El documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, haciendo preguntas iniciales sobre su definición e implicaciones. Luego define formalmente la inteligencia artificial como la rama de la informática que estudia el desarrollo de agentes racionales no vivos. Explica dos enfoques principales (simbólico y computacional) y las bases, disciplinas, áreas de aplicación e historia evolutiva de este campo. Finalmente, plantea ejemplos de algoritmos para ilustrar conceptos como percepción, acción, razonamiento y aprendizaje en la

1. Inteligencia Artificial

2. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿En que consiste la inteligencia?

3. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Cómo reconoce la inteligencia en un ser vivo?

4. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Cómo se reconoce la inteligencia en un objeto no vivo?

5. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Qué elementos se requieren para que exista inteligencia?

6. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Se necesita alguna forma de organización para que exista inteligencia?

7. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Una creación del hombre puede exhibir inteligencia similar a la de su creador?

8. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Cuáles serían las implicaciones que tendría la existencia de un objeto inteligente?

9. Inteligencia Artificial Definición formal: Rama de la Informática que estudia el desarrollo de agentes racionales no vivos

10. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: La ciencia Informática se dedica al manejo de información, no es programación en sí, ésta última se usa en la primera

11. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: Desarrollo significa análisis, diseño, implementación, explotación y mantenimiento

12. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: Agente es cualquier creación artificial capaz de percibir, procesar y generar información inherente a su entorno

13. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: Racionalidad es la habilidad de tomar la decisión correcta en un contexto complejo, buscando maximizar el beneficio esperado

14. Inteligencia Artificial Enfoques: I.A. Convencional o Simbólica – Deductiva I.A. Computacional o SubSimbólica - Inductiva

15. Inteligencia Artificial I.A. Convencional o Simbólica – Deductiva: A partir de Bases de Conocimiento estáticas a las que se le aplica un análisis formal estadístico para emular el comportamiento humano frente a problemas concretos Si el problema cambias sus restricciones se requiere actualizar la base de conocimiento

16. Inteligencia Artificial I.A. Computacional o SubSimbólica - Inductiva Se basa en el desarrollo de sistemas capaces de lograr un aprendizaje a partir de unos datos empíricos mediante la ejecución de algún algoritmo de optimización

17. Inteligencia Artificial Bases de la I.A. Filosofía y Ciencias Congnitivas Matemáticas Psicología Computación Inteligencia Artificial

18. Inteligencia Artificial Disciplinas de la I.A. Razonamiento Aprendizaje Planificación Percepción Adquisición de conocimiento Otras Manejo de Incertidumbre Computación Emergente Programación

19. Inteligencia Artificial Areas de aplicación de la I.A. Video Juegos Demostración de Teoremas Robótica y Navegación Procesamiento de Imagen y Lenguaje Control Robusto Economía Minería de Datos Seguridad en Redes Medicina

28. Inteligencia Artificial Ejemplo 1: Algoritmo para jugar “La vieja” ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

29. Inteligencia Artificial Ejemplo 2: Algoritmo para jugar “El Ahorcado” ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

30. Inteligencia Artificial Ejemplo 3: Algoritmo para detectar autómatas en la suscripción a sitios de internet (CAPTCHA) ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

31. Inteligencia Artificial Ejemplo 4: Algoritmo para reconocimiento óptico de caracteres manuscritos: ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

32. Inteligencia Artificial Ejemplo 5: Algoritmo para solución de puzzles ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

33. Inteligencia Artificial Ejemplo 6: Algoritmo para la detección de arritmias cardíacas ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

34. Inteligencia Artificial Ejemplo 7: Algoritmo para la predicción de resultados de lotería ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?