ARTÍCULO IA - Dulfredo Villca

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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, UNA INTRODUCCIÓN 
 
 
Ing. Dulfredo Villca Lázaro 
 
 
Av. Donoso Tórrez No. 110 – Villa. Armonía - La Paz, Bolivia 
Cel.: 702 20593 / Tel.: 591-6637645 (Tarija-Bolivia) 
 
 
 
RESUMEN 
 
 
El presente, constituye un artículo en el que se realiza una descripción de las principales características 
de la IA, abarcando su definición, fundamentos, técnicas, las áreas de investigación de que se 
conforma y un esbozo de sus perspectivas actuales y futuras. 
 
 
En los años recientes un nuevo campo se ha 
abierto paso: el de la Inteligencia Artificial (IA) 
[AUB86]. Pese a que esta disciplina es relativamente 
nueva1, a través de ella ha sido posible la construcción de 
diversos productos trascendentales y sorprendentes 
[RUS96], que se han hecho patentes en la vida cotidiana 
del hombre, tales como los robots, los sistemas expertos, 
los juegos electrónicos, etc. [AUB86]. 
Sus esfuerzos están encaminados no sólo a la 
construcción de entidades inteligentes, sino también a su 
comprensión. Esta característica que permite aprender más 
del ser humano, aunado al hecho de que las máquinas 
dotadas de inteligencia así desarrolladas son útiles e 
interesantes por sí mismas, son algunas de las razones de 
su estudio [RUS96]. 
El problema de la IA es uno de los de mayor 
complejidad, y puede expresarse a través de las 
interrogantes: 
(1) ¿Cómo es posible que un 
diminuto y tardo cerebro, 
biológico o electrónico, sea 
capaz de percibir, comprender, 
predecir y manipular un mundo 
significativamente mayor y más 
complejo? 
 
1 Formalmente se inicia en 1956 cuando se forjó el término en la que se 
conoció como la Primera Conferencia sobre Inteligencia Artificial, 
celebrada en el Dartmouth College (Hanover, New Hampshire, EE.UU.) y 
organizada por Marvin Minsky, John McCarthy, Nathaniel Rochester y 
Claude Shannon [RUS96] [MIS88] [CAS99] [BEN90]. 
(2) ¿Cómo es posible crearlo con 
base en esas propiedades? 
[RUS96] 
El tema de estudio de la IA, en términos 
genéricos, contempla aquellas actividades del hombre para 
las que se desconoce de antemano algún método 
convencional con el que puedan ser abordados. Tal 
característica, la diferencia de la Informática propiamente 
dicha: mientras ésta última se ocupa del tratamiento de la 
información, la IA lo hace cuando esto no es posible a 
través de un método simple (el convencional algorítmico). 
Asimismo, frecuentemente los problemas con que se topa 
se refieren a obtener el mayor provecho posible de un 
conjunto de acciones, con el objeto de lograr un fin 
específico. 
La invención del ordenador2 ha permitido acelerar 
el desarrollo de la IA, al convertirse, ciertamente, como 
producto de los esfuerzos de investigación en este nuevo 
campo por encontrar un fundamento teórico aplicable al 
concepto de la inteligencia, en un método extraordinario 
que permite estudiar en qué consiste. Como consecuencia 
de ello, se ha procedido a examinar nuevas formas de 
raciocinio, a estudiar los móviles para considerar 
inteligencia a esta manera de obrar. También, esto ha 
posibilitado conocer con mayor profundidad las analogías 
existentes entre cerebro humano y computadora, lo que ha 
 
2 Desde que fue descubierta, se creyó que la computadora llegaría a 
contar con facultades intelectuales similares, e incluso superiores, a las 
del ser humano [AUB86]. 
 2 
redundado en beneficio del rendimiento de éstas últimas. 
[AUB86] 
A.1. ¿QUÉ ES LA IA? 
Diversos autores han formulado diferentes 
definiciones de IA, y que, sin embargo, pueden ser 
agrupadas en cuatro categorías distinguibles. En la 
Tabla 1., se presenta algunas de estas concepciones, las que 
divergen en dos dimensiones principales: las de la parte 
superior, se enfocan en procesos mentales y el 
razonamiento, en tanto que las de la inferior, se refieren a 
la conducta; asimismo, las de la izquierda, cuantifican la 
condición deseable en cuanto a eficiencia humana, y las de 
la derecha, lo hacen acorde con un concepto de inteligencia 
ideal, conocido como racionalidad. 
A.1.1. Enfoque del Modelo Cognoscitivo: 
Pensar como humano 
Pretende emular el razonamiento en las máquinas 
a través del entendimiento de cómo piensan los seres 
humanos. Este enfoque se compone de modelos 
computacionales de IA y técnicas experimentales de 
psicología, con el propósito de construir teorías precisas y 
contrastables de cómo funciona la mente humana. 
Tabla 1. Algunas definiciones de IA agrupadas por categorías. 
¿Qué es la IA? 
La interesante actividad de conseguir que las 
computadoras piensen, máquinas dotadas de 
entendimiento, en un amplio sentido literal 
(Haugeland, 1985.) 
 
La automatización de tareas que se relacionan con 
procesos de pensamiento, tales como: toma de 
decisiones, resolución de problemas, aprendizaje, etc. 
(Bellman, 1978.) 
El estudio de las facultades mentales a través de 
modelos computacionales (Charniak y McDermott, 
1985.) 
 
 
La reproducción, por medio del análisis circunscrito 
del comportamiento humano, de la percepción, la 
comprensión y decisión, realizada, eventualmente, en 
una máquina: el ordenador (Aubert y Schomberg, 
1986.) 
 
El estudio de los cálculos que hacen posible la 
percepción, el razonamiento y la acción (Winston, 
1992.) 
El arte de construir máquinas dotadas de capacidad 
para realizar funciones, que efectuadas por personas 
necesitan de inteligencia (Kurzweil, 1990.) 
 
El estudio de cómo conseguir que las máquinas 
efectúen tareas que, por ahora, son mejor realizadas 
por los seres humanos (Rich y Knight, 1994.) 
Una disciplina que se centra en la explicación e 
imitación de la conducta inteligente en función de 
procesos computacionales (Schalkoff, 1990.) 
 
La rama computacional que tiene por objeto la 
automatización de la conducta inteligente (Luger y 
Stubblefield, 1993.) 
Sistemas que piensan como humanos Sistemas que piensan racionalmente 
Sistemas que actúan como humanos Sistemas que actúan racionalmente 
Fuente: Elaborado con base en [RUS96] [AUB86] [RIC94]. 
 3 
A.1.2. Enfoque de las Leyes del 
Pensamiento: Pensar racionalmente 
Tiene por objeto la creación de sistemas 
inteligentes fundamentadas en la lógica (o manera correcta 
de pensar), la que emplea para describir problemas del 
“mundo real” y darles solución (si la admitiesen); esto es, 
el desarrollo de sistemas de razonamiento computacional 
que realizan inferencias correctas. Este enfoque logicista 
de la IA presenta dos inconvenientes: 
(1) Dificultad para expresar, en los 
términos formales de la 
notación lógica, conocimiento 
informal, más aún, si el mismo 
no es certero al cien por cien. 
(2) Existencia de una marcada 
diferencia entre resolver un 
problema “en principio” y 
hacerlo realmente en la práctica. 
A.1.3. Enfoque de la Prueba de Turing: 
Actuar como humano 
Se fundamenta en la definición operativa de 
inteligencia expresada en la denominada Prueba de 
Turing
3. En este experimento se define una conducta 
inteligente, como la capacidad de conseguir eficiencia 
equiparable a la humana en las actividades de tipo 
cognoscitivo, lo suficiente como para engañar a un 
examinador. No se han realizado grandes esfuerzos para 
aprobar la Prueba de Turing. La forma de desarrollar las 
representaciones y de razonar en qué se fundan estos 
sistemas, pueden seguir o no un modelo humano. 
A.1.4. Enfoque del Agente Racional: 
Actuar racionalmente 
Este enfoque tiene por objeto el estudio y la 
creación de agentes4 que actúan racionalmente, o sea, de 
 
3 Alan Turing [TUR50], en 1950, propuso una prueba para investigar si 
una máquina o computadora es inteligente. Escuetamente, esta 
experiencia consistía en que un operador humano aislado interrogase a 
una computadoraa través de una terminal; si al final del interrogatorio, el 
examinador no podía determinar que quién le contestó era una máquina o 
una persona, la prueba se consideraba aprobada y la máquina con cierto 
grado de inteligencia. Para superar la Prueba de Turing así formulada, es 
necesario que la computadora posea capacidades de: procesamiento de 
lenguaje natural, representación del conocimiento, razonamiento 
automático y autoaprendizaje. Si a éstas, se suman la visión de 
computadora y la capacidad de desplazar objetos (Robótica), la máquina 
ha vencido la denominada Prueba Total de Turing. [RUS96] [ANG86] 
4 En el estudio, salvo previa aclaración, se adopta la noción que Russell y 
Norving [RUS96] asocian a este término, y que concibe como agente a 
todo aquello capaz de percibir su entorno a través de sensores y de 
responder o actuar, en dicho ambiente, por medio de efectores. 
Internamente se compone de un programa de agente o función que le 
forma que se consigan los objetivos deseados sobre la base 
de ciertas suposiciones. Presenta dos ventajas con respecto 
a las otras concepciones de IA: 
(1) Mayor generalidad que el 
Enfoque de las Leyes del 
Pensamiento; en el sentido de 
que realizar inferencias lógicas 
es tan sólo un mecanismo para 
asegurar la racionalidad, mas no 
es uno indefectible. 
(2) Mayor compatibilidad con la 
forma en que se ha desarrollado 
el avance científico que los 
enfoques cimentados en la 
conducta o pensamiento 
humanos; ya que se define con 
claridad lo que constituirá la 
norma de racionalidad cuya 
aplicación es general, en tanto 
que la conducta humana se 
adapta convenientemente en un 
entorno particular, y se debe, en 
parte, a un proceso evolutivo 
complejo y desconocido en su 
mayoría. 
Sin embargo, debe considerarse que lograr la 
racionalidad perfecta en las máquinas -realizar siempre lo 
correcto- no siempre es posible en situaciones complejas, 
debido al excesivo cómputo que conllevan. 
En el desarrollo de la IA se han adoptado los 
enfoques descritos. Lógicamente, existen posiciones 
encontradas entre los basados en los humanos y los 
centrados en la racionalidad. El enfocado en la conducta 
humana constituye una ciencia empírica que involucra el 
uso de hipótesis y su confrontación a través de 
experimentos, en tanto que el racionalista fusiona 
matemáticas e ingeniería. Sean cual fuesen las diferencias 
que existiesen entre ellas, cabe destacar que todas han 
realizado valiosas aportaciones. [RUS96] 
A.2. FUNDAMENTOS DE LA IA 
A pesar de que la IA como tal es reciente, diversas 
disciplinas desde tiempos que se remontan a la antigüedad 
han contribuido -con sus concepciones, enfoques y 
técnicas- a su establecimiento, entre las que destacan: 
 
permite la transición de las percepciones a las acciones y que se ejecuta en 
un tipo de dispositivo de cómputo o arquitectura. A excepción de 
especificación, se utiliza, a lo largo del presente trabajo, indistintamente 
los términos agente y entidad. 
 4 
I. Filosofía (de 428 a. C. al presente). 
A lo largo de su vasta historia, de ella han 
derivado diferentes teorías del razonamiento y del 
aprendizaje, al mismo tiempo de la concepción de la mente 
como el mero funcionamiento de un sistema físico. 
II. Matemáticas (aproximadamente del 
año 800 al presente). 
Su aporte se plasma en las teorías formales, que 
de esta disciplina surgieron, relativas a la lógica, 
probabilidad, toma de decisiones y computación. 
III. Psicología (de 1879 al presente). 
Proporciona herramientas que hacen posible la 
investigación de la mente humana, al igual que un lenguaje 
científico que permite expresar las teorías que se van 
descubriendo. 
IV. Ingeniería Computacional (de 1940 al 
presente). 
Dotó a la IA de las herramientas: computadora y 
software (sistemas operativos, lenguajes de programación 
y otros elementos requeridos para elaborar programas 
modernos), que posibilitan que sea una realidad. 
V. Lingüística (de 1957 al presente). 
Otorga teorías relativas a la estructura y 
significado del lenguaje (además de haber orientado los 
trabajos iniciales de representación del conocimiento). La 
lingüística moderna y la IA, dieron origen al campo que se 
conoce como lingüística computacional o procesamiento 
de lenguaje natural, que se ocupa del problema de la 
utilización del lenguaje. 
Debe tenerse presente que, sobre todo en un 
principio, estas aportaciones a las que se hace referencia no 
estuvieron directamente orientados a la IA, sino que 
surgieron y se reconoció su valía a medida que se forjaba 
el concepto. [RUS96] 
A.3. ¿QUÉ ES UNA TÉCNICA DE IA? 
Los problemas que aborda esta disciplina, 
normalmente complicados, son encarados por lo que se 
conoce como Técnica de IA5. Definirla con precisión, 
resulta difícil y tal vez no sea posible hacerlo. Sin 
 
5 Aunque es posible resolver problemas de IA sin emplear sus técnicas, 
normalmente estas respuestas son inferiores a las que se obtendrían 
usándolas [RIC94]. 
embargo, puede esbozarse lo qué es, a fin de clarificar su 
concepto. 
Una técnica de IA constituye un método que 
emplea conocimiento, tal que: 
(1) Represente generalizaciones. 
(2) Es entendido por los agentes 
(personas) que lo proveen. 
(3) Es susceptible de modificar 
fácilmente, para enmendar 
errores y caracterizar los 
cambios en el mundo y en la 
visión que se tenga del mismo. 
(4) Es factible de emplearse en 
diversas situaciones, incluso si 
no es plenamente preciso o 
completo. 
(5) Es posible su uso para 
contribuir a superar su mismo 
volumen, coadyuvando a la 
disminución de todas las 
posibilidades que usualmente 
deben considerarse. 
Tres de las técnicas más importantes de la IA, son: 
I. Búsqueda. 
Proporciona un método de resolución de 
problemas, que no tienen una forma de solución inmediata 
y superior a él, en el que se integran algunas técnicas 
directas existentes. 
II. Uso del Conocimiento. 
Brinda un método de solución de problemas 
complejos aprovechando las estructuras de los elementos 
implicados. 
III. Abstracción. 
Suministra un procedimiento para separar los 
aspectos o variaciones relevantes de otros fútiles, que sólo 
entorpecen el proceso de solución. 
Las técnicas de IA no son de aplicación exclusiva 
en situaciones propias de este campo, sino que también 
pueden utilizarse para resolver otros problemas, algunos de 
los cuales no incluidos como típicamente pertenecientes a 
esta disciplina, lo que, al parecer, es especialmente 
apropiado cuando tienen características similares a las 
cuestiones que ocupan a la IA [RIC94]. En particular, la 
resolución de un problema por medio de técnicas de IA 
requiere que el mismo presente determinadas 
características: 
 5 
(1) Debe comprenderse el sistema 
de representación con el que se 
plantea el problema. 
(2) Representado y almacenado los 
conocimientos disponibles, 
deben existir procedimientos de 
búsqueda de la solución. 
(3) Debe ser posible demostrar la 
correctitud de la solución y su 
viabilidad de obtenerse en un 
tiempo razonable [ANG86]. 
La construcción de sistemas que resuelven 
problemas específicos empleando técnicas de IA, 
comprende la realización de las siguientes acciones: 
1. Definir el problema con 
Precisión. Proceso que incluye 
la especificación detallada de la 
o las situaciones iniciales de las 
que se parten, y de la o las 
finales que se aceptarían como 
solución. 
2. Analizar el problema. Con el 
objeto de identificar sus 
características más importantes, 
las que pueden influir 
significativamente en la utilidad 
de las diferentes técnicas de 
solución para el problema. 
3. Concentrar y representar el 
conocimiento requerido para la 
solución del problema. 
4. Seleccionar la(s) mejor(es) 
técnica(s)de solución y 
aplicarla(s) al problema 
específico. [RIC94] 
A.4. ÁREAS DE INVESTIGACIÓN EN 
IA 
Actualmente, existe una cantidad considerable de 
áreas de investigación, con sus correspondientes 
aplicaciones, de las que hay asentimiento sobre su 
pertenencia a la IA. Estos subcampos, van desde ámbitos 
de propósito general: tales como la percepción, el 
razonamiento lógico y el sentido común; hasta tareas 
específicas: como ser el ajedrez, la demostración de 
teoremas matemáticos, la poesía, el diagnóstico de 
enfermedades y la generación de extractos.6 En la Tabla 2., 
se presenta una compilación de algunos de los problemas 
más relevantes que los especialistas integran en el término 
genérico de IA. 
En cierto modo, la gran mayoría de las áreas de 
investigación de la IA están vinculadas con la extensión de 
las aptitudes humanas. Diversidad de estas tecnologías que 
caen bajo el radio de acción de la IA, dista 
considerablemente de competir con seres humano o aun 
con animales: v.g., es conocido el limitado éxito del que 
sólo son capaces de alcanzar los sistemas de ordenador 
diseñados para ver imágenes, oír sonidos y entender el 
lenguaje, así como la carencia de sentido común de las 
computadoras. No obstante, en áreas de la IA que razonan 
con el conocimiento en un dominio acotado, los programas 
no únicamente pueden acercarse a la actuación humana, 
sino que en ocasiones la superan: v.g., este el caso de 
algunos programas expertos en ajedrez que existen en la 
actualidad, al igual que el de ciertos sistemas expertos que 
se usan cotidianamente en cualquier esfera de la industria o 
la administración. Es justamente en estos dominios, que 
requieren exclusivamente un conocimiento experto sin la 
asistencia del sentido común, donde hace algunos años se 
ha iniciado el progreso de la IA como una disciplina 
práctica, en contraposición a una netamente investigativa, 
y que durante la década de los 80 ha propiciado su 
conversión en una industria con aplicaciones de utilidad 
real. Hoy en día, es infinito el campo de potenciales 
aplicaciones que se hace patente a la IA, lo que ha 
contribuido al continuo crecimiento del interés por esta 
disciplina y por el desarrollo de sistemas comerciales de 
potencia y economía cada vez mayor. En la Tabla 3., se 
resume algunas de las formas en que la IA puede 
coadyuvar a resolver problemas del mundo real 
relacionados con determinadas actividades humanas. 
 
6 Estas materias, objetos de escudriñamiento, surgieron a medida que 
avanzaban las investigaciones. El éxito o el fracaso experimentado, en 
algunos casos, fue un factor decisivo para que ciertas áreas se desarrollen 
con mayor énfasis, otras lo hiciesen más lentamente o incluso para que 
algunas quedasen truncas. [RIC94] 
 6 
Tabla 2. Algunas Áreas de Investigación de la IA 
Tecnologías IA 
Resolución General de Problemas 
o Paradigmas de Resolución de 
Problemas 
Representación del Conocimiento 
Razonamiento o Deducción, o 
Demostración Automática o 
Lógica Informática 
Razonamiento Estricto 
Razonamiento Incierto 
Autoaprendizaje de Máquina 
Conceptuación Cognoscitiva 
Planificación Automática y 
Soporte de Decisiones 
Control automático 
Tareas de la vida diaria Percepción 
Visión Artificial o por ordenador 
(ver) 
División en procesos 
parciales apropiados 
Determinación de las 
formas de representación 
para resultados 
intermedios y finales 
Visión Artificial o por ordenador 
(ver) 
Identificación y 
utilización de 
regularidades físicas 
Identificación, 
representación y 
utilización de los 
conocimientos derivados 
de la experiencia 
Reconocimiento de Patrones 
(pattern recognition) 
 7 
 
Tabla 2. (Continuación) 
Tareas de la vida diaria 
Percepción 
Tratamiento de Imágenes (picture 
processing) 
Procesamiento del Habla (oir) 
Reconocimiento del 
Habla 
Síntesis del Habla 
Lingüística Computacional o 
Procesamiento del Lenguaje 
Natural 
Comprensión del Lenguaje 
Natural 
Análisis Sintáctico Conocimiento 
general de 
trasfondo 
Análisis Semántico Conocimientos 
específicos de un 
determinado sector 
Lingüística Computacional o 
Procesamiento del Lenguaje 
Natural 
Generación del Lenguaje Natural 
Análisis Semántico 
Conocimiento 
referido al texto Análisis Pragmático 
Modelos de Markov 
Ocultos 
Traducción Automática 
Semántica Computacional 
Sistemas de Tipificación 
Semántica de Composición de 
Rasgos o Categorías 
Sistemas de Tipificación 
Semántica de Asignación a una 
Categoría 
Robótica
*
 (Desplazarse) 
Sentido Común (commonsense 
reasoning) 
Tareas Formales Juegos Ajedrez 
 8 
 
Tabla 2. (Continuación) 
Tareas Formales 
Juegos 
Damas 
Backgammon 
Go 
Othello 
8-puzzle 
Laberinto 
Rompecabezas 
Criptografía, etc. 
Matemáticas 
Geometría 
Lógica 
Cálculo Integral 
Demostración de las propiedades 
de los programas 
Demostración de Teoremas, etc. 
Tareas de Expertos: Sistemas 
Expertos 
Redes de Autoproceso 
Procesamiento Numérico 
Sistemas Asociativos 
Sistemas Distribuidos 
Redes Subsimbólicas 
Redes Neuronales 
Procesamiento Simbólico 
Automatización de Fábricas 
Automatización de Oficinas 
 
 
 
 
 
 9 
 
Tabla 2. (Continuación) 
Ingeniería del Software 
Diseño de Entornos de 
Programación Inteligentes 
Programación Automática o 
Desarrollo de Software 
Enseñanza Inteligente Asistida por 
Ordenador usando Técnicas de IA 
Bases de Datos Inteligentes 
Diseño de Agentes Inmersos en 
Entornos Reales Sujetos a 
Entradas Sensoriales Continuas 
Diseño del Agente Total 
*
 Frecuentemente se caracteriza a la robótica como un subcampo de la IA dedicado a las tareas motrices y perceptuales: un robot es un agente artificial, activo, de ambiente el mundo físico (Russell y 
Norving, 1996.). Asimismo, bien podría incluirse a la IA como un área de la robótica que trabaja con el conocimiento: la robótica es la conexión inteligente entre la percepción y la acción (Brady, 1985.); 
un robot es algo sorprendentemente animado (Grossman, 1979.). Tales definiciones de trascendencia mudable distinguen exactamente la labor real de ambas disciplinas: mientras la IA propende a 
enfocarse exclusivamente en las actividades humanas, la robótica se encamina a generar comportamientos físicos animados. Empero, muchos problemas convergen en la confluencia de ambos campos y 
sólo combinado sus técnicas será posible el diseño de robots inteligentes que operen en el mundo: v.g., el reelaborar algoritmos básicos de IA considerando las dificultades que involucra tratar con el 
mundo físico, o el fundamental razonar respecto de objetivos y planes, génesis de la capacidad de inteligencia y resolución de problemas de los robots, para trazar percepciones acerca de las acciones 
adecuadas. Suele ser más ilustrativo concebir a los programas de IA y a los robots como instrumentos para acrecentar las habi lidades humanas, que como agentes independientes y autónomos. [HIL89] 
[RIC94] [FU88] 
Fuente: Elaborado con base en (L. Valverde, P. García y L. Godó) [MOM87] [FU88] [WIN91] [ART86] [BEN90] [NEB88] [DOL88] [ANG86] [SEL93] 
[LÓP89] [RIC88] [RIC94] [MIS88] [RUS96] [CUE86] [AUB86] 
 10 
 
 
 
 
 
Tabla 3. Algunas Posibles Aplicaciones de Tecnologías IA en el Progreso de Diferentes Campos de la Humanidad. 
Campo de la Humanidad Posibles Aplicaciones de la IA 
1. Gestión Empresarial 
- Indicación de estrategias financieras a seguir. 
- Proporción de información acerca del estado del mercado. 
- Resumen de Noticias (generación de extractos). 
- Asignación de tareas a las personas competentes. 
- Planificación de recursos humanos. 
- Corrección y supresión de errores de documentos. 
2. Ingeniería 
- Verificación de reglas de diseño o normas de fabricación. 
- Formulación de diferentes alternativas en los proyectos. 
- Proposición de nuevos productos y actuaciones.3. Producción* 
- Dotación de flexibilidad de actuación a los robots. 
- Mejoramiento de las tareas de montaje, inspección y mantenimiento. 
- Automatización integral del proceso productivo. 
4. Agricultura 
- Control del cultivo y de la evolución de la cosecha. 
- Indicación de tratamientos y actuaciones en el desarrollo de frutos y cereales. 
- Perfeccionamiento de las máquinas de manipuleo de la tierra y cosechas, y de la 
destinada a la ganadería. 
5. Minería - Asistencia en trabajos humanos en condiciones arriesgadas. 
6. Medicina 
- Cooperación en el diagnóstico médico. 
- Encauzamiento en la aplicación de tratamientos. 
- Potenciación del instrumental médico. 
7. Programación Automática 
- Verificación de programas. 
- Reducción del proceso de creación automática de programas de computadora. 
8. Búsqueda de Información - Contribución a la localización en enormes bancos de datos de la información más 
apropiada para cada aplicación. 
 11 
Tabla 3 (Continuación) 
Campo de la Humanidad Posibles Aplicaciones de la IA 
9. Resolución de Problemas 
en Áreas Específicas 
- Construcción de sistemas expertos aplicables a dominios de Medicina: Diagnósticos 
de enfermedades infecciosas bacterianas; Gestión de crisis: Ayuda en la aparición de 
productos químicos peligrosos en desagües; Ingeniería: Mantenimiento y búsqueda de 
fallos en locomotoras; Comunicaciones: Análisis de protocolos de mantenimiento en 
redes de conexión telefónica; Matemáticas: Manipulación de formulas (integración 
simbólica, solución numérica de sistemas de ecuaciones); Química: Análisis de 
productos químicos; Biología: Planificación de experimentos genéticos; Psicología: 
Modelado de fenómenos mentales humanos; Management: Asesoramiento sobre 
revelación de información comercial secreta; Jurisprudencia: Transformación de 
nuevas disposiciones fiscales en normas algorítmicas; Producción Industrial: Apoyo a 
los operadores en el control y supervisión de instalaciones industriales; Geometría: 
Problemas de analogía geométrica; Física Nuclear: Control de centrales nucleares; 
Bases de Datos: Diseño e Implementación de bases de datos; Técnica de 
Computadoras: Elaboración de pedidos de nuevos sistemas de computación; 
Enseñanza: Adquisición de conocimientos por enseñanza oral y modelos para 
estudiantes; Geología: Exploración minera; Electrónica: Perfeccionamiento de las 
representaciones y dimensiones microscópica de los chips de circuitos integrados; 
Ámbito Militar: Realización de batallas aéreas tácticas para combatir objetos volantes 
enemigos, etc. 
10. Percepción y Recono-
cimiento de Formas 
- Coadyuvación al análisis de escenas y al reconocimiento de objetos en puntos 
inaccesibles o dificultosos. 
- Exploraciones del cuerpo humano y planetarias e investigaciones oceanográficas y de 
satélites artificiales. 
- Acomodamiento de sensores visuales en máquinas y robots. 
- Sistemas reconocedores de lenguaje natural hablado o escrito. 
11. Enseñanza - Facilitación del estudio y análisis de los yerros de los alumnos a fin de encaminarles 
en su formación. 
Campo de la Humanidad Posibles Aplicaciones de la IA 
12. Comunicación Utilizando 
el Lenguaje Natural 
- Gestión de la comunicación hombre-máquina, en diferentes esferas, por medio del 
lenguaje hablado o escrito. 
13. Hogar - Secundación en tareas domésticas: limpieza, lavado, cocina, mantenimiento, etc. 
14. Juegos - Desarrollo de juegos más potentes y atractivos cada vez, para el deleite de las 
personas. 
*
 La inclusión de la IA en entornos industriales y productivos implica: (1) concepción de nuevos productos con soluciones, de no ser imposibles, difícilmente 
alcanzables con técnicas usuales, (2) excepcional potenciación de las prestaciones de los productos que tengan incorporadas técnicas de IA, y (3) potencial 
obtención de alto rendimiento económico, producto del mesurado número de expertos en IA (ocasionalmente designados como Ingenieros de Conocimiento) 
y que sobreviene, también, en una exigua cantidad de realizaciones. [ANG86] 
Fuente: Elaborado con base en [ANG86] [ROL90] [HAU85] [HIL95] (L. Valverde, P. García y L. Godó) [SEL93] [MOM87] 
[MIS88] [DOL88] [RIC88] [CUE86] [RIC94] [RUS96] [WIN91] [AUB86] [NEB88] [FU88] [ART86] [BEN90] 
 12 
Un mejor entendimiento de los problemas y de su 
complejidad, unida a una mayor suficiencia en el 
manipuleo matemático, han propiciado la practicabilidad 
de agendas de investigación y de robustos métodos. Los 
investigadores, probablemente motivados por los adelantos 
alcanzados en la resolución de los subproblemas de la IA, 
han retomado sus inquisiciones respecto del problema del 
“agente total” o desarrollo de un agente inteligente 
completo y de propósito general; al igual que se ocupan de 
la cuestión propulsada por el denominado movimiento 
“situado”, referida a la elucidación del funcionamiento de 
agentes sumidos en entornos reales y expuestos a entradas 
sensoriales continuas. En esta empresa, se han ido 
consiguiendo resultados muy interesantes, incluido la 
consciencia del requerimiento de una reestructuración, en 
algún modo, de los subcampos de la IA, marcadamente 
apartados en antaño, con base en la posibilidad de 
conjuntar sus logros en un solo diseño de agente. 
A pesar de no estar muy lejanos los años en que 
los avances trascendentales en IA, no sobrepasaban la 
esfera de los laboratorios de investigación, se advierte cada 
vez más el impacto que este enfoque ha venido 
produciendo en la vida ordinaria de las personas. Las 
investigaciones actuales en IA tienden a la construcción a 
partir de teorías preexistentes más que a la formulación de 
otras completamente novedosas, a la fundamentación en 
rigurosos teoremas o en firme evidencia experimental más 
que en la intuición, a la comprobación de la conveniencia 
de las aplicaciones en la realidad más que en ejemplos de 
significativa simplicidad. No debe sorprender que 
científicos de otras áreas incursionen paulatinamente en la 
IA, dado que ella posee herramientas y vocabulario que 
facilitan la sistematización y automatización de su trabajo 
intelectual. Recíprocamente, investigadores de IA tienen la 
opción de utilizar su metodología en cualquier ámbito 
relacionado con quehaceres del intelecto humano, y en tal 
sentido, la IA es un campo universal. [FU88] [ANG86] 
[RIC94] [RUS96] [MIS88] [NEB88] 
A.5. PRESENTE Y FUTURO DE LA IA 
La creación (diseño) de entidades inteligentes, que 
junto con el modelado de la mente humana son los 
principales objetivos de la IA, depende de las percepciones 
y acciones de que éste dispone, de las metas que debe 
alcanzar y del entorno en que se desenvuelve. Estos 
diseños de agentes inteligentes, van desde aquellos que 
responden como actos reflejos ante determinadas 
situaciones, hasta los que lo hacen después de una 
completa deliberación o agentes basados en el 
conocimiento. Sus partes componentes, son también 
diversas y responden a diferentes concretizaciones, como 
ser de tipo lógico, probabilista o neuronal. 
En áreas como los juegos, inferencia lógica y 
demostración de teoremas, planificación y diagnóstico 
médico, existen sistemas que fundamentados en principios 
teóricos, logran un rendimiento igual o superior que el de 
los expertos humanos. En otras, como la del aprendizaje, 
percepción visual, robótica y comprensión del lenguaje 
natural, se están obteniendo rápidos avances en el 
desempeño gracias a la utilización de superiores métodos 
analíticos y una mejor comprensión de los problemas 
involucrados. Por medio de la investigación asociada a 
estos campos, se conseguirán mayores capacidades en los 
mismos. 
No obstante los progresos alcanzados, debe 
reconocerse que todavía no se dispone de las herramientas 
necesarias para construir un agente total en IA. Sin 
embargo, a través del análisis de los sistemas actuales y de 
la forma como pueden ampliarse, se abre la posibilidad de 
distinguirinterrogantes para investigación cuya solución 
permitirá aproximarse a este tipo de entidades. 
En contraste con otros enfoques, se ha propuesto 
como tarea formal de la investigación en IA, la obtención 
de entidades que actúen racionalmente con optimización 
acotada
7, o sea, agentes que se comporten lo mejor posible 
en función a los recursos de cómputo de que disponen. 
Continuar con las investigaciones en IA posee 
propulsores y contradictores, quienes fundamentan su 
posición en los beneficios y/o perjuicios que 
previsiblemente tal desarrollo acarrearía, y en alegatos 
respecto a la viabilidad, o no, de la tesis de agentes 
inteligentes artificiales con facultades intelectuales 
similares al hombre u homo sapiens, así como en los 
profundos problemas filosóficos con que ello rozaría. 
Históricamente, para mucha gente es simplemente 
una utopía los dispositivos con capacidad de razonamiento, 
en especial si incluyeren los sentimientos característicos de 
los seres humanos. Otros argumentos en esta línea, se 
fundamentan en las intrínsecas creatividad y emociones 
humanas. Del mismo modo, las religiones, las normas 
éticas y morales, las jurídicas, entre otras cuestiones, 
objetan considerables escollos, en sus criterios insalvables, 
 
7 Entre las razones para plantear a la optimización acotada como la tarea 
formal de la investigación en IA, se tienen: (1) esta labor esta bien 
definida, y (2) es factible de realizarse. En cambio, otros esquemas de 
racionalidad (deseable en los agentes) para determinados entornos, entre 
otras posibilidades, resultan inviables: (a) por el cómputo excesivo que 
implican (como ocurre, en ocasiones, con la racionalidad perfecta o 
actuar en todo momento de forma de maximizar la utilidad esperada, 
fundamentado en la información del entorno), o (b) porque la conducta 
real que demuestran las entidades es considerablemente irracional (como 
sucede, ocasionalmente, con la racionalidad de cálculo o actuar como 
habría sido racional al inicio de la deliberación, a priori). [RUS96] 
 13 
al mero presagio de máquinas pensantes. Pero, 
desafortunadamente, la cardinal argumentación a que se 
recurre para descartar la factibilidad de máquinas con 
raciocinio, se plasma en la expresión: ¡Cómo van a pensar 
las máquinas! Eso es imposible. 
Al contrario de lo que propugna la corriente 
opositora a la prosecución de las indagaciones en IA, 
gradualmente va formando cuerpo la posibilidad de que en 
un futuro no muy remoto haya máquinas con un 
comportamiento similar al humano, no sólo al tiempo de 
razonar, sino también, cuando se trata de entender el 
lenguaje natural e interpretar el mundo circundante. Una 
prueba de que las máquinas se asemejan cada vez más al 
ser humano son los últimos avances alcanzados en 
robótica, los que pueden tomarse como un referencial del 
estado del arte en este campo. La robótica ha rebasado lo 
imaginable con el desarrollo de sistemas robots para la 
medicina y agentes artificiales con emociones similares a 
las de una persona, además de contar con otras reacciones 
ante determinadas acciones o palabras y de capacidades 
motoras.8 
Con respecto a las potenciales implicaciones de la 
IA, desde un enfoque optimista, esta disciplina proyecta 
grandes perspectivas de mejoramiento de las circunstancias 
materiales en que se halla la vida humana. El que pueda 
mejorar la calidad de vida, es algo que aún no puede 
responderse. De hecho, se plantean las interrogantes: ¿La 
automatización inteligente posibilitará trabajar más 
satisfactoriamente y disfrutar de un tiempo libre más 
ameno? ¿O las presiones de competitividad en un mundo 
extremadamente acelerado, producirán mayor estrés? 
¿Posibilitarán las máquinas inteligentes ampliar las 
capacidades individuales, o las de los gobiernos y 
empresas? ¿Será benéfico para los niños tener acceso 
directo a asesores inteligentes enciclopedias en línea 
multimedia y a la comunicación global, o en contraparte, 
accederán a juegos bélicos más realistas? Desde un punto 
de vista objetivo, las perspectivas se contemplan más 
positivas que negativas: si bien no se puede predecir con 
certeza lo que se puede esperar en el futuro de la IA, es 
claro que una computadora con inteligencia igual o 
superior a la humana, tendrá repercusiones muy 
 
8 Ejemplos concretos de este tipo de máquinas son: Aibo 2000 o ELS 210 
(un ciberperro producido por Sony, con sensores para buscar una pelota y 
jugar con ella, y con emociones de felicidad, enfado, sorpresa, tristeza, 
desagrado y miedo, además de incorporar un reloj y calendario); Asimo 
(un androide para el hogar desarrollado por Honda, que mide 1,20 m y 
pesa 43 K, capaz de subir gradas, caminar, saludar con la mano, bailar, 
prender la luz y abrir las puertas); SDR-3X (un humanoide también 
producido por Honda, que puede patear una pelota de fútbol, bailar, 
reconocer colores, equilibrarse sobre un pie y permanecer con las manos 
elevadas simultáneamente); TMSUK (por medio de la cual, es posible ver 
y comunicarse a distancia con otras personas de su alrededor); y una 
máquina con forma de pez, con capacidad de desplazamiento submarino. 
Para mayor información, refiérase a [AIB00] y [LOS00]. 
importantes en la vida del hombre y en la civilización. 
[ANG86] [SEL93] [RUS96] [AIB00] [LOS00] 
CONCLUSIÓN 
La IA, con independencia del uso que el hombre 
pueda dar a sus aplicaciones, es en sí misma un avance 
sobre lo ya existente, pues alberga la posibilidad de 
entidades artificiales con capacidades que hasta ahora 
únicamente se atribuían al hombre, pero que de concretarse 
incidirán significativamente en su devenir. 
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