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La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias como
la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de entidades capaces de
resolver cuestiones por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.
General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación
de máquinas capaces de pensar en ciencias de la computación se denomina inteligencia
artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy acuñó la expresión
«inteligencia artificial» en 1956, y la definió así: “Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas
inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”.
 Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones
posibles.
 Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
 Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y
humanos).
 Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y
producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos
eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un
software y su entorno software.
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la
habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de
escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA
actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y
la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia,
como ajedrez de computador, y otros videojuegos.
 El término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia
de Darthmounth, más para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco
años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso
habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de
las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.
 Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-
322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del
funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría
(250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua
(racional pero sin razonamiento).

 En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón.
 A finales de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad
Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de
conclusiones a partir de su interpretación.
 En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del
conocimiento.
 En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval)
el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra.
Bobrow desarrolla STUDENT.
 A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la
probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL,
iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto,
que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA,
que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas
complejas.
 Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el
sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía
dentro de un mundo de bloques.
 En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing.
 En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig desarrollan el lenguaje de
programación LOGO.
 En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en
1980.
 En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-
Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de
programación ampliamente utilizado en IA.
 En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas
técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.
 En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos
más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones
en la sangre.
 En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN:
R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos
permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.

 En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de
computadoras.
 En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes
Neuronales).
 En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.
 En 1997 Gari Kaspárov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora
autónoma Deep Blue.
 En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia
Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.
 En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten
detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
 En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson , la cual ganó
una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos
campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras
de caridad.10
 Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar
con un programa, de modo tal que se cumple la 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».
El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un
punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar
una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes
en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.
A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas
inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a
un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir
miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción
tenga la opción de obstaculizar dicha labor.
En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar
decisiones «acertadas».

Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la
Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos
consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos»
como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a
las emociones con el objeto de saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a
continuación [Pinker, 2001, p. 481].
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de
acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un
robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan
hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo»
cuando aquel esté demasiado bajo.
Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el
preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el
«dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como,
por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde
una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos
de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual
que sucede con los humanos que disponen
de propiocepción, interocepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para
tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La
retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por
ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando como
parámetro la posición en cada instante en relación al objetivo que debe alcanzar. Esto
debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional
puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en
un loop o bucle en sentencias tipo do... for, o la cantidad de memoria disponible para
una operación determinada.
A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite
no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el
abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos
casos llega a ser incapacitante. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria
durable, una asignación de metas omotivación, junto a la toma de decisiones y
asignación de prioridades con base en estados actuales y estados meta, logran un
comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y
peligrosos.

Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial:
 Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento
humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades
que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de
decisiones, Resolución de problemas y aprendizaje.6
 Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es
decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo
lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen
mejor.7
 Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o
emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos.
El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.8
 Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el
comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes.Está relacionado con
conductas inteligentes en artefactos.
En 1904 el ministerio de instrucción publica de Francia pidió al psicólogo francés Alfred Binet y a un grupo de
colegas suyos que desarrollan un modo de determinar cuales alumnos de la escuela primaria corrían
el riesgo de fracasar para que estos alumnos reciban una atención compensatoria. De sus esfuerzos nacieron
las primeras pruebas de inteligencia. Importadas a los EEUU varios años después las pruebas se difundieron
ampliamente así como la idea de que existiera algo llamado " inteligencia" que podía medirse de manera
objetiva y reducirse a un numero o puntaje llamado " coeficiente intelectual" desde entonces sé a definido la
inteligencia en términos de "habilidad para resolver problemas".
INTELIGENCIAS MULTIPLES
Un psicólogo de Harvard llamado Howard Garden, señalo que nuestra cultura había definido la inteligencia de
manera muy estrecha y propuso en su libro " estructura de la mente", la existencia de por lo menos siete
inteligencias básicas:
 Inteligencia lingüística: capacidad de usar las palabras de modo efectivo ( ya sea hablando, escribiendo,
etc). Incluye la habilidad de manipular la sintaxis o escritura del lenguaje, la fonética o los sonidos del
lenguaje, la semántica o significado de lenguaje o división, pragmática o los husos prácticos.
 Inteligencia lógico matemática: capacidad de usar los números de manera efectiva y de razonar
adecuadamente ( pensamiento vertical).
 Inteligencia espacial: la habilidad para percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de ejecutar
transformaciones sobre esas percepciones ( decorador, artistas, etc).
 Inteligencia corporal – kinética: la capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y sentimientos y
facilidad en el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.
 Inteligencia musical: capacidad de percibir, discriminar, trasformar y expresar las formas musicales.
 Inteligencia interpersonal: la capacidad de percibir y establecer distinciones entre los estados de ánimo, las
intenciones, motivaciones, sentimientos, de otras personas.

 Inteligencia intrapersonal: el conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar las propias maneras de
actuar a partir de ese conocimiento.
Más allá de la descripción de las inteligencias y de sus fundamentos teóricos hay ciertos aspectos que
convienen destacar:
 Cada persona posee varios tipos de inteligencias.
 La mayoría de las personas pueden desarrollar cada inteligencia hasta un nivel adecuado de competencia.
 Las inteligencias por lo general trabajan juntas de manera compleja, ósea, siempre interactúan entre sí para
realizar la mayoría de las tareas se precisan todas las inteligencias aunque en niveles diferentes hay muchas
maneras de ser inteligentes en cada categoría.
Inteligencia emocional: existe una dimensión de la inteligencia personal que esta ampliamente mencionada
aunque poco explorada en las elaboraciones de Gadner: el papel de las emociones.
Daniel Goleman; toma este desafío y comienza a trabajar sobre el desarrollo de Gadner llevando a un plano
más pragmático y centrado en las emociones como foco de la inteligencia.
FUTURO DE LA IA.
El empleo de la IA esta orientado a aquellas profesiones que, ya sea por lo incomodo, peligroso o complicado
de su trabajo necesitan apoyo de un experto en la materia. Las ventajas que trae el disponer de un asistente
artificial no son mas que las de solucionar los 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 y aeronáutica aunque todavía están poco avanzados en relación con el ideal
del producto IA completo.

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