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ÍNDICE índice........................................................... 0 Introducción..................................................... 1 OPINIONES:......................................................2 HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL...........................7 CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.................9 Desarrollo...................................................... 11 FUNCIONAMIENTO BASICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.............11 FUNCIONAMIENTO BASICO DE LA INTELIGENCIA.....................13 FUNCIONAMIENTO GENERALES DE LAINTELIGENCIA ARTIFICIAL......16 LA VIDA ARTIFICIAL.............................................17 LAS REDES NEURONALES........................................20 Conclusiones.................................................... 23 Aplicaciones y proyectos........................................23 La inteligencia artificial y el mundo........................23 La inteligencia en la argentina............................24 El cine y la inteligencia artificial.......................25 Bibliografía.................................................... 28

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Page 1: escuela748064338.files.wordpress.com€¦  · Web viewEn la actualidad de este siglo xxi, inteligencia artificial influye en la vida de las personas facilitando en muchos aspectos,

ÍNDICE

índice..................................................................................................................................................0

Introducción.......................................................................................................................................1

OPINIONES:....................................................................................................................................2

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.........................................................................................7

CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL...................................................................9

Desarrollo.........................................................................................................................................11

FUNCIONAMIENTO BASICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL..........................................................11

FUNCIONAMIENTO BASICO DE LA INTELIGENCIA.....................................................................13

FUNCIONAMIENTO GENERALES DE LAINTELIGENCIA ARTIFICIAL.........................................16

LA VIDA ARTIFICIAL.......................................................................................................................17

LAS REDES NEURONALES..............................................................................................................20

Conclusiones....................................................................................................................................23

Aplicaciones y proyectos..................................................................................................................23

La inteligencia artificial y el mundo..........................................................................................23

La inteligencia en la argentina..............................................................................................24

El cine y la inteligencia artificial............................................................................................25

Bibliografía.......................................................................................................................................28

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COMPUTACION. 2

PORTADA.

Alumno : VARGAS VAZQUEZ EMILIA VANESSA

Grupo : 2°L : MATUTINO

FECHA : 11-ABRIL -2018

PROFESOR : ING.GENARO RANGEL BURCIAGA

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INTRODUCCIÓN

En la actualidad de este siglo xxi, inteligencia artificial influye en la vida de las

personas facilitando en muchos aspectos, incluyendo la diversión en los

videojuego, películas y todo el mundo de los medios digitale, tal como Metz (2018)

explica “el caso de Stefan Avalos en su proyecto desempleo, que es un

cortometraje; El cortometraje tenía el objetivo de probar la nueva tecnología de

una empresa emergente llamada Arraiy,”

Metz (2018)

PALO ALTO, California — En un viejo taller de reparación de autos de Silicón

Valley, Stefan Avalos empujaba una cámara por un carril de grabación.

Avalos forma parte de un pequeño equipo que filmaba un cortometraje sobre

vehículos autónomos. En esa producción usaron un Austin Mini color azul eléctrico

de 1962 pero, gracias a los efectos especiales, esa reliquia oxidada se

transformaba en un vehículo autónomo muy parecido al De Lorean de Regreso al

futuro.

Alejándose de la cámara, Avalos se refirió irónicamente a lo que estaban

grabando como el “Proyecto desempleo”. El cortometraje tenía el objetivo de

probar la nueva tecnología de una empresa emergente llamada Arraiy, que está

intentando automatizar la creación de efectos digitales para el cine, la televisión y

los videojuegos.

P á g i n a 1 | 32

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MI OPINION: mi opinión es que la tecnología al pasar el tiempo ha mejorado

mucho facilitando la vida de las personas y del planeta ,algo que se espera mucho

de ella ya que hay grandes planes a futuro por parte de la tecnología.

En la vida cotidiana presentamos muchos tipos de dificultades pero gracias a

estas máquinas equipadas con la nueva ciencia de tecnología se nos facilita hacer

ciertas tareas que simplemente el humano no puede hacer.

OPINIONES:

Autor: Greg Scoblete | Otra fuente: 1

Nota del editor: Greg Scoblete es editor de tecnología de la revista PDN.

Imagina que eres la clase de persona que se preocupa por un futuro en el que los robots

serán lo suficientemente inteligentes como para amenazar la existencia misma de la raza

humana. Durante años te han tildado de loco, etiquetado en la misma categoría en la que

está la gente que ve a Elvis acechando en sus waffles.

Como Greg ve la tecnología como una amenaza para los humanos pues tiene algo de razón y sentido pues los robots a un futuro si pueden dañar a la humanidad si seguimos avanzando de una manera tan rápida.

Autor:Ruth Lelyen.

Año:2-6-2015

Las computadoras pueden ser una amenaza para los humanos no es un concepto

nuevo, aparece con el auge del género de Ciencia Ficción. Ya desde obras

clásicas como 2001: una odisea espacial, de Arthur C. Clarke, se plantea una

duda inquietante: ¿hasta dónde podemos confiar en las máquinas pensantes.

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En las últimas décadas, también Stephen Hawking ha adoptado esta postura

crítica ante el desarrollo de la Inteligencia Artificial, considerándola un potencial

peligro para la humanidad, del cual necesitamos estar prevenidos.

Me parece que la opinión de Stephen es interesante pues confirma la manera en que puede afectar la tecnología en un futuro pues ya avanzado demasiado

en estos últimos años.

Autor: Barbarossa, Carolina

Año:8-7-2016

El siguiente ensayo no busca responder a uno de los grandes interrogantes de la

ciencia moderna, sino que intentará entender un poco más acerca de los últimos

desarrollos de la inteligencia artificial: cómo fueron evolucionando a través del

tiempo, y qué es lo que nos espera para un futuro cercano.

En mi opinión y conjuntamente con la tesis que propongo en este escrito, los

seres humanos no serán capaces de poder construir un robot con capacidad de

pensar y sentir como el homo sapiens de la actualidad. El cerebro humano es un

órgano súper desarrollado, capaz de resolver situaciones y tomar decisiones

complejas que ninguna otra especie conocida posee.

Mi opinión es muy parecida a la de carolina pues tenemos en común que que la tecnología posee algo muy importante que en estos últimos años ha estado mejorando y ya hay robots que pueden hacer tareas humanas facilitando la vida cotidiana de las personas.

Page 6: escuela748064338.files.wordpress.com€¦  · Web viewEn la actualidad de este siglo xxi, inteligencia artificial influye en la vida de las personas facilitando en muchos aspectos,

Autor: Director de desarrollo de negocio de RTB House en España, Portugal, Italia

y Benelux

Año: 24-12-2017

El crecimiento de la Inteligencia Artificial ha acaparado la mayoría de los focos de

las noticias tecnológicas de este año, desde algoritmos que aprenden cómo jugar

sin intervención humana (el caso de Go), pasando por Elon Musk y Mark

Zuckerberg profundizando en los riesgos y los beneficios de la IA para la

humanidad, hasta Rusia y China, que han declarado la inteligencia artificial como

una prioridad de investigación. De cara al futuro, 2018 será un año de desarrollo y

profundización de todas las tecnologías de IA disponibles. El Deep learning, uno

de los subcampos más importantes de la investigación en inteligencia artificial,

será especialmente prometedor.

Autor: Gustavo Pérez Arce

Año: 14-3-2018

En términos prácticos esto significa que va a ser posible predecir el

comportamiento de acciones en la bolsa, realizar evaluaciones de riesgos

financieros y de clientes, todo para mitigar los factores de riesgo. Esta tecnología

es un hito en la toma de decisiones financieras.

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El cómputo cognitivo, que agrupa disciplinas como machine learning, big data e

inteligencia artificial, es el motor de este innovador sistema que permite analizar

grandes cantidades de información.

Noticias, redes sociales, información gubernamental y datos de instituciones

bancarias, son escaneados sistemáticamente y correlacionados para predecir el

comportamiento de diversos indicadores como la bolsa de valores.

Esto le permite a inversionistas y evaluadores de riesgo tomar decisiones a partir

de información estructurada y no estructurada como la que se encuentra

disponible en Internet para agregarla a sus propias metodologías. La página de

riesgocognitivo.com es una herramienta para que los evaluadores de riesgo tomen

decisiones puntuales.

Según estimaciones de Nearshore Delivery Solutions, hasta un 30% de las

decisiones financieras podrían llegar a tomarse con esta tecnología que puede

realizar predicciones de hasta 5 días de diversos indicadores de un negocio como

el valor de sus acciones.

La idea es ir armando un expediente digital de riesgo que cumpla con la regulación

y que cuente con mayores fuentes de información. A1 diferencia del software

convencional que se utiliza en las instituciones financieras, la inteligencia artificial

tiene la ventaja de poder “aprender” y refinar sus interpretaciones con el paso del

tiempo.

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Ya es posible crear portafolios operados por bots, que apoyados en modelos

matemáticos aprovechan la información recopilada de Internet para tomar

decisiones mucho más informadas.

La opinión de Gustavo me parece excelente pues ya que no explica de como no beneficia la tecnología y como nos puede perjudicar en ciertos aspectos pues ya que se da información de más en equipos de cómputo, la tecnología es una herramienta que cuenta con mayores fuentes.

Autor: Elon Musk

Año:8-11-2015

Los pesos pesados del sector tecnológico están apostando fuerte en este sentido.

Google, por ejemplo, adquirió el año pasado DeepMind, una empresa

especializada en el desarrollo de redes neurales en la que ya había invertido

Musk. El gigante de las búsquedas trabaja en un sistema informático capaz de

distinguir en un vídeo una cara humana de la de un perro, gente patinando o

durmiendo, un gato... Y todo por sí solo y sin que nadie haya puesto etiquetas en

el archivo previamente.

La idea es que vaya aprendiendo, por así decirlo, tras alimentarse con millones de

grabaciones. IBM, por su parte, afina su superordenador Watson, que en 2011

derrotó a los campeones humanos del concurso estadounidense de preguntas y

respuestas Jeopardy! Su intención es mejorar las funciones cognitivas del ingenio

y comprobar sus capacidades para realizar diagnósticos médicos, análisis de la

personalidad y traducciones en tiempo real. Los ingenieros de Facebook no se

quedan atrás y han ideado un algoritmo que permite reconocer un rostro con éxito

el 97 % de las veces, aunque haya sido mal captado.

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Musk asegura que las cosas van demasiado rápido, y que por eso la IA es una

tecnología que puede resultar tan peligrosa como los maletines nucleares. En el

coro de los agoreros del apocalipsis artificial destaca la voz del filósofo británico

Nick Bostrom, de la Universidad de Oxford, que compara nuestro destino con el de

los caballos, cuando fueron sustituidos por los automóviles y los tractores. En

1915, había en EE. UU. unos veintiséis millones de estos equinos. En la década

de los cincuenta, quedaban solo dos millones. Los caballos fueron sacrificados

para venderse como comida para perros. Para Bostrom, la IA supone un riesgo

existencial para la humanidad comparable con el impacto de un gran asteroide o el

holocausto nuclear. Todo ello, por supuesto, siempre que podamos construir

ordenadores pensantes. Pero ¿qué significa exactamente esto?

En realidad, el concepto de inteligencia artificial no es tan reciente como parece.

Desde los tiempos de Alan Turing –al que se considera el padre de la misma– y la

construcción de su dispositivo Bombe, que permitió descifrar los códigos de la

máquina Enigma alemana, han pasado más de setenta años. En un momento

dado del film The Imitation Game (Morten Tyldum, 2014), en el que Benedict

Cumberbatch interpreta al célebre matemático, un detective le pregunta: “¿Podrán

las máquinas algún día pensar como los humanos?”. A lo que él responde: “La

mayoría de la gente piensa que no.

Mi opinión sobre la opinión de Elon es que es muy importante que señale que el concepto que se tiene sobre la tecnología no es tan reciente como parece, desde los tiempos al que se le considera el padre de la misma. me parece excelente como nos ha ayudado a pensar si un día los robots.

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HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que

muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia. Actualmente, el

mayor esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia artificial se centra en el

desarrollo de sistemas de procesamientos de datos que sean capaces de imitar a

la inteligencia humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución de

problemas y decisiones. A veces llamada inteligencia de máquina, la inteligencia

artificial o AI (Artificial Intelligence) cubre una vasta gama de teorías y prácticas.

Esta tecnología nos rodea, desde los lugares más cotidianos (conversión de voz

en texto, etiquetado de fotografías, detección del fraude) a los más punteros

(medicina de alta precisión, predicción de lesiones, coches autónomos). Se

encuentra en métodos informáticos como el análisis avanzado de datos, la visión

por ordenador, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático o

machine learning.

Y es que, como explicaba recientemente Diane Bryant, vicepresidenta ejecutiva y

directora general del Data Center Group de Intel, la inteligencia artificial está

transformando la forma de trabajar de las empresas, así como nuestra manera de

interactuar con el mundo.

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Sin embargo, y aunque aún veamos la inteligencia artificial en pañales (y sus

riesgos todavía no están claros, como ha admitido el propio Bill Gates), lo cierto es

que los orígenes de esta tecnología se remontan a la época griega, cuando

Aristóteles describió 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 autocontrolada, un regulador

del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).

A pesar de estos primeros referentes históricos, es a Alan Turing a quien se

considera padre de la inteligencia artificial (dando, de hecho, nombre al test que

determina la calidad de las IA). En 1936, este visionario diseñó una máquina

capaz de implementar cualquier cálculo que hubiera sido formalmente definido,

pilar esencial para que un dispositivo pueda adaptarse a distintos escenarios y

“razonamientos”.

La Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos

publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir

del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una

nueva disciplina de las ciencias de la información.

Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los

griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el

concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del

siglo XIX.

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CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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.

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

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consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto

comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia

Artificial.

DESARROLLO

FUNCIONAMIENTO BASICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Los métodos tradicionales en Inteligencia Artificial 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, generando incluso una nueva mentalidad

de trabajo que no reconoce fronteras físicas ni políticas. Por ello, yo soy optimista

en relación al futuro siempre que se respeten los límites culturales y éticos.

Creando siempre máquinas capaces de ayudar al ser humano, de sustituirlo en

tareas desagradables, duraderas, pesadas o como complemento de ocio.

La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial, utiliza representaciones

simbólicas basadas en un número finito de primitivas y de reglas para la

manipulación de símbolos. El período simbólico se considera aproximadamente

comprendido entre 1962 y 1975, seguido por un período dominado por los

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sistemas basados en el conocimiento de 1976 a 1988. Sin embargo, en este

segundo período las representaciones simbólicas (por ejemplo, redes semánticas,

lógica de predicados, etc.) siguieron siendo parte central de dichos sistemas.

La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos en los trabajos de J. A.

Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia a la que llama resolución,

mediante la cual la demostración de un teorema puede ser llevada a cabo de

manera automática.

La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipo de fórmulas del Cálculo

de Predicados de Primer Orden, llamadas cláusulas y la demostración de

teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo por reducción al absurdo.

Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en la programación lógica,

fueron los de Loveland, Kowalski y Green, que diseña un probador de teoremas

que extrae de la prueba el valor de las variables para las cuales el teorema es

válido.

Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con mucho entusiasmo durante

una época, pero, por su ineficiencia, fueron relegados hasta el nacimiento de

Prolog, que surge en 1971 en la Universidad de Marsella, Francia.La Lógica de

Primer Orden, es uno de los formalismos más utilizados para representar

conocimiento en Inteligencia Artificial. La Lógica cuenta con un lenguaje formal

mediante el cual es posible representar fórmulas llamadas axiomas, que permiten

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describir fragmentos del conocimiento y, además consta de un conjunto de reglas

de inferencia que aplicadas a los axiomas, permiten derivar nuevo conocimiento.

FUNCIONAMIENTO BASICO DE LA INTELIGENCIA

El primer período de la Inteligencia Artificial, llamado sub-simbólico, data de

aproximadamente 1950 a 1965. Este período utilizó representaciones numéricas

(o sub-simbólicas) del conocimiento. Aunque la mayor parte de los libros de

Inteligencia Artificial enfatizan el trabajo realizado por Rosenblatt y Widrow con

redes neuronales durante este período, la realidad es que otra importante escuela

sub-simbólica data también de la misma época y estos son los algoritmos

evolutivos.

La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial, utiliza representaciones

simbólicas basadas en un número finito de primitivas y de reglas para la

manipulación de símbolos. El período simbólico se considera aproximadamente

comprendido entre 1962 y 1975, seguido por un período dominado por los

sistemas basados en el conocimiento de 1976 a 1988. Sin embargo, en este

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segundo período las representaciones simbólicas (por ejemplo, redes semánticas,

lógica de predicados, etc.) siguieron siendo parte central de dichos sistemas.

La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos en los trabajos de J. A.

Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia a la que llama resolución,

mediante la cual la demostración de un teorema puede ser llevada a cabo de

manera automática.

La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipo de fórmulas del Cálculo

de Predicados de Primer Orden, llamadas cláusulas y la demostración de

teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo por reducción al absurdo.

Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en la programación lógica,

fueron los de Loveland, Kowalski y Green, que diseña un probador de teoremas

que extrae de la prueba el valor de las variables para las cuales el teorema es

válido.

Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con mucho entusiasmo durante

una época, pero, por su ineficiencia, fueron relegados hasta el nacimiento de

Prolog, que surge en 1971 en la Universidad de Marsella, Francia.

La Lógica de Primer Orden, es uno de los formalismos más utilizados para

representar conocimiento en Inteligencia Artificial. La Lógica cuenta con un

lenguaje formal mediante el cual es posible representar fórmulas llamadas

axiomas, que permiten describir fragmentos del conocimiento y, además consta de

un conjunto de reglas de inferencia que aplicadas a los axiomas, permiten derivar

nuevo conocimiento.Alfabeto del Lenguaje de la Lógica de Primer Orden

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Contiene dos tipos de símbolos:

Los Símbolos lógicos, entre los que se encuentran los símbolos de constantes

proposicionales true y false; los símbolos de operadores proposicionales para la

negación, la conjunción, la disyunción y las implicaciones los símbolos de

operadores de cuantificación como el cuantificador universal; el cuantificador

existencial; y los símbolos auxiliares de escritura como corchetes [,], paréntesis,y

coma. b. Símbolos no lógicos, agrupados en el conjunto de símbolos constantes;

el conjunto de símbolos de variables individuales; el conjunto de símbolos de

funciones n-arias; y el conjunto de símbolos de relaciones n-arias. A partir de

estos símbolos se construyen las expresiones válidas en el Lenguaje de Primer

Orden: los términos y las fórmulas. Un término es cualquiera de las tres

expresiones siguientes: una constante, por ejemplo, el número "100", la palabra

"alfredo" y la letra "c"; o una variable, por ejemplo, "X" o bien una expresión de la

forma "f(t1,...,tn)" donde "f" es un símbolo de función n-aria y t1,...,tn son términos.

Ejemplos de funciones son: f(100,X), padre(Y) y sucesor(X). Las fórmulas

atómicas o elementales son expresiones de la forma R(t1,...,tn) donde R es un

símbolo de relación n-aria y t1,...,tn son términos. Ejemplos de fórmulas son:

positivo(3),not(igual(4,doble(2))), recetar(X,aspirina)<=tiene(X,fiebre),

tiene(X,cefalea). Esta última establece una regla que dice que, si X tiene fiebre y

cefalea (dolor de cabeza), X debe tomar una aspirina. El Lenguaje de Primer

Orden posee un amplio poder de expresión, los términos permiten nombrar los

objetos del universo, mientras que las fórmulas permiten afirmar o negar

propiedades de éstos o bien establecen las relaciones entre los objetos del

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universo. Puede decirse que la Programación Lógica utiliza la Lógica de Primer

Orden como lenguaje de programación. Prolog es un ejemplo de lenguaje basado

en la Lógica de Primer Orden y aunque toma su nombre de este término

("PROgramming in LOGic"), no abarca toda la riqueza de la Lógica de Primer

Orden para resolver problemas, pues está restringido al uso de cierta clase de

fórmulas denominadas cláusulas definidas o cláusulas de Horn. Un programa

lógico está formado por un conjunto finito de cláusulas de programa que son

hechos o reglas.

FUNCIONAMIENTO GENERALES DE LAINTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial constituye una rama de la informática que, en los últimos

tiempos, está adquiriendo creciente importancia. Su campo de estudio lo

constituyen los procedimientos necesarios para elaborar sistemas entre cuyas

prestaciones figuren las que, tradicionalmente, se han considerado privativas de la

inteligencia humana.

Tipos de Algoritmos Utilizados

Cuando una tarea se realiza por medio de un algoritmo perfectamente definido de

almacenamiento, clasificación o cálculo, lo puede hacer un computador. Este

concepto de algoritmo, secuencial, fijo y de determinadas operaciones, es incapaz

de manejar problemas donde el camino del razonamiento es variable y donde

deben afrontarse situaciones diversas sin haber sido especificadas.

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La Inteligencia Artificial hace uso de un tipo de lenguaje diferente como es el caso

de LISP y PROLOG.En 1932, Cannon visualizó la evolución natural como un

proceso de aprendizaje. Alan Turing reconoció, en 1950, que debe haber una

conexión obvia entre el aprendizaje de máquina y la evolución, y señaló que se

podrían desarrollar programas para jugar ajedrez usando esta técnica.

Podemos decir entonces que la inteligencia artificial existe gracias al diseño de

ciertos procesos para dispositivos, los cuales una vez se logran ejecutar conducen

a resultados que elevan la funcionalidad y el rendimiento.

Para comprender un poco mejor el concepto de cómo funciona la inteligencia

artificial podemos remitirnos al caso de los videojuegos, pues en ellos es posible

observar como los personajes cuentan con cualidades, reacciones y habilidades

para resolver problemas que los presenta como seres intuitivos y habilidosos, muy

semejantes a los seres humanos reales.

Libro: Inteligencia Artificial: Lo que todo el mundo debe saber

Año: 24 de junio del 2017

En el correr de los años, la Inteligencia Artificial tendrá un profundo impacto sobre la forma en que vivimos, trabajamos, hacemos la guerra, jugamos, buscamos pareja, educamos a nuestros jóvenes y cuidamos de nuestros mayores.

Es probable que aumente en gran medida nuestra riqueza colectiva, pero también cambiará drásticamente nuestro mercado de trabajo, trastocará nuestro orden social y forcejeará con nuestras instituciones privadas y públicas.

LA VIDA ARTIFICIAL

La vida artificial es un desarrollo humano que tiene como objeto de estudio la

investigación de la vida y los sistemas artificiales que exhiben propiedades

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similares a los seres vivos, a través de modelos de simulación. El científico

Christopher Langton fue el primero en utilizar el término a fines de la década de

1980 cuando se celebró la "Primera Conferencia Internacional de la Síntesis y

Simulación de Sistemas Vivientes" (también conocido como Vida Artificial I) en

Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1987. Existen tres tipos principales de vida

artificial,1 nombrados de acuerdo a su enfoque: soft, con un enfoque en el

software; hard, con un enfoque en el hardware; y wet, con un enfoque en la

bioquímica.

El área de vida artificial es un punto de encuentro para gente de otras áreas más

tradicionales como lingüística, física, matemáticas, filosofía, psicología, ciencias de

la computación, biología, antropología y sociología en las que sería inusual que se

discutieran enfoques teóricos y computacionales. Como área, tiene una historia

controvertida; John Maynard Smith criticó ciertos trabajos de vida artificial en 1995

calificándolos de "ciencia sin hechos", y generalmente no ha recibido mucha

atención de parte de biólogos. Sin embargo, la reciente publicación de artículos

sobre vida artificial en revistas de amplia difusión,2 como Science y Nature son

evidencia de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los

científicos, al menos como un método de estudio de la evolución.

En algunos campos de aplicación de la vida artificial se plantean dos tipos de

simulaciones, basadas en el mundo real, las cuales ayudan a la toma de

decisiones. Estas son:

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La primera de ellas, se centra en los aspectos de "más alto nivel" en cada

problema, utilizando fórmulas y reglas, o hechos históricos, que ayudan a la toma

de decisiones. Un ejemplo de esto pueden ser las fórmulas del tiro parabólico, ya

que estas pueden entenderse como modelos de simulación.

La segunda pone atención en los aspectos de "más bajo nivel", mediante fórmulas

o reglas. Una de las ventajas de este tipo de simulaciones es que sus

características son más sencillas, ya que suelen ser más fáciles de detectar los

aspectos de bajo nivel que aquellos de alto nivel.

Notando que la vida no es una propiedad dependiente de sus componentes, sino

de su organización, dentro del área de cibernética se empezaron a estudiar de

manera abstracta las propiedades de los sistemas vivos a mediados del siglo XX.

Dentro de esta tradición, se desarrollaron modelos de sistemas vivos en

simulaciones de computadoras y en robots. A fines de los 80's, Christopher

Langton acuñó el término "vida artificial" en su sentido moderno, el cual considera

a la simulación y la síntesis de sistemas vivos.

Podemos clasificar a la vida artificial en tres categorías: La vida artificial suave

considera simulaciones en software con propiedades de sistemas vivos. La vida

artificial dura incluye a robots e implementaciones en hardware de modelos

biológicos. La vida artificial húmeda abarca los intentos de crear vida artificial a

partir de la química en el laboratorio. En otras palabras, se intentan crear

"protocélulas" que tengan propiedades similares a las de las células vivas pero

construidas con componentes distintos.

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El estudio científico de la vida artificial nos ha permitido comprender mejor

propiedades y contrastar teorías sobre el origen de la vida y su evolución, la

autonomía, la auto-organización, la adaptación, la ecología, las sociedades, el

comportamiento, la información y las bases químicas de la vida.

La vida artificial también se empieza a aplicar a la tecnología, ya que nos permite

no sólo comprender mejor a los sistemas vivos, sino construir sistemas artificiales

con propiedades de sistemas vivos. Por ejemplo, es conveniente construir

ciudades más como sistemas vivos que como máquinas, ya que necesitan

adaptarse constantemente a su entorno dinámico.

Hay muchos ejemplos interesantes de arte basado en vida artificial.

LAS REDES NEURONALES

Las redes neuronales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un

modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales

simples (neuronas artificiales), de forma aproximadamente análoga al

comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros

biológicos. Cada unidad neuronal está conectada con muchas otras y los enlaces

entre ellas pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas

adyacentes. Cada unidad neuronal, de forma individual, opera empleando

funciones de suma.

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Si se pudieran explicar los procesos cognitivos superiores de una manera

intrínseca, es decir, si se pudiera demostrar que los procesos mentales

inteligentes que realiza el hombre se producen a un nivel superior (o intermedio)

con independencia de las capas subyacentes que existen hasta la constitución

física del ente inteligente, se demostraría que es posible crear -mediante un

sistema de símbolos físicos-, una estructura artificial que imite perfectamente la

mente humana mediante una arquitectura de niveles, ya que se podría construir

dicho nivel superior mediante la combinación de elementos que no

necesariamente han de ser los que forman el nivel inferior en los humanos (que

por ejemplo, podemos suponer que son las neuronas).

En cambio, si sólo se pudieran explicar los procesos cognitivos superiores

mediante una descripción al más bajo nivel (comportamiento neuronal), sólo se

podría imitar la inteligencia humana mediante la construcción de neuronas

artificiales. Para ser exactos, esta afirmación está condicionada por la certeza de

la suposición (bastante común) según la cual el neuronal es el más bajo de los

niveles relevantes para la formación de los procesos cognitivos. Arbitrariamente,

se podría haber elegido otro nivel aún más bajo (moléculas, átomos es un sistema

de procesadores paralelos conectados entre sí en forma de grafo dirigido.

Esquemáticamente cada elemento de procesamiento (neuronas) de la red se

representa como un nodo. Estas conexiones establecen una estructura jerárquica

que tratando de emular la fisiología del cerebro busca nuevos modelos de

procesamiento para solucionar problemas concretos del mundo real. Lo importante

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en el desarrollo de la técnica de las RNA es su útil comportamiento al aprender,

reconocer y aplicar relaciones entre objetos y tramas de objetos propios del

mundo real. En este sentido, se uilizan las RNA como una herramientas que podrá

utilizarse para resolver problemas difíciles.

¿Cómo funciona una red neuronal?

A pesar de su nombre, las redes neuronales no tienen un concepto demasiado

complicado detrás de ellas. El nombre, como podéis imaginar, viene de la idea de

imitar el funcionamiento de las redes neuronales de los organismos vivos: un

conjunto de neuronas conectadas entre sí y que trabajan en conjunto, sin que

haya una tarea concreta para cada una. Con la experiencia, las neuronas van

creando y reforzando ciertas conexiones para "aprender" algo que se queda fijo en

el tejido.

Ahora bien, por bonito que suene esto, el enfoque biológico no ha sido

especialmente útil: las redes neuronales han ido moviéndose para tener un foco

en matemáticas y estadística. Se basan en una idea sencilla: dados unos

parámetros hay una forma de combinarlos para predecir un cierto resultado. Por

ejemplo, sabiendo los píxeles de una imagen habrá una forma de saber qué

número hay escrito, o conociendo la carga de servidores de un Centro de

Procesamiento de Datos (CPD), su temperatura y demás existirá una manera de

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saber cuánto van a consumir, como hacía Google. El problema, claro está, es que

no sabemos cómo combinarlos.

CONCLUSIONES

APLICACIONES Y PROYECTOS

La inteligencia artificial y el mundo

Las aplicaciones de la inteligencia artificial que trata de conseguir que los

ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana son variadas. Por

ejemplo, se usa en robots, en sistemas de administración de conocimiento y en

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buscadores. En el mundo, el mercado de la inteligencia artificial ya factura 40 mil

millones de dólares al año.

Como expositores, también estuvieron los ingenieros Raimundo Osvaldo D'Aquila

y Osvaldo Aníbal Pérez Guzmán y el licenciado Alejandro de Montmollin.

Para continuar con la difusión de la inteligencia artificial, se dio un seminario que

empezó en mayo en el Centro Argentino de Ingenieros. Se desarrolló en 80 horas,

incluyendo una práctica que fue asistida por los profesores que dictaron el

seminario a través de una red sobre Internet.

Los asistentes al seminario pudieron realizar las prácticas en sus propias

empresas, instituciones o estudios y con temas de aplicación local inmediata.

Esta es una de las capacidades más interesantes del Machine Learning y las

Redes Neuronales: encontrar patrones ocultos en grandes volúmenes de datos.

Microsoft lo usa para decodificar el ADN del sistema inmunitario humano, la

industria farmacéutica analiza con estas herramientas la inmensa cantidad de

datos de los más de 800 medicamentos y vacunas contra el cáncer actualmente

en fase de pruebas. Coches autónomos, realidad aumentada, reconocimiento de

caras y gestos… La Inteligencia Artificial ha dejado de ser un campo de estudio

con valor únicamente académico, y cada vez está más claro que formará el núcleo

de la siguiente gran revolución tecnológica en nuestro mundo.

Muchas compañías almacenan datos curriculares y de selección de sus

empleados, así como su información de desempeño a lo largo de los años. Una

red neuronal puede ser entrenada con esta información sobre los empleados con

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mejor rendimiento para buscar patrones similares en candidatos actualmente en

proceso de selección. Análisis de información mejorados para identificar descartes

rápidamente, algoritmos optimizados para ajustar candidatos a su puesto

objetivo… A pesar de ser un área relativamente joven, hay aplicaciones de este

tipo muy desarrolladas en el ámbito de la búsqueda del Talento.

Hay una situación similar en el estudio de las causas de rotación en la compañía.

La inteligencia en la argentina

Si la Argentina la impulsase, podría ganar 300 millones de dólares por año en

exportaciones gracias a la inteligencia artificia", dice Juan Chamero, ingeniero

electromecánico, uno de los disertantes en una conferencia que se realizó los

primeros días de abril de este año en el Centro Argentino de Ingenieros.

La conferencia contó con la presencia de profesores y estudiantes universitarios

en ingeniería y medicina, y psicólogos sociales, entre otros. Sirvió para explicar en

qué consiste la inteligencia artificial, que se define como "la comprensión científica

de los mecanismos subyacentes al pensamiento y comportamiento inteligente y su

integración en máquinas”. En la Argentina, el área de inteligencia artificial y sus

aplicaciones es incipiente, según comentó el ingeniero Chamero. Sin embargo,

enfatizó en que podría pegar un salto. "Hay más de 5.000 programadores y

equipamiento actualizados. Por lo cual, están dadas las condiciones para que se

incentiven desarrollos en inteligencia artificial

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El cine y la inteligencia artificial

El cine ha tratado el tema de la inteligencia artificial en numerosas ocasiones, ya

desde los años 20,

con películas como Metrópolis, hasta los últimos años con numerosas películas,

como por ejemplo Terminator 3:The rise of the machines, que se estrenará

próximamente.

En esta parte del trabajo intentamos salirnos de explicaciones técnicas y

centrarnos en dar una especie de filmografía de títulos interesantes (aunque

algunos la verdad es que son bastante prescindibles) que han tratado el tema de

la inteligencia artificial.

Lo usual con el cine de ciencia-ficción que mete el tema de la inteligencia artificial

es que no de ninguna explicación técnica del funcionamiento de la máquina y de la

posible generación artificial de redes neuronales o simplemente de la creación de

la inteligencia. Se suele partir del hecho de que hay una inteligencia, un robot de

forma humana habitualmente, que existe y plantear la película desde ese punto de

partida, no se explica el proceso de creación del robot.

Es un poco triste pensar que en la mayoría de las películas la inteligencia artificial

y el robot subsiguiente sean simplemente una excusa para plantear una historia en

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la que pesan las peleas y luchas sobre la trama psicológica del aprendizaje de la

máquina. Son simplemente medios para plantear películas de acción, más que

desarrollar el tema de la ciencia-ficción, aún así, en el compendio de películas

presentadas se han incluido.

Es lógico pensar que para hacer una película de ciencia-ficción tratando la

inteligencia artificial se deban usar abundantes efectos especiales, con lo cual se

corre el peligro de convertir la película en una sarta de efectos sin trama alguna ni

desarrollo de personajes. Hay excepciones, claro, como Frankestein de Mary

Shelley (1996), pero incluso clásicos como Metrópolis, que hoy en dia parece que

no tiene muchos, fue una gran revolución en su día en el tema de los efectos,

recordemos que la película es de 1922.

Como nota curiosa también se puede destacar la gran cantidad de películas series

Z que existen sobre este tema, películas hechas con muy poco presupuesto y que

se limitan a poner un robot, que normalmente quiere destruir La Tierra, y hacerle

luchar contra el héroe de turno, que bien puede ser otro robot o cualquier

engendro que se les pueda ocurrir, como Godzilla.

El mundo del cine está lleno de referencias a la inteligencia artificial, ordenadores

o máquinas que aprenden y crecen como Hall de "2001". El superordenador de

"Terminator" que adquiere conciencia y con ella la terrorífica idea, para nosotros,

de la amenaza que suponen los hombres para su subsistencia, decisión que

comparte la más estúpida de "Juegos de Guerra", que hace tablas consigo mismo

a tres en raya. Otros ordenadores de I.A. deciden enamorarse cono en "Electrical

Dreams". Algunos son menos I.A. y más textura humana y compuesto robótico,

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como las tres versiones que aparecen en la saga de "Alien", el primero fiel

seguidor de las directrices que le da la compañía. El 2º más humanizado, más

perfeccionado como el mismo se califica. La 3ª, la extraña y pequeña Wynnona,

que es una I.A. sentimental y un poco enfadada.

de los más impresionantes, de los más conseguidos en la historia del cine son los

replicantes de "Blade Runner", capaces de sentir emociones como el amor, el odio

y el miedo a la muerte. Y finalmente capaces de PERDONAR, amando más a la

vida que a cualquier otra cosa. Por su parte, quien no recuerda el único anhelo de

Hall, que sabiendo que va a ser destruido, solo quiere saber si soñará en la

segunda parte "2010", a fin de cuentas, desde su punto de vista es lo único que le

falta para ser humano. Del mismo modo, el autodestructivo de "Electrical Dreams"

y su peculiar sentido del humor, se enamora de la rubia estupenda (Virginia

Madsen) y antepone la felicidad de ésta a la suya, y en cierto modo una extraña

amistad con su dueño.

BIBLIOGRAFÍA

METZ(2018)CALIFORNIA PALOALTO LA INTELIGENCIA ARTFICIAL IMPRENTA ESPAÑA

http://www.monografias.com/trabajos97/sobre-inteligencia-artificial/sobre-inteligencia-artificial.shtml

Autor: Greg Scoblete | Otra fuente: 1

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Nota del editor: Greg Scoblete es editor de tecnología de la revista PDN.

http://www.monografias.com/trabajos16/inteligencia-artificial-historia/inteligencia-artificial-historia.shtml#ixzz5CWGU0j2m

Autor:Ruth Lelyen. Opinion de Stephen Hawking Año:2-6-2015

https://www.nytimes.com/es/tag/inteligencia-artificial/

Autor: Barbarossa, Carolina

Año:8-7-2016

https://expansion.mx/opinion/2014/12/28/opinion-la-inteligencia-artificial-amenaza-

a-la-humanidad

Autor: Gustavo Pérez Arce Año: 14-3-2018 CALIFORNIA

http://www.expansion.com/economia-digital/protagonistas/

2017/12/24/5a381a94268e3eda478b45e7.html

https://www.quierotec.com/ -para-aprender-inteligencia-artificial/

Libro: Inteligencia Artificial. Autor: Jerry Kaplan

Año: 24 de junio del 2017

Lugar: en España