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Inteligencia Artificial
     La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la 
investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado 
sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de 
solución a problemas de propósito general.
     La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del 
computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que 
reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los 
cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden “pensar”.
     Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos 
matemáticos por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesarios para 
posibilitar el trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentido 
general, de una red neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo de 
aprendizaje para dichas redes neuronales creando, en conjunto con los 
trabajos de McCullock y Pitts, la escuela creacionista. Esta escuela se 
considera hoy como el origen de la Inteligencia Artificial, sin embargo se 
trató poco por muchos años, dando paso al razonamiento simbólico basado en 
reglas de producción, lo que se conoce como sistemas expertos.
Definiciones de Inteligencia Artificial
     -Disciplina científico-técnica que trata de crear sistemas artificiales 
capaces de comportamientos que, de ser realizados por seres humanos, se 
diría que requieren inteligencia.
     -Estudio de los mecanismos de la inteligencia y las tecnologías que lo 
sustentan.
     -Intento de reproducir (modelar) la manera en que las personas 
identifican, estructuran y resuelven problemas difíciles.
     -Son ciertas herramientas de programación, entendiendo por 
herramientas:
                    -Lenguajes
                    -Entornos de desarrollo
                    -Arquitecturas de alto nivel
Características de la Inteligencia Artificial
     1. Una característica fundamental que distingue a los métodos de 
Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no 
matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros 
tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, 
también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de 
Inteligencia Artificial.
     2. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por 
el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado 
por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar 
la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa 
declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia 
Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, 
explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier 
variable dada de entrada (programa de procedimiento).
     3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos 
programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del 
conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para 
propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los 
programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de 
razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la 
capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
     4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las 
técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con 
este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas 
orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un 
sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no 
necesariamente exacta.

     La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales 
como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión 
de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se 
usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de 
máquinas; sistemas computacionales expertos.
     Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un 
estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que 
diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que 
interpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que configuran 
complejos equipos de alta tecnología.
     Estas tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulación humana 
en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y mejoran 
el control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.