Lainteligencia artificial(IA) es un rea multidisciplinaria, que a travs de ciencias como lasciencias de la computacin, lamatemtica, lalgicay lafilosofa, estudia la creacin y diseo de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos por s mismas utilizando como paradigma lainteligenciahumana.[citarequerida]General y amplio como eso, rene a amplios campos, los cuales tienen en comn la creacin de mquinas capaces de pensar. Enciencias de la computacinse denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo.123John McCarthyacu la expresin inteligencia artificial en 1956, y la defini as: Es la ciencia e ingenio de hacer mquinas inteligentes, especialmenteprogramas de cmputo inteligentes.4 Bsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. Algoritmos genticos(anlogo al proceso de evolucin de las cadenas de ADN). Redes neuronales artificiales(anlogo al funcionamiento fsico del cerebro de animales y humanos). Razonamientomediante unalgica formalanlogo al pensamiento abstracto humano.Tambin existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores fsicos y sensores mecnicos en mquinas, pulsos elctricos u pticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.Varios ejemplos se encuentran en el rea decontrol de sistemas,planificacin automtica, la habilidad de responder a diagnsticos y a consultas de los consumidores,reconocimiento de escritura,reconocimiento del hablayreconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos comoeconoma,medicina,ingenieray lamilicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones desoftware, juegos de estrategia, comoajedrezde computador, y otrosvideojuegos.

Categoras de la inteligencia artificialStuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial:5 Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo lasredes neuronales artificiales. La automatizacin de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como latoma de decisiones,resolucin de problemasyaprendizaje.6 Sistemas que actan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo larobtica. El estudio de cmo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.7 Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lgica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lgico racional del ser humano; por ejemplo lossistemas expertos. El estudio de losclculosque hacen posiblepercibir,razonary actuar.8 Sistemas que actan racionalmente (idealmente). Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo losagentes inteligentes.Est relacionado con conductas inteligentes enartefactos.9Escuelas de pensamientoLa IA se divide en dos escuelas de pensamiento: La inteligencia artificial convencional Lainteligencia computacionalInteligencia artificial convencionalSe conoce tambin como IA simblico-deductiva. Est basada en el anlisis formal y estadstico del comportamiento humano ante diferentes problemas: Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento. Sistemas expertos: Infieren una solucin a travs del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones. Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilstica. Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonoma y puede auto-regularse y controlarse para mejorar. Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solucin a un determinado problema al igual que lo hara un especialista en la dicha actividad.Inteligencia artificial computacionalArtculo principal:Inteligencia computacionalLa Inteligencia Computacional (tambin conocida como IA subsimblica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parmetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basndose en datos empricos.La inteligencia artificial y los sentimientos[editar]El concepto de IA es an demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista cientfico, podramos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar alcerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de unamquinainteligente.A veces, aplicando la definicin de Inteligencia Artificial, se piensa en mquinas inteligentes sinsentimientos, que obstaculizan encontrar la mejor solucin a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles depremisasa partir de otraspremisasdadas, sin que ningn tipo de emocin tenga la opcin de obstaculizar dicha labor.En esta lnea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces detomar decisionesacertadas.Aunque, por el momento, la mayora de los investigadores en el mbito de la Inteligencia Artificial se centran slo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes emotivos comoindicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.Particularmente para los robots mviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber en cada instante y como mnimo qu hacer a continuacin [Pinker, 2001, p. 481].Al tener sentimientos y, al menos potencialmente, motivaciones, podrn actuar de acuerdo con sus intenciones [Mazlish, 1995, p. 318]. As, se podra equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que sientan hambre al detectar que su nivel de energa est descendiendo o que sientan miedo cuando aquel est demasiado bajo.Esta seal podra interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podra introducir el dolor o el sufrimiento fsico, a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocara daos irreparables.Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos deretroalimentacinque les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen depropiocepcin,interocepcin,nocicepcin, etctera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentacin en sistemas est particularmente desarrollada enciberntica, por ejemplo en el cambio de direccin y velocidad autnomo de un misil, utilizando como parmetro la posicin en cada instante en relacin al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipodo... for, o la cantidad de memoria disponible para una operacin determinada.A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a ser incapacitante. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignacin de metas omotivacin, junto a la toma de decisiones y asignacin de prioridades con base en estados actuales y estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.En sntesis, lo racional y lo emocional estn de tal manera interrelacionados entre s, que se podra decir que no slo no son aspectos contradictorios sino que son hasta cierto punto complementarios.Vase tambin:La era de las mquinas espiritualesCrticas[editar]Las principales crticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas crticas ignoran que ningn humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores comoHoward Gardnerhan propuesto que existeninteligencias mltiples. Un sistema de inteligencia artificial debera resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseo la delimitacin de los tipos de problemas que resolver y las estrategias y algoritmos que utilizar para encontrar la solucin.En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar informacin en lamemoriay los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemtico mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan resolver ciertos problemas.Muchas personas consideran que eltest de Turingha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial parachatno saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situacin no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante est sobre aviso de la posibilidad de hablar con una mquina.Otrosexperimentos mentalescomo laHabitacin chinadeJohn Searlehan mostrado cmo una mquina podra simular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace. Esto demostrara que la mquina en realidad no estpensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sera suficiente. Si para Turing el hecho de engaar a un ser humano que intenta evitar que le engaen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicacin con el usuario. Este obstculo es debido a la ambigedad del lenguaje, y apareci ya en los inicios de los primerossistemas operativosinformticos. La capacidad de los humanos paracomunicarseentre s implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza.Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes a pesar de lapolisemiade las palabras utilizando el contexto para resolver ambigedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y tcnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, susintaxispoco estructurada y losdialectosentre grupos.Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto es ms probable de ser programado en fsica o en medicina que en sociologa o en psicologa. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definicin de los conceptos involucrados y en los procedimientos y tcnicas a utilizar. Por ejemplo, en fsica hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cmo calcularla. Sin embargo, en psicologa se discuten los conceptos, la etiologa, la psicopatologa y cmo proceder ante cierto diagnstico. Esto dificulta la creacin de sistemas inteligentes porque siempre habr desacuerdo sobre lo que se esperara que el sistema haga. A pesar de esto hay grandes avances en el diseo de sistemas expertos para el diagnstico y toma de decisiones en el mbito mdico y psiquitrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).

Ramas de la Inteligencia Artificial

Areas Clsicas de AI (Ramas, Campos).

Sistemas Expertos (Sistemas basados en Conocimiento).Programas computacionales que resuelven problemas que normalmente requieren del conocimiento de un especialista o experto humano. Es un sistema capaz de tomar decisiones inteligentes interpretando grandes cantidades de datos sobre un dominio especfico de problemas.

Aprendizaje y Razonamiento Automtico.Mquinas capaces de planificar, tomar decisiones, plantear y evaluar estrategias, aprender a partir de la experiencia, autoreprogramables, etc.

Robtica.Artefactos autnomos capaces de llevar a cabo diversas tareas mecnicas de manera flexible e inteligente, cumpliendo con un objetivo y ajustndose al entorno cambiante.

Procesamiento de Lenguaje Natural.Sistemas capaces de reconocer, procesar y emular el lenguaje humano.

Visin por Computadora (Reconocimiento de patrones).Reconoce y procesa seales, caracteres, patrones, objetos, escenas.

reas de Vanguardia: Inteligencia Natural.

Redes Neurales.Crear elementos de procesamiento y organizarlos de acuerdo a un modelo basado en las clulas del cerebro humano (neuronas). Estos sistemas no se programan, se entrenan. Se caracterizan por reconocer objetos partiendo de seales ruidosas.

Lgica Difusa.Basado en los principios del razonamiento aproximado y el "clculo con palabras", stos sistemas logran simplificar y aproximar la descripcin del problema de una manera natural, eficiente y robusta. La lgica difusa va ms all de la lgica booleana en cuanto a que acepta valores parciales de verdad, es decir, de 0 a 100%; aceptando con ello expresiones tales como: "Juan es alto" con un 75% de certeza, o mejor an, simplificndolo a "Juan no es muy alto"; "El tanque est lleno" con 50% de certeza, o bien, "El tanque est medio lleno o medio vaco".

Algoritmos genticos.La ley de la selva de la Naturaleza: "La supervivencia del ms apto", ha impulsado la evolucin, extincin y supervivencia de los seres vivos. Cada organismo, tiene inscrito y codificado el conocimiento-biolgico-gentico acumulado durante millones de aos. En una computadora, comenzando por una poblacin inicial de organismos-candidatos para la solucin de un problema, stos se recombinan de manera aleatoria (reproduccin), luego de seleccionar los mejores, y despus de cierto tiempo o nmero de generaciones se alcanza una solucin suficientemente buena para resolver el problema.

Vehculos Autnomos.Son una amalgama de ramas AI como: robtica, aprendizaje de mquina, sistemas expertos, visin, etc. para lograr que una mquina inteligente pueda maniobrar en un espacio fsico singular pero variable, de manera autnoma hasta lograr el objetivo que se le asigne: tomar una muestra de la superficie del planeta Marte, conducir un vehculo hasta cierto destino por una carretera transitada, etc.

Realidad Virtual.Recrea mundos artificiales en tiempo real que pueden ser captados por diversos canales sensoriales en el espectador, el cul puede navegar "inmerso" a travs de dicho mundo virtual.

Agentes (Wizards).Son programas "invisibles" tipo espa que analizan las tareas que est llevando a cabo un usuario, y que dependiendo de las preferencias, costumbres y nivel del usuario, en cuanto se detecte alguna anomala, el agente "aparece" ante el usuario para ayudarle (dando informacin), sugeriendo una solucin o para ejecutar un conjunto de tareas rutinarias de manera automtica.