INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTEGRANTES:ANDERSON SILVA ROA

FABIO OMAR RUIZCHRISTIAN ADOLFO DIAZ

MERLYN DAYANA ARGUELLO

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA REMINGTONFACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA

PROGRAMA INGENIERÍA DE SISTEMASSAN JOSÉ DE CÚCUTA

2016

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INTELIGENCIA ARTIFICAL

Integrantes:ANDERSON SILVA ROA

FABIO OMAR RUIZCHRISTIAN ADOLFO DIAZ

MERLYN DAYANA ARGUELLO

TUTORANGEL RICARDO SILVA

TRABAJO PRESENTADO COMO REQUISITO PARA OPTARPOR LA NOTA DE PARCIAL DE LA ASIGNATURA

DERECHO INFORMATICO

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA REMINGTONFACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA

PROGRAMA INGENIERÍA DE SISTEMASSAN JOSÉ DE CÚCUTA

2016DEDICATORIA

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Dedicamos esta investigación a Dios primeramente quien nos ha tenido con vida y fuerzas para seguir adelante, a nuestros profesores por confiar en nuestro trabajo y por brindarnos una oportunidad para ser mejores cada día, por brindarnos y darnos sus conocimiento para crecer profesional, a nuestra familia y amigos por el apoyo brindado y la confianza que han tenido hacia nosotros.

AGRADECIMIENTOS

Este trabajo es el resultado del esfuerzo conjunto de todos los que

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formamos el grupo de trabajo. Por esto agradecemos a nuestro profesor, y a quienes a lo largo de este tiempo han puesto a prueba sus capacidades y conocimientos. A nuestros padres quienes a lo largo de toda nuestra vida han apoyado y motivado la formación académica, creyendo en nosotros en todo momento y no dudaron de las habilidades. A nuestros profesores a quienes les debemos gran parte de nuestros conocimientos, gracias a su paciencia y enseñanza y finalmente un eterno agradecimiento a esta prestigiosa universidad la cual abrió abre sus puertas a jóvenes como nosotros, preparándonos para un futuro competitivo y formándonos como personas de bien.

TABLA DE CONTENIDO

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INTRODUCCIÓN.............................................................................................................6

Historia de la Inteligencia Artificial..................................................................................7

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?...........................................................................11

Objetivo de la Inteligencia Artificial...............................................................................12

Enfoques de la Inteligencia Artificial..............................................................................12

Diferencias entre inteligencia artificial e inteligencia natural.........................................14

El test de Turing..............................................................................................................16

Sistemas Expertos............................................................................................................17

Redes Neuronales............................................................................................................18

Robótica...........................................................................................................................21

Conclusiones....................................................................................................................22

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INTRODUCCIÓN

El estudio de la inteligencia es tan antiguo como la civilización misma y se ha dado ya por más de dos mil años. La capacidad que tiene el cerebro humano de poder pensar por sí mismo y poder resolver tanto problemas simples y básicos como complejos mostrando un mínimo esfuerzo ha sido sin duda de gran interés de científicos y filósofos de poder descubrir y entender cómo es que esto sucede.

Entre algunas de las conocidas definiciones dadas por estos científicos se encuentra la de John McCarthy que dice que la inteligencia es “la capacidad que tiene el ser humano de adaptarse eficazmente al cambio de circunstancias mediante el uso de información sobre esos cambios”. También dice Marvin Minsky que cada mente humana es el accionar de un comité de mentes de menor poder que conversan entre sí y combinan sus respectivas habilidades con el fin de resolver problemas.

Esto es lo que ha inquietado tanto al ser humano y lo ha llevado al deseo de poder simular artificialmente este comportamiento; es aquí donde da inicio el estudio de la inteligencia artificial (IA), término que fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth en Inglaterra aunque ya hacía cinco años se venía trabajando en este campo ya que con el inicio de la computación durante los años 50 se inicia la especulación de poder dar estas cualidades artificialmente a máquinas y se demostró que la IA es algo mucho más complejo de lo que se imagino en principio.

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Historia de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.

Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.

La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral. Más adelante, Norbert Wiener elaboró estas ideas junto con otras, dentro del mismo campo, que se llamó "cibernética"; de aquí nacería, sobre los años 50, la Inteligencia Artificial.

Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia, tomaron como base la neurona formalizada de McCulloch y postulaban que:"El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro".

Pero si consideramos la enorme complejidad del mismo esto es ya prácticamente imposible, ni que mencionar que el hardware de la época ni el software estaban a la altura para realizar semejantes proyectos.

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Se comenzó a considerar el pensamiento humano como una coordinación de tareas simples relacionadas entre sí mediante símbolos. Se llegaría a la realización de lo que ellos consideraban como los fundamentos de la solución inteligente de problemas, pero lo difícil estaba todavía sin empezar, unir entre sí estas actividades simples.

Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se asociaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.

Fue en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas). Éste era un sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error. En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.

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El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).

Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan sistemas expertos más refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no sólo la comunicación) los atributos de un agente inteligente, la IA se ha expandido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enorme y diferenciada. Dichos atributos del agente inteligente son:

Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender. Puede resolver problemas, incluso particionando problemas

complejos en otros más simples. Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a

ideas ambiguas o contradictorias. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en

los juegos de ajedrez) Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos. Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y

hasta utilizando analogías. Puede generalizar.

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Puede percibir y modelar el mundo exterior. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

Podemos entonces decir que la IA posee características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modular del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos, dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.

En los 90´s surgen los agentes inteligentes. El programa Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) ganó el premio Loebner al Chatbot más humano en 2000, 2001 y 2004, y en 2007 el programa Ultra Hal Assistant ganó el premio.

En la actualidad se está tan lejos de cumplir la famosa 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“.

Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que:«La inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro».

En 2010 el programa Suzette ganó el premio Loebner. Algunos programas de inteligencia artificial gratuitos son Dr. Abuse, Alice, Paula SG, Virtual woman millenium.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La inteligencia como tal desde el punto de vista psicológico es la capacidad cognitiva del aprendizaje y la relación; bilógicamente es la capacidad de adaptación a nuevas situaciones. La inteligencia se vincula a la capacidad de tomar las mejores opciones o decisiones a la hora de resolver algún tipo de problema y dependiendo de sus atributos o procesos hay varios tipos de inteligencia como la operativa, la inteligencia biológica o la inteligencia psicológica.

La inteligencia artificial o IA es aquella creada por el humano y no por la naturaleza emulando a su propia inteligencia por medio del análisis de su mecanismo y reproduciéndolo en máquinas. Así que se puede definir a la IA como el estudio de la creación y diseño de entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.

La IA reúne varios campos como la robótica o sistemas expertos y se encuentran ejemplos de IA en software capaces de responder a diagnósticos, reconocimiento de escritura, habla, patrones y actualmente son rutinarios en campos como la economía, la medicina, ingeniería, militar, juegos de estrategia como el ajedrez entre muchas otras aplicaciones.

Objetivo de la Inteligencia Artificial

El objetivo de la IA es comprender y construir entidades inteligentes. Aunque desde luego, existen otros planteamientos como los siguientes:

Desarrollar una máquina inteligente capaz de aprender a través de la experiencia, reconocer las limitaciones de su

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conocimiento, exhibir verdadera creatividad, tomar sus propias decisiones e interactuar con el medio que la rodée.

Hacer que las computadoras sean capaces de mostrar un comportamiento que sea considerado como inteligente por parte de un observador humano (Turing test).

Elevar el Coeficiente Intelectual de las máquinas (machine-IQ).

Desarrollar las capacidades de la computadora más allá de su uso tradicional actual.

Enfoques de la Inteligencia Artificial

En la IA se puede observar cuatro (4) enfoques diferentes:

1. Sistemas que piensan como humanos: El modelo es el funcionamiento de la mente humana.• Se intenta establecer una teoría sobre el funcionamiento de la mente (experimentación psicológica).• A partir de la teoría se pueden establecer modelos computacionales.• Influencia de las neurociencias y de las ciencias cognitivas.

2. Sistemas que piensan racionalmente:Los humanos no son siempre racionales. Aristóteles fue el primero en intentar definir un proceso de raciocinio irrefutable. Los silogismos establecen estructuras de argumentación que siempre llevan a conclusiones correctas, a partir de premisas correctas.

3. Sistemas que actúan como humanos:• El modelo es el hombre; el objetivo es construir un sistema que pase por humano.

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• Prueba de Turing (1950): si un sistema la pasa es inteligente.• Capacidades necesarias:– procesamiento del lenguaje natural– representación del conocimiento– razonamiento– aprendizaje• Pasar la Prueba no es el objetivo primordial de la IA.• La interacción de programas con personas hace que sea importante que éstos puedan actuar como humanos.

4. Sistemas que actúan racionalmente:• Actuar racionalmente significa conseguir unos objetivos dadas unas creencias.• El paradigma es el agente racional, que se aplica, por ejemplo, a muchos sistemas robóticos.• Un agente percibe y actúa, siempre teniendo en cuenta el entorno en el que está situado.• Las capacidades necesarias:– percepción– procesamiento del lenguaje natural– representación del conocimiento– razonamiento– aprendizaje automático• Visión de la actuación general y no centrada en el modelo humano

Diferencias entre inteligencia artificial e inteligencia natural

La diferencia más importante entre el cerebro y la computadora es como guarda su información. En la computadora, su forma de guardar datos es que ocupa una celdilla de memoria para guardar la información, al igual cuando se quiere accede a esa información por medio del ordenador hace la llamada a esa celdilla y muestra la información. En cambio en el cerebro humano, la gestión es

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totalmente diferente, para asesar a la información no hacemos una llamada a tal posición del cerebro, incluso no tenemos la definición clara de cómo se guarda esa información y como hace el cerebro para traer a memoria la misma información, no tenemos la menor idea de donde se guarda una X información en nuestro cerebro. Pero no hace falta el tener la ubicación exacta de la información ya que el hecho de solo pensar o imaginar cierto significado ya automáticamente el cerebro ejecuta una función que el ser humano no comprende para traer a nuestra imagen esa información, todo esto se realiza por la red neuronal biológica. Por ejemplo, pensemos en querer imaginar una forma cuadrada, el cerebro ejecuta la acción y logramos ver en nuestra mente tal imagen de cuatro lado pero a la misma ves, nuestro cerebro es como google, nos da otras referencias en el buscador mental y podemos ver otras formas similares al cuadrado como figuras externas, imagines que podemos recordar al ver en cierto punto y fecha dada de nuestra vida, incluso por ejemplo si imaginamos un pedazo cuadrado de madera podemos asesar al olor de esa madera, el cerebro es una conexión compleja, todos los sentido, todas la conexiones están siendo usadas en una parte de nuestro cerebro para ejecutar esta simple tarea, es un juego mental tan profundo que no podemos explicar tan sencillamente. El cerebro y el computador tienen sus diferencias que son las siguientes:

Cerebro

Sistema de datos de múltiple propósito capaz de tratar gran cantidad de información en poco tiempo pero no necesariamente con exactitud.

Las frecuencias de los impulsos nerviosos pueden varias.

Las llamadas sinapsis cumple en el cerebro la función simultanea de varias compuertas.

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La memoria es del tipo asociativo y no se sabe dónde quedara almacenada

Los impulsos fluyen a 30 metros por Segundo.

Computadora

Sistemas altamente especializados con capacidad para procesar información muy concreta, siguiendo unas instrucciones dadas.

La frecuencia de transmisión es inalterable y está dada por el reloj interno de la máquina.

Las compuertas lógicas tienen una función perfectamente determinada e inalterable.

La información se guarda en posiciones de memoria de acceso directo por su dirección.

En el interior de una computadora los impulsos fluyen a la velocidad de la luz.

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El test de Turing

El test de Turing (o prueba de Turing) es una prueba de la habilidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar, o indistinguible, del de un humano. Alan Turing propuso que un humano evaluara conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar repuestas similares a las de un humano. El evaluador sabría que uno de los miembros de la conversación es una máquina y todos los participantes serían separados de otros. La conversación estaría limitada a un medio únicamente textual como un teclado de computadora y un monitor por lo que sería irrelevante la capacidad de la máquina de transformar texto en habla. En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70% del tiempo), la máquina habría pasado la prueba. Esta prueba no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de ésta de generar respuestas similares a las que daría un humano.

Turing propuso esta prueba en su ensayo “Computing Machinery and Intelligence” de 1950 mientras trabajaba en la Universidad de Mánchester. Inicia con las palabras: “Propongo que se considere la siguiente pregunta, ‘¿Pueden pensar las máquinas?’”. Como es difícil definir la palabra “pensar”, Turing decide “reemplazar la pregunta con otra que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas.”, la nueva pregunta de Turing es: “¿Existirán computadoras digitales imaginables que tengan un buen desempeño en el juego de imitación?". Turing creía que esta pregunta sí era posible de responder y en lo que resta de su ensayo se dedica a

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argumentar en contra de las objeciones principales a la idea de que “las máquinas pueden pensar”.

Desde 1950, la prueba ha servido de influencia y criticada, además de ser esencial en el concepto de la filosofía de la inteligencia artificial.

Sistemas Expertos

Un sistema experto es un sistema computacional capaz de emular la capacidad de decisión humana cuando se enfrenta a algún tipo de problema determinado. Los sistemas expertos son diseñados para resolver problemas complejos mediante razonamientos basados en bases de conocimiento representadas por reglas “If, then” y no por procedimientos regulares de código. Los sistemas expertos se encuentran entre los primeros intentos exitosos de IA y se inician en los años 70 y 80.

Los sistemas expertos se dividen en dos subsistemas que son el motor de inferencia y la base de conocimiento. La base de conocimiento representa realidades y reglas mientras que el motor de inferencia aplica estas reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos.

Sus aplicaciones son mayormente en el área de gestión empresarial como contabilidad, decisiones financieras, tesorería, planificación entre otras. Estas funciones implican el tratamiento de gran cantidad de información y la realización de operaciones matemáticas complejas para así tomar las decisiones y es por esto que se utilizan estos sistemas expertos mayormente en estas áreas.

Más sin embargo no sólo a nivel empresarial se pueden encontrar estos sistemas ya que también se aplica en un sin número de áreas

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como la militar, informática, telecomunicaciones, medicina, química, electrónica, transporte, etc.

Entre sus ventajas se encuentra que los sistemas expertos son capaces de trabajar con grandes cantidades de información de manera simultánea y a su vez esta es quizá la mayor limitación del experto humano ya que este muy posiblemente va a omitir porciones de información que puede pensar que no son tan relevantes afectando directamente a su toma de decisiones mientras que el sistema experto no va a omitir ninguna porción de información tomando una decisión más solida y concisa que la que tomaría un experto humano en un área determinada.

Entre sus desventajas actualmente se encuentra que para que el sistema sea actualizado debe ser reprogramado y son muy poco flexibles a cambios y de difícil acceso a su información. Aún no se han podido tampoco desarrollar sistemas capaces de resolver problemas de manera general o aplicar el sentido común para controlar situaciones ambiguas.

Redes Neuronales

A finales del siglo 19 se logró una mayor claridad sobre el trabajo del cerebro debido a los trabajos de Ramón y Cajal en España y Sherrington en Inglaterra. El primer trabajo en la anatomía de las neuronas y el segundo en los puntos de conexión de las mismas o sinapsis.

El tejido nervioso es el más diferenciado del organismo y está constituido por células nerviosas, fibras nerviosas y la neurología, que está formada por varias clases de células. La célula nerviosa denominada neurona, que la unidad funcional del sistema nervioso. Hay neuronas bipolares, con dos prolongaciones de fibras y

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multipolares, con numerosas prolongaciones. Pueden ser neuronas sensoriales, motoras y de asociación.

Se estima que en cada milímetro del cerebro hay cerca de 50.000 neuronas. El tamaño y la forma de las neuronas es variable, pero con las mismas subdivisiones. El cuerpo de la neurona o soma contiene el núcleo. Se encarga de todas las actividades metabólicas de la neurona y recibe la información de otras neuronas vecinas a través de las conexiones sinápticas.

Las dendritas son las conexiones de entrada de la neurona. Por su parte el axón es la “salida” de la neurona y se utiliza para enviar impulsos o señales a otras células nerviosas. Cuando el axón está cerca de sus células destino se divide en muchas ramificaciones que forman sinapsis con el soma o axones de otras células. Esta unión puede ser “inhibidora” o “excitadora” segun el transmisor que las libere. Cada neurona recibe de 10.000 a 100.000 sinapsis y el axón realiza una cantidad de conexiones similar.

La transmisión de una señal de una célula a otra por medio de la sinapsis es un proceso químico. En él se liberan substancias transmisoras en el lado del emisor de la unión. El efecto es elevar o disminuir el potencial eléctrica dentro del cuerpo de la célula receptora. Si su potencial alcanzar el umbral se envía un pulso o potencial de acción por el axón. Se dice, entonces, que la célula se disparó. Este pulso otras neuronas a través de la distribuciones de los axones.

La red neuronal biológica está compuesta de entrada (censores) conectados a una compleja red de neuronas “calculadoras” (neuronas ocultas), las cuales, a su vez, están conectadas a las neuronas de salidas que controlan, por ejemplo, los músculos. Los censores pueden ser señales de los oidos, ojos, etc. Las respuestas de las neuronas de Saluda activan los músculos correspondientes. En el cerebro hay una gigantesca res de neuronas ocultas que realizan la

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computación necesaria. De esta manera similar, una red neuronal artificial deber ser compuesta por censores del tipo mecánico o eléctrico.

A igual manera como funciona una red neurona biológica, el ser humano ha intentado replica esta misma red de una forma tecnológica que pueda funcionar muy parecido a los impulsos eléctricos humanos, incluso en su interconexión y su interfaz final al ejecutar la orden realizada por cada neurona, podemos ver un ejemplo como la computadora, un simple sistema interconectado que toma la información, la procesa y la imprime, todos estos elementos están conectados por buses o incluso por cada fibra en la tarjeta madre para que cada uno se comunica con su parte o chip necesario para ejecutar lo que necesitamos.

La neurona artificial es un dispositivo eléctrico que responde a señales eléctricas. La respuesta la reproduce el circuito activo o función de transferencia que forma parte del cuerpo de la neurona. Las “dendritas” llevan las señales eléctricas al cuerpo de la misma. Estas señales provienen de censores o son salidas de neuronas vecinas. Las señales por las dendritas pueden ser voltajes positivos o negativos; los voltajes positivos contribuyen a la excitación del cuerpo y los voltajes negativos contribuyen a la inhibir la respuesta de la neurona. Todo esto se realiza por un cálculo matemático de lenguaje binario en el cual ejecuta el proceso para realizar la acción.

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Robótica

La robótica es una rama de la tecnología que se dedica al diseño, la construcción, operación y manufactura de los robots.

La robótica es una combinación de disciplinas entre las que tenemos la mecánica, electrónica, informática, IA, ingeniería y física. También en la robótica se estudia el álgebra, los autómatas programables, animatrónica y máquinas de estados.

El término robot nace del libro R.U.R (Robots Universales Rossum) escrita en 1920 por Karel Capek en la que se utiliza la palabra checarobotaque significa trabajo forzado o servidumbre.

La robótica nace del deseo humano de crear máquinas semejantes a sí mismo capaces de alivianar su trabajo y desde hace varios siglos se inicia con la construcción de autómatas que eran máquinas creadas con piezas de relojería capaces de realizar ciertas tares pero de manera sumamente limitada; su avance no ha sido tan rápido como en otras aéreas de la ingeniaría mas sin embargo hoy en día contamos con máquinas de mucho mayor precisión y fácilmente programables para realizar tareas especializadas como en la industria automovilística o la manufactura de alta precisión.

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Conclusiones

La inteligencia artificial es un área realmente interesante, con ella se pretende desde mi punto de vista hacer las cosas mejor de lo que se hacen.

Las técnicas que se usan para resolver problemas son a menudo más efectivas que los métodos directos porque tienden a buscar mas opciones, mas caminos que un método convencional.

Es obvio que aún no se ha logrado que una máquina piense totalmente como humano. Se ha comprobado que son capaces de desarrollarse en áreas de conocimiento muy específicas y complicadas, de ahí los sistemas expertos pero no así en algo aparentemente sencillo pero que solamente es una característica propia de los seres humanos o al menos hasta el momento: el sentido común. Sin embargo es interesante saber que una máquina puede simular procesos que el hombre haría bien si no tuviera herramientas naturales tan limitadas como la memoria.

Una computadora si puede hacerlo, es decir simula hacer lo que el hombre no puede por limitaciones y eso hace precisamente que su utilidad sea tanta.

Si embargo hay algo que en lo personal pienso que es peligroso. En el momento en que nosotros le demos el poder total a la máquina de pensar no sabemos si podría intentar defenderse de nuestro mando o si con eso no le quitaríamos trabajo a una gran cantidad de gente por la sencilla razón de que una computadora sería capaz de desarrollar un trabajo mas eficiente y rápido.

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Una máquina no se enferma, ni se cansa ni protesta y eso puede elevar los índices de plusvalía. En fin la IA es muy joven aún como para temerle pero ojalá no se nos vaya de las manos.

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