# data[].attributes.body
Nombre: María Guadalupe Meneses
Nivel: XII°
Fecha: 17/11/17

# data[].attributes.body
La inteligencia artificial (IA), también llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas".​ A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia artificial" habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por si mismos.

En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como: "...la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes".

# data[].attributes.headline
Investigadores en el campo de la inteligencia artificial

# data[].attributes.subject
Investigadores en el campo de la inteligencia artificial

# data[].attributes.body
Jeff Hawkins

John McCarthy

Marvin Minsky

Judea Pearl

Alan Turing, discípulo de John von Neumann, diseñó el Test de Turing que debería utilizarse para comprender si una máquina lógica es inteligente o no.

Joseph Weizenbaum

Raúl Rojas

Ray Kurzweil

# data[].attributes.body
La mayoría de los juegos de mesa y una gran cantidad de problemas informáticos mediante la modelización del problema en estados con la posterior aplicación de un algoritmo de búsqueda entre estos estados.

La aplicación más evidente es el control de los PNJ en el juego. La búsqueda de ruta es otro de uso común para la IA, buscar un camino para mover un PNJ de un punto en un mapa a otro, teniendo en cuenta el terreno y evitando los obstáculos. Más allá de búsqueda de caminos, la navegación es un subcampo de la IA del juego que se centra en dar a los PNJ la capacidad de navegar en su entorno, la búsqueda de un camino hacia un objetivo, evitando colisiones con otras entidades o colaborar con ellos.

# data[].attributes.headline
Aplicaciones de la inteligencia artificial

# data[].attributes.subject
Aplicaciones de la inteligencia artificial

# data[].attributes.body
Las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial son numerosas y ubicuas. Comúnmente cuando un problema es resuelto mediante inteligencia artificial la solución es incorporada en ámbitos de la industria y de la vida diaria de los usuarios de programas de computadora, pero la percepción popular se olvida de los orígenes de estas tecnologías que dejan de ser percibidas como inteligencia artificial. A este fenómeno se le conoce como el efecto IA.

Lingüística computacional

Minería de datos (Data Mining)

Industria.

Medicina

Mundos virtuales

Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)

Robótica

Mecatrónica

Sistemas de apoyo a la decisión

Videojuegos

Prototipos informáticos

Análisis de sistemas dinámicos

Smart Process Management

Simulación de multitudes

# data[].attributes.body
Interfaces de usuario

Visión artificial

Smart process management

# data[].attributes.body
Inteligencia artificial convencional

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.

Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.

Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.

Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto-regularse y controlarse para mejorar.

Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la dicha actividad.

Inteligencia artificial computacional

La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

# data[].attributes.body
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

La inteligencia artificial convencional.

La inteligencia computacional.

# data[].attributes.headline
Categorías de la inteligencia artificial

# data[].attributes.subject
Categorías de la inteligencia artificial

# data[].attributes.body
Búsqueda heurística. Podemos definir una heurística como un truco o estrategia que limita grandiosamente la búsqueda de soluciones ante grandes espacios de problemas. Por lo tanto, ante un problema, nos ayuda a seleccionar las bifurcaciones dentro de un árbol con más posibilidades; con ello se restringe la búsqueda, aunque no siempre se garantiza una solución adecuada.
Representación del conocimiento. La representación es una cuestión clave a la hora de encontrar soluciones adecuadas a los problemas planteados. Si analizamos más detenidamente el término encontramos varias definiciones: según Barr y Feigenbaum, la representación del conocimiento es una combinación de estructuras de datos y procedimientos de interpretación que, si son utilizados correctamente por un programa, éste podrá exhibir una conducta inteligente; según Fariñas y Verdejo, la Inteligencia Artificial tiene como objetivo construir modelos computacionales que al ejecutarse resuelvan tareas con resultados similares a los obtenidos por una persona, por lo que el tema central de esta disciplina es el estudio del conocimiento y su manejo; y según Buchanan y Shortliffe, la Representación del Conocimiento en un programa de Inteligencia Artificial significa elegir una serie de convenciones para describir objetos, relaciones, y procesos en el mundo.