INTRODUCCIÓN Dado que la inteligencia artificial es considerada como un aspecto fundamental dentro del campo computacional; daremos a conocer algunos conceptos, su evolución e historia que nos permitió crear ciertos estilos de razonamiento deductivo a los cuales se los denomina silogismos y tomar en cuenta otros aspectos al momento de realizar la prueba de turing , el reconocimiento de patrones que demuestren que es posible calcular cualquier función computable mediante puertas lógicas para el tratamiento muy legible de la información. ¿Qué es la Inteligencia Artificial? William Jhon nos menciona en su Libro Artifificial Intelligence – Agents and Environments que la Inteligencia Artificial “Es el estudio de cómo se construye un sistema informático que exhibe inteligencia en alguna forma”. La inteligencia Artificial (AI), tiene resultados en adelantos de la informática, muchas de las investigaciones de la informática tiene su esencia en base a la Inteligencia Artificial. (William, 2010). (Alberto, 2010). Menciona en su libro que no se ha llegado a una definición clara y concisa de lo que significa la inteligencia artificial y que no tenemos la certeza de que podemos llegar a definir la Inteligencia "no artificial". Sin embargo existen algunas definiciones importantes relevantes dentro del campo de la Inteligencia Artificial, en la siguiente ilustración se mencionan algunas de ellas.

Si nos damos cuenta estas definiciones de la IA nos llevan a pensar que esta ciencia trata de que la Informatica actual o los sistemas informaticos de nueva generacion sean parecidos a los humanos no solo en apariencia, sino mas bien en lo que tiene que al pensamiento racional, la toma de las propias desiciones dependiendo de las circunstancias en las que se encuentre, ademas de que tambien sean capaces de resolver todo tipo de problemas con cualquier tipo de complejidad. PRUEBA DE TURING La prueba de Turing, propuesta por Alan Turing en el año de 1950, fue diseñada para proporcionar una definición operacional y satisfactoria de Inteligencia. (Russell, S y Norving, P. 2004.) Para que un computador se considere como inteligente, debe aprobar o pasar dicha prueba, para ello el computador debe poseer las siguientes características o capacidades:

1. Procesamiento del lenguaje corporal. Lo cual les permite comunicarse satisfactoriamente en cualquier idioma.

2. Representación del conocimiento. Para almacenar lo que conoce o siente, es decir la información proporcionada por el medio.

3. Razonamiento automático. Es decir que use toda la información almacenada, para responder a preguntas y además que pueda crear sus propias conclusiones.

4. Aprendizaje automático. Que posea la capacidad de adaptarse a diversas circunstancias y extrapolar patrones.

Sin embargo existe la llamada prueba global de Turing, que incluye señal de video para valorar la capacidad de percepción del evaluado y también da al evaluador la capacidad de pasar objetos físicos, para ello el ordenador “inteligente”, debe contar además de

5. Visión Computacional. Para poder percibir los objetos.

6. Robótica. Que le permite al computador manipular y mover objetos.

CONCLUSIÓN Podemos llegar a la conclusión que él primer artículo que trataba de mecanizar la Inteligencia artificial fue el de Alan Turing, luego se crean otras corrientes de trabajo como son la Cibernética, la Psicología cognitiva, la lingüística computacional y la teoría de control adaptativo, han contribuido también a esta matriz intelectual dentro de la cual se ha desarrollado la IA. La inteligencia humana abarca muchas habilidades, incluyendo la habilidad para percibir y analizar escenas visuales y la habilidad para entender o generar el lenguaje, mientras que la I.A. busca que dichos sistemas, puedan pensar y actuar de manera independiente, es decir que no necesiten de la intervención humana para poder realizar una acción. Realizando la prueba de Turing se puede conocer cuando un sistema está actuando de manera inteligente al realizar una serie de preguntas, esta prueba es una manera muy sencilla de conocer esto y permite a los desarrolladores de sistemas inteligentes saber si el sistema va en buen direccionamiento. BIBLIOGRAFÍA

Teahan, W. 2010. Artificial Intelligence – Agents and Environments. (En Línea). EC.

Consultado, 7 de Oct. 2014. Formato PDF. Disponible en

http://www.bookboon.com. García, A.2012. Inteligencia Artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. (En

Línea). ES. Consultado, 10 de Oct. 2014. Disponible en http://books.google.com.ec/books.

Pino, R; Gómez, A; Abajo, N. 2010. Introducción a la Inteligencia Artificial. Sistemas

Expertos, Redes Neuronales Artificiales y Computación Evolutiva. (En Línea). ES. Consultado, 10 de Oct. 2014. Disponible en http://books.google.com.ec/book.

Russell, S y Norving, P. 2004. Inteligencia Artificial un enfoque moderno. Pearson

Education. 2 ed. Mexico. p 1-5.