Introducción

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. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.

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".

La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.

Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

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.

Introduction

Artificial Intelligence has begun as a result of research in cognitive psychology and mathematical logic. He has focused on the explanation of mental work and the construction of solution algorithms for general purpose problems. A point of view that favors abstraction and generality.

Artificial Intelligence is a combination of computer science, philosophy and philosophy, as general and broad as that, is that it brings together various fields (robotics, expert systems, for example), all have in common the creation of machines that Can think

The idea of ​​building a machine that can execute tasks as requirements of human intelligence is an attraction. The tasks that have been studied from this point of view include games, language translation, language comprehension, fault diagnosis, robotics, provision of advice on various topics.

It is thus increasingly sophisticated database management systems, data structure and the development of algorithms for insertion, deletion and location of data, as well as the attempt to create machines. From the field of human intelligence, they coined the Term Artificial Intelligence in 1956.

Theoretical work was the development of mathematical algorithms by Warren McCullock and Walter Pitts in 1943 necessary for the classification work, the general functioning, of a neural network. In 1949 Donald Hebb developed a learning algorithm for neural networks creating, in conjunction with the works of McCullock and Pitts, the creationist school. This school is considered today as the origin of Artificial intelligence, however it was treated little for many years, giving way to the symbolic reasoning based on the rules of production, what are known as expert systems.