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 ArtificialCrear 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
computacionalMinería de datos (Data
Mining)Industriales.
Médicas
Mundos virtuales
Procesamiento de lenguaje natural
(Natural Language Processing)Robótica
Sistemas de apoyo a la
decisiónVideojuegos
Prototipos
informáticos
Inteligencia Artificial Se Relaciona
con:
Heurística
Sistemas Inteligentes
Visión Artificial
Procesamiento Lenguaje
NaturalRedes 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.
Qué 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".
¿Por
qué 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.
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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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