Pregunta 1Como primer objetivo de la Inteligencia Artificial se puede centrar, en general, en el estudio de los procesos cognitivos, intentando obtener un desarrollo terico sistematizado de las diversas actividades del intelecto que nos permitan un conocimiento ms profundo y preciso del mismo. (Hidalgo, 1996, pg. 16)

Como segundo objetivo a lograr por la Inteligencia artificial, est la creacin de entes o sistemas automticos que sean capaces de llevar a cabo tareas y funciones que han estado, hasta el momento, reservadas en su desempeo exclusivamente a los seres humanos. (Hidalgo, 1996, pg. 21)

Pregunta 3

En 1950 Turing public un artculo llamado Computing machinery and intelligence donde argumentaba que si una maquina puede actuar como un humano, entonces podremos decir que es inteligente. En el artculo propona una prueba, llamada Test de Turing, que permitira afirmar si una maquina es o no inteligente. Para llegar a esa conclusin, un ser humano se comunicara a travs de un terminal informtico con una entidad que se hallara en una habitacin contigua. Esta entidad podra ser un humano o una maquina inteligente. Si tras una conversacin la persona no es capaz de distinguir si lo que hay en la otra habitacin es un humano o una mquina, entonces en caso de ser mquina, la podemos considerar inteligente. (Garcia, 2012, pg. 2)

Pregunta 5

Antes de definir el trmino Inteligencia Artificial deberamos definir que entendernos por inteligencia. La Real Academia de la Lengua Espaola nos define la inteligencia como "Potencia intelectual: facultad de conocer, de entender o comprender". Una vez definido esto, la inteligencia artificial se podra definir de la misma forma pero aplicado a las maquinas. De esta forma, cuando nos dicen que una lavadora es inteligente tendramos que preguntar que conocimiento o comprensin tiene dicha lavadora del proceso que realiza. Como podemos observar, este trmino es muy ambiguo y se han aducido mltiples argumentos a favor y en contra de la inteligencia en las maquinas. (Escolano et al, 2003, pg. 3)La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio que abarca las tcnicas computacionales para la realizacin de tareas que aparentemente requieren inteligencia cuando es realizada por los seres humanos. Un sistema de Inteligencia Artificial robusto debe ser capaz de almacenar el conocimiento, para aplicar ese conocimiento a la solucin de problemas, y para adquirir nuevos conocimientos a travs de la experiencia. (Morris & Tamm, 1993, pgs. 11, 12)

Un agente es algo que razona (agente viene del latn agere, hacer). Pero de los agentes informticos se espera que tengan otros atributos que los distingan de los programas convencionales, como que estn dotados de controles autnomos, que perciban su entorno, que persistan durante un periodo de tiempo prolongado, que se adapten a los cambios, y que sean capaces de alcanzar objetivos diferentes. (Rusell & Norvig, 2004, pg. 5)

Shoham (1997) define a los agentes como entidades de software que realizan tareas especficas continuamente y de forma autnoma en un entorno particular, a menudo habitado por otros agentes y procesos. (Detlor et al., 2004, pg. 148)

Pregunta 7

Segn (Osuna et al., 2008) la IA se divide en dos escuelas de pensamiento: La Inteligencia Artificial Convencional La Inteligencia Computacional.Inteligencia Artificial Convencional

Basada en anlisis formal y estadstico del comportamiento humano ante diferentes problemas: Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos. Sistemas Expertos: Infieren una solucin a travs del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones. Redes Bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadstica. Inteligencia Artificial basada en Comportamientos: Sistemas Complejos que tienen autonoma y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.Inteligencia Artificial Computacional

La inteligencia computacional (tambin conocida como inteligencia artificial subsimblica) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo: modificaciones interactivas de los parmetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basndose en datos empricos. Algunos mtodos de esta rama incluyen: Mquina de Vectores Soporte: Sistemas que permiten reconocimiento de patrones genricos de gran potencia. Redes Neuronales: Sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones. Modelos ocultos de Markov: Aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilsticos. Sistemas Difusos: Tcnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras. Computacin Evolutiva: Aplica conceptos inspirados en la biologa, tales como poblacin, mutacin y supervivencia del ms apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos mtodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga).

Pregunta 9

Segn (Benitez et al., 2013): Anlisis de imgenes biomdicas. Ayuda al diagnstico. Procesado de seales fisiolgicas. Calculo de estructura. Diagnstico de fallos. Anlisis financieros. Minera de datos. Anlisis de estructura biolgicas. Gentica medicina y molecular. Criptografa.BibliografaBenitez, R.,Escudero G., Kanaan S., & Masip D. (2013).Inteligencia Artificial Avanzada.Barcelona: UOC.Morris D., & Tamm B. (1993).Concise Encyclopedia of Software Engineering .Nueva York: Pergamon Press Ltd.Detlor, B. (2004).Towards Knowledge Portals. From Human Issues to Intelligent Agents.Dordrecht : Kluwer Academy Publishers.Galipienso, M., Cazorla, M., Colomina, O., Escolano, F., & Lozano, M. (2003).Inteligencia Artificial. Modelos, Tecnicas y Areas de Aplicacin.Madrid: Thomson, Paraninfo S.A.Garcia, A. (2012).INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Fundamentos, prctica y aplicaciones.Madrid: Grupo RC.Hidalgo, L. A. (1996).Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos.Cordoba: Servicios de Publicaciones de la Universidad de Cordoba.Osuna, S. M., Garza, J. A., Almazn, B. M., Cotilla, I. A., & Valds, K. P. (26 de Marzo de 2008).Teora de la inteligencia artificial para la calidad. Obtenido de http://www.gestiopolis.com/teoria-inteligencia-artificial-calidad/Russell, S., Norvig, P. & Corbacho, J.M. (2004).Inteligencia Artificial. Un Enfoque Moderno.Madrid: Prentice Hall.