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Inteligencia artificial aplicada al campo de la robótica




Enviado por Carlos Tamay



  1. Abstract
  2. Introducción
  3. Desarrollo
  4. Robótica
  5. Conclusión o aporte realizado por el
    autor gracias al estudia del arte sobre inteligencia
    artificial.
  6. Referencias

Abstract

En el siguiente documento se realizara el
análisis de la inteligencia artificial, además de
la que en síntesis que es un agente inteligente y su
desarrollo, aplicaciones y categorías existentes, todo
esto dentro de lo que abarca la inteligencia artificial, que
dicho en pocas palabras no es más que una rama de la
inteligencia artificial conocida como Robótica. Se
utilizara el estado del arte para tratar de abarcar los temas
más importantes dentro de lo que es la inteligencia
artificial. Además de tratar de contestar la pregunta que
nos hacemos "las computadoras pueden llegar a pensar".

Introducción

Como ya hemos venido viendo en los últimos
tiempos que la tecnología viene caminando a pasos gigantes
y sigue evolucionando al pasar el tiempo tanto es así que
la tecnología computacional e informática que con
sus algoritmos en muchos casos supera con mucha facilidad al ser
humano en tareas como por ejemplo en la velocidad de realizar
cálculos matemáticos, en pocas palabras muchas de
las tareas que los humanos consideramos complicadas los
ordenadores las realizan de una manera más sencilla, pero
no podemos mencionar que los ordenadores son perfectos ya que a
estos les resultan muy complicadas otras tareas como por ejemplo
el reconocimiento de formas, el lenguaje natural, etc.
[5]

Un ejemplo sencillo para ilustra la inteligencia de una
maquina seria: Un simple reloj digital que reconoce la
duración de los meses: 28, 30 o 31 días, e incluso
ajusta la duración de febrero a 29 días si el
año es bisiesto, demostrando cierto grado de
inteligencia.
[8]

La inteligencia artificial que podemos decir que es una
rama de la computación debido a que en esta se utilizan
algoritmos con una analogía artificial a través de
programas de computador que si por otro lado es tomada como
ingeniería, basada en una relación deseable de
entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El
resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una
poderosa herramienta para quien la utiliza."
[6]

Con todo lo dicho anteriormente se han desarrollado
técnicas llamadas Inteligencia Artificial (IA en lo
sucesivo) y podemos dar nuestro concepto; "La IA es la rama de la
computación que por medios de algoritmos computacionales
que mediante una arquitectura física son capaces de
producir acciones y realizar tareas". [25] [24]

Para mejorar este concepto podemos mencionar algunas
definiciones, en algunos casos no aceptados universalmente pero
bastantes sencillas de comprender:

El nuevo y excitante esfuerzo de hacer que las
computadoras piensen… máquinas con mentes, en el
más amplio sentido literal.
(Haugeland, 1985)
[3]

La automatización de actividades que
vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como
la toma de decisiones, resolución de problemas
aprendizaje
(Bellman, 1978) [3]

El estudio de las facultades mentales mediante el
uso de modelos computacionales.

(Charniak y McDermott, 1985) [3]

El estudio de los cálculos que hacen posible
percibir, razonar y actuar.
(Winston, 1992) [3]

El arte de desarrollar máquinas con capacidad
para realizar funciones que cuando son realizadas por personas
requieren de inteligencia.
(Kurzweil, 1990) [3]

El estudio de cómo lograr que las
computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos
hacen mejor.
(Rich y Knight, 1991) [3]

La Inteligencia Computacional es el estudio del
diseño de agentes inteligentes.
(Poole et al, 1998)
[3]

La IA está relacionada con conductas
inteligentes en artefactos
(Nilson, 1998) [3]

Desarrollo

La inteligencia artificial es una ciencia nueva que
debido a su complejidad y sus distintas aplicaciones en los
distintos campos todavía se encuentra en desarrollo y
perfeccionamiento. [3] [2] [26]

Se puede decir que al momento de realizar el estudio
sobre la inteligencia artificial nos estamos estudiando a
nosotros mismos, ya que como mencionamos anteriormente acerca de
las distintas definiciones de la inteligencia artificial que nos
dice: una computadora puede realiza tareas, o también nos
dice que pueden percibir, realizar cálculos, tomar
decisiones, resolución de problemas y sería muy
tonto no decir que hasta aprender. Debido a esto es que podemos
decir que nos estamos estudiando a nosotros mismos ya que todas
estas acciones nosotros los humanos las realizamos en la vida
cotidiana. [3] [2] [26]

Rich y Knight [1994], menciono las técnicas de IA
tienen tres características principales que las
diferencian de los otros métodos:

  • La búsqueda para explorar las distintas
    posibilidades en aquellos problemas donde los pasos a seguir
    no estén claramente definidos. [5]

  • Conocimiento que permite explorar la estructura y
    relaciones del mundo o dominio al que pertenece el problema y
    la reducción del número de posibilidades por
    considerar, tal como hacemos los humanos. [5]

  • La abstracción que proporciona la manera de
    generalizar para los casos intrínsecamente similares.
    [5]

Agente Inteligente.

Con lo relacionado anteriormente acerca de los
algoritmos computacionales que pueden realizar tareas, buscar una
mejor solución a un problema o hasta aprender, etc. Pero
la pregunta es ahora que pasa si a estos algoritmos los montamos
dentro de una carcasa o estructura metálica, la respuesta
más sencilla seria robot o para tratar de arreglar la
respuesta seria llamarlo agente inteligente. Seria agente ya que
lo estamos comparando con un ser humano, ya que costa con un
algoritmo que en comparación con una persona seria su
cerebro. [8] [5]

Para tratar de comprender mejor lo que sería un
agente inteligente lo vamos a llamar Multiestrategi ya
que tiene sistemas de aprendizaje y por integrar dos o más
tipos de mecanismos de representación. Estos sistemas
aprovechan las ventajas de las estrategias de aprendizaje, y por
lo tanto se puede aplicar a una gama más amplia de
problemas. El aprendizaje humano no está claramente
limitado a una sola estrategia, pero puede afectar a cualquier
tipo de este o una combinación de ellos, dependiendo de la
tarea en cuestión. La investigación sobre el
aprendizaje multiestrategico tanto, es una clave para entender
los procesos de aprendizaje en general, para avanzar en el
aprendizaje de la máquina, así como a la
ampliación de la aplicabilidad de los métodos de
enseñanza actual de la máquina a nuevos dominios de
prácticas.[8] [15]

Un agente es cualquier cosa que se puede ver como la
percepción de su entorno a través de sensores y
actuar en ese entorno a través de sensores. Como ya
sabemos los humanos tienen ojos, oídos piernas, manos,
etc. Ahora vamos a comparar con un agente robótico que en
remplazo a lo mencionado anteriormente tienen cámaras,
infrarrojos para los sensores y motores. [16]

Un agente con extremidades se esquematiza en la Figura
1.

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Figura 1. Agente que interactúa
con el medio mediante sensores.

Dado que el agente cuenta con IA ósea con
procesos lógicos computacionales podemos hacer que nuestro
agente interactué con el medio ambiente así como lo
indica la figura 1.

Tenemos que tener cuidado de distinguir entre la
racionalidad y la omnisciencia (es la capacidad de saberlo todo,
o de saber todo lo que se necesite saber). Un agente omnisciente
conoce el resultado real de sus acciones, y puede actuar en
consecuencia, pero es la omnisciencia, imposible en la realidad.
Consideremos el siguiente ejemplo: estoy caminando por la Av. Las
Américas un día y veo a un viejo amigo en la calle.
No hay tráfico en las cercanías, así ser
racional, me propongo a cruzar la calle. Mientras tanto, a 33.000
pies, una puerta de carga se cae de un avión que
pasa,

y antes de llegar al otro lado de la calle la puerta me
cae sobre mí. ¿Fui yo el irracional de cruzar la
calle? [1] [7]

Cruzar la calle era racional, porque la mayoría
de las veces la travesía sería éxito, y no
había manera de que pudiera haber previsto la caída
de la puerta. Tenga en cuenta que otro agente que estaba equipado
con un radar para la detección de la caída de la
puerta y colocar una protección de acero lo
suficientemente fuerte como para repeler a la puerta esto
sería más acertado, pero no sería lo
más racional. [1]

En otras palabras, no podemos culpar a un agente por no
tener en cuenta algo que podía no perciben, o por no tomar
una acción (por ejemplo, rechazar la puerta de carga). Sin
embargo, disminuye la exigencia de la perfección que no es
sólo una cuestión de ser justos con los
agentes.

El punto es que si se especifica que un agente
inteligente siempre debe hacer lo que es en realidad más
racional, será imposible diseñar un agente para
cumplir con esta especificación. [1] [7]

En resumen, lo que es racional en un momento dado
depende de cuatro cosas:

  • La medida de rendimiento que define el grado de
    éxito.

  • Todo lo que el agente ha percibido hasta
    ahora.

  • Vamos a llamar a esta historia perceptual completa
    la secuencia de percepciones.

  • Lo que el agente sabe sobre el medio
    ambiente.

  • Las acciones que el agente puede
    realizar.

En la ciencia cognitiva convergen modelos
computacionales de IA y técnicas de psicología
intentando elaborar teorías sobre el funcionamiento de la
mente humana, enfoque basado en los trabajos sobre lógica
del filósofo griego Aristóteles que intenta
codificar los procesos de razonamiento mediante esquemas de
argumentación con las que se llega a conclusiones
correctas si se parte de premisas correctas. [8] [12] [14]
[23]

Para tratar de comprender mejor lo que es un agente
inteligente, ya que muchos podemos pensar que el agente
inteligente seria solo un programa de computadora montado sobre
una carcasa lo cual dicho de esta manera seria un concepto o una
idea muy errónea a lo que verdaderamente seria una agente
inteligente. Se tratara de comparar a un agente
informático con simples programas que los realizamos a
diario en las computadoras para ver las amplias diferencias que
existe entre estos dos conceptos mencionados. [8] [12] [14]
[23]

Agente informático vs programa
convencional:

  • Dotados de controles autónomos.- esto quiere
    decir que tienen dispositivos de control con un alto grado de
    sofisticación los cuales permiten que trabajen sin
    ningún tipo de conexión para su
    configuración.

  • Perciben su entorno.- como ya se menciono
    anteriormente consta de sensores y de motores para percibir
    todo lo que se encuentra a su alrededor para así tomar
    las mejores decisiones.

  • Persisten durante un periodo de tiempo
    prolongado.

  • Se adaptan a cambios.- al contar con sensores
    capaces de percibir el medio que lo rodea y de un algoritmo
    para analizar la respuesta de los sensores podemos decir que
    el algoritmo tomara las mejores decisiones para llevar acaba
    la tarea solicitada.

  • Capaces de alcanzar objetivos diferentes.- no se
    desarrollan para un solo propósito ya que como
    mencionamos se adaptan a cambias los cuales permitirán
    realizar varias tareas.

Agente racional: aquel que actúa con la
intención de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay
incertidumbre, el mejor resultado esperado. [8] [23]

Disciplinas que han contribuido a la IA

Filosofía

  • ¿Se pueden utilizar reglas formales para
    extraer conclusiones válidas?

  • ¿Cómo se genera la inteligencia mental
    a partir de un cerebro físico?

  • ¿De dónde viene el
    conocimiento?

  • ¿Cómo se pasa del conocimiento a la
    acción?

Matemáticas

  • ¿Qué reglas formales son las adecuadas
    para obtener conclusiones válidas?

  • ¿Qué se puede calcular?

  • ¿Cómo razonamos con información
    incierta?

Economía

  • ¿Cómo se debe llevar a cabo el proceso
    de toma de decisiones para maximizar el
    rendimiento?

  • ¿Cómo se deben llevar a cabo acciones
    cuando otros no colaboran?

  • ¿Cómo se deben llevar acciones cuando
    los resultados se obtienen en un futuro lejano?

Neurociencia

  • ¿Cómo procesa información el
    cerebro?

Psicología

  • ¿Cómo piensan y actúan los
    humanos y los animales?

Ingeniería computacional

  • ¿Cómo se puede construir una
    computadora eficiente?

Teoría de control y cibernética

  • ¿Cómo pueden los artefactos operar
    bajo su propio control?

Robótica

Cabe destacar que IA no es solo un proyecto de
investigación científica, si alguna vez hemos
jugado ajedrez o algún otro tipo de juego en la
computadora en donde nuestro contrincante no es una persona,
entonces por consecuencia podemos decir que estamos jugando
contra una inteligencia artificial, también podemos ver
este tipo de comportamiento en los videojuegos en donde podemos
interactuar o buscar algún tipo de enfrentamiento con otro
jugador dando así reacciones básicas y
comportamientos necesarios al jugador para así tratar de
simular que estamos jugando contra otra persona. [23] [24]
[27]

Todo lo que se a venido hablando hasta ahora sobre el
tema de lo que es un agente inteligente y la IA es relacionada a
los robots ya que estos constituyen una rama de la
informática que en los últimos tiempos está
adquiriendo creciente importancia. [23] [24] [27]

Su principal campo de estudio lo constituyen los
procedimientos necesarios para elaborar sistemas entre cuyas
prestaciones figuren más que una tarea automatizada y que
dispongan de capacidad humana para desarrollar razonamiento
alguno acerca de dicho proceso. Todos estos factores están
íntimamente relacionados a otra aéreas como ya se
menciono anteriormente en las disciplinas que intervienen en la
IA. [23] [24] [27]

Podemos decir que básicamente la robótica
atiende a una idea de estructura mecánica universal capaz
de adaptarse simulando un comportamiento humano frente a diversa
acciones. La robótica en sentido general es una rama de la
inteligencia artificial que estudia el diseño y la
construcción de maquinas que tienen la capacidad de
desempeñar tareas adaptables, aunque pueda sonar a algo
relacionada a la ciencia ficción la robótica se
considera hoy en día una industria establecida en donde
podemos observar a robots que nos rodean. [23] [24]
[27]

El problema que surge aquí es que dicho robot no
es el humanoide que estamos acostumbrados a ver en el cine, sino
de eficientes maquinas que carecen de personalidad que se basan
en un estándar de políticas o reglas como pueden
ser planificación de rutas, algoritmos de aprendizaje
automáticos, clasificación de rostros,
reconocimiento de voz, toma de decisiones, control de hardware,
etc. [23] [24] [27]

Podemos decir que esta lista viene de técnicas y
campos fundamentales para la inteligencia artificial
además de los ya mencionados podemos incluir otros campos
como son: aprendizaje automático, ingeniería del
conocimiento, lógica difusa, redes neuronales
artificiales, sistemas basada en reglas, razonamiento basado en
casos, computación evolutiva, lingüística
computacional, procesamiento del lenguaje natural, etc. [23] [24]
[27]

Como ya se menciono anteriormente un robot es un
dispositivo compuesto por sensores que reciben datos de entrada y
que pueden estar conectados a la computadora, esta al recibir la
información de entrada ordena al robot que efectúa
una determinada acción. Puede ser que los propios robots
dispongan de microprocesadores que reciban el input de los
sensores y que estos microprocesadores ordenen al robot la
ejecución de las acciones para las cuales está
concebido. [23] [24] [27]

Podemos decir que el ser artificial es una realidad un
semi-perfecto simulacro, con miembros articulados, lenguaje
semi-articulado y carente aun de reacciones
articuladas.

El empleo de la IA a dado un gira orientado a aquellas
profesiones que ya sea por lo incomodo, peligro o complicado de
su trabajo, necesita apoyo de un experto en la materia, la
ventaja que trae de disponer de un sistema artificial, no son
más que la de soluciones a 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, aeronáutica y
aunque todavía no esté perfeccionado el concepto de
lo que es la robótica podemos decir que está
haciendo un buen trabajos en los diferentes campos de estudio
hasta el día de hoy. [23] [24] [27]

Todo esto mencionado en el campo de la robótica
no es más que un resumen de lo que ya se menciono
anteriormente pero ya todo eso enfocado en un solo punto en lo
que hoy se conoce como Robótica.

"Las computadoras pueden llegar a
pensar".

Ya sabemos lo que es un agente inteligente o como
comúnmente lo llamamos robot que es un simulacro al ser
humano si lo podemos decir así. Como podemos llegar
nosotros los humanos a saber si las maquinas o en este caso los
robots pueden llegar a pensar. Para esto se analizara un concepto
muy interesante como lo es la prueba de Turing.

La Prueba de Turing.

Para poder comprender este tema primero tómenos
el caso donde un asistente virtual nos ayuda a ejecutar
algún trabajo como acurre con las llamadas
telefónicas cuando necesitamos algún asistente para
la solución de algún problema. En muchos otros
casos los agentes virtuales responden razonablemente bien a las
preguntas o afirmaciones de los usuarios.[13] [3] [8]

La prueba propuesta por Alan Turing (1950) para
proporcionar una definición operacional, capacidad
pensante y satisfactoria de inteligencia de una maquina,
fue

la de un "juego de imitaciones" que en lo posterior se
llamaría "Prueba de Turing" [8] [3]

A través de la misma, un ser humano actuando como
juez, quien interactúa con una máquina y otro ser
humano, como se muestra en la figura 2, en donde el juez debe
tratar de distinguir si las respuestas a una serie de preguntas
planteadas son o no de una persona o una maquina. La
hipótesis positivista detrás de la Prueba de
Turing, es que si no es posible realizar dicha distinción,
entonces el comportamiento de la máquina es equivalente al
de un ser humano y consecuentemente exhibe un grado de
inteligencia propio de estos, es decir "es inteligente". [8]
[3]

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Figura 2. La Prueba de Turing.

Este argumento ha sido ampliamente debatido en las
últimas décadas, siendo la experiencia de la
"Cámara China" una de las más contundentes para
negar la inteligencia de una máquina que pasara la Prueba
de Turing. [9]

Sin embargo, la Prueba de Turing, ha sido tan influyente
en el campo de la Inteligencia Artificial que, sumada a premios
como el Lobner, ha direccionado muchos de los esfuerzos en la
materia a "inteligencias" cuyo propósito sea en confundir
a un ser humano: el juez de la Prueba de Turing. [10]

Ninguna "maquina" a la fecha ha podido pasar la Prueba
de Turing.

Ray Kurzweil predice que la computadora pasará
consistentemente dicha prueba hacia el 2029 (2020 para Hans
Moravec), basado en el concepto de singularidad (En
futurología, la singularidad tecnológica es un
evento futuro en el que se predice que el progreso
tecnológico y el cambio social se acelerarán debido
al desarrollo de Inteligencia Artificial, cambiando nuestro
entorno de manera tal, que cualquier ser humano anterior a la
Singularidad sería incapaz de imaginar.)[11]

Conclusión o
aporte realizado por el autor gracias al estudia del arte sobre
inteligencia artificial.

Si bien la pregunta "¿pueden las máquinas
pensar?" admite un amplio número de interpretaciones y
posibles respuestas; desde un punto de vista práctico, la
capacidad de procesamiento actualmente disponible y el desarrollo
de las técnicas propias del Procesamiento del Lenguaje
Natural, permiten aplicaciones en las cuales es necesaria cierta
capacidad cognitiva, hasta hace poco, asociada exclusivamente a
los seres humanos.

Así, el comportamiento exhibido por ciertos
Agentes Virtuales actuales, en circunstancias y contextos
definidos, puede ser considerado "inteligente" y equivalente al
que evidenciarían seres humanos de capacidad media, en
iguales condiciones. Esto permite un sin número de
aplicaciones en las organizaciones: Atención a Clientes,
Soporte a Usuarios, Capacitación, etc.

La tecnología de la inteligencia artificial va a
alcanzar el punto tan grande hasta cuando el hombre no la pueda
controlar y ahí es cuando el hombre se convertirá
en lo hoy en día se conoce como un androide (un humano con
partes de robots y computadoras) para poder dominar y no ser
dominado por su propia tecnología.

Tal y como pasa en las películas de ciencia
ficción. Y esta es una realidad que se puede encuentra a
la vuelta de la esquina.

Referencias

[1] Stuart J. Russell and Peter Norvig, "Artificial
Intelligence – A Modern Approach", Libro, pg. 3-5,
31-33

[2] Lina Marcela Cepeda Diaz, "Inteligencia artificial",
Articulo, pg. 1-5.

[3] Dr. Edgard Iván Benítez Guerrero,
"Artificial Intelligence – Introducción a la IA",
Articulo, pg. 3.

[4] http://aima.cs.berkeley.edu/contents.html

[5] Vicente Pablo Guerrero Bote/ Cristina
López-Pujalte, "Inteligencia artificial y
documentación", Articulo, pg. 2-

[6]
http://bvs.sld.cu/revistas/san/vol2_2_98/san15298.htm

[7] Ali Ghorbani, Faculty of Computer Science,
University of New Brunswick

Evangelos Milios, Faculty of Computer Science, Dalhousie
University, "Pomputational Intelligence", pg. 1

[8] Mg. Néstor H. Mazza, Universidad de Buenos
Aires – Facultad de Ciencias Económicas Jornada
Académica Anual del Departamento de Sistemas,
"Inteligencia Artificial: la prueba de Folstein". Artículo
– Paper, pg 2.

[9] John Searle J. "Minds, Brains and Programs". The
Behavioral and Brain Sciences. 1980.

[10] The Loebner Prize in Artificial
Intelligence

http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html

[11] Kurzweil R. "The Singularity is near. When Humans
Transcend Biology" 2005 Viking Press. ISBN:
0670033847.

[12] Goldberg K. "The Robot in the Garden: Telerobotics
and Telepistemology in the Age of the Internet", The MIT Press;
1St Edition edition (March 20, 2000) MIT Press, ISBN-13:
978-0262072038.

[13] Turing, A.M. "Computing machinery and
intelligence". 1950. Mind,

59, 433-560.

[14] Y. Yorozu, M. Hirano, K. Oka, and Y. Tagawa,
"Electron spectroscopy studies on magneto-optical media and
plastic substrate interfaces (Translation Journals style),"
IEEE Transl. J. Magn.Jpn., vol. 2, Aug. 1987, pp.
740–741 [Dig. 9th Annu. Conf. Magnetics Japan,
1982, p. 301].

[15] M. Young, The Techincal Writers Handbook.
Mill Valley, CA: University Science, 1989.

[16] S. P. Bingulac, "On the compatibility of adaptive
controllers (Published Conference Proceedings style)," in
Proc. 4th Annu. Allerton Conf. Circuits and Systems
Theory
, New York, 1994, pp. 8–16.

[17]http://www.itba.edu.ar/nuevo/archivos/secciones/art_revistas_5.pdf

[18]http://www.dia.fi.upm.es/index.php?page=aprendizaje-automatico&hl=es_ES

[19]http://www.blackwellpublishing.com/journal.asp?ref=0824-7935

[20]http://www.slideshare.net/adrysilvav/estado-del-arte-en-investigacinpara-qu-sive-540262

[21]http://doctorado.umh.es/programas%202005_2007/Automatica_asignaturas.pdf

[22]http://eia.udg.edu/~blopez/publicacions/JENUI%2701.pdf

[23]Francisco Escolano R. and Miguel Ángel
Cazorla Q. "Inteligencia artificial: modelos, técnicas y
áreas de aplicación", Libro, capitulo 8.

[24] Luis Alvarez Munárriz
"
Fundamentos de Inteligencia Artificial", Libro, capitulo
1.

[25]http://www.monografias.com/trabajos16/inteligencia-artificial-historia/inteligencia-artificial-historia

[26]www.monografias.com/trabajos…/desarrollo…/desarrollo-creatividad.pdf

[27] Video realizado por Simon Maquilon B.
Universidad de Panama, FIEC.
http://www.youtube.com/watch?v=wcPyBbViMWA

[28] El Ser Creativo, I Congreso de Mentes
Brillantes, Debate del viernes 22 de octubre de 2010 por la
tarde.Participaron: Guy Kawasaki (marketing devocional Apple),
Bernardo Hernández (Director de Marketing de Producto de
Google), Rahaf Harfoush (creadora de la parte online de la
campaña de Obama) y Darío Gil (Director
Nanotecnología de IBM).

 

 

Autor:

Tamay Crespo Carlos
Alfredo

Universidad Politécnica
Salesiana

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