Diferencia entre revisiones de «Inteligencia artificial»

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La '''Inteligencia Artificial''' (IA) es una rama de la [[ciencia de la computación]] dedicada a crear sistemas y máquinas que pueden realizar tareas cognitivas propias de la inteligencia humana, como aprender, razonar, percibir y tomar decisiones.
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A medida que ha ido avanzando la ciencia y la tecnología el hombre ha tenido entre sus principales objetivos, lograr que las máquinas piensen igual que el ser humano, o al menos tratar de lograr tal situación. En busca de nuevos métodos de aprendizaje para alcanzar tal comportamiento surgió una nueva rama de la [[Ciencias de la computación|Ciencia de la Computación]], la '''Inteligencia Artificial'''. Este campo de la Computación es el encargado de comprender y replicar la inteligencia humana, además proporciona un conjunto de técnicas, herramientas y métodos que han demostrado su aplicabilidad. Ha surgido con numerosas aplicaciones en muchos campos, desde áreas de propósito general como la percepción o el razonamiento, hasta áreas específicas como ingeniería del conocimiento, planificación, [[Desarrollo de Videojuegos|videojuegos]], entre otras. Uno de los campos del desarrollo de software que más se ha beneficiado con la Inteligencia Artificial ha sido, sin duda, el desarrollo de [[Desarrollo de videojuegos|videojuegos]].  
 
  
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== Concepto de inteligencia artificial.  ==
 
  
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[[Image:Concepto de IA.jpeg|thumb|left|182x155px]] Se define la Inteligencia Artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a los [[Computadoras|computadores]]. El nombre también se usa para referirse al campo de la investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales sistemas. La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la [[La Estructura de la inteligencia|inteligencia humana]]. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático, conocimiento o características propias del ser humano.<br>La Inteligencia Artificial ha tenido gran auge en nuestros días, teniendo aplicabilidad en la informática, la ciencia, la salud y otros campos. Ha sido un gran reto tratar de acercar la mente de una máquina al pensamiento humano, y sin dudar que en un futuro no muy lejano no sepamos distinguir si estamos en presencia de una Inteligencia Artificial o una verdadera mente humana.
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== Tipos de inteligencia artificial ==
  
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== Historia de la inteligencia artificial  ==
 
  
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La idea de algo parecido a la inteligencia artificial existe desde hace millones de años. El primer hombre primitivo que tomo conciencia de su propia existencia, y de que era capaz de pensar, seguramente se pregunto como funcionaria su pensamiento y posteriormente llegaría a la idea de un "creador superior". Por lo tanto, la idea de que un ser inteligente cree a otro, la idea de un diseño virtual para la inteligencia, es tan remota como la toma de conciencia del ser humano.
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La '''inteligencia artificial''' puede entenderse como la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento inteligente humano. Esto no significa que las máquinas "piensen" como las personas, sino que pueden resolver problemas, reconocer patrones y aprender de la experiencia. Existen dos tipos principales de IA:
  
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*Los juegos matemáticos antiguos, como el de la torres de hanoi (aprox 3000ac), demuestran el interés por la búsqueda de un bucle resolutor, una Inteligencia Artificial capaz de ganar en los mínimos movimientos posibles.
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* IA débil o estrecha: Diseñada para realizar una tarea específica (como jugar al ajedrez o reconocer caras). Es la que predomina hoy en día.
  
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*En [[1903]] Lee De Forest inventa el tríodo (también llamados bulbo o válvula de vacío). Podría decirse que la primera gran maquina inteligente diseñada por el hombre fue el computador ENIAC, compuesto por 18.000 válvulas de vacío, teniendo en cuenta que el concepto de "inteligencia" es un término subjetivo que depende de la inteligencia y la tecnología que tengamos en esa época. Un indígena de las amazonas en el [[Siglo XX]] podría calificar de inteligente un tocadiscos, cuando en verdad no lo es tanto.
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* IA general o fuerte: Sería capaz de entender, aprender y aplicar conocimientos en diferentes contextos, de manera similar a un humano. Aún es un objetivo a largo plazo.
  
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*En [[1937]], el matemático inglés Alan Mathison Turing ([[1912]]-[[1953]]) publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables", que puede considerarse el origen oficial de la Informática Teórica. En este artículo, introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que a Alan Turing se le considera el padre de la teoría de la computabilidad.
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== Historia ==
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La idea de crear seres artificiales inteligentes ha estado presente en la mitología y la literatura durante siglos, pero no fue hasta el siglo XX cuando la IA se consolidó como disciplina científica (Minsky, 2006).
  
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*También se le considera el padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de ordenador puede ser tan inteligente como un ser humano.
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=== Acontecimientos relevantes ===
  
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*En [[1951]] William Shockley inventa el transistor de unión. El invento del transistor hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.
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* 1956: Se acuña el término "inteligencia artificial" en la conferencia de Dartmouth (McCarthy et al., 1955).
  
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*En [[1956]], se acuño el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon. En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.
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* 1997: Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez, Gari Kaspárov.
  
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*En [[1980]] la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos, pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo ha sufrido una nueva detención en los años noventa.
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* 2011: IBM Watson gana el juego de preguntas y respuestas Jeopardy!.
  
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*En [[1987]] Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no solo la comunicación) los atributos de un agente inteligente, la IA se ha extendido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enorme y diferenciada. Dichos atributos del agente inteligente son:
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* 2016: AlphaGo de DeepMind derrota al campeón mundial de Go (Silver et al., 2016).
  
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#Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones
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* 2020s: Surgimiento de modelos de lenguaje grande como GPT y herramientas generativas de imagen.
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#Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.
 
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#Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples.
 
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#Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.
 
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#Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)
 
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#Conoce los límites de su propias habilidades y conocimientos.
 
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#Puede distinguir a pesar de las similitudes de las situaciones.
 
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#Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.
 
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#Puede generalizar.
 
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#Puede percibir y modelar el mundo exterior.
 
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#Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.
 
  
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Podemos entonces decir que la IA incluye características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modelar del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.  
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== Técnicas y campos principales ==
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El campo de la Inteligencia Artificial no es un área de conocimiento monolítica, sino un conjunto interconectado de técnicas y subdisciplinas. Cada una aborda facetas específicas de la cognición o la percepción, utilizando diferentes fundamentos matemáticos, estadísticos y computacionales. Su desarrollo conjunto ha permitido crear sistemas cada vez más complejos y autónomos.  
  
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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".
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=== Técnicas y Disciplinas ===
  
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== Géneros de videojuegos. ==
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Algunas de las técnicas y disciplinas más relevantes son (Goodfellow et al., 2016):
  
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Entre la gran variedad de [[Desarrollo de Videojuegos|videojuegos]] existentes no es fácil establecer categorías claras, que distingan unos de otros y permitan un [[Image:Generos de videojuegos.jpeg|thumb|right]]análisis desagregado de cada una de ellas. En la actualidad casi todos los videojuegos incorporan mezclas de distintos formatos y tipos. Hay que decir que cada vez es más habitual que un videojuego contenga elementos de diversos géneros, cosa que hace difícil su clasificación, a pesar de esto es importante tener claro el género del juego que se vaya a desarrollar para saber que técnicas de Inteligencia Artificial poder aplicar a cada uno de ellos. <br>Algunos de los géneros más usados son:
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* '''Aprendizaje automático''': Permite a las máquinas aprender a partir de datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea.
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* '''Aprendizaje profundo''': Usa redes neuronales con muchas capas para reconocer patrones complejos en imágenes, sonido o texto.
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* '''Procesamiento de lenguaje natural''': Hace posible que las máquinas entiendan e interactúen con el lenguaje humano.
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* '''Visión artificial''': Permite a los sistemas interpretar y entender el mundo visual.
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* '''Robótica inteligente''': Combina IA con robótica para crear máquinas autónomas o semi-autónomas.
  
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*'''Juegos de Aventura''': Se caracterizan por la investigación, exploración, la solución de rompecabezas, la interacción con personajes del videojuego, y un enfoque en el relato en vez de desafíos basados en reflejos.
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=== Aplicaciones ===
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La IA ya no es solo un tema de laboratorio; está integrada en la vida diaria (Esteva et al., 2019):
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*'''Salud''': Diagnóstico de enfermedades mediante análisis de imágenes médicas y desarrollo de tratamientos personalizados.
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*'''Educación''': Plataformas adaptativas que personalizan el aprendizaje según las necesidades de cada estudiante.
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*'''Transporte''': Vehículos autónomos y sistemas de gestión del tráfico inteligente.
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*'''Entretenimiento''': Creación de música, arte y guiones con ayuda de IA, así como sistemas de recomendación de contenido.
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*'''Atención al cliente''': [[Chatbots]] que responden consultas en tiempo real y sistemas de soporte automatizado.
  
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*'''Juegos de Rol (RPG)''': En los videojuegos de rol cada jugador interpreta un personaje ficticio, con una serie de características propias que le definen.
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== Herramientas de acceso público ==
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En los últimos años, han surgido numerosas herramientas de IA de acceso público que democratizan el uso de esta tecnología:
  
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*'''Juegos de estrategia en tiempo real (RTS)''': En este tipo de [[Desarrollo de Videojuegos|videojuego]] no hay turnos sino que el tiempo transcurre de forma continua. En estos suele haber más acción que en los de turnos y suelen tener mejores gráficos ya que es la tendencia actual.
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* '''Plataformas de modelos''': Como Hugging Face, que ofrece miles de modelos preentrenados para diversas tareas.
  
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*'''Juegos de Disparo (FTPS)''': Son un género que engloban un amplio número de subgéneros que tienen la característica común de permitir controlar un personaje que, por norma general, dispone de un arma (mayoritariamente de fuego) que puede ser disparada a voluntad.
+
* '''Entornos de desarrollo''': Google Colab permite experimentar con código de machine learning sin necesidad de hardware avanzado.
  
−
*'''Juegos de Plataforma''': Se caracterizan por tener que andar, saltar o escalar sobre una serie de plataformas, con enemigos, mientras se recogen objetos para poder completar el juego.
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* '''Bibliotecas de código abierto''': TensorFlow y PyTorch son ampliamente utilizadas para desarrollar modelos de IA.
  
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*'''Juegos de Deporte''': Este tipo de videojuego simula el campo de deportes tradicional. Este género ha sido popular en toda la [[Historia de los Videojuegos|historia de los videojuegos]] y es sumamente competitivo, justo como los verdaderos deportes mundiales.
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* '''Herramientas de OCR''': Como Tesseract, para digitalizar textos impresos.
  
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*'''Juegos de Carreras''': Es un [[Desarrollo de Videojuegos|videojuego]] en el que se imitan competencias entre vehículos. Usualmente el objetivo es recorrer cierta distancia o ir de un sitio hacia otro en el menor tiempo posible.
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== Futuro y desafíos ==
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La inteligencia artificial está transformando la tecnología y la sociedad. Se espera que continúe integrando múltiples modalidades en sistemas cada vez más capaces.
  
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*'''Juegos de Lucha''': Se basa en manejar un personaje que pelea, ya sea dando golpes, usando poderes mágicos o aplicando llaves. Recrean combates entre personajes controlados tanto por un jugador como por la computadora.
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Los principales desafíos incluyen (Bostrom, 2014):
  
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== Técnicas de inteligencia artificial. ==
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* Desarrollo de marcos éticos y regulatorios que eviten sesgos y protejan la privacidad.
  
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A medida que los videojuegos fueron evolucionando, y fueron surgiendo nuevos géneros la necesidad de técnicas de Inteligencia Artificial fue aumentando en gran medida.<br>Uno de los principales objetivos de un [[Desarrollo de Videojuegos|videojuego]] es ofrecer retos al usuario, esto se logra introduciendo técnicas de Inteligencia Artificial, ya que ellas son las que deciden cuáles son las mejores opciones que pueden tomar los elementos del videojuego a partir de las condiciones del entorno que los rodea. Las técnicas que se utilizan para un videojuego dependen mucho del tipo de [[Desarrollo de Videojuegos|Videojuegos que]] estemos diseñando.  
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* Reducción de la brecha digital entre países y comunidades.
  
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=== Técnicas y campos de la inteligencia artificial  ===
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* Sostenibilidad ambiental, dado el consumo energético de los modelos masivos.
  
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*[[Aprendizaje Automático]] (Machine Learning). [[Image:Aprendizaje automatico.jpeg|thumb|right|136x138px|Aprendizaje automatico.jpeg]]
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* Impacto en el empleo y la economía.
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*Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
 
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*[[Lógica difusa]] (Fuzzy Logic)
 
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*Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks) [[Image:Redes neuronales.jpeg|thumb|right|136x103px|Redes neuronales.jpeg]]
 
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*Sistemas reactivos (Reactive Systems)
 
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*Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems)
 
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*Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)
 
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*Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)
 
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*[[Sistemas expertos|Sistemas expertos]] (Expert Systems)&nbsp;
 
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*[[Redes Bayesianas]] (Bayesian Networks)
 
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*Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA.
 
  
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El reto será guiar el desarrollo de la IA de manera consciente y colaborativa, combinando el pensamiento crítico humano con el potencial de estas tecnologías.
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| Computación evolutiva (Evolutionary Computation) <br>
 
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| Estrategias evolutivas <br>
 
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| Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms) <br>
 
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*Técnicas de Representación de Conocimiento
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== Véase también ==
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*[[Redes semánticas]] (Semantic Networks) &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;[[Image:Sistemas expertos.jpeg|thumb|right|136x140px|Sistemas expertos.jpeg]]  
+
 
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*Frames
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* [[Red neuronal artificial]]
−
*[[Vision artificial]]  
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*Audicion artificial
+
* [[Big Data]]
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*[[Lingüística computacional]]  
+
 
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*Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)  
+
* [[Chatbot]]
−
*[[Minería de datos]] (Data Mining)
+
 
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* [[Ética de la inteligencia artificial]]
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* [[Aprendizaje automático]]
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* [[Procesamiento de lenguaje natural]]
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== Fuentes ==
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* Bostrom, N. (2014). ''Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies''. Oxford University Press.
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* Esteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B., Kuleshov, V., DePristo, M., Chou, K., Cui, C., Corrado, G., Thrun, S., & Dean, J. (2019). A guide to deep learning in healthcare. ''Nature Medicine'', 25(1), 24-29.
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* Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). ''Deep Learning''. MIT Press.
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* McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. (1955). ''A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence''.
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* Minsky, M. (2006). ''The Emotion Machine''. Simon & Schuster.
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* Russell, S., & Norvig, P. (2020). ''Artificial Intelligence: A Modern Approach'' (4th ed.). Pearson.
  
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== Véase también ==
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* Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., Dieleman, S., Grewe, D., Nham, J., Kalchbrenner, N., Sutskever, I., Lillicrap, T., Leach, M., Kavukcuoglu, K., Graepel, T., & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. ''Nature'', 529(7587), 484-489.
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*[[Simulación (Informática)]]
 
  
 
== Enlaces externos ==
 
== Enlaces externos ==
  
−
*http://www.inteligenciaartificial.cl/ciencia/software/ia/inteligencia_artificial.htm
+
* [https://www.deepmind.com/ DeepMind] - Investigación en IA
−
*http://grvc.us.es/rar/mainFrame/percepcion/percepcion.html
+
 
 +
* [https://openai.com/ OpenAI] - Organización de investigación en IA
  
−
== Fuente ==
+
* [https://huggingface.co/ Hugging Face] – Plataforma de modelos de IA abiertos
  
−
*Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. No.18 (2003), pp. 51-63.
+
* [https://colab.research.google.com/ Google Colab] – Entorno gratuito para programación en IA
−
*JACOBSON, Ivar; RUMBAUGH, James; BOOCH, Grady, “El proceso unificado de desarrollo”.2004. Addison Wesley. Volumen II.<br>
 
−
*Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial.<br><br>
 
  
−
[[Category:Inteligencia_Artificial]]
+
[[Categoría:Inteligencia artificial]]
 +
[[Categoría:Informática]]
 +
[[Categoría:Cibernética]]

última versión al 18:03 4 dic 2025

Inteligencia Artificial
Información sobre la plantilla
Red-neuronal.jpg
Campo interdisciplinario que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana
CreadorJohn McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert A. Simon, entre otros
DesarrolladorDiversas instituciones académicas y empresas tecnológicas
Fecha de Creación1956 (como disciplina formal)
LicenciaDiversas (desde propietarias hasta código abierto)

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la ciencia de la computación dedicada a crear sistemas y máquinas que pueden realizar tareas cognitivas propias de la inteligencia humana, como aprender, razonar, percibir y tomar decisiones.


Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede entenderse como la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento inteligente humano. Esto no significa que las máquinas "piensen" como las personas, sino que pueden resolver problemas, reconocer patrones y aprender de la experiencia. Existen dos tipos principales de IA:

  • IA débil o estrecha: Diseñada para realizar una tarea específica (como jugar al ajedrez o reconocer caras). Es la que predomina hoy en día.
  • IA general o fuerte: Sería capaz de entender, aprender y aplicar conocimientos en diferentes contextos, de manera similar a un humano. Aún es un objetivo a largo plazo.

Historia

La idea de crear seres artificiales inteligentes ha estado presente en la mitología y la literatura durante siglos, pero no fue hasta el siglo XX cuando la IA se consolidó como disciplina científica (Minsky, 2006).

Acontecimientos relevantes

  • 1956: Se acuña el término "inteligencia artificial" en la conferencia de Dartmouth (McCarthy et al., 1955).
  • 1997: Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez, Gari Kaspárov.
  • 2011: IBM Watson gana el juego de preguntas y respuestas Jeopardy!.
  • 2016: AlphaGo de DeepMind derrota al campeón mundial de Go (Silver et al., 2016).
  • 2020s: Surgimiento de modelos de lenguaje grande como GPT y herramientas generativas de imagen.

Técnicas y campos principales

El campo de la Inteligencia Artificial no es un área de conocimiento monolítica, sino un conjunto interconectado de técnicas y subdisciplinas. Cada una aborda facetas específicas de la cognición o la percepción, utilizando diferentes fundamentos matemáticos, estadísticos y computacionales. Su desarrollo conjunto ha permitido crear sistemas cada vez más complejos y autónomos.

Técnicas y Disciplinas

Algunas de las técnicas y disciplinas más relevantes son (Goodfellow et al., 2016):

  • Aprendizaje automático: Permite a las máquinas aprender a partir de datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea.
  • Aprendizaje profundo: Usa redes neuronales con muchas capas para reconocer patrones complejos en imágenes, sonido o texto.
  • Procesamiento de lenguaje natural: Hace posible que las máquinas entiendan e interactúen con el lenguaje humano.
  • Visión artificial: Permite a los sistemas interpretar y entender el mundo visual.
  • Robótica inteligente: Combina IA con robótica para crear máquinas autónomas o semi-autónomas.

Aplicaciones

La IA ya no es solo un tema de laboratorio; está integrada en la vida diaria (Esteva et al., 2019):

  • Salud: Diagnóstico de enfermedades mediante análisis de imágenes médicas y desarrollo de tratamientos personalizados.
  • Educación: Plataformas adaptativas que personalizan el aprendizaje según las necesidades de cada estudiante.
  • Transporte: Vehículos autónomos y sistemas de gestión del tráfico inteligente.
  • Entretenimiento: Creación de música, arte y guiones con ayuda de IA, así como sistemas de recomendación de contenido.
  • Atención al cliente: Chatbots que responden consultas en tiempo real y sistemas de soporte automatizado.

Herramientas de acceso público

En los últimos años, han surgido numerosas herramientas de IA de acceso público que democratizan el uso de esta tecnología:

  • Plataformas de modelos: Como Hugging Face, que ofrece miles de modelos preentrenados para diversas tareas.
  • Entornos de desarrollo: Google Colab permite experimentar con código de machine learning sin necesidad de hardware avanzado.
  • Bibliotecas de código abierto: TensorFlow y PyTorch son ampliamente utilizadas para desarrollar modelos de IA.
  • Herramientas de OCR: Como Tesseract, para digitalizar textos impresos.

Futuro y desafíos

La inteligencia artificial está transformando la tecnología y la sociedad. Se espera que continúe integrando múltiples modalidades en sistemas cada vez más capaces.

Los principales desafíos incluyen (Bostrom, 2014):

  • Desarrollo de marcos éticos y regulatorios que eviten sesgos y protejan la privacidad.
  • Reducción de la brecha digital entre países y comunidades.
  • Sostenibilidad ambiental, dado el consumo energético de los modelos masivos.
  • Impacto en el empleo y la economía.

El reto será guiar el desarrollo de la IA de manera consciente y colaborativa, combinando el pensamiento crítico humano con el potencial de estas tecnologías.

Véase también

Fuentes

  • Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
  • Esteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B., Kuleshov, V., DePristo, M., Chou, K., Cui, C., Corrado, G., Thrun, S., & Dean, J. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1), 24-29.
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  • McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.
  • Minsky, M. (2006). The Emotion Machine. Simon & Schuster.
  • Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
  • Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., Dieleman, S., Grewe, D., Nham, J., Kalchbrenner, N., Sutskever, I., Lillicrap, T., Leach, M., Kavukcuoglu, K., Graepel, T., & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.

Enlaces externos

  • OpenAI - Organización de investigación en IA
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