Visita Encydia-Wikilingue.con

Inteligencia artificial

inteligencia artificial - Wikilingue - Encydia

La Inteligencia Artificial (IBA) es una área de investigación de la ciencia de la computación dedicada a buscar métodos o dispositivos computacionais que posean o simulen la capacidad humana de resolver problemas, pensar o, de forma amplia, ser inteligente.

El desarrollo del área comenzó inmediatamente después de la Segunda Guerra Mundial, con el artículo "Computing Machinery and Intelligence" del matemático inglés Alan Turing[1], y el propio nombre fue cunhado en 1956.[2][3] Sus principales idealizadores fueron los científicos Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch, Walter Pitts y Marvin Minsky, entre otros.

La construcción de máquinas inteligentes interesan a la humanidad hace muy tiempo, habiendo en la historia un registro significante de autômatos mecánicos (reales) y personajes míticos, como Frankenstein, que demuestran un sentimiento ambíguo del hombre, compuesto de fascínio y de miedo, en relación a la Inteligencia Artificial.[4]

Sólo recientemente, con el surgimento del ordenador moderno, es que la inteligencia artificial ganó medios y masa crítica para establecerse como ciencia integral, con problemáticas y metodologias propias. Desde entonces, su desarrollo ha extrapolado los clásicos programas de xadrez o de conversión y envuelto áreas como visión computacional, análisis y síntesis de la voz, lógica difusa, redes neurais artificiales y muchas otras.

Inicialmente a IBA visaba reproducir el pensamiento humano. La Inteligencia Artificial abrazó la idea de reproducir facultades humanas como creatividad, auto-aperfeiçoamento y uso del lenguaje. Sin embargo, el concepto de inteligencia artificial es bastante difícil de definirse. Por esa razón, Inteligencia Artificial fue (y continúa siendo) una noción que dispone de múltiples interpretaciones, no raro conflitantes o circules.

Tabla de contenido

Visión general

La cuestión sobre lo que es "inteligencia artificial", aún como definida anteriormente, puede ser separada en dos partes: "cual la naturaleza del artificial" y "lo que es inteligencia". La primera cuestión es de resolución relativamente fácil, apuntando sin embargo para la cuestión de lo que podrá el hombre construir.

La segunda cuestión sería considerablemente más difícil, levantando la cuestión de la conciencia, identidad y mente (incluyendo la mente inconsciente) juntamente con la cuestión de que componentes están envueltos en el único tipo de inteligencia que universalmente se acepta como estando al alcance de nuestro estudio: la inteligencia del ser humano. El estudio de animales y de sistemas artificiales que no son plantillas triviales, comienzan a ser considerados como materia de estudio en el área de la inteligencia.

IBA fuerte e IBA débil

Entre los teóricos que estudian lo que es posible hacer con a IBA existe una discusión donde se consideran dos propuestas básicas: una conocida como "fuerte" y otra conocida como "débil". Básicamente, la hipótesis de la IBA fuerte considera ser posible crear una máquina consciente.

Una popular e inicial definición de inteligencia artificial, introducida por John McCarty en la famosa conferencia de Dartmouth en 1955 es "hacer la máquina comportarse de tal forma que sea llamada inteligente caso fuera este el comportamiento de un ser humano." Sin embargo, esta definición parece ignorar la posibilidad de existir a IBA fuerte (ver abajo).

Otra definición de Inteligencia Artificial es la inteligencia que surge de un "dispositivo artificial". La mayor parte de las definiciones pueden ser categorizadas en sistemas que: "piensan como un humano; actúan como un humano; piensan racionalmente o actúan racionalmente".

Inteligencia artificial fuerte

La investigación en Inteligencia Artificial Fuerte aborda la creación de la forma de inteligencia basada en ordenador que consiga raciocinar y resolver problemas; una forma de IBA fuerte es clasificada como auto-consciente

A IBA fuerte es tema bastante controverso, pues envuelve temas como conciencia y fuertes problemas éticos conectados al que hacer con una entidad que sea cognitivamente indiferenciável de seres humanos.

La ficción científica trató de muchos problemas de ese tipo. Isaac Asimov, por ejemplo, escribió El Hombre Bicentenário, donde un robot consciente e inteligente lucha para poseer un status semejante al de un humano en la sociedad. Y Steven Spielberg escribió "A.I. Inteligencia Artificial" donde un chico-robot busca conquistar el amor de su "madre", buscando una manera de hacerse real. Por otro lado, el mismo Asimov reduce los robots a siervos de los seres humanos al proponer las tres leyes de la robótica.[4]

Inteligencia artificial débil

Se trata de la noción de como lidar con problemas no determinísticos.

Una contribución práctica de Alan Turing fue lo que se llamó tras Prueba de Turing (TT), de 1950: en lugar de responder a la pregunta "se pueden tener ordenadores inteligentes?" él formuló su prueba, que se hizo prácticamente el punto de partida de la investigación en "Inteligencia Artificial".[1]

La prueba consiste en hacerse preguntas a una persona y un ordenador escondidos. Un ordenador y sus programas pasan en el TT si, por las respuestas, sea imposible a alguien distinga cuál interlocutor es la máquina y cuál es la persona.

En su artículo original él hizo la previsión de que hasta 2000 los ordenadores pasarían su prueba. Pues bien, hay un concurso anual de programas para el TT, y el resultado de los sistemas ganadores es tan débil (el último tiene el nombre "Ella") que con pocas preguntas luego se percibe las limitaciones de las respuestas de la máquina. ES interesante notar que tanto la Máquina de Turing cuanto la Prueba de Turing tal vez deriven de la visión que Turing tenía que que el ser humano es una máquina.

Hay quién diga que esa visión está absolutamente errada, del punto de vista lingüístico, ya que asociamos a la "máquina" un artefacto inventado y eventualmente construido. Dicen ellos: "Ningún ser humano fue inventado o construido". Se afirma aunque la comparación, hecha por Turing, entre el hombre y la máquina es sinônimo de su "ingenuidade social", pues las máquinas son infinitamente más simples del que el hombre, a pesar de, paradójicamente, afirmarse que la vida es compleja. Sin embargo, esta línea de raciocínio es cuestionable, a fin de cuentas, los ordenadores modernos pueden ser considerados "complejos" cuando comparados al COLOSSUS (ordenador cuyo el desarrollo fue liderado por Turing, en 1943), o a cualquier máquina del inicio del siglo XX.

La inteligencia artificial débil centra su investigación en la creación de inteligencia artificial que no es capaz de verdaderamente raciocinar y resolver problemas. Una tal máquina con esta característica de inteligencia actuaría como se fuera inteligente, pero no tiene autoconsciência o noción de sí. La prueba clásica para aferição de la inteligencia en máquinas es la Prueba de Turing.

Hay diversos campos dentro de la IBA débil, y uno de ellos es el Procesamiento de lenguaje natural, que trata de estudiar e intentar reproducir los procesos de desarrollo que resultaron en el funcionamiento normal de la lengua. Muchos de estos campos utilizan softwares específicos y lenguajes de programación creadas para sus finalidades. Un ejemplo bastante conocido es el programa A.L.I.C.Y. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity, o Entidad Computadorizada de Lenguaje Artificial para Internet), un software que simula una conversación humana. Programado en Java y desarrollado con reglas heurísticas para los caracteres de conversación, su desarrollo resultó en la AIML (Artificial Intelligence Markup Language), un lenguaje específico para tales programas y sus varios clones, llamados de Alicebots.

Mucho del trabajo en este campo ha sido hecho con simulaciones en ordenador de inteligencia basado en un conjunto predefinido de reglas. Pocos han sido los progresos en la IBA fuerte. Pero dependiendo de la definición de IBA utilizada, se puede decir que avances considerables en la IBA débil ya fueron alcanzados.

Críticas filosóficas y la argumentação de una IBA fuerte

Muchos filósofos, sobre todo John Searle y Hubert Dreyfus, insertaron en el debate cuestiones de orden filosófica y epistemológica , cuestionando cualquier posibilidad efectiva de la IBA fuerte. Serían falsos, así, los propios pressupostos de la construcción de una inteligencia o conciencia semejante a la humana en una máquina.

Searle es bastante conocido por suyo contra-argumento sobre el Cuarto Chino (o Sala China), que inverte la cuestión colocada por Minsky acerca de la Prueba de Turing. Su argumento dice que aunque una máquina pueda parecer hablar chino por medio de recursos de examen comparativo con muestras y tablas de referencia, binarias, eso no implica que tal máquina hable y entienda efectivamente la lengua. O sea, demostrar que una máquina pueda pasar en la Prueba de Turing no necesariamente implica un ser consciente, tal como entendido en su sentido humano. Dreyfus, en su libro Lo que los ordenadores aún no consiguen hacer: Una crítica al raciocínio artificial, argumenta que la conciencia no puede ser adquirida por sistemas basados en reglas o lógica ; tampoco por sistemas que no formen parte de un cuerpo físico. Sin embargo, este último autor deja abierta la posibilidad de un sistema robótico basado en Redes Neuronais, o en mecanismos semejantes, alcanzar la inteligencia artificial.

Pero ya no sería la referida IBA fuerte, pero sí un correlato mucho más próximo al que se entiende por IBA débil. Los revezes que la acepção primera de Inteligencia Artificial viene llevando los últimos tiempos contribuyeron para la inmediata relativização de todo su legado. El papel de Marvin Minsky, figura proeminente del MIT y autor de Sociedad de la Mente, fuera céntrica para la acepção de una IBA lineal que imitaría con perfeição la mente humana, pero su principal hecho fue construir el primer ordenador basado en redes neurais, conocido como Snark, teniendo simplemente fracasado pues nunca ejecutó cualquier función interesante, sólo consumió recursos de otras investigaciones más promissoras. El primero neuro ordenador a obtener éxito (Mark I Perceptron) surgió en 1957 y 1958, creado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman y otros.Actualmente, sin embargo, las vertientes que trabajan con los pressupostos de la emergencia y con elementos de la IBA débil parecen haber ganado proeminência del campo.

Las críticas sobre la impossibilidade de crear una inteligencia en un compuesto artificial pueden ser encontradas en Jean-François Lyotard (El Polvos-humano) y Lucien Sfez (Crítica de la Comunicación); una contextualização didáctica del debate se encuentra en Sherry Turkle (El segundo Yo: los ordenadores y el espíritu humano). Se puede resumir el argumento céntrico en el hecho de que la propia concepción de inteligencia es humana y, en ese sentido, animal y biológica. La posibilidad de transportarla para una base plástica, artificial, encuentra un límite claro y preciso: si una inteligencia pueda ser generada a partir de estos elementos, deberá ser necesariamente diferente de la humana, en la medida en que su resultado provém de la emergencia de elementos totalmente diferentes de los encontrados en los humanos. La inteligencia, tal como a entendemos, es esencialmente el fruto del cruzamento de la una base biológica con un complejo simbólico y cultural , imposible de ser reproducido artificialmente.

Otros filósofos sostienen visiones diferentes. Aunque no vean problemas con a IBA débil, entienden que hay elementos suficientes para creerse en la IBA fuerte también. Daniel Dennett argumenta en Conciencia Explicada que se no hay una centelha mágica o alma en los seres humanos, entonces el Hombre es sólo otra máquina. Dennett cuestiona por qué razón el Hombre-máquina debe tener una posición privilegiada sobre todas las otras posibles máquinas cuando provenido de inteligencia.

Algunos autores sostienen que se a IBA débil es posible, entonces también lo es la fuerte. El argumento de la IBA débil, de una inteligencia imitada pero no real, desvelaría así una supuesta validación de la IBA fuerte. Eso se daría porque, tal como entiende Simon Blackburn en su libro Think, de entre otros, no existe la posibilidad de verificar si una inteligencia es verdadera o no. Estos autores argumentan que toda inteligencia sólo parece inteligencia, sin necesariamente el ser. Se parte del principio que es imposible separar lo que es inteligencia de hecho del que es sólo simulación: sólo se cree ser.

Estos autores rebatem los argumentos contra a IBA fuerte diciendo que sus críticos se reducen la arrogantes que no pueden entender el origen de la vida sin una centelha mágica, un Dios o una posición superior cualquiera. Ellos entenderían, en último ejemplar, máquina como algo esencialmente incapaz y siquiera consiguen la supuso como capaz de inteligencia. Nos tengamos que Minsky, la crítica contra a IBA fuerte yerra al suponer que toda inteligencia derive de un sujeto - tal como indicado por Searle - y así desconsidera la posibilidad de una maquinaria compleja que pudiera pensar. Pero Minsky desconsidera el simple hecho de que los mayores avances en el área fueron conseguidos con "maquinaria compleja", también llamada por investigadores más importantes de Inteligencia Artificial Conexista. Si la crítica de Minsky fuera válida a maquina creada por Rosenblatt y Bernard Widrow no estaría en uso aún hoy, y Mark I Perceptron no sería el fundador de la neuro-computación. Algunos investigadores importantes afirman que uno de los motivos de las críticas de Minsky fue el hecho de haber fallado con Snark. A partir de ahí comenzó a criticar esa área por no la comprendes completamente, perjudicando desde entonces investigaciones importantes sobre el asunto.

El debate sobre a IBA refleja, en último ejemplar, la propia dificultad de la ciencia contemporánea en lidar efectivamente con la ausencia de un primado superior. Los argumentos pro-IBA fuerte son esclarecedores de esa cuestión, pues son los propios científicos, que durante décadas intentaron y fallaron al crear una IBA fuerte, que aún buscan la existencia de una orden superior. Aunque a IBA fuerte busque una orden dentro de la propia conjugación de los elementos internos, se trata aún de la suposición de que existe en la inteligencia humana una calidad superior que debe ser buscada, emulada y vuelta a crear. Refleja, así, la difícil digestão del legado radical de la Teoría de la Evolución, donde no existe positividade alguna en ser humano y ser inteligente; se trata sólo de un complejo de relaciones que propiciaron un estado particular, producto de un cruzamento temporal entre el extracto biológico y una complejidad simbólica.

Historia

Los primeros años de la IBA fueron repletos de éxitos – pero de una forma limitada. Considerándose los primeros ordenadores, las herramientas de programación de la época y el hecho de que sólo algunos años antes los ordenadores eran vistos como objetos capaces de efectuar operaciones aritméticas y nada más, causaba sorpresa el hecho de un ordenador realice cualquier actividad remotamente inteligente.

El éxito inicial prosiguió con el General Problem Solver (Solucionador de problemas generales) o GPS, desarrollado por Newell y Simon. Ese programa fue proyectado para imitar protocolos humanos de resolución de problemas. Dentro de la clase limitada de quiebra-cabezas con la cual podía lidar, se verificó que la orden en que los seres humanos abordaban los mismos problemas. De ese modo, el GPS tal vez haya sido el primer programa a incorporar la abordagem de “pensar de forma humana”.

Desde el inicio los fundamentos de la inteligencia artificial tuvieron lo soporte de varias disciplinas que contribuyeron con ideas, puntos de vista y técnicas para a IBA. Los filósofos (desde 400 a.C.) hicieron a IBA concebível, considerando las ideas de que la mente es, en algunos aspectos, semejante a una máquina, de que ella opera sobre el conocimiento codificado en algún lenguaje interno y que el pensamiento puede ser usado para escoger las acciones que deberán ser ejecutadas. Por su parte, los matemáticos suministraron las herramientas para manipular declaraciones de certeza lógica, así como declaraciones inciertas y probabilísticas. Ellos también definieron la base para la compreensão de la computación y del raciocínio sobre algoritmos.

Los economistas formalizaron el problema de tomar decisiones que maximizan el resultado esperado para el tomador de decisiones. Los psicólogos adoptaron la idea de que los seres humanos y los animales pueden ser considerados máquinas de procesamiento de informaciones. Los lingüistas mostraron que el uso del lenguaje se ajusta a esa plantilla. Los ingenieros de computación suministran los artefactos que hacen posibles las aplicaciones de IBA. Los programas de IBA tienden a ser extensos y no podrían funcionar sin los grandes avances en velocidad y memoria que la industria de informática ha proporcionado.

Actualmente, a IBA comprende una enorme variedad de subcampos. De entre esos subcampos está el estudio de plantillas conexionistas o redes neurais. Una red neural puede ser vista como una plantilla matemática simplificado del funcionamiento del cerebro humano. Este consiste de un número muy grande de unidades elementales de procesamiento, o neuronas, que reciben y envían estímulos eléctricos unos a los otros, formando una red altamente interconectada.

En el procesamiento, son compuestos los estímulos recibidos conforme la intensidad de cada conexión, produciendo un único estímulo de salida. È el arreglo de las interconexões entre las neuronas y las respectivas intensidades que define las principales propiedades y el funcionamiento de RN. El estudio de las redes neurais o el conexionismo se relaciona con la capacidad de los ordenadores aprendan y reconozcan patrones. Podemos destacar también el estudio de la biología molecular en la tentativa de construir vida artificial y el área de la robótica, conectada a la biología y buscando construir máquinas que alojem vida artificial. Otro subcampo de estudio es la conexión de la IBA con la Psicología, en la tentativa de representar en la máquina los mecanismos de raciocínio y de busca.

Los últimos años, hube una revolución en el trabajo en inteligencia artificial, tanto en el contenido cuánto en la metodologia. Ahora, es más común usar las teorías existentes como bases, en vez de proponer teorías enteramente nuevas, fundamentar las informaciones en teoremas rigurosos o en la evidencia experimental rígida, en vez de utilizar como base la intuição y destacar la relevancia de aplicaciones reales en vez de ejemplos de juguetes.

La utilización de la IBA permite obtener no solamente ganancias significativas de performance, pero también posibilita el desarrollo de aplicaciones innovadoras, capaces de expandir de forma extraordinaria nuestros sentidos y habilidades intelectuales. Cada vez más presente, la inteligencia artificial simula el pensamiento humano y se alastra por nuestro cotidiano.

Humanoide

Investigación en la IBA experimental

La inteligencia artificial comenzó como un campo experimental los años 50 con pioneros como Allen Newell y Herbert Simon, que fundaron el primer laboratorio de inteligencia artificial en la Universidad Carnegie Mellon, y McCarty que juntamente con Marvin Minsky, que fundaron el MIT AY Lab en 1959. Fueron ellos algunos de los participantes en la famosa conferencia de verano de 1956 en Darthmouth College.

Históricamente, existen dos grandes estilos de investigación en IBA: IBA "neats" e IBA "scruffies". A IBA "neats", limpia, clásica o simbólica . Envuelve la manipulación de símbolos y de conceptos abstractos, y es la metodologia utilizada en la mayor parte de los sistemas periciais.

Paralelamente a esta abordagem existe la abordagem IBA "scruffies", o "coneccionista", de la cual las redes neuronais son el mejor ejemplo. Esta abordagem crea sistemas que intentan generar inteligencia por el aprendizaje y adaptación en vez de la creación de sistemas diseñados con el objetivo especifico de resolver un problema. Ambas abordagems aparecieron en un estágio inicial de la historia de IBA. Los años 60s y 70s los coneccionistas fueron retirados del primer plan de la investigación en IBA, pero el interés por esta vertiente de la IBA fue retomada los años 80s, cuando las limitaciones de la IBA "limpia" comenzaron a ser percibidas.

Investigaciones sobre inteligencia artificial fueron intensamente custeadas en la década de 1980 por la Agencia de Proyectos de Investigaciones Avanzadas sobre Defensa (“Defense Advanced Research Projects Agency”), en los Estados Unidos, y por el Proyecto de la Quinta Generación (“Fifth Generation Project”), en el Japón. El trabajo subsidiado fracasó en el sentido de producir resultados inmediatos, la despeito de las promesas grandiosas de algunos practicantes de IBA, lo que llevó proporcionalmente la grandes cortes de presupuestos de agencias gubernamentales a finales de los años 80, y en consecuencia a un arrefecimento de la actividad en el sector, fase conocida como El invierno de la IBA. En el transcurrir de la década siguiente, muchos investigadores de IBA cambiaron para áreas relacionadas con metas más modestas, tales como aprendizado de máquinas, robótica y visión computacional, muy aunque investigaciones sobre IBA pura continuaron en niveles reducidos.

Abordagens

No hay una teoría o paradigma unificado establecido que guíe la investigación en IBA. Los investigadores discordam en muchas cuestiones. Algunas de las cuestión más duraderas que permanecieron sin respuestas son esas: la inteligencia artificial podría simular la inteligencia natural, a través del estudio de la psicología o neurologia ? O la biología humana es tan irrelevante a la investigación de IBA cuando la biología de un pájaro es para la ingeniería de aeronáutica? El comportamiento inteligente puede ser descrito usando simples principios elegantes (tales como lógica u optimización)? O se hace necesario resolver un gran número de problemas completamente no-relacionados? La inteligencia puede ser reproducida utilizándose símbolos de alto nivel, semejante a la palabras e ideas? O se hace necesario el procesamiento "sub-simbólico"?

Aplicaciones Prácticas de Técnicas de IBA

Mientras que el progreso direccionado al objetivo final de una inteligencia similar a la humana ha sido lento, muchas derivaciones surgieron en el proceso. Ejemplos notables incluyen los lenguajes LISP y Prolog , las cuales fueron desarrolladas para investigación en IBA, pero ahora poseen funciones no-IBA. La cultura Hacker surgió de entrada en laboratorios de IBA, en particular en el MIT AY Lab, hogar varias veces de celebridades tales como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desarrolló el lenguaje Inmediatamente), Terry Winograd (que abandonó IBA tras desarrollar SHRDLU).

Muchos otros sistemas útiles han sido construidos usando tecnologías que al menos una vez eran áreas activas en investigación de IBA. Algunos ejemplos incluyen:

La visión de la Inteligencia Artificial sustituyendo juicio humano profesional ha surgido muchas veces en la historia del campo, en Ficción Científica y, hoy día, en algunas áreas especializadas donde "Sistemas Especialistas" son usados para mejorar o para sustituir juicio profesional en ingeniería y medicina, por ejemplo.

Consecuencias hipotéticas de la IBA

Ningún observador de los desarrollos de la IBA anticipan el desarrollo de sistema que excederán anchamente la inteligencia y la complejidad de cualquier cosa actualmente conocida. Un nombre dado a estos sistemas hipotéticos es a de artilectos. Con la introducción de sistemas de inteligencia artificial no determinísticos, muchas cuestión éticas serán levantadas. Muchas de estas cuestiones nunca fueron abordadas en la historia de la humanidad.

Con el pasar del tiempo, los debates tendieron la focalizar cada vez menos en “posibilidad” y más en “desejabilidade”, según enfatizado en los debates cosmistas (inglés “Cosmist”, defensor de ideas sobre el cosmo) versus terráqueos (inglés “Terran”), iniciados entre Hugo de Garis y Kevin Warwick. Un cosmista, en consonancia con de Garis, en la verdad busca construir más sucesores inteligentes a la especie humana. El surgimento de ese debate sugiere que cuestiones de desejabilidade pueden también haber influenciado algunos de los primeros pensadores contra la idea.

Algunas cuestiones que ocasionan preguntas éticas interesantes son:

Máquinas que demuestran algún nivel de "inteligencia"

Existen muchos ejemplos de programas que demuestran algún nivel de inteligencia. He ahí algunos ejemplos:

Investigadores de IBA

Son muchos miles de investigadores de IBA alrededor del mundo en centenares de instituciones y de compañías de investigación. Entre los muchos que hicieron contribuciones significativas están:

Para algunos científicos de la computación, la frase inteligencia artificial adquirió un mal nombre debido a la discrepancia existente entre aquello que fue conseguido en el área, y las otras nociones de 'inteligencia'. Por esta razón, algunos investigadores que trabajan en tópicos se relacionaron a la inteligencia artificial dicen que trabajan dentro de la ciencia cognitiva.

Ver también

Sub-ramos de la investigación de IBA

La Lógica de programación algunas veces es considerada como un ramo de la inteligencia artificial, pero esto no es más el caso

Filosofía

Lógica

Ciencia

Aplicaciones

No categorizados

Referencias

  1. ↑ a b Alan Turing. Computing Machinery and Intelligence (en inglés). Página visitada en 22 de mayo de 2007 .
  2. ↑ István S. N. Berkeley. What is Artificial Intelligence? (en inglés). Página visitada en 22 de mayo de 2007.
  3. ↑ J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester y C.Y. Shannon. La Proposal sea the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (en inglés). Página visitada en 22 de mayo de 2007.
  4. ↑ a b Bruce Mazlish. The man-machine and artificial intelligence (en inglés). Página visitada en 22 de mayo de 2007.

Bibliografia

No ficción

Ficción

Conexiones externas

Organizaciones relacionadas a IBA

Otros

Grupos de investigación

Obtenida de "http://ks312089.kimsufi.con../../../../es/i/n/t/Intelig%C3%AAncia_artificial.html"
Your Ad Here