Introducción a la Inteligencia
Artificial
Programa Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería
Universidad Sergio Arboleda
Omar E. Torres , MSc, PhD
14/06/2025 Omar E. Torres PhD 1
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Documento académico introductorio orientado al aprendizaje del lenguaje de programación Python, dirigido a estudiantes y personas que inician en el mundo de la programación. Contenido del documento: ¿Qué es Python y para qué se utiliza? Historia y características principales del lenguaje Instalación de Python y primeros pasos Sintaxis básica Tipos de datos fundamentales Variables y operadores Estructuras de control (condicionales y bucles) Introducción a funciones Ejemplos prácticos sencillos Materia: Programación / Informática Nivel: Básico – Principiantes Año: 2021 Curso: Introducción a la Programación Enfoque: Teórico–práctico Autor / Profesor: (puedes agregar el nombre si lo deseas) Este material sirve como base para continuar con cursos intermedios y avanzados de Python, desarrollo de software, análisis de datos e inteligencia artificial.
Tipo: Esquemas y mapas conceptuales
2025/2026
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Introducción a la Inteligencia
Artificial
Programa Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería Universidad Sergio Arboleda Omar E. Torres , MSc, PhD
Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, resolver problemas, comprender el lenguaje natural, percibir el entorno o incluso tomar decisiones.
Breve historia
1943: McCulloch y Pitts crean un modelo matemático de la neurona artificial. Dendritas (entradas) Cuerpo de la neurona Axón (salida) Estimulo eléctrico La transmisión de información se conoce como sinapsis
Breve historia
1943: McCulloch y Pitts crean un modelo matemático de la neurona artificial.
Breve historia
1943: McCulloch y Pitts crean un modelo matemático de la neurona artificial.
1950 : Alan Turing publica el artículo "Computing Machinery and Intelligence" e introduce la Prueba de Turing.
Breve historia
Olas de la Inteligencia Artificial
Primera ola: (1956-1974)
Primeros éxitos y entusiasmo: Lógica y reglas Aparecen los primeros programas exitosos:
- Logic Theorist (1956): demostró teoremas matemáticos.
- ELIZA (1966): primer chatbot simulado.
- SHRDLU (1970): entendía y ejecutaba órdenes en lenguaje natural en un entorno limitado. Se pensaba que en pocos años se lograría una IA general. Optimismo desmedido marcó esta etapa inicial.
Segunda ola: (1980-1987)
Aparición de los sistemas expertos: Machine learning: Aparecen los sistemas expertos, programas que usan reglas lógicas para imitar decisiones humanas en campos específicos. Ejemplo: MYCIN, sistema médico para diagnóstico. Las empresas comienzan a interesarse nuevamente. IA orientada a soluciones específicas, como diagnósticos o control industrial.
Segunda ola: (1980-1987)
Tercera ola (1993-2010)
Auge del aprendizaje automático, Deep learning y Neural networks El aumento de capacidad computacional y datos masivos (Big Data) permitió un cambio radical.
- Se revive el interés gracias al aprendizaje automático (Machine Learning).
- Algoritmos como redes neuronales , árboles de decisión , SVM.
- 1997: Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
- 2006: Geoffrey Hinton populariza el término "Deep Learning" (aprendizaje profundo). Los avances matemáticos, el aumento de datos y el hardware más potente abren una nueva era.
Cuarta ola (2010-hoy)
Deep Learning y redes neuronales profundas logran grandes avances en:
- Visión artificial (reconocimiento facial, autos autónomos).
- Procesamiento de lenguaje natural (traducción, asistentes virtuales).
- Juegos: AlphaGo (2016) vence al campeón mundial de Go. IA Generativa (2020 en adelante):
- Modelos como GPT, DALL·E, ChatGPT, Stable Diffusion revolucionan la creación de texto, imágenes y música.
- Uso masivo en educación, salud, industria, entretenimiento, ciencia.
- La IA se convierte en una tecnología transversal, clave en la Cuarta Revolución Industrial.
Retos y futuros éticos
Algunos de los dilemas hoy en día
- ¿Debe tener límites la IA?
- ¿Qué pasa si reemplaza empleos?
- ¿Quién es responsable por sus decisiones?
- ¿Puede volverse autónoma o fuera de control? La historia futura de la IA dependerá no solo de avances técnicos, sino también de nuestras decisiones éticas, legales y sociales..
Perspectivas de la Inteligencia Artificial
Las cuatro perspectivas de la Inteligencia Artificial permiten entender este campo desde diferentes enfoques teóricos, técnicos y filosóficos, fueron formuladas y popularizadas por Stuart Russell y Peter Norvig en su libro “Artificial Intelligence: A Modern Approach”. https://aima.cs.berkeley.edu/