• La IA es el arte de crear maquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. (Kurzweil, 1990)
• La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight, 1991).
• La IA es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Lugar y Stubblefied, 1993).
• La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales. (Schalkoff, 1990).

1. La IA concebida como el intento por desarrollar una tecnología capaz de proveer al ordenador capacidades de razonamiento similares a los de la inteligencia humana.
2. La IA en su concepción como investigación relativa a los mecanismos de la inteligencia humana que se emplean en la simulación de validación de teorías.

El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y gestión de conocimiento, sus autores más representativos son McCrrthy y Minsky.

En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabilidad, y sus autores son Newell y Simon de la Carnegie Mellon University.

Los simbólicos simulan directamente las características inteligentes que se pretenden conseguir o imitar y lo mejor que también se tiene a la mano es el hombre; para los constructores de los sistemas expertos resulta fundamental la representación del conocimiento humano donde gracias a estos avances se han encontrado dos tipos de conocimiento: conocimiento acerca del problema particular y conocimiento a cerca de cómo obtener mas conocimiento a partir del que ya tenemos. El ejemplo más representativo de esta corriente es el proyecto de Cyc de Douglas B. Lenat sobre un sistema que posee en su memoria millones de hechos interconectados.

Dentro de la otra corriente: la subsimbolica; sus esfuerzos se orientan a la simulación de los elementos de mas bajo nivel dentro de los procesos inteligentes con la esperanza de que estos al combinarse permitan que espontáneamente surja el comportamiento inteligente. Los ejemplos mas claros que trabajan con este tipo de orientación son las redes neuronales y los algoritmos genéticos donde estos sistemas trabajan bajo la autonomía, el aprendizaje y la adaptación, conceptos fuertemente relacionados.

Los primeros desarrollos en inteligencia artificial comenzaron a mediados de los años 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones:

El término fue inventado en 1956 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 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación de computadoras, que dio lugar al auge de los sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo sufrió una nueva interrupción en los años noventa.

En la actualidad se está tan lejos de cumplir la prueba de Turing como cuando se formuló: "Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas".

• La inteligencia artificial convencional
• La inteligencia computacional.

• Razonamiento basado en casos: ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.
• Sistemas expertos: infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones.
• Redes bayesianas: propone soluciones mediante inferencia estadística.
• Inteligencia artificial basada en comportamientos: sistemas complejos que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

• Máquina de vectores soporte: sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia.
• Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones.
• Modelos ocultos de Markov: aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos.
• Sistemas difusos: técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras.
• Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga)

Uno de los grandes seguidores de la IA; Marvin Minsky, ha dado una clasificación para los lenguajes de programación que se utilizan en esta disciplina:

• ¨Haga ahora¨: Donde el programador surte de instrucciones a la maquina para realizar una tarea determinada donde todo queda especificado excepto quizás él numero de repeticiones.
• ¨Haga siempre que¨: Aquí se permite escribir un programa que le sirva a la computadora para resolver aquello problemas que el programador no sabe resolver pero conoce que tipo de soluciones se pueden intentar.
• "De constreñimiento": se escriben programas que definen estructuras y estados que se condicionan y limitan recíprocamente.

Otro punto desde luego tiene que ver con el tema que aquí estamos tratando es por supuesto el concepto de lo que es creatividad, que a simple vista es algo que no podemos explicar porque es resultado de un don especial pero que los estudios sobre IA han comenzado hacer posible dar explicación satisfactoria: nos dicen que en la medida que se logre escribir programas que exhiban propiedad, en esa misma medida se empezara a explicar la creatividad.

Otra propiedad que se espera ver asociada a la IA es la autoconciencia; que de acuerdo con los resultados de las investigaciones psicológicas hablan por una parte de que como es bien sabido, el pensamiento humano realiza gran cantidad de funciones que no se pueden calificar de conscientes y que por lo tanto la autoconciencia contribuye en cierto sentido a impedir el proceso mental eficiente; pero por otro lado es de gran importancia poder tener conocimiento sobre nuestras propias capacidades y limitaciones siendo esto de gran ayuda para el funcionamiento de la inteligencia tanto de la maquina como del ser humano.

Pero seria imposible tratar de contemplar el tema de la IA sin recurrir a la cuestión de la complejidad; donde el comportamiento inteligente es el resultado de la interacción de muchos elementos y que con seguridad es una de las más valiosas contribuciones al tratar de simular en la maquina los fenómenos intelectuales humanos.

En 1904 el ministerio de instrucción publica de Francia pidió al psicólogo francés Alfred Binet y a un grupo de colegas suyos que desarrollan un modo de determinar cuales alumnos de la escuela primaria corrían el riesgo de fracasar para que estos alumnos reciban una atención compensatoria. De sus esfuerzos nacieron las primeras pruebas de inteligencia. Importadas a los EEUU varios años después las pruebas se difundieron ampliamente así como la idea de que existiera algo llamado " inteligencia" que podía medirse de manera objetiva y reducirse a un numero o puntaje llamado " coeficiente intelectual" desde entonces sé a definido la inteligencia en términos de "habilidad para resolver problemas".

El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar a una persona, y no por fuera en su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas las funciones posibles, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de la máquina inteligente.

Así, aplicando literalmente la definición de Inteligencia Artificial, no cabe otra posibilidad que pensar en máquinas inteligentes, es decir, sin emociones que obstaculicen encontrar la mejor solución a un problema dado. Debemos pensar en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga opción de sobrevivir.

En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones acertadas.

Además habría que añadir el concepto de heurística. Dicho concepto, se basa en la búsqueda de un camino a seguir para llegar a una solución, la heurística son las decisiones tomadas en dicho camino y las razones de ello. Así si pretendemos "implementar" la inteligencia nos basaremos en un conocimiento previo, pues hasta el momento la I.A. se basa todo en conocimiento humano, no conocimiento desarrollado, y llegaremos al objetivo deseado.

Un psicólogo de Harvard llamado Howard Garden, señalo que nuestra cultura había definido la inteligencia de manera muy estrecha y propuso en su libro " estructura de la mente", la existencia de por lo menos siete inteligencias básicas:

• Inteligencia lingüística: capacidad de usar las palabras de modo efectivo (ya sea hablando, escribiendo, etc). Incluye la habilidad de manipular la sintaxis o escritura del lenguaje, la fonética o los sonidos del lenguaje, la semántica o significado de lenguaje o división, pragmática o los husos prácticos.
• Inteligencia lógico matemática: capacidad de usar los números de manera efectiva y de razonar adecuadamente (pensamiento vertical).
• Inteligencia espacial: la habilidad para percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de ejecutar transformaciones sobre esas percepciones (decorador, artistas, etc).
• Inteligencia corporal – kinética: la capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y sentimientos y facilidad en el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.
• Inteligencia musical: capacidad de percibir, discriminar, trasformar y expresar las formas musicales.
• Inteligencia interpersonal: la capacidad de percibir y establecer distinciones entre los estados de ánimo, las intenciones, motivaciones, sentimientos, de otras personas.
• Inteligencia intrapersonal: el conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar las propias maneras de actuar a partir de ese conocimiento.

Más allá de la descripción de las inteligencias y de sus fundamentos teóricos hay ciertos aspectos que convienen destacar:

• Cada persona posee varios tipos de inteligencias.
• La mayoría de las personas pueden desarrollar cada inteligencia hasta un nivel adecuado de competencia.
• Las inteligencias por lo general trabajan juntas de manera compleja, ósea, siempre interactúan entre sí para realizar la mayoría de las tareas se precisan todas las inteligencias aunque en niveles diferentes hay muchas maneras de ser inteligentes en cada categoría.

Inteligencia emocional: existe una dimensión de la inteligencia personal que esta ampliamente mencionada aunque poco explorada en las elaboraciones de Gadner: el papel de las emociones.

Daniel Goleman; toma este desafío y comienza a trabajar sobre el desarrollo de Gadner llevando a un plano más pragmático y centrado en las emociones como foco de la inteligencia.

En ingeniería, un túnel de viento o túnel aerodinámico es una herramienta de investigación desarrollada para ayudar en el estudio de los efectos del movimiento del aire alrededor de objetos sólidos. Con este aparato que simulan las condiciones experimentadas por el objeto en la situación real.

Otros experimentos como la Habitación china de Searle han mostrado como una máquina puede simular pensamiento sin tener que tenerlo y puede pasar muchos test, sin siquiera entender lo que hace.

El empleo de la IA esta orientado a aquellas profesiones que, ya sea por lo incomodo, peligroso o complicado de su trabajo necesitan apoyo de un experto en la materia. Las ventajas que trae el disponer de un asistente artificial no son mas que las de solucionar los errores y defectos propios del ser humano; es decir, el desarrollo de sistemas expertos que hoy en día se están utilizando con éxito en los campos de la medicina, geología y aeronáutica aunque todavía están poco avanzados en relación con el ideal del producto IA completo.

http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial

http://www.cruzrojaguayas.org/inteligencia/Que%20es%20IA.htm

http://www.lsi.upc.es/~bejar/ia/ia.html

La Computación Evolutiva en el Contexto de la Inteligencia Artificial. Coello, Carlos. LANIA, A.C., México.

http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial.shtml

http://www.fortunecity.com/skyscraper/chaos/279/index.htm

http://aepia.dsic.upv.es/revista/

http://etsiit.ugr.es/alumnos/mlii/inteligencia.htm

http://www.cruzrojaguayas.org/inteligencia/

castro_intec[arroba]hotmail.com