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“ En En lugar de preocuparnos acerca de si una máquina puede ser inteligen

es más importante desarrollar un software que sea realmente inteligent

Oliver G. Selfridge, Pionero de la Inteligencia Artific


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INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿Qué es la Inteligencia?

La inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos que poseemos para resolver una determinada situación. Si indagamos un poco en la etimología de la propia palabra encontramos en su origen latino inteligere, compuesta de intus (entre) y legere (escoger). Por lo que podemos deducir que ser inteligente es saber elegir la mejor opción entre las que se nos brinda para resolver un problema.

¿Qué significa ser inteligente?

Vivimos en tiempos muy complejos, muchas veces inentendibles, inentendibles, en los cuales se requiere ser m inteligente para poder vivir vivir en sociedad y sobrevivir en el intento. Pero ¿alcanza con poseer poseer inteligencia? Depende Depende de lo que consideremos ser inteligente: inteligente: Si al hablar de inteligencia nos nos referimos a adaptabilidad , confianza en sí mismo , tomar decisiones bien rumbeados. Pero si nos referimos referimos adecuadas adecuadas en el momento justo , entonces iríamos bien únicamente a sumar y restar, a hacer cálculos geométricos, y a otras habilidades que por años se consideraron sinónimo de inteligencia; entonces tenga en cuenta que tenemos hoy máquinas especializadas capaces de cumplir eficazmente esas funciones. Por eso, sin desmerecer todas estas importantes habilidades habilidades cognitivas, podemos podemos agregar que una persona inteligente, necesita hoy muchas más cosas que el mencionado conocimiento  académico. Sign up to vote on this title

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Inteligencia Artificial y la ciencia ficción

Pensemos por un momento en objetos cotidianos que nos rodean actualmente: teléfon móviles con videoconferencia y conexión a Internet, aires acondicionados que se autorregul dependiendo de las personas presentes y la temperatura ambiente, reproductores de música c capacidad para miles de canciones, juguetes que reaccionan a los estímulos producidos por s dueños y hasta capaces de dar conversación a niños pequeños, películas donde los efectos retoques digitales pueden abarcar la totalidad del metraje, videojuegos donde el realismo apabullante.

La lista podría ser interminable. Intentemos pensar en todo ello hace 16 años. Situémonos por momento en 1997. ¿Cuántos de los elementos anteriormente mencionados estaban presentes ese año? La mayoría de lo anteriormente dicho en 1997 sonaría a pura ciencia-ficción. ¿Có poner en duda que en 2020 miraremos con nostalgia la Playstation4 de igual forma que h recordamos la SuperNinten S uperNintendo? do?

De igual forma el hecho de que escritores como Julio Verne a mediados del siglo X imaginara cohetes espaciales, submarinos, helicópteros, aires acondicionados, misiles dirigidos imágenes en movimiento y posteriormente todo lo imaginado se vuelva realidad ¿Por qué l fantasías de escritores de ciencia ficción como Asimov, Philip K. Dick, e incluso de los herman Watchovsky no podría realizarse en el futuro? Muchos relatos y películas de ciencia ficción nos prevén un un futuro negro y cargado de conflic con unas de nuestras creaciones más importantes: Las Máquinas. Conflicto surgido mayormen debido al tremendo desarrollo de éstas y su posterior independencia del dominio humano. Por lo tanto podríamos deducir, dentro de la ciencia ficción, un final para la evoluci tecnológica: El momento previo a que las máquinas tomen conciencia de sí mismas y actú  Sign up to vote on this title independientemente independientemente de las órdenes humanas.

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Y para entender un poco más sobre como las máquinas, dígase ordenadores, lograrían obtener

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

No hace mucho tiempo, se creía que algunos problemas como la demostración teoremas, el reconocimiento de la voz y el de patrones, ciertos juegos (como el ajedrez o damas), y sistemas altamente complejos de tipo determinista o estocástico (donde se represent todos y cada uno de los pasos necesarios para realizar una actividad), debían ser resueltos p personas, dado que su formulación y resolución requieren ciertas habilidades que sólo encuentran en los seres humanos por ejemplo: La habilidad de pensar, observar, memoriza aprender, ver, oler, etc. Sin embargo, el trabajo realizado en las tres últimas décadas p investigadores procedentes de varios campos, muestra que muchos de estos problemas pued ser formulados y resueltos por máquinas. El término “Inteligencia Artificial” se debe a John McCarthy, que lo acuñó a mediados

los años 50 al organizar un congreso sobre nuevas perspectivas de la investigación en informátic El congreso se celebró el Darthmouth (EE.UU) en 1956, y ésa es la fecha que se suele consider como la del nacimiento oficial de la disciplina. La IA no es más que una determinada forma de programar ordenadores. En este sentido, la IA una rama, o una parte, de la informática. Pero una rama peculiar, que se distingue de informática convencional tanto por el tipo de problemas que aborda como por la forma en que hace. Los seres humanos son capaces de realizar todo tipo de tareas con razonable grado éxito. Por tanto hay que suponer que la mente humana, además de realizar cálculos, es capaz d operar con otro tipo de estrategias. La cuestión está entonces en: ¿sería posible programar a ordenadores con estos otros tipos de estrategias? El intento de responder a ésta pregunta d origen a la IA. La respuesta a ésta pregunta pasaba, en primer lugar, por profundizar en como resuelv esas situaciones los seres humanos y, en segundo lugar, exigía imaginar una nueva forma d programar los ordenadores capaz de recoger la forma de pensar de la mente humana. A partir  como ese momento (1956, Congreso de Darthmouth) puede decirse que la IAon queda acotada Sign up to vote this title campo de investigación interdisciplinar que trata de abordar problemas Not useful y tareas n  Useful algorítmicamente tratables mediante el diseño de programas de ordenador que implement procedimientos no-exhaustivos, inspirados en el funcionamiento mental humano.

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Según Avron Barr y Edward A. Feigenbaum, dos de los pioneros de la investigación Inteligencia Artificial: “ La La Inteligencia Artificial Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, es decir, sistemas que exhiben las características características que asociamos a la inteligencia en el comportamiento humano que se refiere a la comprensión del lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, a resolución de problemas, etc.” etc.”

II.

DEFINICIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

A lo largo de la historia se han seguido seguido cuatro enfoques. Como es de esperar existe un enfrentamiento entre los enfoques centrados en los humanos y los centrados en torno a la racionalidad. El enfoque centrado en el conocimiento humano debe ser una ciencia empírica que incluya hipótesis y confirmaciones mediante experimentos. El enfoque racional implica una combinación de matemáticas e ingeniería cada grupo al mismo tiempo ignorado y ayudado al ot a continuación revisaremos cada uno de los cuatro enfoques con más detalle.


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Sistemas que actúan como humanos Comportamiento humano: El enfoque de la prueba de Turing

Propuesto por Alan Turín en 1950 se diseñó para proporcionar una definición operaciona factoría de inteligencia en vez de proporcionar una lista larga y quizá controvertida de cualidade necesarias para obtener inteligencia artificialmente el sugirió una prueba basado en la incapacid de diferenciar entre entidades inteligentes indiscutibles seres humanos. El computador supera la prueba acción evaluador humano no es capaz de distinguir si la respuestas, a una serie de preguntas planteadas son de una persona o no. Hoy por hoy podemos decir que programar un computador para qué supere la prueba requiere un trabajo considerable. El computador debería poseer las siguientes capacidades: Procesamiento de lenguaje natural: para comunicarse satisfactoriamente Representación del conocimiento: para almacenar lo que conoce y siente Razonamiento automático: para utilizar la información almacenada Aprendizaje automático: para adaptarse. La prueba de Turing evitó deliberadamente de interacción física directa entre el evaluador y el computador dado que para medir la inteligencia es innecesario simular físicamente a una person Sin embargo, la llamada prueba global de Turín incluir la señal de video que permita el evaluador valorar la capacidad de percepción del evaluado, y también le da la oportunidad de evaluar y pas objetos físicos (usando una ventana). Para superar la prueba global de Turín el computador debe estar dotado de: Visión Computacional Computacional: perseguir objetos Robótica: manipular objetos. En estas seis disciplinas disciplinas se resume la mayor parte de lo que que abarca temas de inteligencia artifici


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Sistemas que piensan como humanos Pensar como un humano: El enfoque del modelo cognitivo

Para poder decirque un programa piensa como un humano, es necesario contar con un mecanismo para determinar cómo piensan los humanos. Es decir penetrar en el funcionamiento de las mentes humanas. Hay dos formas de acerlo: mediante introspección (intentando atrapar nuestros propios pensamientos conforme éstos van apareciendo) y mediante experimentos psicológicos. Una vez se cuente con una teoría lo suficientemente precisas sobre cómo trabaja la mente, se podrá expresar esa teoría en la forma de un programa de computador. Los datos de entrada y salida del programa y los tiempos de reacción son similares a los de humano, existe la evidencia de que algunos de los mecanismos del programa se pueda comparar con los que utiliza los seres humanos. Por ejemplo ejemplo a Newell y Simón en el año año de 1961 que desarrollaron el siste de resolución general de problemas SRGP, no le bastó con que su programa resolviera correctamente los problemas propuestos. Lo que les interesaba era seguir la pista de las etapas del proceso de razonamiento y compararlas con las seguidas por humanos a los que se les enfrentó a los mismos problemas. En el campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva converge modelos computacionales de IA y técnicas experimentales de psicología intentando elaborar teorías precisas y verificables sobre el funcionamiento de la m ente humana.


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Sistemas que piensan racionalmente

Pensamiento racional: El enfoque del pensamiento

Estudiosos de la lógica desarrollaron, en el siglo XIX, una notación precisa para definir sentencias sobre todo tipo de elementos del mundo y especificar relaciones entre ellos. Ya en 1965 existían programas que, en principio, resolvían cualquier problema resoluble descrita notación lógica la llamada tradición logística dentro del campo de la inteligencia oficial trata de construir sistemas inteligentes a partir de estos programas. Este enfoque presenta dos obstáculos. No es fácil transformar conocimiento informal y expresa en términos formales que requieren de notación lógica, particularmente cuando el conocimiento que se tiene es inferior al 100 por 100. En segundo lugar, hay una gr an diferencia entre poder resolver un problema en principio y hacerlo en la práctica incluso problemas con apenas una docena de datos puede agotar los recursos computacionales de cualquier computador a menos que cuente con alguna directiva sobre los pasos de razonamiento que hay que llevar a cabo primero. Aunque los dos obstáculos anteriores están presentes en todo intento de construir sistemas de razonamiento computacional, surgieron por primera vez en la tradición lógica.


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Sistemas que actúan racionalmente Actuar de forma racional: El enfoque enfoque del agente racional racional

Un agente racional es aquel que actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado. Al estudiar la inteligencia artificial desd el enfoque del diseño del agente racional ofrece al menos 2 ventajas: La primera es más general que el enfoque que proporcionan las leyes del pensamiento La segunda es más afín a la forma en la que se ha producido avances científicos los enfoques enfoques basados en la conducta pensamiento humano Un elemento importante a tener en cuenta en el siguiente: más bien pronto que tarde se observará cómo obtener una racionalidad racionalidad perfecta no es posible en entornos complejos. La demanda computacional que esto implica es demasiado grande.


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¿Es la Inteligencia Artificial posible?

Ni la evidencia lógica, ni la matemática, ni, en último término, la filosofía han sid capaces de demostrar la posibilidad o imposibilidad de la inteligencia artificial. A pesar d ello, en la actualidad son muchos los investigadores que se afanan y trabajan en este campo tan incierto. ¿De dónde sacan estos hombres el entusiasmo necesario para proseguir sus esfuerzos? Sin duda tienen fe en el método científico y conocen el alcance que en dicho método juega el análisis. Pero, aun en el supuesto de que la inteligencia artificial, es decir, la realización de máquinas que imiten todas y cada una de las facultades de la inteligencia humana fuera una meta ciertamente inalcanzable, no serían inútiles los e sfuerzos de esos investigador El solo hecho de poder reproducir artificialmente algunas de las facetas de la inteligencia humana, o simplemente ciertos aspectos o componentes de sus facultades, sería ya un logro de gran importancia para la ciencia, que ayudaría a conocer m ejor al hombre, met principal de todo el saber.

Fundamentos de la inteligencia artificial

La historia de la inteligencia artificial se organiza en torno una serie de cuestione dejando claro que no se quiere dar la impresión de que estas cuestiones son las únicas p las que las disciplinas se han preocupado y que el objetivo último de todas estas disciplin en hacer avanzar a la inteligencia artificial. Filosofía 428 a. C. Matemática 800 d.C. Economía 1776 Neurociencia y neurología 1861


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HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Principio de la inteligencia artificial 1943-1955

Warren McCulloch y Walter Pitts han sido reconocidos como los autores del primer traba de IA. Partieron desde fuentes: conocimientos sobre la fisiología básica y funcionamiento de las neuronas del cerebro, el análisis formal de la lógica proporcional y la teoría de la computación de Turing. Propusieron un modelo constituido por neuronas artificiales, en cada una de ellas se caracteriza por estar activada o desactivar. Mostraron por ejemplo, que cualquier función de cómputo puede calcularse mediante una red de neuronas interconectadas, y que todos los conectores lógicos se podrían implementar utilizar estructura de redes sencillas. Hay un número de trabajos iniciales que se pueden caracterizar como de IA pero fue Ala visión de la IA en su artículo Computing Machinery Machinery and Turing quien articuló primero una visión Intelligence, en 1950. Ahí, introdujo la prueba de Turing, el aprendizaje automático, los algoritm genéticos y el aprendizaje por esfuerzo.

Nacimiento de la inteligencia oficial 1956

John McCarthy en su taller de Dartmount College reunió a muchas figuras para que le ayudaran a aumentar el interés de los investigadores americanos en la teoría de autómatas, las redes neuronales y estudio de la inteligencia. El taller no produjo ningún avance notable pero pu en contacto las figuras importantes de este campo. Durante los siguientes 20 años, el campo estuvo dominado por estos personajes así como por sus estudiantes y colegas. Quizá lo último q surgió del taller fue el consenso c onsenso en adoptar el nuevo nombre propuesto por Mccanthy para este campo: inteligencia artificial. La IA es uno de los campos que es claramente una rama de informática, además la IA es el único campo que persigue la construcción de máquinas  que Sign up to vote on this title funcionen automáticamente medios complejos y cambiantes.

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Entusiasmo Entusiasmo inicial 1952- 1969

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Una dosis de realidad 1966-1973

Los primeros problemas surgieron porque la mayoría de los primeros programas contaba con poco o ningún conocimiento de la materia objeto de estudio: obtenían resultados gracias a sencillas manipulaciones sintácticas.

Sistemas basados en el conocimiento 1969-1979

Métodos débiles, uso del conocimiento específico del dominio que facilite el desarrollo d etapas de razonamiento más largas, pudiéndose así resolver casos recurrentes en dominios de conocimiento restringido. Podría afirmarse que para resolver un problema en la práctica, es necesario saber de antemano la correspondiente respuesta. El programa DENDRAL, uno de los primeros ejemplos de este enfoque.

La inteligencia artificial se convierte en una industria 1980

Casi todas las compañías importantes de Estados Unidos contaban con su propio grupo d inteligencia inicial, en el que se utilizaba o investigaba sistemas expertos. Los japoneses anunciaron el proyecto Quinta Generación un plan de 10 años para construir computadores inteligentes en los que pudiese ejecutarse Prolog. La inteligencia art ificial formaba parte de un gran proyecto que incluye el diseño de chips y de investigación de la relación hombre máquina s embargo nunca alcanzaron sus objetivos.

Regreso de las redes neuronales 1986 aunque la informática había abandonado de manera general campo de las redes neuronales a finales de los años 70, el trabajo continuo en otros campos. Aquellos modelos de inteligencia artificial llamados conexionistas fueron vistos por algunos como competidores tanto de modelos simbólicos como de la aproximación lógica. up to vote on this title La inteligencia artificial se convierte una cienciaSign1987

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Useful  Not useful En los últimos años se ha producido una revolucióntanto de contenido como en la metodología de trabajo en el campo de la inteligencia artificial. Actualmente es más usual el desarrollo sobre teorías existentes que proponer teorías totalmente novedosas.

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muchas herramientas para Internet, como por ejemplo: motores de búsqueda, sistemas de recomendación, y los sistemas para la construcción de portales web.

IV.

AREAS DE TRABAJO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Las áreas de aplicación de la Inteligencia Inteligencia Artificial se pueden dividir dividir en dos, de acuerdo al contenido del estudio o de acuerdo a las herramientas y técnicas utilizadas. Se desarrollan a continuación

Subcampos basados en el contenido Humanos, animales y robots inteligentes tienen ampliavariedad de capacidades, todas Ellas muy complejas y difíciles de explicar o modelar. Percepción: visión, percepción auditiva y táctil, más recientemente, el gusto y el olfato Procesamiento de lenguaje natural: producción y la interpretación de lenguas hablada

y escrita. Aprendizaje y desarrollo: aprendizaje simbólico y la utilización de redes neuronales. Planificación: grado un problema complejo crear una solución óptima. Variedad de razonamiento razonamiento: formal, informal, lógica, razonamiento en robots etc. Técnicas y mecanismos de memoria Sistemas multiagente: estudio de los diversos tipos de comunicación, cooperación

y conflicto, reconocimiento de los planes. Robótica: estudiado con el propósito de producir nuevos tipos de máquinas.

Subcampos basados en la aplicación aplicación

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to vote on this title Debido a que las aplicaciones de la IA son muchas ySign muyupdiversas algunos de los campos Usefulde problemas.  clase  Not useful se agrupan en torno a las técnicas relevantes a cada IA en la medicina: imágenes médicas, diagnóstico, sistemas expertos para ayudar a los

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IA en interfaces y sistemas de ayuda : interés en construir máquinas más fáciles de usar IA en la educación: sistemas tutores inteligentes, gestión de estudiantes, aplicaciones,

ejercicios prácticas, marcado automático. IA en las matemáticas: diseño de herramientas para ayudar con distintas clases de

funciones matemáticas. IA en la industria del entretenimiento: inteligencia artificial en juegos de ordenador

y sistemas de control, ya sea en interacción a través de texto o con la generación de interactivos en mundos m undos virtuales. IA en la biología: análisis de ADN, estructura del legado de moléculas, modelo de

procesos biológicos, evolución. IA en la Ley: sistemas expertos de asesoramiento. IA en la arquitectura: diseño urbano, gestión del tráfico. IA en el comercio: Internet ha permitido que una de las áreas mayor crecimiento

en cuanto al número de aplicaciones desarrolladas sea el comercio especialmente comercio electrónico y uso de agentes de software de distintas clases para proporcionar, buscar, analizar o interpretar información, tomar decisiones, negociar con otros agentes, etc. IA en el espacio: control a distancia de los vehículos especiales y robots autónomos.

 los ha gastado mayor parte de IA en las actividades militares: el ámbito en que seSign up to votelaon this title

Fondos y donde no es fácil aprender los detalles. Useful de  Not useful

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ROBOTICA CONTROL DE SISTEMAS RECONOCIMIENTOS DE PATRONES PLANIFICACION AUTOMATICA VIDEOJUEGOS

Robótica

Robótica hoy en día está definido como manipulador multifuncional reprogramable diseñado para mover materiales, herramientas o partes de forma previamente programada y así pueda cumplir su una variedad de labores. Por siglos el ser humano ha construido máquinas que imiten las partes del cuerpo humano. Los antiguos egipcios unieron brazos mecánicos a las estatuas de sus dioses. Estos brazos fueron operados por sacerdotes, quienes clamaban que el movimiento de estos era inspiración de sus dioses. Los robots son dispositivos compuestos de sensores que reciben datos de entrada y que pueden estar conectados a la computadora. Esta, al recibir la información de entrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción. Puede ser que los propios robots dispongan de microprocesadores que reciben el input de los sensores y que estos microprocesadores ordenen al robot la ejecución de las acciones para las cuales está concebido. En este último caso, el propio robot es a su vez una computadora.

Control de Sistemas

Un sistema de control está definido como un conjunto de componentes que pueden regular su propia conducta o la de otro sistema con el fin de lograr un funcionamiento  Sign up to vote this ytitle predeterminado, de modo que se reduzcan las probabilidades deon fallos se obtengan los Useful  trol  Not useful resultados buscados. Hoy en día los procesos de control con son síntomas del proceso industrial que estamos viviendo.

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Reconocimiento Reconocimiento de Patrones

El reconocimiento de patrones es el reconocimiento de características únicas que identifican un objeto de los demás de la misma clase. Redes neuronales: son modelos matemáticos basados en el comportamiento de nuestro sistema de neuronas cómo se comportan.

Planificación Automática

La planificación automática (Automated planning) es una disciplina de la inteligencia artificial que tiene por objeto la producción de planes (es decir, un planificación), típicamente para la ejecución de un robot u otro agente. Los programas de planificación que incorporan estos algoritmos se denominan planificadores. Un planificador típico considera 3 entradas: una descripción del estado inicial del mundo una descripción del objetivo a alcanzar un conjunto de acciones posibles

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La idea es conseguir que el sistema encuentre por sí solo una secuencia ordenada de acciones que permitan alcanzar unos objetivos en un estado final a partir de la situación recursos iniciales. Características comunes: Estado o situación: descripción instantánea Acción u Operador: transformación de un estado en otro Estado inicial: situación de partida Objetivo o meta: descripción de condiciones que se tienen  Signproceso up to vote on this title que dar para considerar por terminado el useful  Useful  Not Plan: secuencia de operadores que permiten pasar del estado inicial a un estado en e que se cumplan los objetivos •

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En los 70 surgieron juegos de 1 jugador contra enemigos enemigos que se movían mediante patrones almacenados. almacenados. Pac-Man Pac-Man (1980) incorporó algoritmos algoritmos de búsqueda búsqueda en laberint Dragon Warrior (1990) fue el primer RPG. RPG. Permitía variar las rutinas de la IA de los enemigos durante las batallas y asi muchos juegos sirvieron sirvieron como base.

Perspectivas futuras

Con poco más de diez años de antigüedad, la Vida Artificial se ha convertido en un punto de referencia sólido de la ciencia actual. ac tual.

En septiembre de 1987, 160 científicos en informática, física, biología y otras ot ras disciplinas se reunieron en el Laboratorio Nacional de Los Álamos para la primera conferencia internacional sobre Vida Artificial. En aquella conferencia se definieron los principios básicos que han marcado la pauta desde entonces en la investigación de esta disciplina.

Un concepto básico dentro de este campo es el de comportamiento emergente. El comportamiento emergente aparece cuando se puede generar un sistema complejo a partir de reglas sencillas. Para que se dé este comportamiento se requiere que el sistema en cuestión sea iterativo, es decir, que el mismo proceso se repita de forma continua y además que las ecuacione matemáticas que definen el comportamiento de cada paso sean s ean no lineales.

Por otra parte, un autómata celular consiste en un espacio n-dimensional dividido en un conjunt de celdas, de forma que cada celda puede encontrarse en dos o más estados, dependiendo de u conjunto de reglas que especifican el estado futuro de cada celda en función del estado de las celdas que le rodean. Hay dos posturas dentro de la Vida Artificial: la fuerte y la débil.


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Para los que apoyan la postura débil, sus modelos son solamente representaciones simbólicas de los síntomas biológicos naturales, modelos ciertamente muy útiles para conocer dichos sistemas

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Bibliografía

1. Contribuciones a las Ciencias Sociales. Revista académica pluridisciplinar mensual, editada y publicada por el Grupo EUMED.NET de la Universidad de Málaga, España. 2. The Handbook of Artificial Intelligence: Avron Barr and E.A. Feigenbaum. 3. Inteligencia en Redes de Comunicaciones. Trabajos de la universidad Carlos III de Madrid. 4. Investigaciones del Departamento de Ciencias de la Comunicación, Universidad de Granada. 5. Departamento en Ingeniería Ingeniería de Sistemas Computacionales, Computacionales, Instituto Superior de Álamo Tapache Tania Turrubiates López. 6. Aaron Sloman, School of Computer Science The University of Birmingham http://www.cs.bham.ac.uk/~axs/courses.ai.html 7. Sistemas Expertos y Modelos de Redes Probabilísticas, Enrique Castillo, José Manuel Gutiérrez, y Ali S. Had. 8. Inteligencia rtificial Un Enfoque Moderno, Segunda Edición. Sturat J. RusselL y Peter Norvig


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Informe de Inteligencia Artificial

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