inteligencia-artificial y Emulación de la conducta inteligente (página 2)
Enviado por Abel Fernández
Explicar la relación tecnología, ciencia y sociedad que se encuentra incluida en el tema de inteligencia Artificial de e las ciencias Informáticas.
Conocer y dar a conocer por medio de la argumentación escrita, los diferentes criterios del futuro de la inteligencia artificial con el fin de crear reflexión en el público.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Conocer y plasmar argumentativamente todos los aspectos del tema seleccionado.
Enfatizar en la relación tecnología, ciencia y sociedad.
Conocer y plasmar, los diferentes criterios acerca de la inteligencia a Artificial
Crear un ensayo polémico que lleve a la reflexión.
Historia cronológica de la Inteligencia Artificial
Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a.C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ktesibios de Alejandría (250 a.C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulardor del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).
En 1290 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.
En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.
En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aún cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios de los años 1950 con el trabajo de, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth , un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.
En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.
En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptron.
A fines de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla "Sad Sam", un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.
En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.
En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.
Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.
En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing.
En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de programación LOGO.
En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.
En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Marseilles crean PROLOG (PROgramming in LOGic) un lenguaje de programación ampliamente utilizados en IA.
En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.
En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.
En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.
En 1986 McClelland y Rumelhart's publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).
En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.
En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial – Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.
En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permitan detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Lingüística computacional
Minería de datos (Data Mining)
Industriales.
Médicas
Mundos virtuales
Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
Robótica
Sistemas de apoyo a la decisión
Videojuegos
Prototipos informáticos
Inteligencia Artificial Se Relaciona con:
Heurística
Sistemas Inteligentes
Visión Artificial
Procesamiento Lenguaje Natural
Redes Neuronales
Robótica
Búsqueda
Planificación
LA HEURÍSTICA La heurística es el análisis y la extrapolación de datos basados en experiencias pasadas y en sus consecuencias, este apartado es de una importancia vital para la IA interna en los juegos de ordenador.
LOS SISTEMAS EXPERTOS Un sistema experto puede definirse como un sistema basado en los conocimientos que imita el pensamiento de un experto para resolver problemas de un terreno particular de aplicación. Una de las características principales de los sistemas expertos es que están basados en reglas, es decir, contienen conocimientos predefinidos que se utilizan para tomar todas las decisiones.
REDES NEURONALES Las redes neuronales son dispositivos inspirados en la funcionalidad de las neuronas biológicas, aplicados al reconocimiento de patrones que las convierten aptas para modelar y efectuar predicciones en sistemas muy complejos. ROBÓTICA Son unas máquinas controladas por ordenador y programada para moverse, manipular objetos y realzar trabajos a la vez que interacciona con su entorno. Los robots son capaces de realizar tareas repetitivas de forma más rápida, barata y precisa que los seres humanos.
DOMÓTICA La enciclopedia Larousse define el término Domótica como: "el concepto de vivienda que integra todos los automatismos en materia de seguridad, gestión de la energía, comunicaciones, etc. El término "científico" que se utiliza para denominar la parte de la tecnología (electrónica e informática), que integra el control y supervisión de los elementos existentes en un edificio de oficinas o en uno de viviendas o simplemente en cualquier hogar. También, un término muy familiar para todos es el de "edificio inteligente" que aunque viene a referirse a la misma cosa, normalmente tendemos a aplicarlo más al ámbito de los grandes bloques de oficinas, bancos, universidades y edificios industriales.
Que es La Inteligencia Artificial
El concepto de IA es aún demasiado difuso, contextualizando y polémico
La Inteligencia artificial es un término que, en su sentido más amplio, indicaría la capacidad de un artefacto de realizar los mismos tipos de funciones que caracterizan al pensamiento humano. La posibilidad de desarrollar un artefacto así, ha despertado la curiosidad del hombre desde la antigüedad; sin embargo, el funcionamiento de la mente humana todavía no ha llegado a conocerse en profundidad y, en consecuencia, el diseño informático seguirá siendo esencialmente incapaz de reproducir esos procesos desconocidos y complejos.
"Se denomina inteligencia artificial a la rama de la ciencia informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos."
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas). Y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. (Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).
Evidentemente, este juego restringe la definición de Inteligencia Artificial a una mera imitación del comportamiento humano, da igual que una máquina sea o no inteligente, mientras lo parezca y esto es posible con el algoritmo apropiado. Inteligencia Artificial es "un nombre muy bonito de marketing. "En realidad se trata de una caja de herramientas, de técnicas computacionales que no van dirigidas a que el ordenador piense como nosotros, que la etiqueta simplemente es una metáfora ". ( IA Alberto Bugarín, vocal de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial www.aepia.org ); otros creen que sí que es necesario encontrar definiciones aceptables de la intuición, la creatividad, la capacidad de aprendizaje, la estrategia y otras características esencialmente humanas, para tratar de traducirlas a un programa informático.
Con respecto a las definiciones actuales de inteligencia artificial (IA) se encuentran autores como Rich & Knight [1994], Stuart [1996], quienes definen en forma general la IA como la capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que en el momento son realizadas por seres humanos; otros autores como Nebendah [1988], Delgado [1998], arrojan definiciones más completas y las definen cómo el campo de estudio que se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales basadas en la experiencia y el conocimiento continuo del ambiente.
Ambos modos de encarar el mismo problema coexisten sin conflictos en los grupos que investigan sobre la de inteligencia artificial.
Una de las actividades que más se ha desarrollado en los últimos cincuenta años es la Tecnología. Actualmente, los dispositivos que son capaces de autorregulación, es decir, de modificar su funcionamiento según ciertas variables del entorno, se incorporan de forma trivial a casi todos los aparatos de uso cotidiano; por ejemplo, un termostato que regula el encendido o apagado de una calefacción, según la temperatura de la habitación. Obviamente, a nadie medianamente razonable se le ocurrirá decir que una calefacción con termostato es inteligente y, sin embargo, la capacidad de observar el entorno y obrar en consecuencia es uno de los rasgos principales de la inteligencia. ¿Es entonces posible construir un aparato de funcionamiento mecánico o eléctrico que sea, de verdad, inteligente? La respuesta a esta pregunta es difícil. En primer lugar, debe definirse qué es la inteligencia, pues está claro que es algo más que la capacidad de autorregulación. O bien, es posible empezar a construir aparatos que sean capaces de realizar tareas complejas de forma lógica, según ciertos parámetros de funcionamiento, sin necesidad de plantearse una cuestión tan filosófica como la que se nos presenta. Ambas líneas de actuación están en marcha desde hace varias décadas.
Nace así lo que se ha dado en llamar la ingeniería de sistemas expertos: máquinas que toman decisiones sencillas de entre un amplio abanico de posibilidades almacenadas en su memoria. MYCIN, en 1974, fue uno de los primeros sistemas expertos utilizado con éxito: mediante muestras de sangre diagnosticaba ciertas infecciones bacterianas y sugería tratamientos apropiados, por supuesto, bajo supervisión médica.
En la actualidad, tales sistemas, que ocupan una parte muy importante de la actividad en inteligencia artificial, se utilizan en ámbitos diversos, entre los que se cuentan desde la regulación del tráfico urbano hasta el funcionamiento rutinario de una estación espacial. Por lo tanto, sin necesidad de plantearse qué es la inteligencia se pueden construir máquinas que, si bien no pueden denominarse propiamente como inteligentes, por lo menos cabe la posibilidad de calificarlas como de "muy razonables".
¿Porqué no pueden llamarse inteligentes?
Debido a la propia indefinición de la inteligencia: es una cualidad que consideramos exclusivamente humana -aunque haya quienes crean que ciertos animales, y algunas de las máquinas que en la actualidad se construyen, la posean, al menos en cierta medida. Esta cualidad, de un modo muy simplificado, la reflejamos en el llamado "coeficiente intelectual", un número que indica la capacidad mental de un individuo, en relación con su edad biológica, mediante una serie de tests psicológicos en los que se examinan ciertas habilidades que se van adquiriendo, en mayor o menor medida, a lo largo de la vida; características como la capacidad de abstracción, la resolución de problemas numéricos o la capacidad de comprensión verbal. Este test es, lógicamente, inaplicable a las máquinas: la más sencilla de las computadoras puede realizar, en escasos segundos, complicados cálculos matemáticos que sólo un ejército de experimentados catedráticos de matemáticas sería capaz de resolver; aunque, por otra parte, esta misma máquina se mostraría incapaz de entender el significado de la expresión "la manzana está sabrosa", algo que cualquier niño de cuatro años domina. Por todo ello, es difícil saber cuándo una máquina podrá ser llamada, con propiedad, inteligente. Alan Turing propuso, ya en los años 50, un ingenioso test para saber si una máquina era o no inteligente; en un artículo titulado "Inteligencia y maquinaria computacional" propuso un juego: un observador interactúa con una máquina y un hombre, de tal manera que haga innecesario para ésta tener que imitar la voz o el aspecto humanos. El observador hace preguntas a ambos, las que desee, y tanto el hombre como la máquina deben intentar persuadir al observador de que son humanos.
Evidentemente, este juego restringe la definición de inteligencia a una mera imitación del comportamiento humano. Sin embargo, una persona puede cometer errores en un cálculo matemático -algo que una computadora jamás haría, a no ser que se la programe a engañar al observador- y seguir siendo inteligente; por otra parte, una máquina que no conozca lo suficiente de los seres humanos como para imitarlos no pasaría el test, y no tendría porqué no ser inteligente.
Aunque la imitación de la inteligencia humana es una de las áreas de investigación de la inteligencia artificial, en muchos otros casos se logran mejores resultados utilizando la enorme capacidad de procesamiento de datos de las computadoras, fuera del alcance del común de los humanos. Piénsese, por ejemplo, en el ajedrez, juego que requiere (a partes iguales) una gran capacidad intelectual y elevadas dosis de creatividad, y de cómo el campeón ruso Gary Kaspárov fue derrotado por Deep Blue, una fantástica computadora construida por la firma estadounidense IBM, que utilizaba, únicamente, una memoria descomunal y una capacidad de cálculo de miles de millones de variantes para cada posición, varios órdenes de magnitud superior a la capacidad mental del más brillante de los mortales. El campeón del mundo de una disciplina creativa fue derrotado por la fuerza bruta del algoritmo puro y duro. Así, frente a quienes creen que, aun ignorando el tipo exacto de proceso mental que realiza un ajedrecista, siempre es posible simularlo con el suficiente grado de aproximación mediante el algoritmo apropiado ,en definitiva, que da igual que una máquina sea o no inteligente, mientras lo parezca.
Así, no es de extrañar que, junto con equipos de ingenieros que desarrollan y perfeccionan una gran cantidad de sensores de visión tridimensional, sensores químicos que remeden el olfato y sensores táctiles que permitan dosificar la fuerza que se emplea en la manipulación de los objetos, según su peso y fragilidad, otros equipos trabajan en los mecanismos de percepción, tratando de desarrollar programas informáticos que permitan a una máquina reconocer objetos tridimensionales, en la elaboración de programas de aprendizaje que permitan a una máquina funcionar de acuerdo con su propia experiencia. También se investiga en la lógica difusa, la que subyace en el habla común, es decir, la que permite realizar afirmaciones tan poco demostrables como la de la manzana sabrosa, u otras como "esta persona es más atractiva que esta otra" o "Juan es de baja estatura", de forma que la interacción entre una máquina y una persona se pueda realizar de la forma más natural posible. Asimismo, se desarrollan programas que posibiliten la utilización del lenguaje simbólico, que permite no definir, pero sí inferir conclusiones a partir de datos incompletos o basados en la utilización de analogías. Otro campo interesante en el que se investiga es en la utilización de los llamados algoritmos genéticos, que utilizan ciertos cálculos para extraer, a partir de un conjunto de premisas y con el número de datos insuficiente, la conclusión de mayor probabilidad estadística. Se investiga también en la elaboración de redes neuronales, ingenios que intentan interconectar entre sí un gran número de chips, imitando las conexiones sinápticas que hay en el cerebro humano, en la creencia de que así se puede reconstruir mejor la inteligencia. Y otras muchas disciplinas científicas colaboran en la construcción de las máquinas inteligentes.
No obstante, siempre quedarán espíritus irreductibles y fanáticos que crean que es posible lograr una máquina, de verdad, inteligente, que no quedará un rasgo humano de inteligencia difícilmente convertible en una serie de algoritmos, llámese éste creatividad o cualquier otra cosa.
Albert Einstein –que bien podría ser elegido como la persona más inteligente de la historia, en una hipotética consulta mundial- lo afirmó con un aforismo demoledor, de los que quedan para la reflexión posterior: "Las máquinas podrán resolver problemas, pero nunca podrán plantearse problemas".
Inteligencia Artificial y Sociedad
Los hermanos Wachowski abrieron los ojos a millones de espectadores ante el filme "Matrix" donde programas informáticos manipulaban las vidas humanas. La trilogía se sumó al tributo cinéfilo del siglo XX a la Inteligencia Artificial. Para la comunidad científica, sin embargo, estos filmes así como "Inteligencia Artifical" de Steven Spielberg han mostrado una visión distorsionada de la IA, por igualar la inteligencia de una máquina a la humana.
En la actualidad, la realidad dista millones de años luz de la ficción. Pero en un futuro… ¿Habrá algún día máquinas cuya inteligencia iguale a la del ser humano? "
En casi todas las universidades del mundo disponen de departamentos o grupos de investigación dedicados a diversas ramas relacionadas con la IA, nombre que los científicos prefieren sustituir por redes neuronales artificiales o mecanismos cognitivos. O simplemente otros métodos de solución de problemas Sus aplicaciones son múltiples predominando los procesos de ingeniería para el diseño de velas de barcos, control de submarinos, monitorización de pacientes o trabajos de semántica o para la medicina.
La tecnología ha planteado diversos paradigmas que llevan al agotamiento de teorías y experimentaciones prácticas, pero hay temas apasionantes que a pesar de las derrotas, desarrollan un interés no solo en los científicos sino también en el resto de la sociedad. En este nivel se encuentra la inteligencia artificial definida como "La ciencia que enfoca su estudio a lograr la comprensión de entidades inteligentes". Es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano, o superior que puedan alcanzar nuestra capacidad humana e incluso nos reemplacen o dominen, tendrán implicaciones muy importantes en nuestra vida diaria y en la sociedad.
Actualmente existen dos tendencias en cuanto al desarrollo de sistemas de IA: los sistemas expertos y las redes neuronales. Los sistemas expertos intentan reproducir el razonamiento humano de forma simbólica, por medio de formulas y logismos como el código binario. Las redes neuronales lo hacen desde una perspectiva más biológica (recrean la estructura de un cerebro humano mediante algoritmos genéticos). A pesar de la complejidad de ambos sistemas los resultados distan mucho de un auténtico pensamiento inteligente, pues solo llegan a ser reproducción de funciones específicas y no del razonamiento y el pensamiento complejo que caracteriza al hombre.
La verdadera inteligencia artificial, se evidenciará cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas. Se debe pensar que cuando las máquinas alcancen nuestra capacidad mental, tendrán características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modelar del mundo. Así, se puede hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la denominada inteligencia artificial.
No se pude negar que la Inteligencia artificial traería grandes ventajas para el hombre y marcaría un hito en la historia; pero también se debe ser conciente de sus implicaciones negativas. Por ejemplo el desempleo, el hombre quedaría reemplazado totalmente por las máquinas que producirían incluso mas rápido y con menos complicaciones, pues no mezclarían la vida personal con la laboral como suele ocurrirle al hombre, serían excelente productores, y en un mundo eminentemente capitalista eso es suficiente para sobrevivir y obtener el poder.
Por el momento, un hecho que puede tranquilizar es no saber cómo funciona el cerebro humano, esto hace que se vean algunas emulaciones de IA como <<basura>>, dicho de otra forma:
"Es como si estuviésemos dando palos de ciego para ver cómo podremos crear algo que ni siquiera sabemos bien como es y empezamos a probar con algunas fichas de este enorme puzzle de 100.000 millones piezas del cual creo, apenas tenemos 100… y no sabemos si encajan entre sí…" (Wilson. 2005) 3.
Sin embargo hay que pensar que aunque no se logre la imitación perfecta del pensamiento humano, el hecho de crear objetos que puedan reemplazarnos en las a veces banales situaciones de la vida diaria ya transforma a la sociedad, el etilo de vida y la organización que tanto ha costado mantener.
Como influirán mañana los sistemas inteligentes en la vida de la humanidad, que papel desempeñaran en un futuro mas o menos lejano estos extraños mecanismos creados por el propio hombre casi a su imagen y semejanza, quien diría que algún día una máquina fuera comparada semejante al humano fuera capaz de realizar actividades con tanta exactitud, y confiabilidad y que este sustituyera su trabajo, no lo sabemos pero es un hecho que ocurrirá por lo tanto no queda más que prepararnos para las futuras tendencias en la humanidad.
CONCLUSIONES
1. Coexisten dos formas de interpretar la inteligencia artificial.
Se restringe la definición de Inteligencia Artificial a una mera imitación del comportamiento humano, da igual que una máquina sea o no inteligente, mientras lo parezca.
Otros métodos de Solución de Problemas, los cuales no tendrían solución con algoritmos convencionales.
2. La capacidad de una máquina de pensar y actuar como el hombre en el ámbito tecnológico de la Inteligencia Artificial es una de las áreas que causa mayor expectación, incluso dentro de la sociedad en general, debido a que la búsqueda para comprender los mecanismos de la inteligencia, ha sido la piedra filosofal del trabajo de muchos científicos por muchos años y lo sigue siendo.
3. El avance tecnológico puede traer grandes cambios a la sociedad. No se puede negar que el empleo de la Inteligencia artificial traería grandes ventajas para el hombre, mejorando la calidad de vida; transformando la sociedad y la forma en que el hombre interactúa con esta, pero también se debe ser conciente de sus implicaciones negativas como la desaparición de empleos que impliquen esfuerzos tanto físico como mental y creación de otros vinculados a las nuevas tecnologías.
4. Todos sabemos que la evolución tecnológica ha sido muy importante en los últimos años. Haciendo una pequeña visualización a futuro, se hace evidente que el impacto que tendrán los diferentes servicios de telecomunicación, informática y sobre todo la inteligencia artificial o sistemas inteligentes son derivados de esa evolución, en la vida de los ciudadanos será cada vez más importante.
5. El acceso a Internet será cada vez más rápido, la televisión se hará digital e interactiva, los nuevos operadores ofrecerán alternativas interesantes a la telefonía básica, la domótica entrará de lleno en los hogares, y a través de los sistemas inteligentes puestos algunos ya en marcha en la medicina, industria, agricultura.
6. Dentro de la sociedad en general la Inteligencia Artificial es una de las ciencias que causa mayor impacto, el aprendizaje de máquinas, resultando importante el proceso de realizar comportamientos inteligentes, que un sistema pueda mejorar su comportamiento sobre la base de la experiencia mediante el proceso de tareas repetitivas y que además que tenga una noción de lo que es un error y que pueda evitarlo, resulta muy interesante.
BIBLIOGRAFÍA
AEPIA "Revista iberoamericana de inteligencia artificial" en http://aepia.dsic.upv.es/revista/. Edita y publica: Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) España, 1997
ALAVA, Jon. "Inteligencia artificial" en http://www.fortunecity.com/skyscraper/chaos/279/index.htm. Octubre de 1998
LÓPEZ, Jhony C. "Inteligencia Artificial" en http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial. 2006
REYES, Gary "Proyecto de inteligencia artificial" en http://cruzrojaguayas.org/inteligencia/. Universidad de Guayaquil.
Ecuador, 2001
SERRANO Y SÁNCHEZ. "Subportal de inteligencia artificial" en http://ciberconta.unizar.es/docencia/intelig/. Universidad de Zaragoza, 2004
WILSON, Daniel. How to survive a robot uprising. Estados Unidos. Universidad Carnegie. 2005
ZACCAGNINI, J. L., ALONSO, G. y CABALLERO, A.: "Inteligencia artificial de innovación prometedora a realidad práctica". En Partida Doble, n°. 29, diciembre, 1992, pp. 22-30.
PELÍCULAS:
PROYAS, Alex. Yo, robot. Twentieth century fox. Estados Unidos, 2004
SPIELBERG, Steven. Inteligencia Artificial. Estado Unidos, 2001
WEBGRAFÍA.
http://www.eumed.net/eve/resum/07-febrero/egr.htm
http://diariored.com/blog/ana/archivo/pda-192.html
http://html.rincondelvago.com/avances-tecnologicos.html
http://www.ritla.net/index.php?option=com_content&task=view&id=220&Itemid=147
http://www.monografias.com/trabajos37/inteligencia-artificial/inteligencia-artificial2.shtml
Autor:
Lic. Abel Fernández Castañeda
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