La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral. hasta que se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt..En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan sistemas expertos más refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.En años recientes, hubo un cambio tanto en contenido como en metodología en las investigaciones de inteligencia artificial. Actualmente es común construir sobre teorías ya existentes que proponen teorías totalmente novedosas, toman como base rigurosos teoremas o sólidas evidencias experimentales más que la intuición, y demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real, más que crear ejemplos de juguetes.En el campo de la comprensión del lenguaje, prevalecen los enfoques basados en los modelos de Markov ocultos(MMO). Estos modelos se basan en una teoría matemática, lo que les permitió basarse en resultados dedicados décadas de resultados hechos en otros campos. Los modelos fueron generados mediante un proceso de aprendizaje basados en datos del lenguaje real. Esto garantizó un sólido desempeño.El área que se benefició con la formalización fue la planeación. Existe un número de avances sobre los que se apoya el siguiente, en vez de empezar de cero cada vez. En consecuencia en vez de planificación de sistemas que sólo funcionaban para los micromundos, actualmente sirven para la programación del trabajo fabril y de misiones especiales.La invención del formalismo de red de creencia, obedece a la necesidad de poder razonar ante una combinación de evidencias inciertas. Este enfoque supera los sistemas de razonamiento probabilístico (década 60 y 70) y actualmente prevalece en la investigación que se hace en inteligencia artificial sobre razonamientos inciertos y sistemas expertos. Este sirvió para promover sistemas expertos normativos, los que actúan racionalmente de acuerdo con las leyes de la teoría de las decisiones, sin que intenten imitar a los expertos humanos.

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