Inteligencia Artificial

Bases históricas de la Inteligencia Artificial[1]

Toda la historia de la humanidad ha tenido referencias sobre aparatos mecánicos que pretendían imitar la inteligencia y comportamientos humanos. La inteligencia Artificial surge como concepto desde épocas remotas pero debido a la escasez de recursos tecnológicos no se pudo desarrollar.

Con el desarrollo de la electrónica se construyeron máquinas para realizar tareas propias de seres inteligentes, recibieron el nombre de ordenadores, por consiguiente existen lazos muy estrechos entre la historia de la Inteligencia Artificial y la informática.

En 1955 John McCarthy designó el término Inteligencia Artificial para reunir todo tipo de actividad encauzada a construir sistemas inteligentes; un año después se establece como una rama de la Ciencia de la Computación autónoma, comprendiendo la robótica, la comprensión del lenguaje natural, la visión artificial, el aprendizaje, la programación automática, el razonamiento, la planificación y la resolución de problemas.

Generalmente las ciencias emergentes despiertan un gran interés, unas expectativas exageradas de sus alcances; debido a ello, la naciente Inteligencia Artificial intentó construir cerebros artificiales; pero no poseía las bases teóricas del conocimiento fisiológico-psicológico del elemento al cual trataba de imitar. Después de los fracasos del resolvente de problemas (GPS) que intentaba solucionar los diferentes problemas ambientales; el Perceptron que consistía en una máquina con un mecanismo de red capaz de simular la visión humana; en 1969 Minsky manifestó los límites teóricos de los GPS y los Perceptrones. El rumbo de la investigación de la Inteligencia Artificial se dirigió a intentar desarrollar máquinas con conocimientos muy específicos en un área determinada del conocimiento, a lo que se le denomino sistemas expertos;[2] basados en la observación de humanos expertos en algún campo del saber.

Después de una fructífera etapa en la cual abundaron los trabajos de investigación con el apoyo financiero de muchos gobiernos, los éxitos fueron opacados por una serie de fracasos que desanimaron a muchos de los patrocinadores y al público en general; en ese período se realizó un espectacular programa de "Samuel para jugar a las Damas" presentado en 1961 con capacidad de aprender de su experiencia, de sus errores y éxitos pasados determinaba sus jugadas en las partidas posteriores.

En 1964 se publicó como tesis doctoral un sistema llamado "STUDENT" que es un programa de lenguaje natural que comprende y resuelve problemas complejos del álgebra; en 1966 se dio a conocer un programa de ordenador para el estudio de la comunicación hombre-máquina mediante el lenguaje natural interactivo, recibio el nombre "ELIZA", consistía en un programa de psicología que estimulaba las respuestas de un terapista en un dialogo interactivo con su paciente, era un simulador sorprendentemente efectivo y sencillo de un psicoterapeuta no directivo, a tal grado que muchas personas lo preferían a uno humano. Los problemas éticos que acarreo esta situación centro nuevamente la atención en las investigaciones que se estaban efectuando en el área de la Inteligencia Artificial.

En el primer congreso internacional de Inteligencia Artificial en 1969 se hizo una recopilación de todos los estudios, para un año después crear una revista, con el fin de publicar las más destacadas investigaciones en curso, a la que denominaron "INTELIGENCIA ARTIFICIAL". Después de esta sistematización de la información muchos gobiernos crearon centros de investigación dedicados al desarrollo de esta ciencia; en 1979 el gobierno japonés decidió desarrollar una serie de ordenadores que cumplieran los requisitos de los años noventas, como traducción automática sin restricciones, comprensión de imágenes y motores de inferencia generales. Este proyecto culminó en 1992 sin poder alcanzar dichos objetivos; posteriormente fue presentado el proyecto de sexta generación, el cual necesitara bases en psicología, fisiología, lingüística y lógica; los objetivos planteados son: traducción automática, robots autónomos inteligentes, sistemas expertos en tiempo real y razonamiento analógico y cualitativo, incluye dos proyectos específicos : automóviles autónomos y teléfonos traductores.

Concepto de Inteligencia Artificial

Intentar dar una definición de Inteligencia Artificial se torna una tarea sumamente compleja pues a través de la historia se han proporcionado definiciones de diversos tipos sin que una de ellas abarque el concepto; consideramos necesario citar algunas para tener una mayor claridad acerca de esta ciencia. Marvin Minsky la define como "el arte de construir máquinas capaces de hacer cosas que requerirían inteligencia en caso que fuesen hechas por los seres humanos. Tradicionalmente se la definió como "la parte de las ciencias de la comunicación que se ocupa de diseñar sistemas informáticos que presenten las características que se asocian con inteligencia en el comportamiento humano : comprensión del lenguaje, aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, etc.".

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Debido a los estrechos vínculos existentes entre la informática y la inteligencia artificial, uno de los campos de acción se basa en resolver problemas que los algoritmos[3] clásicos no pueden abarcar sus resoluciones. Es relevante mencionar que los algoritmos constituyen la base de todos los programas de computación existentes, esencialmente consisten en una serie de pasos ordenados para resolver un problema específico, los cuales son convertidos a un lenguaje de programación e introducidos a la máquina por un programador de sistemas, constituyendo un programa o aplicación lista para ser utilizada por el usuario. Debido a eso es discutible el término inteligencia para referirse al tipo de procesamiento de información por parte de un ordenador.

Examinando la historia desde los años setenta hasta nuestra época, la informática ha tenido un gran auge y su uso en la vida cotidiana del hombre es innegable; como consecuencia surgió la necesidad de adecuar los sistemas operativos a las necesidades de cada usuario; especialmente se enfatizó en hacer más amigables los programas o interfaces[4] aumentando su accesibilidad sin disminuir o limitar la calidad del software. La importancia que se ha dado últimamente a la interacción hombre-máquina surgió en 1980 y se constituye en una disciplina que intenta ofrecer sistemas interactivos, intentando crear una comunicación más real y fácil de forma productiva, basado en un estudio interdisciplinario donde cada una de las ciencias aporta un poco de conocimiento para analizar una perspectiva más amplia al hombre y la máquina.

Otra área de aplicación se encuentra en los sistemas expertos, Alan Turnia en 1950 publicó un trabajo titulado Inteligencia y funcionamiento de las máquinas, en el cual intentaba demostrar hasta que punto estas tienen inteligencia; en 1965 se empezaron a desarrollar dichos sistemas, y en la actualidad se utilizan para resolver todo tipo de problemas en los bancos, en las bolsas de valores, las compañías de seguros, el ejército, etc.

La utilización del lenguaje natural (NLP) es otro campo de acción donde se reciben los datos en lenguaje natural (escrito o hablado) se procesa produciendo una salida también en lenguaje natural; para realizar esta tarea se necesita una base de datos que contiene un diccionario completo de palabras del idioma especifico, el objetivo del programa es el reconocimiento de las palabras para provocar reacciones especificas en la computadora. Actualmente se utilizan como interfaces en el exterior y una aplicación informática.

El reconocimiento de la voz es otra aplicación de la Inteligencia Artificial, tiene como objetivo la captura por parte de una computadora de la voz que se hace electrónicamente con un micrófono que genera una señal analógica, para convertirla en una señal digital que pueda alimentar a un programa inteligente capaz de interpretarlo con exactitud, la base de conocimientos contiene los patrones para que el programa pueda realizar las comparaciones y se produzca el reconocimiento.

En el reconocimiento de las formas se desarrollo debido a la interacción continua con el hombre y su mundo, se necesita una cierta capacidad de visión, se procesa la imagen por medio de una cámara de televisión, se produce una señal analógica que posteriormente se digitaliza mientras un programa inteligente realiza las comparaciones de los patrones obtenidos y los existentes en la base de datos hasta conseguir el reconocimiento. Se presentan dificultades en : el filtrado, el contraste y tonalidades, sistemas bidimensionales , tridimensionales, detección de la dirección de la superficie, objetos superpuestos, reconocimiento de objetos por clasificación, ilusiones ópticas.

La robótica es la parte de la inteligencia artificial que trata de imitar las capacidades físicas de los seres humanos, básicamente existen dos tipos de robots : el primero que incluye los robots fijos de ensamblaje industrial (ensamblaje de coches), el segundo tipo lo constituyen los robots autónomos (robots diseñados para operar un mundo real).

La importancia de la inteligencia artificial en la ciencia cognitiva radica en que se toma el ordenador debido a sus características semejantes con los procesos cognitivos humanos como centro de interés de estudio, pues se facilita la comprensión del lenguaje natural, el pensamiento, la memoria, etc.

Una de las grandes diferencias existentes entre el cerebro humano y la CPU es el sentido de transmisión de la información puesto que en el cerebro se hace a través de las neuronas humanas, las que reciben los datos a través de las dendritas y los transmiten por las arborizaciones terminales y solo en este sentido mientras que las artificiales lo hacen en ambas direcciones.

BIBLIOGRAFIA

José Negrete, 1992, Dela filosofía a la Inteligencia Artificial, México, Limusa.

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[1] Inteligencia artificial, en un sentido más amplio, indica la capacidad de un artefacto de realizar los mismos tipos de funciones que caracterizan al pensamiento humano. La posibilidad de desarrollar un artefacto así ha despertado la curiosidad del ser humano desde la antigüedad. Con el avance de la ciencia moderna la búsqueda de la IA (inteligencia artificial) ha tomado dos caminos fundamentales: la investigación psicológica y fisiológica de la naturaleza del pensamiento humano, y el desarrollo tecnológico de sistemas informáticos cada vez más complejos.

En este sentido, el término IA se ha aplicado a sistemas y programas informáticos capaces de realizar tareas complejas, simulando el funcionamiento del pensamiento humano, aunque todavía muy lejos de éste. En esta esfera los campos de investigación más importantes son el procesamiento de la información, el reconocimiento de modelos, los juegos y las áreas aplicadas como el diagnóstico médico. Algunas áreas de la investigación actual del procesamiento de la información están centradas en programas que permiten a un ordenador o computadora comprender la información escrita o hablada, y generar resúmenes, responder a preguntas específicas o redistribuir datos a los usuarios interesados en determinados sectores de esta información. En esos programas es esencial la capacidad del sistema de generar frases gramaticalmente correctas y de establecer vínculos entre palabras e ideas. La investigación ha demostrado que mientras que la lógica de la estructura del lenguaje, su sintaxis, está relacionada con la programación, el problema del significado, o semántica, es mucho más profundo, y va en la dirección de una auténtica inteligencia artificial.

Actualmente existen dos tendencias en cuanto al desarrollo de sistemas de IA: los sistemas expertos y las redes neuronales. Los sistemas expertos intentan reproducir el razonamiento humano de forma simbólica. Las redes neuronales lo hacen desde una perspectiva más biológica (recrean la estructura de un cerebro humano mediante algoritmos genéticos). A pesar de la complejidad de ambos sistemas los resultados distan mucho de un auténtico pensamiento inteligente.

Muchos científicos se muestran escépticos acerca de la posibilidad de que alguna vez pueda desarrollarse una verdadera IA. El funcionamiento de la mente humana todavía no ha llegado a conocerse en profundidad y, en consecuencia, el diseño informático seguirá siendo esencialmente incapaz de reproducir esos procesos desconocidos y complejos.

[2] Sistema experto tipo de programa de aplicación informática que adopta decisiones o resuelve problemas de un determinado campo, como las finanzas o la medicina, utilizando los conocimientos y las reglas analíticas definidas por los expertos en dicho campo. Los expertos solucionan los problemas utilizando una combinación de conocimientos basados en hechos y en su capacidad de razonamiento. En los sistemas expertos, estos dos elementos básicos están contenidos en dos componentes separados, aunque relacionados: una base de conocimientos y una máquina de deducción, o de inferencia. La base de conocimientos proporciona hechos objetivos y reglas sobre el tema, mientras que la máquina de deducción proporciona la capacidad de razonamiento que permite al sistema experto extraer conclusiones. Los sistemas expertos facilitan también herramientas adicionales en forma de interfaces de usuario y los mecanismos de explicación. Las interfaces de usuario, al igual que en cualquier otra aplicación, permiten al usuario formular consultas, proporcionar información e interactuar de otras formas con el sistema. Los mecanismos de explicación, la parte más fascinante de los sistemas expertos, permiten a los sistemas explicar o justificar sus conclusiones, y también posibilitan a los programadores verificar el funcionamiento de los propios sistemas. Los sistemas expertos comenzaron a aparecer en la década de 1960. Sus campos de aplicación son la química, la geología, la medicina, la banca e inversiones y los seguros.

[3] Robot máquina controlada por ordenador y programada para moverse, manipular objetos y realizar trabajos a la vez que interacciona con su entorno. Los robots son capaces de realizar tareas repetitivas de forma más rápida, barata y precisa que los seres humanos. El término procede de la palabra checa robota, que significa 'trabajo obligatorio'; fue empleado por primera vez en la obra teatral de 1921 R.U.R. (Robots Universales de Rossum) por el novelista y dramaturgo checo Karel Capek. Desde entonces se ha empleado la palabra robot para referirse a una máquina que realiza trabajos para ayudar a las personas o efectúa tareas difíciles o desagradables para los humanos.

Historia: El concepto de máquinas automatizadas se remonta a la antigüedad, con mitos de seres mecánicos vivientes. Los autómatas, o máquinas semejantes a personas, ya aparecían en los relojes de las iglesias medievales, y los relojeros del siglo XVIII eran famosos por sus ingeniosas criaturas mecánicas. Algunos de los primeros robots empleaban mecanismos de realimentación para corregir errores, mecanismos que siguen empleándose actualmente. Un ejemplo de control por realimentación es un bebedero que emplea un flotador para determinar el nivel del agua. Cuando el agua cae por debajo de un nivel determinado, el flotador baja, abre una válvula y deja entrar más agua en el bebedero. Al subir el agua, el flotador también sube, y al llegar a cierta altura se cierra la válvula y se corta el paso del agua. El primer auténtico controlador realimentado fue el regulador de Watt, inventado en 1788 por el ingeniero británico James Watt. Este dispositivo constaba de dos bolas metálicas unidas al eje motor de una máquina de vapor y conectadas con una válvula que regulaba el flujo de vapor. A medida que aumentaba la velocidad de la máquina de vapor, las bolas se alejaban del eje debido a la fuerza centrífuga, con lo que cerraban la válvula. Esto hacía que disminuyera el flujo de vapor a la máquina y por tanto la velocidad.

El control por realimentación, el desarrollo de herramientas especializadas y la división del trabajo en tareas más pequeñas que pudieran realizar obreros o máquinas fueron ingredientes esenciales en la automatización de las fábricas en el siglo XVIII. A medida que mejoraba la tecnología se desarrollaron máquinas especializadas para tareas como poner tapones a las botellas o verter caucho líquido en moldes para neumáticos. Sin embargo, ninguna de estas máquinas tenía la versatilidad del brazo humano, y no podían alcanzar objetos alejados y colocarlos en la posición deseada. El desarrollo del brazo artificial multiarticulado, o manipulador, llevó al moderno robot. El inventor estadounidense George Devol desarrolló en 1954 un brazo primitivo que se podía programar para realizar tareas específicas. En 1975, el ingeniero mecánico estadounidense Victor Scheinman, cuando estudiaba la carrera en la Universidad de Stanford, en California, desarrolló un manipulador polivalente realmente flexible conocido como Brazo Manipulador Universal Programable (PUMA, siglas en inglés). El PUMA era capaz de mover un objeto y colocarlo en cualquer orientación en un lugar deseado que estuviera a su alcance. El concepto básico multiarticulado del PUMA es la base de la mayoría de los robots actuales.

Cómo funcionan los robots: El diseño de un manipulador robótico se inspira en el brazo humano, aunque con algunas diferencias. Por ejemplo, un brazo robótico puede extenderse telescópicamente, es decir, deslizando unas secciones cilíndricas dentro de otras para alargar el brazo. También pueden construirse brazos robóticos de forma que puedan doblarse como la trompa de un elefante. Las pinzas están diseñadas para imitar la función y estructura de la mano humana. Muchos robots están equipados con pinzas especializadas para agarrar dispositivos concretos, como una gradilla de tubos de ensayo o un soldador de arco. Las articulaciones de un brazo robótico suelen moverse mediante motores eléctricos. En la mayoría de los robots, la pinza se mueve de una posición a otra cambiando su orientación. Una computadora calcula los ángulos de articulación necesarios para llevar la pinza a la posición deseada, un proceso conocido como cinemática inversa. Algunos brazos multiarticulados están equipados con servocontroladores, o controladores por realimentación, que reciben datos de un ordenador. Cada articulación del brazo tiene un dispositivo que mide su ángulo y envía ese dato al controlador. Si el ángulo real del brazo no es igual al ángulo calculado para la posición deseada, el servocontrolador mueve la articulación hasta que el ángulo del brazo coincida con el ángulo calculado. Los controladores y los ordenadores asociados también deben procesar los datos recogidos por cámaras que localizan los objetos que se van a agarrar o las informaciones de sensores situados en las pinzas que regulan la fuerza de agarre. Cualquier robot diseñado para moverse en un entorno no estructurado o desconocido necesita múltiples sensores y controles (por ejemplo, sensores ultrasónicos o infrarrojos) para evitar los obstáculos. Los robots como los vehículos planetarios de la NASA necesitan una gran cantidad de sensores y unas computadoras de a bordo muy potentes para procesar la compleja información que les permite moverse. Eso es particularmente cierto para robots diseñados para trabajar en estrecha proximidad de seres humanos, como robots que ayuden a personas discapacitadas o sirvan comidas en un hospital. La seguridad debe ser esencial en el diseño de robots para el servicio humano.

Usos de los robots: En 1995 funcionaban unos 700.000 robots en el mundo industrializado. Más de 500.000 se empleaban en Japón, unos 120.000 en Europa Occidental y unos 60.000 en Estados Unidos. Muchas aplicaciones de los robots corresponden a tareas peligrosas o desagradables para los humanos. En los laboratorios médicos, los robots manejan materiales que conlleven posibles riesgos, como muestras de sangre u orina. En otros casos, los robots se emplean en tareas repetitivas y monótonas en las que el rendimiento de una persona podría disminuir con el tiempo. Los robots pueden realizar estas operaciones repetitivas de alta precisión durante 24 horas al día sin cansarse. Uno de los principales usuarios de robots es la industria del automóvil. La empresa General Motors utiliza aproximadamente 16.000 robots para trabajos como soldadura por puntos, pintura, carga de máquinas, transferencia de piezas y montaje. El montaje es una de las aplicaciones industriales de la robótica que más está creciendo. Exige una mayor precisión que la soldadura o la pintura y emplea sistemas de sensores de bajo coste y computadoras potentes y baratas. Los robots se usan por ejemplo en el montaje de aparatos electrónicos, para montar microchips en placas de circuito. Las actividades que entrañan gran peligro para las personas, como la localización de barcos hundidos, la búsqueda de depósitos minerales submarinos o la exploración de volcanes activos, son especialmente apropiadas para emplear robots. Los robots también pueden explorar planetas distantes. La sonda espacial no tripulada Galileo, de la NASA, viajó a Júpiter en 1996 y realizó tareas como la detección del contenido químico de la atmósfera joviana. Ya se emplean robots para ayudar a los cirujanos a instalar caderas artificiales, y ciertos robots especializados de altísima precisión pueden ayudar en operaciones quirúrgicas delicadas en los ojos. La investigación en telecirugía emplea robots controlados de forma remota por cirujanos expertos; estos robots podrían algún día efectuar operaciones en campos de batalla distantes.

Impacto de los robots: Los manipuladores robóticos crean productos manufacturados de mayor calidad y menor coste. Sin embargo, también pueden provocar la pérdida de empleos no cualificados, especialmente en cadenas de montaje industriales. Aunque crean trabajos en los sectores de soporte lógico y desarrollo de sensores, en la instalación y mantenimiento de robots y en la conversión de fábricas antiguas y el diseño de fábricas nuevas, estos nuevos empleos exigen mayores niveles de capacidad y formación. Las sociedades orientadas hacia la tecnología deben enfrentarse a la tarea de volver a formar a los trabajadores que pierden su empleo debido a la automatización y enseñarles nuevas capacidades para que puedan tener un puesto de trabajo en las industrias del siglo XXI.

Tecnologías del futuro: Las máquinas automatizadas ayudarán cada vez más a los humanos en la fabricación de nuevos productos, el mantenimiento de las infraestructuras y el cuidado de hogares y empresas. Los robots podrán fabricar nuevas autopistas, construir estructuras de acero para edificios, limpiar conducciones subterráneas o cortar el césped. Ya existen prototipos que realizan todas esas tareas. Una tendencia importante es el desarrollo de sistemas microelectromecánicos, cuyo tamaño va desde centímetros hasta milímetros.

Estos robots minúsculos podrían emplearse para avanzar por vasos sanguíneos con el fin de suministrar medicamentos o eliminar bloqueos arteriales. También podrían trabajar en el interior de grandes máquinas para diagnosticar con antelación posibles problemas mecánicos. Puede que los cambios más espectaculares en los robots del futuro provengan de su capacidad de razonamiento cada vez mayor. El campo de la inteligencia artificial está pasando rápidamente de los laboratorios universitarios a la aplicación práctica en la industria, y se están desarrollando máquinas capaces de realizar tareas cognitivas como la planificación estratégica o el aprendizaje por experiencia. El diagnóstico de fallos en aviones o satélites, el mando en un campo de batalla o el control de grandes fábricas correrán cada vez más a cargo de ordenadores inteligentes.

[4] Interfaz de usuario, conjunto de componentes empleados por los usuarios para comunicarse con las computadoras. El usuario dirige el funcionamiento de la máquina mediante instrucciones, denominadas genéricamente entradas. Las entradas se introducen mediante diversos dispositivos, por ejemplo un teclado, y se convierten en señales electrónicas que pueden ser procesadas por la computadora. Estas señales se transmiten a través de circuitos conocidos como bus, y son coordinadas y controladas por la unidad de proceso central y por un soporte lógico conocido como sistema operativo. Una vez que la UPC ha ejecutado las instrucciones indicadas por el usuario, puede comunicar los resultados mediante señales electrónicas, o salidas, que se transmiten por el bus a uno o más dispositivos de salida, por ejemplo una impresora o un monitor.

Dispositivos de entrada y salida: Para introducir datos se emplean dispositivos muy diversos. La mayoría de las computadoras personales incluyen un teclado. Elmouse, la bola de seguimiento o trackball y el joystick son otros dispositivos de entrada que permiten señalar, seleccionar y mover objetos en un monitor. Puede introducirse texto manuscrito deslizando por la pantalla un lápiz óptico, cuyos sensores convierten los movimientos del usuario en datos electrónicos. Las pantallas táctiles, en las que unos sensores de luz infrarroja localizan los dedos del usuario, se emplean en lugares en los que un teclado resultaría poco adecuado. El reconocimiento de voz es muy empleado en algunas aplicaciones, pero estos dispositivos de entrada son todavía imperfectos y sólo responden a un pequeño vocabulario de instrucciones.

Los dispositivos de salida más habituales son las impresoras y los monitores en color. La salida de audio también es corriente, así como las complejas conexiones con sintetizadores que producen una amplia gama de sonidos musicales.

Interfaz de instrucciones e interfaz gráfica: El diálogo entre el usuario y la máquina suele realizarse a través de una interfaz de línea de comandos o de una interfaz gráfica de usuario (GUI, siglas en inglés). Las interfaces de línea de comandos exigen que se introduzcan instrucciones breves mediante un teclado. Las GUI emplean ventanas para organizar archivos y aplicaciones con iconos y menús que presentan listas de instrucciones. El usuario manipula directamente estos objetos visuales en el monitor señalándolos, seleccionándolos y arrastrándolos o moviéndolos con un mouse o una bola apuntadora.

El uso de las GUI es más sencilo que el de las interfaces de línea de comandos. Sin embargo, la introducción de instrucciones con una GUI es más lenta, por lo que las GUI suelen tener la opción de emplear un sistema equivalente al de línea de instrucciones como alternativa rápida para los usuarios más expertos.

Sistemas especiales: Algunos usuarios necesitan interfaces especiales. Las personas con problemas de vista, por ejemplo, usan lectores de pantalla que pronuncian líneas de texto de la pantalla, e impresoras que generan textos en alfabeto Braille. La adopción de interfaces gráficas para este tipo de usuarios es más difícil, aunque algunos procesadores de textos proporcionan menús, ventanas e iconos que emiten sonidos cuando el cursor pasa por ellos o cuando el cursor se sale de la pantalla.

Interfaces del futuro: Los usuarios de computadoras disponen actualmente de una plétora de información. No toda la información es útil, y encontrar lo que se necesita puede ser difícil. Un sistema en desarrollo para hacer frente a este exceso de información es el ‘agente inteligente’. Un agente inteligente (a menudo representado como una persona o criatura servicial) actúa independientemente en un sistema informático para llevar a cabo un conjunto de tareas limitado. Por ejemplo, un agente podría emplearse para buscar en Internet la mejor oferta para un billete de avión.

Trabajo presentado para la materia de Aprendizaje y memoria.

Erika Laritza Rojas y Martha Elizabeth Oviedo Gualdrón. 1997