INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INVESTIGACIN 1 ITLAC

Daniel Alejandro Vzquez Mrquez 10560413

05/09/2014

INDICE Introduccin ........................................................................................................................................ 2

Facetas del comportamiento inteligente ............................................................................................ 3

Actuar humanamente: El enfoque del Test de Turing .................................................................... 3

Pensar humanamente: El enfoque del modelado cognitivo ........................................................... 5

Pensar racionalmente: El enfoque de las leyes del pensamiento ............................................... 6

Actuar racionalmente: El enfoque del agente racional .................................................................. 7

Lnea de tiempo de la historia de la IA ................................................................................................ 8

Tcnicas actuales de la inteligencia artificial. ..................................................................................... 9

Desarrollos actuales de la inteligencia artificial. ............................................................................... 10

Supercomputadora Watson .......................................................................................................... 10

Futuros comentaristas deportivos ................................................................................................ 10

SmartBird ...................................................................................................................................... 10

Chatbot .......................................................................................................................................... 10

Adept Quattro ............................................................................................................................... 10

El vehculo autnomo de Google .................................................................................................. 11

ASIMO............................................................................................................................................ 11

AISight ........................................................................................................................................... 11

Robot flexible ................................................................................................................................ 11

Swarmanoid .................................................................................................................................. 12

El JediBot ....................................................................................................................................... 12

Modelos de agente inteligente. ........................................................................................................ 12

Heurstica. ......................................................................................................................................... 13

Conclusin ......................................................................................................................................... 14

Glosario. ............................................................................................................................................ 15

Introduccin

Qu es la inteligencia? Del latn intellegentia, es la capacidad de entender, asimilar, elaborar informacin y utilizarla para resolver problemas. Sin embargo, no parece existir total acuerdo para definirla. En 1983, Howard Gardner hizo notar que no existe algo que pueda definirse como la inteligencia, sino que existen diversos tipos de inteligencias. Una persona puede, por ejemplo, ser un campen de ajedrez, un gran cientfico o un poeta extraordinario y, al mismo tiempo ser un inepto para otras actividades. Adems, Gardner dice que hay personas que tienen inteligencia individual, mientras que otras poseen capacidades afectivas que les permiten funcionar mejor en una comunidad: inteligencia colectiva. Existen diversas formas de medir la inteligencia como el examen de IQ, aunque hay un programa que obtiene el puntaje de genios histricos. La Inteligencia Artificial (IA) es la inteligencia de las mquinas y la rama de la ciencia computacional que busca los medios para dotar a los sistemas informticos de dicha inteligencia. El objetivo de la IA es crear una mquina pensante que sea inteligente, tenga consciencia, capacidad de aprender, libre albedro y que sea tica. La IA es un campo joven, el trmino fue acuado por John McCarthy en 1956. Ya antes Alan Turing haba diseado el Test de Turing como una forma de probar el comportamiento inteligente de una mquina. Existen profundos problemas filosficos en IA y algunos investigadores creen que sus objetivos son imposibles o incoherentes. Esta visin es compartida entre otros por Hubert Dreyfus y John Searle. An si la IA es posible, existen consideraciones morales que deben tomarse en cuenta como la explotacin de las mquinas por el hombre y si esto es o no tico. Joseph Weizenbaum argument que la IA no es tica.

Facetas del comportamiento inteligente

La IA es emocionante, pero Qu es? Existen varias definiciones de IA, la tabla siguiente muestra ocho diferentes en dos dimensiones. Las definiciones superiores se ocupan de procesos mentales y razonamiento, mientras que las inferiores aluden al comportamiento. Las definiciones de la izquierda miden el xito en trminos de fidelidad con el comportamiento humano, mientras que las de la derecha se comparan contra una medida ideal de desempeo, llamada racionalidad. Un sistema es racional si hace lo correcto, dado sus conocimientos.

Histricamente los cuatro enfoques se han utilizado, cada uno por diferentes autores con diferentes mtodos. Un enfoque centrado en el humano es en parte una ciencia emprica que incluye observaciones e hiptesis sobre el comportamiento humano. Un enfoque racionalista combina matemticas e ingeniera. Actualmente grupos de ambos enfoques trabajan en conjunto para lograr mejores resultados.

Actuar humanamente: El enfoque del Test de Turing

El Test de Turing propuesto en 1950 por Alan Turing, fue diseado para proveer una definicin operacional satisfactoria de inteligencia. Una computadora pasa esta prueba si un interrogador humano, despus de plantear varias preguntas por escrito, no puede decidir si las respuestas escritas provienen de una persona o una computadora. Para que una computadora pase satisfactoriamente esta prueba, es necesario realizar mucho trabajo, las capacidades necesarias son:

Procesamiento natural del lenguaje para poder comunicarse fluidamente Representacin del conocimiento para almacenar lo que sabe o aprende Razonamiento automtico para utilizar la informacin almacenada para contestar

preguntas y derivar conclusiones nuevas Aprendizaje de mquina (machine learning) para adaptar nuevas circunstancias, as

como detectar y extrapolar patrones

La prueba evita deliberadamente la interaccin fsica directa entre el interrogador y la computadora, porque la simulacin fsica de una persona no es necesaria para la inteligencia. Sin embargo, el llamado Total Turing Test incluye seal de video para que el interrogador pueda probar capacidades perceptivas, as como la oportunidad de entregar objetos fsicos por una pequea compuerta. Para pasar el Total Turing Test, la computadora necesita adems:

Visin por computadora para distinguir objetos Robtica para manipular objetos

Estas seis disciplinas componen gran parte de la IA y Turing merece el crdito por disear una prueba que sigue siendo relevante 60 aos despus. Actualmente la IA dedica menos esfuerzo a tratar de pasar la prueba de Turing con la idea de que es ms importante estudiar los principios fundamentales de la inteligencia que tratar de duplicar una existente.

Pensar humanamente: El enfoque del modelado cognitivo

Si se desea obtener un programa que piensa como un humano, primero es necesario determinar la forma en la que los humanos pensamos: es necesario adentrarse en los procesos de la mente humana. Existen tres formas de realizar esto: 1. Mediante introspeccin: tratando de captar nuestros pensamientos mientras suceden 2. Mediante experimentos psicolgicos: observando a una persona en accin 3. Mediante imgenes cerebrales: observando al cerebro en accin

Una vez que se tenga una teora de la mente suficientemente precisa, ser posible expresar esa teora como un programa computacional. Si el comportamiento del programa corresponde con el comportamiento humano, se tendr evidencia de que algunos de los mecanismos del programa operan de la misma forma en los humanos. Por ejemplo, Allen Newell y Herbert quienes desarrollaron el General Problem Solver (GPS), no estuvieron satisfechos por obtener un programa capaz de resolver problemas correctamente. Les interesaba ms comparar los pasos de GPS con los que sigue un humano al resolver los mismos problemas. El campo de la ciencia cognitiva combina modelos computacionales de la IA y tcnicas experimentales de la psicologa para construir teoras precisas y comprobables de la mente humana.

En los primeros aos de la IA exista gran confusin entre los enfoques: un autor argumentaba que un algoritmo se desempea bien en una tarea y que, por tanto, es un buen modelo del comportamiento humano, o viceversa. En la actualidad estas afirmaciones se presentan por separado y esta distincin ha permitido que tanto la IA como la ciencia cognitiva se hayan desarrollado ms rpidamente.

Pensar racionalmente: El enfoque de las leyes del pensamiento El filsofo griego Aristteles fue uno de los primeros en intentar codificar el pensamiento correcto, es decir, procesos de razonamiento irrefutables. Sus silogismos proveen patrones para estructuras de argumentos que siempre lleven a conclusiones correctas cuando las premisas dadas sean correctas. Por ejemplo: Scrates es un hombre; todos los hombres son mortales; por tanto, Scrates es mortal. Supuestamente estas leyes del pensamiento deben gobernar la operacin de la mente: sus estudios iniciaron el campo llamado lgica.

Los lgicos del siglo 19 desarrollaron notaciones precisas para declaraciones acerca de cualquier tipo de objetos del mundo y las relaciones entre ellos, en contraste con la notacin aritmtica que sirve slo para representar nmeros. En 1965 existan programas que, en principio, podran resolver cualquier problema descrito en notacin lgica. La llamada tradicin lgica de la IA espera poder construir sistemas inteligentes sobre esos programas. Existen dos obstculos principales para este enfoque.

1. No es fcil tomar conocimiento informal y plasmarlo en trminos formales como lo requiere la notacin lgica, especialmente cuando no se tiene el 100% de la certeza del conocimiento.

2. Existe gran diferencia entre resolver un problema en principio y resolverlo en la prctica

An problemas con slo unos cientos de hechos pueden agotar los recursos computacionales de cualquier computadora, a menos que se tenga cierta gua sobre qu pasos del razonamiento tomar primero. Si bien estos obstculos aplican a cualquier intento de construir sistemas de razonamiento computacional, se encontraron primero en la tradicin lgica.

Actuar racionalmente: El enfoque del agente racional

Un agente es algo que realiza acciones (del latn agere, hacer). Cualquier programa computacional hace algo, pero se espera que los agentes computacionales hagan ms: operar de forma autnoma, percibir el entorno, seguir funcionando sobre periodos temporales prolongados, adaptarse al cambio as como crear y perseguir sus metas. Un agente racional es aquel que acta de tal forma que obtiene la mejor salida o, cuando hay incertidumbre, le mejor salida esperada. En este enfoque, el nfasis era en las inferencias correctas. Sin embargo, hacer inferencias Correctas es solo una parte de ser racional porque una forma de actuar racionalmente es razonar lgicamente hacia la conclusin que tomando cierta accin alcanzar sus objetivos. Por otro lado una inferencia correcta no es todo de la racionalidad; en ocasiones no existe la opcin correcta, pero de cualquier forma debe hacerse algo. Tambin puede actuar racionalmente sin tener que realizar una inferencia; por ejemplo, apartar la mano de una superficie caliente es un reflejo usualmente ms exitoso que tomar una accin bien pensada. El enfoque del agente racional tiene dos ventajas sobre otros enfoques.

1. Es ms general que el enfoque de las leyes del pensamiento porque una inferencia correcta es solo uno de los muchos posibles mecanismos para ser racional.

2. Es ms sencillo de utilizar en el desarrollo cientfico que los enfoques basados en el comportamiento o en el pensamiento humano. El estndar de racionalidad est matemticamente bien definido.

Un punto importante que debe tomarse en cuenta: veremos que alcanzar la racionalidad perfecta, es decir, siempre hacer lo correcto, no es factible en entornos complicados, la demanda computacional es demasiado grande. Sin embargo, suponer racionalidad perfecta de inicio simplifica definir el problema y posteriormente se puede tomar el enfoque de racionalidad acotada: actuar apropiadamente cuando no se tienen los recursos computacionales que se requieren.

Lnea de tiempo de la historia de la IA.

Tcnicas actuales de la inteligencia artificial.

A medida que los videojuegos fueron evolucionando, y fueron surgiendo nuevos gneros

la necesidad de tcnicas de Inteligencia Artificial fue aumentando en gran medida.

Uno de los principales objetivos de un videojuego es ofrecer retos al usuario, esto se logra

introduciendo tcnicas de Inteligencia Artificial, ya que ellas son las que deciden cules

son las mejores opciones que pueden tomar los elementos del videojuego a partir de las

condiciones del entorno que los rodea. Las tcnicas que se utilizan para un videojuego

dependen mucho del tipo de Videojuegos que estemos diseando.

Tcnicas y campos de la inteligencia artificial

Aprendizaje Automtico (Machine Learning). Aprendizaje automtico. Aprendizaje automtico. Ingeniera del conocimiento (Knowledge Engineering) Lgica difusa (Fuzzy Logic) Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks) Redes neuronales. Redes neuronales. Sistemas reactivos (Reactive Systems) Sistemas Multiagente (Multi-Agent Systems) Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems) Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning) Sistemas expertos (Expert Systems) Redes Bayesianas (Bayesian Networks) Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un

campo de la VA. Computacin evolutiva (Evolutionary Computation) Estrategias evolutivas Algoritmos genticos (Genetic Algorithms)

Tcnicas de Representacin de Conocimiento Redes semnticas (Semantic Networks) Sistemas expertos.jpeg Sistemas expertos.jpeg Frames Visin artificial Audicin artificial Lingstica computacional Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)

Minera de datos (Data Mining)

Desarrollos actuales de la inteligencia artificial.

Supercomputadora Watson

La construy IBM luego de aos de investigacin en los que confluyeron muchas reas de las ciencias de la computacin. Gan un Jeopardy! y va por ms. https://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE

Futuros comentaristas deportivos

El sistema creado por investigadores de la Ecole Polytechnique Federale de Lausanne en Suiza ya sabe identificar y rastrear jugadores de baloncesto. Por ahora es estupendo para telemetra, pero lo que sigue es comentar las peripecias del juego, y otros como la Formula 1. https://www.youtube.com/watch?v=ZgbCZgXRRkY

SmartBird

Creado por Festo, este robot vuela como un ave y nada ms. https://www.youtube.com/watch?v=nnR8fDW3Ilo

Chatbot

El laboratorio Creative Machines de Cornell en los EE. UU. Dise este experimento en el que dos IA conversaron de forma fluida (recordemos que tambin lo hicieron Siri y ELIZA). Alan Turing se hubiera desmayado de la impresin. Por cierto, aprovecho para presentarles a Rosette, ganadora del premio Loebner 2011 al mejor chatbot, en la bsqueda de pasar el Test de Turing. https://www.youtube.com/watch?v=WnzlbyTZsQY

Adept Quattro

Adept construye los robots industriales ms veloces del planeta. Para demostrar su hegemona, este ao us su Adept Quattro para batir un rcord al terminar el juego 1to50 para iPhone en tan solo 6,67 segundos. Ver para creer... https://www.youtube.com/watch?v=WnzlbyTZsQY

El vehculo autnomo de Google

Google es un imperio fundado gracias a la inteligencia artificial y sus aplicaciones. Por eso no es sorprendente que un gur en el tema, Sebastian Trun lidere el proyecto de vehculos autnomos de Google, que han viajado miles de kilmetro apenas con intervencin humana. https://www.youtube.com/watch?v=YXylqtEQ0tk

ASIMO

El robot de Honda no ha dejado de dejarnos con la boca abierta cada vez que son presentados sus avances. Este ao presenciamos cmo el robot ya es capaz de reconocer voces en una conversacin: Correr y saltar Y jugar un poco al ftbol, por qu no. https://www.youtube.com/watch?v=MTtWETnWfHo https://www.youtube.com/watch?v=WlB7NV-tow0 https://www.youtube.com/watch?v=ZZAru9-Wsc4

AISight

Combina vigilancia extrema, masiva con inteligencia artificial. Escalofros? Se llama AISight, de la empresa BRS Labs. No hay vdeo, pero te invito a estar al tanto de esa empresa repleta de doctores en ciencias y este tipo de tecnologas.

Robot flexible

Cientficos de Harvard mostraron el prototipo de un robot flexible, hecho de materiales blandos. El vdeo es francamente inquietante. https://www.youtube.com/watch?v=Z19OZUQV20E

Swarmanoid

Cuando un robot no es suficiente, qu tal un grupo de ellos actuando de forma colectiva? En este caso, llamen al A-Team de los robots, los Swarmanoid! https://www.youtube.com/watch?v=M2nn1X9Xlps

El JediBot

Ms all de que sea o no un gran avance, este robot va dedicado a los fans de la saga Star Wars.

https://www.youtube.com/watch?v=VuSCErmoYpY

Modelos de agente inteligente.

Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Es capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estmulo realizando una accin).

En este contexto la racionalidad es la caracterstica que posee una eleccin de ser correcta, ms especficamente, de tender a maximizar un resultado esperado. Este

concepto de racionalidad es ms general y por ello ms adecuado que inteligencia (la cual sugiere entendimiento) para describir el comportamiento de los agentes inteligentes. Por este motivo es mayor el consenso en llamarlos agentes racionales.

Un agente inteligente puede ser una entidad fsica o virtual. Si bien el trmino agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia Artificial, tambin puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el hombre.

Los agentes inteligentes se describen esquemticamente como un sistema funcional abstracto. Por esta razn, los agentes inteligentes son a veces llamado Agentes Inteligentes Abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones del mundo real como sistemas informticos, los sistemas biolgicos, o de organizaciones. Algunas definiciones de agentes inteligentes hacen nfasis en su autonoma por lo que prefieren el trmino agente inteligente autnomo. Y otros (en particular, Russell y Norvig (2003)) considera conducta dirigida a objetivos como la esencia de lo inteligente y prefieren un trmino tomado de la economa "Agente Racional".

En Ciencias de la Computacin el trmino agente inteligente puede ser usado para referirse a un agente de software que tiene algo de inteligencia, independientemente de si no es un agente racional por definicin de Russell y Norvig. Por ejemplo, programas autnomos utilizados para asistencia de un operador o de minera de datos (a veces denominado robots) son tambin llamados "agentes inteligentes".

Es posible clasificar los agentes inteligentes en 6 categoras principales:

1. agentes reactivos 2. agentes reactivos basados en modelo 3. agentes basados en objetivos 4. agentes basados en utilidad 5. agentes que aprenden 6. agentes de consultas

Heurstica.

Est definida como un arte, tcnica o procedimiento prctico o informal, para resolver problemas.

En ingeniera, una heurstica es un mtodo basado en la experiencia que puede utilizarse como ayuda para resolver problemas de diseo, desde calcular los recursos necesarios hasta en planear las condiciones de operacin de los sistemas. Mediante el uso de heursticas, es posible resolver ms rpidamente problemas conocidos o similares a otros conocidos. Existen varios mtodos heursticos disponibles para los ingenieros como, por ejemplo, el Anlisis modal de fallos y efectos y los rboles de fallo. En el primero se depende de un grupo de ingenieros experimentados que evalan los problemas y fallos, los ordenan segn su importancia y recomiendan soluciones.

Otros, como los mtodos de ingeniera forense, son una amplia fuente de informacin para la investigacin de problemas y responsables, y se basan en la heurstica del eslabn ms dbil y en la eliminacin de causas improbables. El conocimiento de qu causas es probable y cules no, forma una heurstica aprendida por la profesin durante muchos aos, ms que un conocimiento cientfico aplicado.

Dado que las heursticas pueden equivocarse, es fundamental conocer los casos en los que son aplicables y los lmites a su uso. En general, en la ingeniera deben considerarse como ayudas o apoyos para hacer estimaciones rpidas y diseos preliminares, pero no como justificaciones finales de un diseo o proyecto u otros.

Conclusin

Dentro del mbito de las Ciencias de la Computacin la Inteligencia Artificial es una de las reas que causa mayor expectacin, incluso dentro de la sociedad en general, debido a que la bsqueda para comprender los mecanismos de la inteligencia, ha sido la piedra filosofal del trabajo de muchos cientficos por muchos aos y lo sigue siendo. Dentro de las reas de la Inteligencia Artificial lo que ms ha atrado, es el aprendizaje de mquinas, resultando vital el proceso de emular comportamientos inteligentes. Que un sistema pueda mejorar su comportamiento sobre la base de la experiencia que recoge al efectuar una tarea repetitiva y que adems, tenga una nocin de lo que es un error y que pueda evitarlo, resulta apasionante. Los mtodos tradicionales en Inteligencia Artificial que permitieron el desarrollo de los primeros sistemas expertos y otras aplicaciones, ha ido de la mano de los avances tecnolgicos 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 fsicas ni polticas. Se entiende como un esfuerzo comn.

La comprensin de los mecanismos del intelecto, la cognicin y la creacin de artefactos inteligentes, se vuelve cada vez ms una meta que sueo, a la luz de los enormes logros, tan solo en alrededor de medio siglo de desarrollo de las ciencias de la computacin y de poner la lgica al servicio de la construccin de sistemas.

Glosario.

Agente inteligente: Programa autnomo de software que ejecuta una funcin por s mismo, como

la de buscar en la web informacin de inters para una persona de acuerdo con ciertos criterios.

Algoritmo: Secuencia de reglas e instrucciones que describen un procedimiento para solucionar un

problema. Un programa informtico expresa uno o ms algoritmo de una manera comprensible

para un ordenador.

Algoritmo evolutivo: Sistemas para la solucin de problemas de base informtica cuyos elementos

clave de diseo son modelos informticos de los mecanismos de evolucin.

Analtica Engina: Primer ordenador programable, creado en la primera mitad del siglo XIX por

Charles Babbage y Ada Novelase. EL Analtica Engina tena una memoria de acceso al azar (RAM =

rondn Access menor) que contaba de un millar de palabras de cincuenta cifras decimales cada

una, una unidad central de procesamiento, una unidad especial de almacenamiento para el

software y una impresora. Aunque anticipaba los ordenadores modernos, el invento de Babbage

nunca funcion.

Bit: Contraccin de la expresin Binar digita. En un cdigo binario, uno de los dos valores posibles,

generalmente 0 y 1. En teora de la informacin, la unidad fundamental de informacin.

Bush Beaver ("Castor Atareado"): Ejemplo de una clase de funciones no computacionales;

problema insoluble en matemticas. Al ser un "problema insoluble para la mquina de Turing", la

funcin de castor atareado no puede ser computada por la mquina de Turing ni por ningn

ordenador.

Byte: Contraccin de vi light. Grupo de ocho bits en racimo para almacenar una unidad de

informacin en un computador. Un byte puede corresponder, por ejemplo, a una letra del

alfabeto ingls.

Clculo de conexiones neuronales: En una red neuronal , trmino que se refiere al clculo

primario de la multiplicacin de la "fuerza de una conexin neuronal por la entrada de esa

conexin (lo que o bien es la salida de otra neurona o bien la entrada inicial del sistema ) y el

agregado posterior de este producto a la suma acumulada de ese tipo de productos derivados de

otras conexiones a la misma neurona .Esta operacin es enormemente repetitiva , de modo que

los ordenadores neuronales estn en ptimas condiciones para realizarla .

Caos: Volumen de desorden o de conducta impredecible en un sistema. En referencia a la Ley del

Tiempo y el Caos, el caos se refiere a la cantidad de acontecimientos aleatorios e impredecibles

relativos a un proceso.

Chip: Coleccin de circuitos relacionados que operan conjuntamente en una tarea o conjunto de

tareas y que residen en un pequeo disco de material semiconductor (normalmente de silicio).

Chip de visin: Imitacin de la retina humana, en silicio, que capta el algoritmo de procesamiento

visual de los mamferos, conocido como filtrado del entorno del centro.

Chip tridimensional: Chip construido en tres dimensiones, lo que permite centenares o miles de

estratos de sistemas de circuitos. En la actualidad , varias compaas estn investigando y

experimentando la fabricacin de chips tridimensionales

Ciberntica : Trmino acuado por Norberto Wiener para " describir la ciencia del control y la

comunicacin en animales y mquinas " La ciberntica se basa en la teora segn la cual los seres

inteligentes se adaptan al medio ambiente y cumplen con objetivos ante todo por reaccin a la

realimentacin con su entorno

Colosos: Primer ordenador electrnico, construido por los britnicos a partir de quinientos tubos

de radio durante la segunda guerra mundial. Funcionando en paralelo, Colosos y nueve mquinas

similares descifraron los cada vez ms complejos cdigos alemanes de inteligencia militar y

contribuyeron al triunfo de los aliados en la segunda guerra mundial.

Computacin cristalina: Sistema en que los datos se almacenan en un cristal como un holograma,

concebido por Lamberte Hesse link, profesor de Stanford. Este mtodo tridimensional de

almacenamiento requiere un milln de tomos por cada bit y podra llegar a un milln de bits de

almacenamiento por cada centmetro cbico. La computacin cristalina tambin se refiere a la

posibilidad de desarrollar ordenadores como cristales.

Conciencia: Capacidad para tener experiencias subjetivas .Capacidad de un ser humano, un animal

o un ente cualquiera para tener percepcin y conocimiento de s mismo. Capacidad para sentir .En

el siglo XXI, ser esencial saber si los ordenadores tendrn conciencia (la que se atribuye a sus

creadores humanos).

Conexionismo: Enfoque para estudiar la conciencia y crear soluciones inteligentes a problemas. El

conexionismo se basa en el almacenamiento de conocimientos relativos a la solucin de

problemas como una forma de conexiones entre una gran cantidad de unidades simples de

procesamiento que operan en paralelo.

Disparador mental: Estimulacin de una zona del cerebro que evoca un sentimiento que en

general (esto es, en otra condicin) se obtiene en la experiencia fsica o mental.

Referencias bibliogrficas:

http://dicyg.fi-c.unam.mx:8080/lalo/ia-teo/presentaciones/Tema1.pdf

http://www.comoves.unam.mx/numeros/articulo/2/la-inteligencia-artificial-hacia-donde-nos-

lleva

http://nataly11288.wordpress.com/category/historia-de-la-ia/

http://alt1040.com/2011/12/inteligencia-artificial-10-sorprendentes-avances-de-2011

http://www.filosoficas.unam.mx/~sfmar/publicaciones/MARTINEZ%202000%20El%20concepto

%20de%20heuristica%201.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica

http://www.mi-web.org/grupos/1143-inteligencia-artificial

http://es.wikipedia.org/wiki/Agente_inteligente_%28inteligencia_artificial%29