Inteligencia Artificial Conceptos

Inteligencia articial-conceptos

ndice general

1 Inteligencia articial 11.1 Categoras de la inteligencia articial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Escuelas de pensamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2.1 Inteligencia articial convencional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2.2 Inteligencia articial computacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.3 Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.4 La inteligencia articial y los sentimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.5 Crticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.6 Tecnologas de apoyo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.7 Aplicaciones de la inteligencia articial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.8 Investigadores en el campo de la inteligencia articial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.9 Inteligencia articial en la ccin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.10 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.11 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.12 Bibliografa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.13 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.13.1 Publicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.13.2 Asociaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.13.3 Robtica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.13.4 Videos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.13.5 Otros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2 Ciencias de la computacin 102.1 Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.1.1 Mayores logros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2 Filosofa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.2.1 Desambiguacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.3 Campos de las ciencias de la computacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.3.1 Teora de la computacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.3.2 Teora de la informacin y cdigos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.3.3 Algoritmos y estructuras de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.3.4 Teora de lenguajes de programacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.3.5 Mtodos formales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

i

ii NDICE GENERAL

2.3.6 Ciencias de la computacin aplicadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.3.7 Inteligencia articial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.3.8 Arquitectura de computadoras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.3.9 Anlisis de rendimiento de computadoras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.3.10 Cmputo cientco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.3.11 Redes de computadoras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.3.12 Sistemas concurrentes, paralelos y distribuidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.3.13 Bases de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.3.14 Informtica en salud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.3.15 Ciencia de la informacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.3.16 Ingeniera de software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.4 Relacin con otros campos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.5 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.6 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.7 Bibliografa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.8 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3 Lgica 233.1 Acepciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.1.1 Ciencia argumentativa y propedutica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233.1.2 Ciencia del pensar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233.1.3 Ciencia formal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253.1.4 Lgica informal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.2 Sistemas lgicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253.3 Metalgica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263.4 Falacias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.5 Paradojas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.6 Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.6.1 Edad Antigua . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.6.2 Edad Media . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.6.3 Edad Moderna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.6.4 Siglo XIX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.6.5 Siglo XX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.7 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.8 Notas y referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.9 Bibliografa adicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.10 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

4 Inteligencia 354.1 Etimologa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354.2 Denicin de la inteligencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354.3 mbito psicolgico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

NDICE GENERAL iii

4.3.1 Deniciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354.3.2 Teoras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

4.4 Intentos de medir la inteligencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394.4.1 Sociedades de superdotados en el mundo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

4.5 Teora de la evolucin de la inteligencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394.5.1 Evidencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.5.2 Grados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.5.3 Inteligencia primaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.5.4 Inteligencia humana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

4.6 Desarrollo de la inteligencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414.6.1 Principio de lateralidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

4.7 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424.8 Notas y referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424.9 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

5 Sistema inteligente 445.1 Capacidades requeridas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445.2 Ejemplos de sistemas inteligentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455.3 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455.4 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

5.4.1 En ingls . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

6 Algoritmo gentico 466.1 Funcionamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.2 Cundo usar estos algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.3 Funcionamiento de un algoritmo gentico bsico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.4 Aplicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486.5 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 496.6 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 496.7 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

7 Red neuronal articial 507.1 Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 507.2 Propiedades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

7.2.1 Diseo y programacin de una RNA (red neuronal articial) . . . . . . . . . . . . . . . . . 517.2.2 Estructura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

7.3 Ventajas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 527.4 Tipologa de las RNA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

7.4.1 Modelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 527.4.2 Topologa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 537.4.3 Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 537.4.4 Tipo de entrada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

iv NDICE GENERAL

7.5 Aplicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 547.5.1 Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

7.6 Herramientas de software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 557.7 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 557.8 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 557.9 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

8 Razonamiento 578.1 Razonamiento lgico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

8.1.1 Razonamiento matemtico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578.2 Razonamiento no lgico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 588.3 Razonamiento en medicina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

8.3.1 Razonamiento clnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 588.3.2 Razonamiento farmacolgico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

8.4 Razonamiento en psicologa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 588.4.1 Las ideas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

8.5 Estadstica inferencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 598.6 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 598.7 Referencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

8.7.1 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

9 Teora de control 609.1 Lecturas imprescindibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

9.1.1 Para Ingeniera Qumica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 619.2 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

10 Planicacin automtica 6210.1 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

11 Reconocimiento de escritura 6311.1 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

12 Reconocimiento del habla 6412.1 Diseo de un sistema de RAH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

12.1.1 Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6412.1.2 Decodicador acstico-fontico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6412.1.3 Modelo del lenguaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

12.2 Caractersticas de los sistemas existentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6512.3 Clasicacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6512.4 Usos y aplicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6512.5 Curiosidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6612.6 Vase tambin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6612.7 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

NDICE GENERAL v

12.8 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

13 Reconocimiento de patrones 6713.1 Introduccin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6713.2 Sistema bsico de reconocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

13.2.1 Sensor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6813.2.2 Extraccin de caractersticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6813.2.3 Seleccin de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6813.2.4 Clasicacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

13.3 Aplicaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7113.4 Notas y referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7213.5 Bibliografa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7213.6 Enlaces externos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7213.7 Texto e imgenes de origen, colaboradores y licencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

13.7.1 Texto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7313.7.2 Imgenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7513.7.3 Licencia de contenido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

Captulo 1

Inteligencia articial

La inteligencia articial (IA) es un rea multidisciplinaria, que a travs de ciencias como las ciencias de la compu-tacin, la matemtica, la lgica y la losofa, estudia la creacin y diseo de sistemas capaces de resolver problemascotidianos por s mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.[cita requerida]

General y amplio como eso, rene a amplios campos, los cuales tienen en comn la creacin de mquinas capacesde pensar. En ciencias de la computacin se denomina inteligencia articial a la capacidad de razonar de un agenteno vivo.[1][2][3] John McCarthy acu la expresin inteligencia articial en 1956, y la deni as: Es la ciencia eingenio de hacer mquinas inteligentes, especialmente programas de cmputo inteligentes.[4]

Bsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. Algoritmos genticos (anlogo al proceso de evolucin de las cadenas de ADN). Redes neuronales articiales (anlogo al funcionamiento fsico del cerebro de animales y humanos). Razonamiento mediante una lgica formal anlogo al pensamiento abstracto humano.

Tambin existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente,por sensores fsicos y sensores mecnicos en mquinas, pulsos elctricos u pticos en computadoras, tanto como porentradas y salidas de bits de un software y su entorno software.Varios ejemplos se encuentran en el rea de control de sistemas, planicacin automtica, la habilidad de res-ponder a diagnsticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del hablay reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economa,medicina, ingeniera y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia,como ajedrez de computador, y otros videojuegos.

1.1 Categoras de la inteligencia articialStuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia articial:[5]

Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplolas redes neuronales articiales. La automatizacin de actividades que vinculamos con procesos de pensamientohumano, actividades como la Toma de decisiones, Resolucin de problemas y aprendizaje.[6]

Sistemas que actan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan elcomportamiento humano; por ejemplo la robtica. El estudio de cmo lograr que los computadores realicentareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.[7]

Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lgica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensa-miento lgico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los clculos que hacenposible percibir, razonar y actuar.[8]

Sistemas que actan racionalmente (idealmente). Tratan de emular de forma racional el comportamientohumano; por ejemplo los agentes inteligentes.Est relacionado con conductas inteligentes en artefactos.[9]

1

2 CAPTULO 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.2 Escuelas de pensamientoLa IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

La inteligencia articial convencional La inteligencia computacional

1.2.1 Inteligencia articial convencionalSe conoce tambin como IA simblico-deductiva. Est basada en el anlisis formal y estadstico del comportamientohumano ante diferentes problemas:

Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretosy, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.

Sistemas expertos: Ineren una solucin a travs del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupade ciertas reglas o relaciones.

Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilstica. Inteligencia articial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonoma y puede auto-regularsey controlarse para mejorar.

Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solucin a un deter-minado problema al igual que lo hara un especialista en la dicha actividad.

1.2.2 Inteligencia articial computacionalLa Inteligencia Computacional (tambin conocida como IA subsimblica-inductiva) implica desarrollo o aprendizajeinteractivo (por ejemplo, modicaciones interactivas de los parmetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje serealiza basndose en datos empricos.

1.3 Historia El trmino inteligencia articial fue acuado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth,ms para entonces ya se haba estado trabajando en ello durante cinco aos en los cuales se haba propuestomuchas deniciones distintas que en ningn caso haban logrado ser aceptadas totalmente por la comunidadinvestigadora. La IA es una de las disciplinas ms nuevas junto con la gentica moderna.

Las ideas ms bsicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristteles (384-322 a. C.) fue el primeroen describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener con-clusiones racionales, y Ctesibio de Alejandra (250 a. C.) construy la primera mquina autocontrolada, unregulador del ujo de agua (racional pero sin razonamiento).

En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento poda ser efectuado de maneraarticial.

En 1936 Alan Turing disea formalmente unaMquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivofsico para implementar cualquier cmputo formalmente denido.

En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas articiales, el cual se considerael primer trabajo del campo, an cuando todava no exista el trmino. Los primeros avances importantescomenzaron a principios del ao 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasadopor diversas situaciones.

En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programacin orientadoa la resolucin de problemas, el IPL-11. Un ao ms tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz dedemostrar teoremas matemticos.

1.3. HISTORIA 3

En 1956 fue inventado el trmino inteligencia articial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannonen la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez aos quejams se cumplieron, lo que provoc el abandono casi total de las investigaciones durante quince aos.

En 1957 Newell y Simon continan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS eraun sistema orientado a la resolucin de problemas.

En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnologa de Massachusetts (MIT) el LISP. Su nombrese deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simblico.

En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrn. A nales de los 50 y comienzos de la dcada del 60 Robert K. Lindsay desarrolla Sad Sam, un programapara la lectura de oraciones en ingls y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretacin.

En 1963 Quillian desarrolla las redes semnticas como modelo de representacin del conocimiento. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz deinferir conocimiento basado en informacin que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.

A mediados de los aos 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solucin bajoun set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, elprimer Sistema Experto, que asista a qumicos en estructuras qumicas complejas euclidianas, MACSYMA,que asista a ingenieros y cientcos en la solucin de ecuaciones matemticas complejas.

Posteriormente entre los aos 1968-1970 Terry Winograd desarroll el sistema SHRDLU, que permita inte-rrogar y dar rdenes a un robot que se mova 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 programacin 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 investigacin en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG(del francs PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programacin ampliamente utilizado en IA.

En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas tcnicas actuales en InteligenciaArticial y la informtica en general.

En 1974 Edward Shortlie escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos ms conocidos, queasisti a mdicos en el diagnstico y tratamiento de infecciones en la sangre.

En las dcadas de 1970 y 1980, creci 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 japons de la quinta generacin 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 Kasprov, campen mundial de ajedrez, pierde ante la computadora autnoma Deep Blue. En 2006 se celebr el aniversario con el Congreso en espaol 50 aos de Inteligencia Articial - CampusMultidisciplinar en Percepcin e Inteligencia 2006.

En el ao 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes teraputicos que permiten detectar emociones parapoder interactuar con nios autistas.

En el ao 2011 IBM desarroll una supercomputadora llamada Watson , la cual gan una ronda de tres juegosseguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos mximos campeones, y ganando un premio de 1 milln de dlaresque IBM luego don a obras de caridad.[10]


Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar con un programa, demodo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formul: Existir Inteligencia Articial cuandono seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversacin aciegas.

Como ancdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que la inteligencia es un programa capaz deser ejecutado independientemente de la mquina que lo ejecute, computador o cerebro.

1.4 La inteligencia articial y los sentimientosEl concepto de IA es an demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista cientco,podramos 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 mquina inteligente.A veces, aplicando la denicin de Inteligencia Articial, se piensa en mquinas inteligentes sin sentimientos, queobstaculizan encontrar la mejor solucin a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos articiales capacesde concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningn tipo de emocin tenga la opcin deobstaculizar dicha labor.En esta lnea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones acertadas.Aunque, por el momento, la mayora de los investigadores en el mbito de la Inteligencia Articial se centran sloen el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes emotivoscomo indicadores de estado, a n de aumentar la ecacia de los sistemas inteligentes.Particularmente para los robots mviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto desaber en cada instante y como mnimo qu hacer a continuacin [Pinker, 2001, p. 481].Al tener sentimientos y, al menos potencialmente, motivaciones, podrn actuar de acuerdo con sus intenciones[Mazlish, 1995, p. 318]. As, se podra equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; porejemplo, que sientan hambre al detectar que su nivel de energa est descendiendo o que sientan miedo cuandoaquel est demasiado bajo.Esta seal podra interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podra introducir el dolor o el sufrimiento fsico, a n de evitar las torpezas defuncionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una ciertaaltura, lo cual le provocara daos irreparables.Esto signica que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentacin que les per-mitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepcin,interocepcin, nocicepcin, etctera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su pro-pia integridad y seguridad. La retroalimentacin en sistemas est particularmente desarrollada en ciberntica, porejemplo en el cambio de direccin y velocidad autnomo de un misil, utilizando como parmetro la posicin en cadainstante en relacin al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema oprograma computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loopo bucle en sentencias tipo do... for, o la cantidad de memoria disponible para una operacin determinada.A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que debenalcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problemaque en algunos casos llega a ser incapacitante. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, unaasignacin de metas o motivacin, junto a la toma de decisiones y asignacin de prioridades con base en estadosactuales y estados meta, logran un comportamiento en extremo eciente, especialmente ante problemas complejos ypeligrosos.En sntesis, lo racional y lo emocional estn de tal manera interrelacionados entre s, que se podra decir que no slono son aspectos contradictorios sino que son hasta cierto punto complementarios.

1.5 CrticasLas principales crticas a la inteligencia articial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un serhumano. Estas crticas ignoran que ningn humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas,

1.6. TECNOLOGAS DE APOYO 5

y autores comoHoward Gardner han propuesto que existen inteligencias mltiples. Un sistema de inteligencia articialdebera resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseo la delimitacin de los tipos de problemas queresolver y las estrategias y algoritmos que utilizar para encontrar la solucin.En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos apren-didos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar informacin en la memoria y los aspectosaprendidos el saber resolver un problema matemtico mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que unhumano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas articiales debenser programados de modo tal que puedan resolver ciertos problemas.Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con unprograma de inteligencia articial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situacin no esequivalente a un test de Turing, que requiere que el participante est sobre aviso de la posibilidad de hablar con unamquina.Otros experimentos mentales como la Habitacin china de John Searle han mostrado cmo una mquina podrasimular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace. Esto demostraraque lamquina en realidad no est pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sera suciente.Si para Turing el hecho de engaar a un ser humano que intenta evitar que le engaen es muestra de una menteinteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas denidas a priori.Uno de losmayores problemas en sistemas de inteligencia articial es la comunicacin con el usuario. Este obstculo esdebido a la ambigedad del lenguaje, y apareci ya en los inicios de los primeros sistemas operativos informticos. Lacapacidad de los humanos para comunicarse entre s implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor.Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende ellenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene lacapacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza.Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes apesar de la polisemia de las palabras utilizando el contexto para resolver ambigedades. Sin embargo, debe conocerlos distintos signicados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y tcnicos son conocidossolamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia articial se enfrenta con el mismoproblema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.Los desarrollos en inteligencia articial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consensoentre especialistas. Un sistema experto es ms probable de ser programado en fsica o en medicina que en sociologa oen psicologa. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la denicin de los conceptos involucradosy en los procedimientos y tcnicas a utilizar. Por ejemplo, en fsica hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cmocalcularla. Sin embargo, en psicologa se discuten los conceptos, la etiologa, la psicopatologa y cmo proceder antecierto diagnstico. Esto diculta la creacin de sistemas inteligentes porque siempre habr desacuerdo sobre lo quese esperara que el sistema haga. A pesar de esto hay grandes avances en el diseo de sistemas expertos para eldiagnstico y toma de decisiones en el mbito mdico y psiquitrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).

1.6 Tecnologas de apoyo Interfaces de usuario Visin articial Smart process management

1.7 Aplicaciones de la inteligencia articial Lingstica computacional Minera de datos (Data Mining) Industriales. Medicina


Mundos virtuales Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing) Robtica Mecatrnica Sistemas de apoyo a la decisin Videojuegos Prototipos informticos Anlisis de sistemas dinmicos. Smart Process Management Simulacin de multitudes

1.8 Investigadores en el campo de la inteligencia articial Je Hawkins John McCarthy Marvin Minsky Judea Pearl Alan Turing, discpulo de John von Neumann, dise el Test de Turing que debera utilizarse para comprendersi una mquina lgica es inteligente o no.

Joseph Weizenbaum Ral Rojas Ray Kurzweil

1.9 Inteligencia articial en la ccin En Portal y Portal 2, GLaDOS es una IA que conduce al jugador a travs de las cmaras de prueba. Inteligencia articial, la pelcula de Steven Spielberg. Suean los androides con ovejas elctricas?, y su adaptacin al cine Blade Runner. Comienza con la aplicacindel Test de Turing.

Ghost in the Shell, anime, pelculas y serie J.A.R.V.I.S., la inteligencia articial que, en la serie Iron Man, de Marvel Comics, permite maniobrar el traje-armadura pilotado por Pepper Potts: el Mark 1616 o Rescate. Tambin aparece en la triloga de pelculasbasadas en el comic book, ayudando a Tony Stark a pilotar las diversas versiones de su armadura IronMan,adems de servir como mayordomo.

The Matrix, la triloga Resident Evil, la saga 2001: Una odisea espacial, novela y pelcula Cortana Cdigo Lyoko

1.10. VASE TAMBIN 7

Vida y Obra de Multivac, Isaac Asimov

Yo, robot, Isaac Asimov

El hombre bicentenario, Isaac Asimov

En Metal Gear Solid 2, Los Patriots los controla una IA

Mass Eect

The Terminator, Director: James Cameron

Neuromante, William Gibson

Her, Actor Principal: Joaquin Phoenix

Transcendence, Actor Principal: Johnny Depp, Director: Wally Pster

Lucy, Actor Principal: Scarlett Johansson, Director: Luc Besson

Autmata, Actor Principal: Antonio Banderas, Director: Gabe Ibez

Chappie (pelcula), Director: Neill Blomkamp

Person of Interest, La Maquina y Samaritan, creados como sistemas informaticos a peticin del gobierno deE.E.U.U., como una estrategia para detectar y detener ataques terroristas.

Ex-machina, Actor Principal: Alicia Vikander, Director: Alex Garland

Avengers- Age Of Ultron (Pelicula y Comics) - Director: Josh Whedon

1.10 Vase tambin Aprendizaje

Aprendizaje automtico

Bot conversacional

Cerebro articial

Ciberntica

Dinmica de sistemas

Dr. Abuse

Eliza

Inteligencia computacional

Inteligencia sinttica

Razonamiento automatizado

Red neuronal articial

Sistema complejo

Sistema dinmico

Sistema inteligente


1.11 Referencias[1] http://www.csail.mit.edu/

[2] http://decsai.ugr.es/

[3] http://ai.stanford.edu/

[4] Basic Questions. Consultado el 27 de octubre de 2011. )

[5] Stuart Russell and Peter Norvig, Inteligencia Articial: Un Enfoque Moderno http://aima.cs.berkeley.edu/contents.html

[6] Bellman, 1978

[7] Rich y knight, 1991

[8] Winston, 1992

[9] Nilsson, 1998

[10] http://es.blog.pinggers.com/2011/02/21/watson-y-otros-sistemas-que-mejoran-nuestras-vidas-con-inteligencia-artificial/

1.12 Bibliografa Tirso de Andrs, Homo Cybersapiens. La Inteligencia articial y la humana, 2002, ISBN 84-313-1982-8 Luis M Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Articial, Madrid, 1987. ISBN 84-7118-490-7 Vctor Gmez Pin, Entre lobos y autmatas. La causa del hombre, Espasa, Madrid, 2006. ISBN 978-84-670-2303-9

Revista Inteligencia Articial Revista Iberoamericana de Inteligencia Articial. ISSN 1137-3601 AdaragaMorales P., Zaccagnini Sancho J. L., Psicologa e inteligencia articial, Editorial Trotta, Madrid, 1994.ISBN 84-87699-77-4

Alberto Garca Serrano, Inteligencia Articial. Fundamentos, prctica y aplicaciones., Editorial RC Libros,2012. ISBN 978-84-939450-2-2

1.13 Enlaces externos

Wikimedia Commons alberga contenido multimedia sobre Inteligencia articial. Commons

Wikilibros

Wikilibros alberga un libro o manual sobre Ingeniera del conocimiento.

1.13.1 Publicaciones Revista Inteligencia Articial. Revista iberoamericana de inteligencia articial. Pgina sobre inteligencia articial. Web que desde 1998 trata este tema de forma diversicada. Tiene enlacesa proyectos.

1.13.2 Asociaciones AEPIA - Asociacin Espaola de Inteligencia Articial.

1.13. ENLACES EXTERNOS 9

1.13.3 Robtica Robots Sitio de robtica con artculos de contenido tcnico y didctico (en espaol).

1.13.4 Videos Inteligencia Articial - Qu es, usos y peligros Inteligencia articial - El futuro, la fusin del alma y la tecnologa 2008- Redes, n. 10, en RTVE a la carta.

1.13.5 Otros Luis Piscoya, Lgica e inteligencia articial. Una nueva tecnologa percibe la informacin antes de que llegue al consciente. Introduzione all'intelligenza articiale (en italiano). Inteligencia articial. Una mirada al futuro del hombre. Lista de pelculas con mencin a la IA (en ingls). Grupo de investigacin en sistemas inteligentes. Mquinas de computacin, creatividad articial y cine digital. Sistemas expertos en medicina (un uso para la inteligencia articial).

Captulo 2

Ciencias de la computacin

Las Ciencias de la computacin estudian los fundamentos tericos de la informacin y el cmputo, junto con tcnicasprcticas para la implementacin y aplicacin de estos fundamentos tericos.

Las ciencias de la computacin o ciencias computacionales son aquellas que abarcan las bases tericas de lainformacin y la computacin, as como su aplicacin en sistemas computacionales.[1][2][3] El cuerpo de conocimientode las ciencias de la computacin es frecuentemente descrito como el estudio sistemtico de los procesos algortmicosque describen y transforman informacin: su teora, anlisis, diseo, eciencia, implementacin y aplicacin.[4]

Es el estudio sistemtico de la factibilidad, estructura, expresin y mecanizacin de procedimientos metdicos (oalgoritmos) que subyacen en la adquisicin, representacin, procesamiento, almacenamiento, comunicacin y accesoa la informacin si dicha informacin est codicada en forma de bits en una memoria de computadora o especicadaen una estructura de genes y protenas en una clula biolgica.[5]

Existen diversos campos o disciplinas dentro de las ciencias de la computacin o ciencias computacionales; algunosresaltan los resultados especcos del cmputo (como los grcos por computadora), mientras que otros (como lateora de la complejidad computacional) se relacionan con propiedades de los algoritmos usados al realizar cmputoy otros se enfocan en los problemas que requieren la implementacin de sistemas computacionales. Por ejemplo, losestudios de la teora de lenguajes de programacin describen un cmputo, mientras que la programacin de compu-tadoras aplica lenguajes de programacin especcos para desarrollar una solucin a un problema computacionalespecco. Un cientco de la computacin o computlogo se especializa en teora de la computacin y en el diseoe implementacin de sistemas de computacionales.[6]

Segn Peter J. Denning, la cuestin fundamental en que se basa la ciencia de la computacin es: Qu puede ser(ecientemente) automatizado?.[7]

2.1 HistoriaLa historia de la ciencia de la computacin antecede a la invencin del computador digital moderno. Antes de ladcada de 1920, el trmino computador se refera a un ser humano que realizaba clculos.[8] Los primeros cimientosde lo que se convertira en ciencias de la computacin son anteriores a la invencin de la computadora digital moderna.Se trataba de mquinas para el clculo de las tareas numricas jas, como el baco han existido desde la antigedad,ayudando en clculos tales como la multiplicacin y la divisin. Adems, los algoritmos para realizar clculos hanexistido desde la antigedad, incluso antes de que se crearan equipos de computacin sosticados. Los antiguossnscritos tratadistas Shulba Sutras, o Reglas de la cuerda, es un libro de algoritmos escritos en 800 a. C. para laconstruccin de objetos geomtricos como altares utilizando una clavija y cuerda, un precursor temprano del campomoderno de la geometra computacional.Blaise Pascal dise y construyo la primera calculadora mecnica de trabajo, la Pascalina, en 1642.[9] En 1673Gottfried Leibniz cre una calculadora mecnica digital, llamada el 'Stepped Reckoner'.[10] l puede ser consideradoel primer computlogo y terico de la informacin, entre otras razones, porque fue el primero en documentar elsistema numrico binario. En 1820, Charles Xavier Thomas de Colmar lanz la calculadora mecnica industrial[11]cuando lanz su simplicado aritmmetro, que fue la primera mquina de calcular lo sucientemente fuerte y losucientemente conable para ser usada a diario en un entorno industrial. Charles Babbage inici el diseo de la

10

2.1. HISTORIA 11

Charles Babbage es reconocido por inventar la primera computadora mecnica.

primera calculadora automtica mecnica, su mquina diferencial, en 1822, que nalmente le dio la idea de la pri-mera calculadora mecnica programable, su mquina analtica.[12] l comenz a desarrollar esta mquina en 1834y en menos de dos aos que haba esbozado muchas de las caractersticas ms destacadas del moderno equipo. Unpaso fundamental fue la adopcin de un sistema de tarjetas perforadas derivado del telar de Jacquard"[13] hacindoloinnitamente programable.[14] En 1843, durante la traduccin de un artculo francs sobre la mquina analtica, AdaLovelace escribi, en una de las muchas notas que incluye el artculo, un algoritmo para calcular los nmeros deBernoulli, que es considerado como el primer programa de ordenador.[15] Al rededor de 1885, Herman Hollerithinvent la mquina tabuladora, que usaba tarjetas perforadas para procesar informacin estadstica; nalmente, sucompaa se convirti en parte de IBM. En 1937, cien aos despus del sueo imposible de Babbage, Howard Aikenconvencidos por IBM, que estaban manufacturando todo tipo de equipos de tarjetas perforadas y as como la calcu-ladora de negocio [16] para desarrollar su calculadora programable gigante, el ASCC/Harvard Mark I, se bas en lamquina analtica de Babbage, que a su vez utiliza las tarjetas perforadas y una unidad central de clculo. Cuandose termin de construir la mquina, algunas personas lo aclamaron como el sueo de Babbage hecho realidad.[17]

Durante la dcada de 1940, conforme se desarrollaban nuevas y ms poderosas mquinas para computar, el trminocomputador se comenz a utilizar para referirse a las mquinas y ya no a sus antecesores humanos.[18] Cuando se hizoevidente que las computadoras no solamente podran utilizarse para realizar clculos matemticos, el campo de lasciencias de la computacin se ampli para estudiar cmputo en general. Las ciencias de la computacin empezarona establecerse como una disciplina acadmica distinta de las dems en la dcada de 1950 y principios de 1960.[7][19]

12 CAPTULO 2. CIENCIAS DE LA COMPUTACIN

Ada Lovelace es reconocida por escribir el primer algoritmo procesado por una computadora.

Entonces surgi el primer programa de grado universitario mundo, el Cambridge Diploma in Computer Science, seinici en la Universidad de Cambridge en el Cambridge Computer Lab (departamento de ciencias de la computacin)en 1953. El primer programa de grado universitario en ciencias de la computacin en los Estados Unidos se form enUniversidad de Purdue en 1962.[20] Desde que se dispone ordenadores prcticos, muchas aplicaciones la computacinse han convertido en las distintas reas de estudio en sus propios trminos.

2.1. HISTORIA 13

La disciplina cientca de las ciencias de la computacin nace a principios de 1940 con la conuencia de la teora dealgoritmos, lgica matemtica y la invencin del programa almacenado en una computadora electrnica.[4] Ejemplosde esto son los trabajos de Alan Turing, Alonzo Church y Kurt Gdel en 1930 acerca de los algoritmos y su trabajo ensistemas de reglas (vase Clculo Lambda, Mquina de Turing y Problemas Indecidibles), los algoritmos creados porAugusta Ada sesenta aos antes, la computadora analgica construida por Vannevar Bush en 1920 y las computadoraselctricas construidas por Howard Aiken y Konrad Zuse en 1930. Los escritos de John Von Neumann dieron unaprofundidad intelectual considerable a esta disciplina emergente a mediados de la dcada de 1940.En 1960, haba sucientemente cuerpo de conocimiento que ameritaba la creacin de departamentos acadmicosy programas de grado universitario para esta disciplina.[4] IBM es reconocida como la marca que form parte dela revolucin de las ciencias de la computacin durante ese tiempo. IBM (abreviacin de International BusinessMachines) lanz la IBM 704[21] y ms tarde la IBM 709[22] computadoras, que fueron ampliamente utilizadas duranteel perodo de exploracin de este tipo de dispositivos. Sin embargo, el trabajo con la IBM [equipo] era frustrante... si te equivocas en una letra de alguna instruccin, el programa se arruinara, y se tendra que empezar todo elproceso otra vez.[23]< Durante la dcada de 1950, la disciplina de las ciencias de la computacin estaba en su etapade desarrollo, y estos problemas eran algo comn. El tiempo ha dado mejoras signicativas en la capacidad de usoy la ecacia de la tecnologa de la computacin. La sociedad moderna ha presenciado un cambio signicativo en losusuarios de la tecnologa en cmputo, de ser utilizada nicamente por expertos, profesionales y cientcos, a unabase de usuarios que es casi omnipresente a la teora con la cual se desarroll y funciona este tipo de tecnologa.Inicialmente, las computadoras eran bastante costosas, y era necesario un cierto grado de ayuda humana para el usoeciente - en parte de operadores de computadoras profesionales. Como la adopcin equipo se hizo ms generalizadoy asequible, se necesitaba menos asistencia humana en el uso comn.

2.1.1 Mayores logrosA pesar de su corto tiempo de ser una disciplina cientca formal, las ciencias de la computacin han hecho un grannmero de contribuciones importantes a la ciencia y la sociedad de hecho, junto con la electrnica, es una cienciafundacional de la poca actual de la historia humana llamada Era de la informacin y la Revolucin de la Informacin,visto como el tercer gran salto en el progreso tecnolgico humano despus de la Revolucin Industrial (1750-1850)y la revolucin neoltica (8000-5000 a. C.).Estas contribuciones a la humanidad incluyen:

El comienzo de la "Revolucin digital", la cual incluye la actual Era de la informacin y el Internet.[25]

Una denicin formal de computacin y computabilidad, y una demostracin formal de que existen problemasque son computacionalemente irresolubles e intratables.[26]

El concepto de lenguaje de programacin, una herramienta para la expresin precisa de informacin metodo-lgica a varios niveles de abstraccin.[27]

En criptologa, el criptoanlisis de Enigma fue un factor importante, el cual contribuy a la victoria Aliada enla Segunda Guerra Mundial.[24]

Cmputo Cientco permiti la evaluacin de procesos y situaciones de gran complejidad, as como la expe-rimentacin mediante software. Tambin permiti el avance en investigacin de la mente humana y el mapeodel genoma humano junto el Proyecto Genoma Humano.[25] proyectos de Cmputo Distribuido tales comoFolding@home que estudiaron el plegamiento de protenas.

El Comercio algortmico ha incrementado la eciencia y la liquidez de los mercados nancieros mediantetcnicas de inteligencia articial, aprendizaje automtico, y otros mtodos estadsticos y numricos a granescala.[28] Alta frecuencia de comercio algortmico tambin puede exacerbar la volatilidad nanciera.[29]

Computacin grca e imgenes generadas por computadora se han convertido omnipresentes en la era mo-derna del entretenimiento, sobre todo en televisin, cine, publicidad, animacin y videojuegos. [cita requerida]

Simulacin de varios procesos, incluyendo dinmica de uidos computacionales, sistemas fsicos, elctricos,electrnicos y de circuitos, as como las sociedades y las situaciones sociales (sobre todo juegos de guerra),junto con sus hbitats, entre muchos otros. Las computadoras modernas permiten la optimizacin de diseostales como aviones completos. Se destaca el diseo de circuitos elctricos y electrnicos con SPICE, as comosoftware para la realizacin fsica de nuevos diseos. Este ltimo incluye software de diseo esencial paracircuito integrados.


El ejrcito alemn uso la mquina enigma durante la Segunda Guerra Mundial; su sistema de cifrado fue nalmente descubiertopor Alan Turing, considerado el padre de la Computacin. La lectura de la informacin que contenan los mensajes supuestamenteencriptados son considerados, a veces, como la causa de haber podido concluir la Segunda Guerra Mundial al menos dos aos antesde lo que hubiera acaecido sin su descifrado. El descifrado a gran escala del trco de Enigma en Bletchley Park fue uno de losfactores ms importantes que contribuyeron a la victoria Aliada.[24]

La Inteligencia articial (IA) es cada vez ms importante, ya que se hace ms eciente y compleja. Existenmuchas aplicaciones de la IA, algunas se pueden ver en el hogar, tales como aspiradores robticos. Tambinest presente en los videojuegos y en el campo de batalla moderno en aviones no tripulados, sistemas antimisiles,

2.2. FILOSOFA 15

y robots de apoyo para escuadrones.

2.2 FilosofaUn gran nmero de cientcos de la computacin han argumentado a favor de la distincin de tres paradigmas dife-rentes en ciencias de la computacin. Peter Wegner ha argumentado que esos paradigmas son la ciencia, la tecnologay las matemticas.[30] El grupo de investigacin de Peter Denning argument que son la abstraccin (modelado), ydiseo. Amnon H. Eden lo describe como el paradigma racionalista (el cual trata a las ciencias de la computacincomo una rama de las matemticas, la cual prevalence en ciencias de la computacin terica y principalmente em-plea el razonamiento deductivo), el paradigma tecnocrtico (que podra ser encontrado en enfoques ingenieriles,ms prominente en la ingeniera de software) y el paradigma cientco (que se enfoca a objetos relacionados con lacomputacin desde la perspectiva emprica de las ciencias naturales identicable en algunas ramas de la inteligenciaarticial.

2.2.1 DesambiguacinEl trmino ciencias de la computacin aparece en 1959 en un artculo de la revista Communications of the ACM(prestigiada publicacin cientca destinada a lectores con experiencia en todos los mbitos de la computacin y lossistemas de informacin),[31] en el cual Louis Fein discute sobre la creacin de una Escuela de Estudios de Posgradoen Ciencias Computacionales anloga a la creacin de Harvard Business School en 1921,[32] justicando el nombrecon el argumento de que: Como la ciencia administrativa, el tema o rea de conocimiento puede ser aplicado, es decarcter interdisciplinario y que cuenta con las caractersticas tpicas de una disciplina acadmica.[33] Sus esfuerzos ylos de otros, como el analista numrico George Forsythe, fueron recompensados : universidades pasaron a crear estetipo de programas de estudio, a partir de 1962 en Purdue.[34] A pesar del nombre de esta disciplina acadmica, unacantidad signicativa de tpicos en ciencias de la computacin no involucran el estudio de las computadoras, por estarazn muchos nombres alternativos han sido propuestos.[35]

Algunos departamentos de universidades preeren el trmino ciencias de la computacin para hacer nfasis en estadiferencia. El cientco dans Peter Naur sugiri el trmino datologa,[36] para reejar el hecho de que esta disci-plina cientca gira en torno a los datos y a al tratamiento de estos, mientras que no necesariamente involucra a lascomputadoras. La primer institucin cientca en usar el trmino fue el Departamento de Datologa de la Universi-dad de Copenhague, fundado en 1969, con Peter Naur como profesor de datologa. El trmino es usado en pasesescandinavos. En los primeros aos de la computacin, un nmero de terminus para los practicantes del campo dela computacin fueron propuestos en la revista Communications of the ACM turingeniero, turologo, hombre de losdiagramas de ujo, matemtico meta-aplicado, and epistemologo aplicado.[37] Tres meses despus en esa misma pu-blicacin cientca, el trmino computlogo fue sugerido. El siguiente ao en la misma publicacin surgi el trminohypologo.[38] El trmino computica tambin ha sido sugerido.[39] En Europa, trminos derivados de traducciones dela expresin automatic information (e.g. informazione automatica en Italiano) or informacin y matemticasson frecuentemente usados, e.g. informatique (francs), Informatik (alemn), Informatica (Italia, Pases Bajos), In-formtica (Espaa y Portugal), informatika (lenguas eslavas) o pliroforiki (, que signica informtica)en Griego. Palabras similares han sido adoptadas en algunos lugares del Reino Unido, por ejemplo en la Universidadde Edimburgo.[40] Pero estas no reejan el aspecto de la computabilidad, por esta razn en un contexto de inves-tigacin cientca tanto acadmica como industrial el trmino ciencias de la computacin es mayormente usado enpublicaciones y conferencias cientcas.

2.3 Campos de las ciencias de la computacinComo disciplina cientca, las ciencias de la computacin abarcan una gama de temas, desde los estudios teri-cos de los algoritmos y los lmites de la computacin a los problemas prcticos de la implementacin de sistemascomputacionales en hardware y software.[41][42] Computing Sciences Acreditation Board o la Junta de Acreditacinen Ciencias de la Computacin. Compuesta por representantes de la Association for Computing Machinery (ACM),y la Sociedad de Computacin IEEE (IEEE-CS) [43] identica cuatro reas que considera cruciales para la disciplinade ciencias de la computacin: teora de la computacin, algoritmos y estructuras de datos, metodologa y lenguajes deprogramacin, arquitectura de computadoras. Adems de estas cuatro reas, C.S.A.B. tambin identica mbitos co-mo la ingeniera de software, inteligencia articial, redes de computadoras y de telecomunicaciones, sistemas de bases


de datos, computacin paralela, computacin distribuida, la interaccin persona-computador, grcos por ordenador,sistemas operativos, clculo numrico y simblico siendo importantes reas de las ciencias de la computacin.[41]

Ciencias de la computacin tericas El campo ms amplio de la ciencia de la computacin terica abarca tantola teora clsica de la computacin y una amplia gama de otros temas que se centran en los aspectos ms abstractos,lgicos y matemticos de la computacin.

2.3.1 Teora de la computacinDe acuerdo a Peter J. Denning, la pregunta fundamental en ciencias de la computacin es, Que puede ser eciente-mente automatizado?[7] El estudio de la teora de la computacin esta enfocado en responder preguntas fundamen-tales acerca de que puede ser computado y que cantidad de recursos son requeridos para ejecutar tales cmputos.En un esfuerzo por resolver esta pregunta, la teora de la computabilidad examina que problemas computacionalesse pueden resolver en varios modelos tericos de cmputo. La segunda pregunta est dirigida por la teora de lacomplejidad computacional, que estudia los costos de tiempo y espacio asociados a diferentes enfoques para resolveruna multitud de problemas computacionales.El famoso problema "P=NP?" es uno de los Problemas del milenio,[44] es un problema abierto en ciencias de lacomputacin.

2.3.2 Teora de la informacin y cdigosLa teora de la informacin esta relacionada a la cuanticacin de la informacin. Fue desarrollada por Claude E.Shannon para desarrollar los lmites fundamentales del procesamiento de seales as como sus operaciones, talescomo compresin y almacenamiento de datos as como la comunicacin de los datos de manera able.[45] La teorade cdigos es el estudio de las propiedades de los cdigos (sistemas para conversin de informacin de un lugar a otro)y su ajuste para una aplicacin especca. Los cdigos son usados para comprimir datos, criptografa, deteccin ycorreccin de errores y ms recientemente para la codicacin de redes. Los cdigos son estudiados para el propsitode disear mtodos ecientes y seguros para la transmisin de datos.

2.3.3 Algoritmos y estructuras de datosLos algoritmos y las estructuras de datos son el estudio de mtodos computacionales comnmente usados as comosu eciencia computacional.

2.3.4 Teora de lenguajes de programacinLa teora del lenguaje de programacin es una rama de las ciencias de la computacin que se ocupa del diseo, imple-mentacin, anlisis, caracterizacin y clasicacin de los lenguaje de programacin y sus caractersticas individuales,cae dentro de la disciplina de las ciencias de la computacin, tanto en dependencia de las matemticas y la lingstica.Es un rea de investigacin activa, con numerosas revistas acadmicas y conferencias especializadas en el tema.

2.3.5 Mtodos formalesLos mtodos formales son un tipo particular de la tcnica basada en las matemticas para la especicacin formal,desarrollo y vericacin formal de los sistemas de software y hardware. El uso de mtodos formales para el diseo desoftware y hardware est motivado por la expectativa de que, como en otras disciplinas de la ingeniera, la realizacinde un anlisis matemtico adecuado puede contribuir a la abilidad y robustez de un diseo. Estos forman una impor-tante base terica para la ingeniera de software, especialmente cuando est involucrado la seguridad o robustez. Losmtodos formales son un complemento til para las pruebas de software, ya que ayudan a evitar errores y tambinpueden dar un marco para hacer pruebas. Para su uso industrial, se requiere el apoyo de herramientas. Sin embargo,el alto costo de la utilizacin de mtodos formales signica que por lo general slo se utilizan en el desarrollo desistemas crticos de alta integridad donde la vida o la seguridad es de muy alta importancia. Los mtodos formales sedescriben mejor como la aplicacin de un bastante amplia variedad de tericos fundamentales de la informtica, en

2.3. CAMPOS DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIN 17

particular, los clculos lgica, los lenguajes formales, la teora de autmatas, y la semntica de los programas, sinotambin de tipo de sistemas y tipos de datos algebraicos a los problemas en el software y hardware de especicaciny vericacin.Los mtodos formales se describen mejor como la aplicacin de una amplia variedad de fundamentos tericos de lasciencias de la computacin, en particular la lgica computacinal, lenguajes formales, teora de autmatas y Semnticade lenguajes de programacin pero tambin reas como sistemas de tipos y tipos de datos algebraicos a problemas enla especicacin y vericacin de software y hardware.

2.3.6 Ciencias de la computacin aplicadas

Las ciencias de la computacin aplicadas tratan de identicar ciertos aspectos conceptuales y tericos de las cienciasde la computacin que pueden ser aplicados directamente para resolver problemas del mundo real.

2.3.7 Inteligencia articial

Esta rama de las ciencias de la computacin pretende o es requerida para la sntesis de procesos meta-orientadostales como la resolucin de problemas, toma de decisiones, la adaptacin del medio ambiente, el aprendizaje y lacomunicacin que se encuentran en los seres humanos y los animales. Desde sus orgenes en la ciberntica y en laConferencia de Dartmouth (1956), la investigacin en inteligencia articial (IA) ha sido necesariamente multidis-ciplinaria, aprovechando reas de especializacin, tales como las matemticas, la lgica simblica, la semitica, laingeniera elctrica, la losofa de la mente, la neurosiologa, y la inteligencia social. La IA errneamente es aso-ciada en la mente popular con el desarrollo robtico, pero el principal campo de aplicacin prctica ha sido comoun componente integrado en las reas de desarrollo de software que requieren la comprensin y modelacin compu-tacional, tales como las nanzas y la economa, la minera de datos y las ciencias fsicas. El trmino fue acuado porel cientco de la computacin y matemtico John McCarthy en 1955.

2.3.8 Arquitectura de computadoras

Arquitectura de computadores u organizacin de computadoras digitales, es el diseo conceptual y la estructuraoperacional fundamental de un sistema cmputo. Se centra en gran medida de la manera en que la unidad central deprocesamiento realiza internamente y accede a las direcciones en la memoria.[46] El campo involucra disciplinas dela ingeniera en computacin y la ingeniera elctrica, la seleccin y la interconexin de los componentes de hardwarepara crear los equipos que cumplen funciones, de rendimiento, y costes.

2.3.9 Anlisis de rendimiento de computadoras

Anlisis de rendimiento del equipo es el estudio del trabajo que uye a travs de los equipos con el objetivo general demejora de rendimiento y control de tiempo de respuesta, utilizando los recursos de manera eciente, la eliminacinde los cuellos de botella, y la prediccin de rendimiento bajo cargas mximas previstas.[47]

2.3.10 Cmputo cientco

La ciencia computacional (o computacin cientca) es el campo de estudio que trata con la construccin de modelosmatemticos y tcnicas de anlisis cuantitativos as como el uso de computadoras para analizar y resolver problemascientcos. En el uso prctico, es tpicamente la aplicacin de simulacin por ordenador y otras formas de clculo alos problemas en diversas disciplinas cientcas.

2.3.11 Redes de computadoras

Esta rama de las ciencias de la computacin que tiene como objetivo gestionar las redes entre computadoras en todoel mundo.


2.3.12 Sistemas concurrentes, paralelos y distribuidosConcurrencia es una propiedad de los sistemas en los que varios clculos estn ejecutando de forma simultnea, y,potencialmente, que interactan entre s. Un nmero de modelos matemticos han sido desarrollados para el clculoconcurrente general, incluyendo las redes de Petri, clculos de proceso y del modelo de mquina de acceso aleatorioen paralelo. Un sistema distribuido se extiende la idea de la simultaneidad en varios ordenadores conectados a travsde una red. Computadoras dentro del mismo sistema distribuido tienen su propia memoria privada, y la informacines a menudo intercambian entre s para lograr un objetivo comn.

2.3.13 Bases de datosUna base de datos tiene la intencin de organizar, almacenar y recuperar grandes cantidades de datos de formasencilla. Bases de datos digitales se gestionan mediante sistemas de gestin de base de datos para almacenar, crear,mantener y consultar los datos, a travs de modelos de bases de datos y lenguajes de consulta. Una base de datos esun conjunto de datos interrelacionados entre si mismos.

2.3.14 Informtica en saludInformtica de la Salud se ocupa de las tcnicas computacionales para la solucin de problemas en el cuidado de lasalud.

2.3.15 Ciencia de la informacinEl campo estudia la estructura, algoritmos, comportamiento e interacciones de los sistemas naturales y articiales queguardan, procesan, acceden a y comunican informacin. Tambin desarrolla sus propios fundamentos conceptualesy tericos y emplea fundamentos desarrollados en otros campos.

2.3.16 Ingeniera de softwareLa ingeniera de software es el estudio de todos los aspectos involucrados en la produccin de software. Cubre desdela deduccin de requerimientos hasta fases posteriores de la puesta en servicio. Incluye diseo, codicacin, pruebase implantacin. Normalmente el foco de la calidad se centra en la mantenibilidad del producto, pero, dependiendodel proyecto, el foco de la calidad podra estar en ms de un requerimiento no funcional (NFR), como por ejemploescalabilidad, robustez, eciencia, seguridad, o interoperabilidad. Se trata de un enfoque sistemtico para la construc-cin de software, que implica la aplicacin de buenas prcticas y trazabilidad del proceso. Por su amplia coberturamuchas veces se entiende como una disciplina de Ingeniera donde, una de sus Ciencias de base, son las Ciencias deComputacin.

2.4 Relacin con otros camposPor ser una disciplina reciente, existen varias deniciones alternativas para la ciencia de la computacin. Esta puedeser vista como una forma de ciencia, matemticas o una nueva disciplina que no puede ser categorizada siguiendo losmodelos actuales.Las ciencias de la computacin frecuentemente se cruzan con otras reas de investigacin, tales como la fsica yla lingstica. Pero es con las matemticas con las que se considera que tiene un grado mayor de relacin. Eso esevidenciado por el hecho de que los primeros trabajos en el rea fueran fuertemente inuenciados por matemticoscomo Kurt Gdel y Alan Turing. En la actualidad sigue habiendo un intercambio de ideas til entre ambos camposen reas como la lgica matemtica, la teora de categoras, la teora de dominios, el lgebra y la geometra.Otro punto a destacar es que, a pesar de su nombre, las ciencias de la computacin raramente involucran el estudiomismo de las mquinas conocidas como computadoras. De hecho, el renombrado cientco Edsger Dijkstra es muycitado por la frase Las ciencias de la computacin estn tan poco relacionadas con las computadoras como la as-tronoma con los telescopios. La investigacin en ciencias de la computacin tambin suele relacionarse con otrasdisciplinas, como la ciencia cognitiva, la fsica (vase computacin cuntica), la lingstica, etctera.

2.5. VASE TAMBIN 19

La relacin entre las ciencias de la computacin y la ingeniera de software es un tema muy discutido, por disputassobre lo que realmente signica el trmino ingeniera de software y sobre cmo se dene a las ciencias de la compu-tacin. Algunas personas creen que la ingeniera de software sera un subconjunto de las ciencias de la computacin.Otras, tomando en cuenta la relacin entre otras disciplinas cientcas y de la ingeniera, creen que el principal obje-tivo de las ciencias de la computacin sera estudiar las propiedades del cmputo en general, mientras que el objetivode la ingeniera de software sera disear cmputos especcos para lograr objetivos prcticos, con lo que se conver-tira en disciplinas diferentes. Este punto de vista es el que sostiene, por ejemplo, Parnas (1998). Incluso hay otrosque sostienen que no podra existir una ingeniera de software.Los aspectos acadmicos, polticos y de nanciamiento en las reas de ciencias de la computacin tienden a verseinuidos drsticamente por el criterio del departamento encargado de la investigacin y la educacin en cada univer-sidad, que puede estar orientado a la matemtica o a la ingeniera. Los departamentos de ciencias de la computacinorientados a la matemticas tericas suelen alinearse del lado de la computacin cientca y las aplicaciones de clculonumrico.El trmino computacin cientca, que no debe confundirse con ciencia de la computacin, designa a todas aquellasprcticas destinadas a modelar, plantear experimentos y validar teoras cientcas sirvindose de medios compu-tacionales. En estos casos la computacin es una mera herramienta y el esfuerzo se dirige a avanzar en los camposobjetivo (fsica, biologa, mecnica de uidos, radiotransmisin,...), ms que en la propia ciencia de la computacin.Finalmente, el pblico en general algunas veces confunde la ciencia de la computacin con reas vocacionales quetrabajan con computadoras o piensan que trata acerca de su propia experiencia con las computadoras, lo cual sueleincluir actividades como los juegos, la navegacin web y el procesamiento de texto. Sin embargo, el punto central de laciencia de la computacin va ms all de entender las propiedades de los programas que se emplean para implementaraplicaciones de software como juegos y navegadores web, y utiliza ese entendimiento para crear nuevos programas omejorar los existentes.[48]

2.5 Vase tambin Informtico terico Matemticas Ingeniera en computacin Programacin Teora de la computacin Teora de la complejidad computacional Problema de la cena de los lsofos Problemas no resueltos de las Ciencias de la Computacin Anexo:Informticos tericos Premio Turing

2.6 Referencias[1] "Computer science is the study of information" Department of Computer and Information Science, Guttenberg Information

Technologies

[2] "Computer science is the study of computation." Computer Science Department, College of Saint Benedict, Saint JohnsUniversity

[3] "Computer Science is the study of all aspects of computer systems, from the theoretical foundations to the very practical aspectsof managing large software projects." Massey University

[4] Anthony Ralston, Edwin D. Reilly, David Hemmendinger (2000). Encyclopedia of Computer Science. Wiley. 978-0-470-86412-8.


[5] http://www.cs.bu.edu/AboutCS/WhatIsCS.pdf.

[6] WordNet Search - 3.1. Wordnetweb.princeton.edu. Consultado el 14 de mayo de 2012.

[7] Denning, P.J. (2000). Computer Science: The Discipline (PDF). Encyclopedia of Computer Science.

[8] David Alan Grier (2005). When computers were human. Princeton University Press. ISBN 84-89660-00-X.

[9] Blaise Pascal. School of Mathematics and Statistics University of St Andrews, Scotland.

[10] A Brief History of Computing.

[11] En 1851

[12] Science Museum - Introduction to Babbage. Archivado desde el original el 8 de septiembre de 2006. Consultado el 24de septiembre de 2006.

[13] Anthony Hyman (1982). Charles Babbage, pioneer of the computer.

[14] La introduccin de tarjetas perforadas en el nuevo motor era importante no slo como una forma ms conveniente decontrol que los tambores, si no porque se podra programar de forma ilimitada, y estos programas podran ser almacenadosy repetidos sin el peligro de introducir errores en la conguracion a mano de la mquina; era importante tambin porquesirvi para cristalizar sensacin de Babbage que haba inventado algo realmente nuevo, algo mucho ms que una mquinacalculadora sosticada. Bruce Collier, 1970

[15] A Selection and Adaptation From Adas Notes found in Ada, The Enchantress of Numbers, by Betty Alexandra TooleEd.D. Strawberry Press, Mill Valley, CA. Consultado el 4 de mayo de 2006. (enlace roto disponible en Internet Archive;vase el historial y la ltima versin).

[16] En este sentido Aiken necesitaba de IBM, cuya tecnologa incluida el uso de tarjetas perforadas, la acumulacin de datosnumricos, y la transferencia de los datos numricos de un registro a otro ", Bernard Cohen, p.44 (2000)

[17] Brian Randell, p. 187, 1975

[18] La Association for Computing Machinery (ACM) fue fundada en 1947.

[19] Some EDSAC statistics. Cl.cam.ac.uk. Consultado el 19 de noviembre de 2011.

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[21] IBM 704 Electronic Data Processing System - CHMRevolution. Computerhistory.org. Consultado el 7 de julio de 2013.

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[23] Levy, Steven (1984). Hackers: Heroes of the Computer Revolution. Doubleday. ISBN 0-385-19195-2.

[24] David Kahn, The Codebreakers, 1967, ISBN 0-684-83130-9.

[25] http://www.cis.cornell.edu/Dean/Presentations/Slides/bgu.pdf

[26] Constable, R.L. (March 2000). Computer Science: Achievements and Challenges circa 2000 (PDF).

[27] Abelson, H.; G.J. Sussman with J. Sussman (1996). Structure and Interpretation of Computer Programs (2nd edicin). MITPress. ISBN 0-262-01153-0. La revolucin de la computadora es una revolucin en la manera de pensar y en la forma enque expresamos lo que pensamos. La esencia de este cambio es la aparicin de lo que podra llamarse mejor epistemologaprocedimental el estudio de la estructura del conocimiento desde un punto de vista imperativo, en oposicin al punto devista ms declarativo tomada por temas matemticos clsicos.

[28] Black box traders are on the march. The Telegraph, 26 de agosto de 2006.

[29] The Impact of High Frequency Trading on an Electronic Market. Papers.ssrn.com. doi:10.2139/ssrn.1686004. Consul-tado el 14 de mayo de 2012.

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2.7. BIBLIOGRAFA 21

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[33] id., p. 11

[34] Donald Knuth (1972). George Forsythe and the Development of Computer Science. Comms. ACM.

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[40] P. Mounier-Kuhn, LInformatique en France, de la seconde guerre mondiale au Plan Calcul. Lmergence dune science,Paris, PUPS, 2010, ch. 3 & 4.

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[43] Csab, Inc. Csab.org. 3 de agosto de 2011. Consultado el 19 de noviembre de 2011.

[44] Clay Mathematics Institute P=NP

[45] P. Collins, Graham. Claude E. Shannon: Founder of Information Theory. Scientic American, Inc.

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[48] "Common myths and preconceptions about Cambridge Computer Science" Computer Science Department, University ofCambridge.

2.7 Bibliografa Abelson, H. y Sussman, G.J. con Sussman, J. (1996). Structure and Interpretation of Computer Programs, 2nd

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2.8 Enlaces externos

Wikimedia Commons alberga contenido multimedia sobre Ciencias de la computacin. Commons

Wikiversidad alberga proyectos de aprendizaje sobre Ciencias de la computacin.Wikiversidad Ciencias de la computacin en Open Directory Project. Vigilancia Scholarly Societies in Computer Science Best Papers Awards in Computer Science since 1996 Photographs of computer scientists by Bertrand Meyer


EECS.berkeley.edu

Fuentes bibliogrcas y motores de bsqueda acadmicos enfocados a ciencias de la computacin

CiteSeerx (artculo): motor de bsqueda, biblioteca digital y repositorio de artculos cientcos y acadmicosenfocados a las ciencias de la computacin y de la informacin.

DBLP Computer Science Bibliography (artculo): bibliografa sobre ciencias de la computacin alojada enUniversitt Trier, en Alemania.

Coleccin de Ciencias de la Computacin Bibliografas (artculo)

Organizaciones Profesionales

Association for Computing Machinery IEEE Computer Society Informatics Europe

Otros

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Captulo 3

Lgica

La lgica es una ciencia formal que estudia los principios de la demostracin e inferencia vlida. La palabra derivadel griego antiguo logik, que signica dotado de razn, intelectual, dialctico, argumentativo, que a su vezviene de (lgos), palabra, pensamiento, idea, argumento, razn o principio.As como el objeto de estudio tradicional de la qumica es la materia, y el de la biologa la vida, el de la lgica es lainferencia. La inferencia es el proceso por el cual se derivan conclusiones a partir de premisas.[1] La lgica investigalos principios por los cuales algunas inferencias son aceptables, y otras no. Cuando una inferencia es aceptable, loes por su estructura lgica, y no por el contenido especco del argumento o el lenguaje utilizado. Por esta razn lalgica se considera una ciencia formal, como la matemtica, en vez de una ciencia emprica.La lgica tradicionalmente se consider una rama de la losofa. Pero desde nales del siglo XIX, su formalizacinsimblica ha demostrado una ntima relacin con las matemticas, y dio lugar a la lgica matemtica. En el siglo XXla lgica ha pasado a ser principalmente la lgica simblica, un clculo denido por smbolos y reglas de inferencia,lo que ha permitido su aplicacin a la informtica. Hasta el siglo XIX, la lgica aristotlica y estoica mantuvieronsiempre una relacin con los argumentos formulados en lenguaje natural. Por eso aunque eran formales, no eranformalistas.[2] Hoy esa relacin se trata bajo un punto de vista completamente diferente. La formalizacin estricta hamostrado las limitaciones de la lgica tradicional o aristotlica, que hoy se interpreta como una parte pequea de lalgica de clases.

3.1 Acepciones

3.1.1 Ciencia argumentativa y propedutica

El trmino lgica, se encuentra en los antiguos peripatticos y estoicos como una teora de la argumentacin oargumento cerrado.[3]De este modo la forma argumentativa responde al principio de conocimiento que supone querepresenta adecuadamente la realidad.[4] Por ello, sin perder su condicin de formalidad, no son formalistas y noacaban de desprenderse de las estructuras propias del lenguaje.[2]

Con el nombre de Dialctica, en la Edad Media, la Lgica mantiene la condicin de ciencia propedutica. As seestudia en la estructura de las enseanzas del Trivium como una de las artes liberales.En la Edad Moderna la lgica tradicional aristotlica adquiere un nuevo enfoque en las interpretaciones racionalistasde Port Royal, en el siglo XVII, pero tampoco supusieron un cambio radical en el concepto de la Lgica como ciencia.

3.1.2 Ciencia del pensar

Los lsofos racionalistas, sin embargo, al situar el origen de la reexin losca en la conciencia, aportaron, atravs del desarrollo del anlisis como mtodo cientco del pensar,[5] los temas que van a marcar el desarrollode la lgica formal. Son de especial importancia la idea de Descartes de unaMathesis universalis[6] y de Leibniz que,con su Characteristica Universalis supone la posibilidad de un lenguaje universal, especicado con precisin mate-mtica sobre la base de que la sintaxis de las palabras debera estar en correspondencia con las entidades designadascomo individuos o elementos metafsicos, lo que hara posible un clculo o computacin mediante algoritmo en el

23

24 CAPTULO 3. LGICA

Gottfried Leibniz (1646-1716).

descubrimiento de la verdad.[7][8]

Aparecen los primeros intentos y realizaciones de mquinas de clculo, (Pascal, Leibniz) y, aunque su desarrollo nofue ecaz, sin embargo la idea de una Mathesis Universal o Caracterstica Universal, es el antecedente inmediato deldesarrollo de la lgica simblica a partir del siglo XX.Leibnitz y Descartes seguan muy de cerca la escuela jesuita, sobre todo a Surez, quienes a su vez utilizaban la LgicaMexicana, de Fray Antonio de Rubio, lsofo mexicano (Novohispano).[9]

A dems se considera que las lgicas modernizantes nunca lograron la precisin de estos estudios. Sander Pierce,Gottlob Frege, Saussure y Witgeinstein siguieron criterios neoescolsticos para formular sus teoras lgicas, ms

3.2. SISTEMAS LGICOS 25

acabadas.[10]

La palabra lgica ha sido utilizada como lgica trascendental por Kant, en el sentido de investigar los conceptospuros a priori del entendimiento o categoras trascendentales.Hegel considera la lgica dentro del absoluto como proceso dialctico del Absoluto, entendido ste como PrincipioAbsoluto, Espritu Absoluto, y Sujeto, como Sujeto Absoluto.[11][12]La lgica, la epistemologa y la ontologa vanunidas y son expuestas en la losofa entendida sta como Sistema Absoluto.

3.1.3 Ciencia formalEn el ltimo tercio del siglo XIX la Lgica va a encontrar su transformacin ms profunda de la mano de las investi-gaciones matemticas y lgicas, junto con el desarrollo de la investigacin de las estructuras profundas del lenguaje,la lingstica, convirtindose denitivamente en una ciencia formal.

3.1.4 Lgica informalEn el lenguaje cotidiano, expresiones como lgica o pensamiento lgico, aporta tambin un sentido alrededor deun pensamiento lateral comparado, haciendo los contenidos de la armacin coherentes con un contexto, bien seadel discurso o de una teora de la ciencia, o simplemente con las creencias o evidencias transmitidas por la tradicincultural.Del mismo modo existe el concepto sociolgico y cultural de lgica como, p.e. la lgica de las mujeres, lgicadeportiva, etc. que, en general, podramos considerar como lgica cotidiana - tambin conocida como lgica delsentido comn.En estas reas la lgica suele tener una referencia lingstica en la pragmtica.Un argumento en este sentido tiene su lgica cuando resulta convincente, razonable y claro; en denitiva cuandocumple una funcin de ecacia. La habilidad de pensar y expresar un argumento as corresponde a la retrica, cuyarelacin con la verdad es una relacin probable.[13]

3.2 Sistemas lgicosExiste un debate sobre si es correcto hablar de una lgica, o de varias lgicas, pero en el siglo XX se han desarrolladono uno, sino varios sistemas lgicos diferentes, que capturan y formalizan distintas partes del lenguaje natural. Sepodra denir a un sistema lgico como un conjunto de cosas, que nos ayudan en la toma de decisiones que sean loms convenientemente posible.Un sistema lgico est compuesto por:

1. Un conjunto de smbolos primitivos (el alfabeto, o vocabulario).

2. Un conjunto de reglas de formacin (la gramtica) que nos dice cmo construir frmulas bien formadas a partirde los smbolos primitivos.

3. Un conjunto de axiomas o esquemas de axiomas. Cada axioma debe ser una frmula bien formada.

4. Un conjunto de reglas de inferencia. Estas reglas determinan qu frmulas pueden inferirse de qu frmulas.Por ejemplo, una regla de inferencia clsica es el modus ponens, segn el cual, dada una frmula A, y otrafrmula A B, la regla nos permite armar que B.

Estos cuatro elementos completan la parte sintctica de los sistemas lgicos. Sin embargo, todava no se ha dadoningn signicado a los smbolos discutidos, y de hecho, un sistema lgico puede denirse sin tener que hacerlo. Taltarea corresponde al campo llamado semntica formal, que se ocupa de introducir un quinto elemento:

1. Una interpretacin formal. En los lenguajes naturales, una misma palabra puede signicar diversas cosas de-pendiendo de la interpretacin que se le d. Por ejemplo, en el idioma espaol, la palabra banco puedesignicar un edicio o un asiento, mientras que en otros idiomas puede signicar algo completamente distinto

26 CAPTULO 3. LGICA

o nada en absoluto. En consecuencia, dependiendo de la interpretacin, variar tambin el valor de verdad dela oracin el banco est cerca. Las interpretaciones formales asignan signicados inequvocos a los smbolos,y valores de verdad a las frmulas.

Lgicas clsicas

Los sistemas lgicos clsicos son los ms estudiados y utilizados de todos, y se caracterizan por incorporar ciertosprincipios tradicionales que otras lgicas rechazan. Algunos de estos principios son: el principio del tercero excluido,el principio de no contradiccin, el principio de explosin y la monoticidad de la implicacin. Entre los sistemaslgicos clsicos se encuentran:

Lgica proposicional Lgica de primer orden Lgica de segundo orden

Lgicas no clsicas

Los sistemas lgicos no clsicos son aquellos que rechazan uno o varios de los principios de la lgica clsica. Algunosde estos sistemas son:

Lgica difusa: Es una lgica plurivalente que rechaza el principio del tercero excluido y propone un nmeroinnito de valores de verdad.

Lgica relevante: Es una lgica paraconsistente que evita el principio de explosin al exigir que para que unargumento sea vlido, las premisas y la conclusin deben compartir al menos una variable proposicional.

Lgica cuntica: Desarrollada para lidiar con razonamientos en el campo de la mecnica cuntica; su caracte-rstica ms notable es el rechazo de la propiedad distributiva.

Lgica no monotnica: Una lgica no monotnica es una lgica donde, al agregar una frmula a una teoracualquiera, es posible que el conjunto de consecuencias de esa teora se reduzca.

Lgica intuicionista: Enfatiza las pruebas, en vez de la verdad, a lo largo de las transformaciones de las propo-siciones.

Lgicas modales

Las lgicas modales estn diseadas para tratar con expresiones que calican la verdad de los juicios. As por ejemplo,la expresin siempre calica a un juicio verdadero como verdadero en cualquier momento, es decir, siempre. Noes lo mismo decir est lloviendo que decir siempre est lloviendo.

Lgica modal: Trata con las nociones de necesidad, posibilidad, imposibilidad y contingencia. Lgica dentica: Se ocupa de las nociones morales de obligacin y permisibilidad. Lgica temporal: Abarca operadores temporales como siempre, nunca, antes, despus, etc. Lgica ep

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