UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Investigación y método científico
Guía de Estudio: TEMA 1. Origen y Evolución de la Inteligencia Artificial
Esta guía proporciona una visión profunda y técnica sobre el origen y evolución de la inteligencia
artificial, abarcando sus definiciones, fundamentos, historia y conceptos relacionados.
1. Definición y origen del concepto inteligencia artificial
Definición:
La inteligencia artificial (IA) se define como la disciplina científica y tecnológica dedicada al
diseño, desarrollo y aplicación de sistemas computacionales que pueden realizar tareas que,
cuando son realizadas por seres humanos, requieren de inteligencia. Estas tareas incluyen el
reconocimiento del habla, la toma de decisiones, la traducción automática, y la percepción visual.
Origen del Concepto:
El concepto de inteligencia artificial fue introducido formalmente en 1956 durante la conferencia
de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude
Shannon. Sin embargo, la idea de máquinas pensantes se remonta a la antigüedad, con la
mitología griega y los autómatas de la Edad Media.
Características:
Simulación de Procesos Cognitivos: La IA intenta replicar funciones humanas como el
aprendizaje, el razonamiento y la percepción.
Adaptabilidad: Los sistemas de IA pueden adaptarse a nuevos datos y mejorar su
rendimiento a través del aprendizaje.
Automatización de Tareas: Permite la automatización de tareas complejas y repetitivas.
Ventajas:
Eficiencia y Precisión: La IA puede realizar tareas con alta precisión y eficiencia.
Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos: Los sistemas de IA pueden manejar y
analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo.
Innovación: Facilita la creación de nuevas tecnologías y aplicaciones.
Desventajas:
Dependencia de Datos: La calidad de la IA depende en gran medida de la calidad y
cantidad de datos disponibles.
Riesgo de Desempleo: La automatización puede potencialmente sustituir ciertos trabajos
humanos.
Ética y Privacidad: La IA plantea importantes desafíos éticos, especialmente en términos
de privacidad y toma de decisiones autónoma.
, 2. Fundamentos de la inteligencia artificial
Definición:
Los fundamentos de la IA abarcan las teorías y tecnologías que permiten el desarrollo de
sistemas inteligentes. Esto incluye algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, lógica
difusa, y procesamiento del lenguaje natural.
Características:
Algoritmos de Aprendizaje: Métodos como el aprendizaje supervisado, no supervisado y
de refuerzo son esenciales.
Redes Neuronales: Imitan el funcionamiento del cerebro humano para procesar
información y aprender.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Permite a las máquinas comprender y
generar lenguaje humano.
Ventajas:
Capacidad de Aprendizaje: Los sistemas pueden mejorar continuamente a través del
aprendizaje.
Versatilidad: Aplicables en diversos campos como la medicina, finanzas, y transporte.
Automatización Inteligente: Mejora la eficiencia operativa mediante la automatización de
procesos complejos.
Desventajas:
Complejidad: El desarrollo y mantenimiento de sistemas de IA puede ser complejo y
costoso.
Requiere Conocimientos Especializados: Se necesita de expertos en IA para diseñar e
implementar estos sistemas.
Sesgo Algorítmico: Los algoritmos pueden perpetuar sesgos si no están diseñados y
entrenados adecuadamente.
3. Historia de la inteligencia artificial
Décadas de 1950 y 1960:
El inicio formal de la IA se sitúa en la conferencia de Dartmouth en 1956. Durante estas décadas,
se desarrollaron los primeros programas de IA como el teorema de la lógica de Simon y Newell y
el programa de ajedrez de IBM.
Décadas de 1970 y 1980:
Se produjo un estancamiento conocido como el "invierno de la IA" debido a las limitaciones
tecnológicas y la falta de progreso significativo. Sin embargo, en los años 80 resurgió el interés
gracias a los sistemas expertos y el desarrollo de las redes neuronales.
Décadas de 1990 y 2000:
El progreso en el hardware y el acceso a grandes cantidades de datos permitieron avances
significativos. La victoria de Deep Blue sobre el campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en
1997 marcó un hito importante.
Década de 2010 en adelante:
La IA ha experimentado un auge sin precedentes, impulsada por el aprendizaje profundo y el big
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Investigación y método científico
Guía de Estudio: TEMA 1. Origen y Evolución de la Inteligencia Artificial
Esta guía proporciona una visión profunda y técnica sobre el origen y evolución de la inteligencia
artificial, abarcando sus definiciones, fundamentos, historia y conceptos relacionados.
1. Definición y origen del concepto inteligencia artificial
Definición:
La inteligencia artificial (IA) se define como la disciplina científica y tecnológica dedicada al
diseño, desarrollo y aplicación de sistemas computacionales que pueden realizar tareas que,
cuando son realizadas por seres humanos, requieren de inteligencia. Estas tareas incluyen el
reconocimiento del habla, la toma de decisiones, la traducción automática, y la percepción visual.
Origen del Concepto:
El concepto de inteligencia artificial fue introducido formalmente en 1956 durante la conferencia
de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude
Shannon. Sin embargo, la idea de máquinas pensantes se remonta a la antigüedad, con la
mitología griega y los autómatas de la Edad Media.
Características:
Simulación de Procesos Cognitivos: La IA intenta replicar funciones humanas como el
aprendizaje, el razonamiento y la percepción.
Adaptabilidad: Los sistemas de IA pueden adaptarse a nuevos datos y mejorar su
rendimiento a través del aprendizaje.
Automatización de Tareas: Permite la automatización de tareas complejas y repetitivas.
Ventajas:
Eficiencia y Precisión: La IA puede realizar tareas con alta precisión y eficiencia.
Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos: Los sistemas de IA pueden manejar y
analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo.
Innovación: Facilita la creación de nuevas tecnologías y aplicaciones.
Desventajas:
Dependencia de Datos: La calidad de la IA depende en gran medida de la calidad y
cantidad de datos disponibles.
Riesgo de Desempleo: La automatización puede potencialmente sustituir ciertos trabajos
humanos.
Ética y Privacidad: La IA plantea importantes desafíos éticos, especialmente en términos
de privacidad y toma de decisiones autónoma.
, 2. Fundamentos de la inteligencia artificial
Definición:
Los fundamentos de la IA abarcan las teorías y tecnologías que permiten el desarrollo de
sistemas inteligentes. Esto incluye algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, lógica
difusa, y procesamiento del lenguaje natural.
Características:
Algoritmos de Aprendizaje: Métodos como el aprendizaje supervisado, no supervisado y
de refuerzo son esenciales.
Redes Neuronales: Imitan el funcionamiento del cerebro humano para procesar
información y aprender.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Permite a las máquinas comprender y
generar lenguaje humano.
Ventajas:
Capacidad de Aprendizaje: Los sistemas pueden mejorar continuamente a través del
aprendizaje.
Versatilidad: Aplicables en diversos campos como la medicina, finanzas, y transporte.
Automatización Inteligente: Mejora la eficiencia operativa mediante la automatización de
procesos complejos.
Desventajas:
Complejidad: El desarrollo y mantenimiento de sistemas de IA puede ser complejo y
costoso.
Requiere Conocimientos Especializados: Se necesita de expertos en IA para diseñar e
implementar estos sistemas.
Sesgo Algorítmico: Los algoritmos pueden perpetuar sesgos si no están diseñados y
entrenados adecuadamente.
3. Historia de la inteligencia artificial
Décadas de 1950 y 1960:
El inicio formal de la IA se sitúa en la conferencia de Dartmouth en 1956. Durante estas décadas,
se desarrollaron los primeros programas de IA como el teorema de la lógica de Simon y Newell y
el programa de ajedrez de IBM.
Décadas de 1970 y 1980:
Se produjo un estancamiento conocido como el "invierno de la IA" debido a las limitaciones
tecnológicas y la falta de progreso significativo. Sin embargo, en los años 80 resurgió el interés
gracias a los sistemas expertos y el desarrollo de las redes neuronales.
Décadas de 1990 y 2000:
El progreso en el hardware y el acceso a grandes cantidades de datos permitieron avances
significativos. La victoria de Deep Blue sobre el campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en
1997 marcó un hito importante.
Década de 2010 en adelante:
La IA ha experimentado un auge sin precedentes, impulsada por el aprendizaje profundo y el big
