inteligencia artificial. Instituto Tecnológico Superior de Álamo Temapache. Xoyotitla.

Wikipedia. “Inteligencia Artificial”. Disponible: http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial. [Consulta: 2014, febrero 14].

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