Este documento describe la inteligencia artificial, incluyendo su definición, historia, escuelas de pensamiento, aplicaciones y agentes inteligentes. Explica que la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de sistemas artificiales para exhibir comportamientos inteligentes como los humanos. También describe pruebas clave como la Prueba de Turing y las contribuciones de disciplinas como las matemáticas, la neurociencia y la ingeniería.
De Código a Ejecución: El Papel Fundamental del MSIL en .NET
Inteligencia Artificial
1. Ricardo J. García C.
DOCTORADO EN CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y FINANCIERAS
LAS TENDENCIAS DE LA INFORMACIÓN EN EL SIGLO XXI
Facilitador: Dra. Mary Carmen Milano
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CONTENIDO
• Inteligencia
• Definición
• La Prueba de Turing
• Historia
• Escuelas de pensamiento
• Ciencias que han contribuido al desarrollo de la
inteligencia artificial
• Agentes Inteligentes
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CONTENIDO
• Aplicaciones de la inteligencia artificial
• Aplicaciones de la inteligencia artificial en
administración y finanzas
• Ventajas del uso de la inteligencia artificial en
administración y finanzas
• Futuro de la inteligencia artificial
• Reflexiones
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INTELIGENCIA
(Del lat. intelligentĭa).
1. Capacidad de entender o comprender.
2. Capacidad de resolver problemas.
3. Conocimiento, comprensión, acto de entender.
4. Sentido en que se puede tomar una proposición, un dicho o
una expresión.
5. Habilidad, destreza y experiencia.
Diccionario de la lengua española
5. 5
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEFINICIÓN
“La Inteligencia Artificial (I.A.) se puede definir como aquella
“inteligencia” exhibida por “cientefactos” o artefactos
científicos construidos por humanos, o sea que se dice que un
sistema artificial posee inteligencia cuando es capaz de llevar
a cabo tareas que, si fuesen realizadas por un humano, se diría
de este que es inteligente.”
Romero, J., Dafonte, C., Gómez, C. y Penousal, F. (2007)
“La IA es la rama de la ciencia de la computación que estudia
la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de
cualquier técnica de computación disponible, sin tener en
cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos
que se apliquen para lograr esa resolución.”
Fleifel, F.
7. 7
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEFINICIÓN
Russell, S. y Norvig, P. (2004)
Procesos Mentales y Razonamiento
•Sistemas que piensan como humanos (redes
neuronales artificiales, automatización de: toma
de decisiones, resolución de
problemas, aprendizaje).
•Sistemas que piensan racionalmente – con lógica
(sistemas expertos, estudio de cálculos para:
percibir, razonar y actuar).
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEFINICIÓN
Russell, S. y Norvig, P. (2004)
Conducta
Un agente racional es aquel que actúa para alcanzar el mejor
resultado o, si hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.
•Sistemas que actúan como humanos (robótica).
•Sistemas que actúan racionalmente - idealmente
(agentes inteligentes).
La racionalidad no es lo mismo que la perfección. La racionalidad
maximiza el rendimiento esperado, mientras la perfección maximiza
el resultado real.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
LA PRUEBA DE TURING
Alan Turing (1950)
• Definición operacional y satisfactoria de inteligencia.
• Un humano realiza preguntas a otro humano y a un
computador por medio de sendos terminales.
• El computador supera la prueba si el interrogador no
puede distinguir cual terminal corresponde al humano
y cual al computador.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
LA PRUEBA DE TURING
Alan Turing (1950)
El computador deber ser capaz de:
• Procesar el lenguaje natural.
• Representar el conocimiento (almacenar la información
recibida antes o durante el interrogatorio).
• Razonar automáticamente (utilizar la información
almacenada para responder preguntas y sacar
conclusiones).
• Aprender automáticamente (adaptarse a nuevas
circunstancias y extrapolar patrones).
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
LA PRUEBA GLOBAL DE TURING
Para superar la Prueba Global de Turing el computador
debe poseer, además de las habilidades de la prueba
de Turing:
• Visión computacional (percibir objetos).
• Robótica (manipular y reconocer objetos).
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
HISTORIA
384 a 322 a.C. - Aristóteles
Reglas que describen el funcionamiento de la mente
para obtener conclusiones racionales.
1315 - Ramon Llull
En su libro Ars magna planteó la idea del razonamiento
artificial.
1936 - Alan Turing
Máquina universal que demuestra la viabilidad de un
dispositivo físico para implementar cualquier cómputo
formalmente definido.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1943 - Warren McCulloch y Walter Pitts
Modelo de neuronas artificiales.
1955/1956 - Herbert Simon, Allen Newell y
J.C. Shaw
IPL-11, primer lenguaje de programación orientado a la
resolución de problemas.
LogicTheorist, lenguaje de programación capaz de
demostrar teoremas matemáticos.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1956 - John McCarthy, Marvin Minsky y
Claude Shannon
En la conferencia de Dartmouth presentaron por
primera vez el término inteligencia artificial.
1957 - Herbert Simon y Allen Newell
General Problem Solver (GPS), sistema para la resolución de problemas.
1959 - Frank Rosenblatt
Perceptrón, red neuronal artificial.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1960 - Robert K. Lindsay
Sad Sam, programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia
de conclusiones a partir de su interpretación.
1963 - Ross M. Quillian
Redes semánticas, modelo de representación del
conocimiento lingüístico.
1964 - Bertram Raphael
SIR (Semantic Information Retrieval), sistema capaz de inferir
conocimiento en base a la información que se le suministra.
1964 - Daniel G. Bobrow
STUDENT, sistema que resuelve problemas de álgebra.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1965 - Buchanan, Feigenbaum y Lederberg
DENDRAL, sistema experto para determinar estructuras
químicas complejas euclidianas.
MACSYMA, sistema experto para la solución de
ecuaciones matemáticas complejas.
1968-1970 Terry Winograd
SHRDLU, sistema que permitía hacer preguntas y dar
órdenes a un robot.
1968 - Seymour Papert, Danny Bobrow y
Wally Feurzeig
LOGO, lenguaje de programación de alto nivel con fines
didácticos. Pueden darse instrucciones a una tortuga
virtual.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1969 - Alan Kay
SMALLTALK, lenguaje reflexivo de programación, orientado
a objetos. Puede considerarse que es un mundo virtual
donde viven objetos que se comunican entre sí.
1973 - Alain Colmenauer
PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique), lenguaje
para programar artefactos electrónicos con el uso de paradigmas
lógicos. Utilizado en la quinta generación de computadoras.
1974 - Edward Shortliffe
MYCIN, sistema experto que puede asistir a médicos en
el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la
sangre.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1981 - Kazuhiro Fuchi
Anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de
computadoras: gran cantidad de microprocesadores
trabajando en paralelo, reconocimiento de voz e
imágenes, capacidad de comunicarse con un lenguaje
natural, habilidad para tomar decisiones con base en
procesos de aprendizaje fundamentados en sistemas
expertos e inteligencia artificial.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1997 - Garry Kasparov, campeón mundial de
ajedrez, pierde ante la computadora autónoma “Deep Blue”
de IBM.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2011 - La supercomputadora de IBM “Watson” ganó
una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy a los
campeones Ken Jennings y Brad Rutter.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ESCUELAS DE PENSAMIENTO
Inteligencia artificial convencional
También llamada simbólico-deductiva. Se basa en el
análisis formal y estadístico del comportamiento humano
ante diferentes problemas. Intenta desarrollar una
tecnología para dar a una máquina la capacidad de
razonamiento de la mente humana.
• Razonamiento basado en casos: Proceso de resolución de
problemas basado en soluciones de problemas anteriores.
• Sistemas expertos: Imitan el razonamiento de los expertos
en un dominio concreto y pueden ser usados por ellos.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ESCUELAS DE PENSAMIENTO
Inteligencia artificial computacional
También conocida como Inteligencia artificial
subsimbólica-inductiva, implica aprendizaje interactivo.
Usa el computador como herramienta de simulación
para la validación de teorías.
• Redes neuronales: Sistemas con gran capacidad para
reconocer patrones.
• Sistemas difusos: Técnicas para lograr el razonamiento
bajo incertidumbre.
• Computación evolutiva: Aplica conceptos de la biología
(mutación, supervivencia del más apto, etc.) para generar
soluciones sucesivamente mejores de un problema.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ESCUELAS DE PENSAMIENTO
Computación evolutiva
Algoritmos evolutivos (algoritmos genéticos)
• Redes de neuronas artificiales: Sistema de procesamiento
de información basado en el funcionamiento del sistema
nervioso biológico.
• Programación genética: Técnica en la que un conjunto
inicial de programas (población), van formando distintas
generaciones para dar lugar a programas mejores.
• Vida artificial: Creación de modelos computacionales con
comportamientos biológicos.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ESCUELAS DE PENSAMIENTO
Computación evolutiva
Inteligencia colectiva (algoritmos hormiga)
• Simulación de colonias de hormigas: Técnica meta-
heurística inspirada en el comportamiento de colonias reales
de hormigas.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CIENCIAS O DISCIPLINAS QUE HAN CONTRIBUIDO
AL DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Filosofía (desde el año 428 a.C.).
• ¿Se pueden utilizar reglas formales para extraer
conclusiones válidas?
• ¿Se genera la inteligencia mental a partir de un
cerebro físico?
• ¿De dónde viene el conocimiento?
• ¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2. Matemáticas (desde el año 800).
• ¿Qué reglas formales son las adecuadas para
obtener conclusiones válidas?
• ¿Qué se puede computar?
• ¿Cómo razonamos con información incierta?
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
3. Economía (desde el año 1776).
• ¿Cómo se debe llevar a cabo el proceso de toma
de decisiones para maximizar el rendimiento?
• ¿Cómo se deben llevar a cabo acciones cuando
otros no colaboran?
• ¿Cómo se deben llevar a cabo acciones cuando
los resultados se obtienen en un futuro lejano?
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
4. Neurociencia (desde el año 1861).
• ¿Cómo procesa información el cerebro?
5. Psicología (desde el año 1879).
• ¿Cómo piensan y actúan los humanos y los
animales?
6. Ingeniería computacional (desde el año 1940).
• ¿Cómo se puede construir un computador
eficiente?
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
7. Teoría de control y cibernética (desde el año 1948).
• ¿Cómo pueden los artefactos operar bajo su
propio control?
8. Lingüística (desde el año 1957).
• ¿Cómo está relacionado el lenguaje con el
pensamiento?
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AGENTES INTELIGENTES
AGENTE
Algo capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de
sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.
AGENTE RACIONAL
Agente que hace lo correcto, es decir, aquello que permite
obtener un resultado mejor.
En cada secuencia de percepciones, realiza la acción que
maximiza su medida de rendimiento, en base a dichas
percepciones y al conocimiento almacenado.
35. 35
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AGENTES INTELIGENTES
AGENTE INTELIGENTE
Agente racional capaz de:
• Tener actitudes mentales (creencias e intenciones).
• Aprender.
• Resolver problemas.
• Entender (crear sentido a ideas ambiguas o
contradictorias).
• Planificar, predecir consecuencias, evaluar alternativas.
36. 36
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AGENTES INTELIGENTES
AGENTE INTELIGENTE
• Conocer los límites de sus habilidades.
• Distinguir, a pesar de las similitudes de las situaciones.
• Ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y
utilizar analogías.
• Generalizar.
• Percibir y modelar el mundo.
• Entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AGENTES INTELIGENTES
AGENTE REACTIVO BASADO EN MODELOS
Agente
Medioambiente
Sensores
Actuadores
¿Cómo es el
mundo ahora?
¿Qué acción debo
tomar ahora?
¿Cómo evoluciona el mundo?
Reglas de condición-acción
¿Qué efectos causan mis acciones?
Estado interno
Fuente: Russell, S. y Norvig, P. (2004)
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AGENTES INTELIGENTES
AGENTE QUE APRENDE
Agente
Medioambiente
Sensores
Actuadores
Elemento de
actuación
Fuente: Russell, S. y Norvig, P. (2004)
Elemento de
aprendizaje
Crítica
Generador de
problemas
Nivel de actuación
Retroalimentación
Objetivos
a aprender
Cambios
Conocimiento
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Planificación autónoma
Ej.: Agente Remoto, programa de planificación autónoma
que controla la planificación de las operaciones de una
nave espacial, desde su interior (NASA, 1999).
NASA (tierra)
Objetivos
Generales
Objetivos
Específicos
Nave Espacial
“Deep Space 1”
Planes
Ejecución de
Operaciones
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Juegos
Ej.: Garry Kasparov vs. Deep Blue de IBM (1997).
Control autónomo
Ej.: Autonomous Land Vehicle In a Neural Network
(ALVINN), sistema de visión por computador que aprende
a conducir vehículos al observar a una persona hacerlo
(1989).
41. 41
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Diagnosis
Ej.: Los programas de diagnóstico médico basados en el
análisis probabilístico, que han llegado a alcanzar niveles
similares a los de médicos expertos en algunas áreas de la
medicina (1991).
Planificación logística
Ej.: Dynamic Analysis and Replanning Tool
(DART), sistema para automatizar la planificación logística
del transporte en las FF.AA. de los EE.UU. durante la crisis
del Golfo Pérsico (1991).
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Robótica
Ej.: HipNav, sistema que utiliza técnicas de visión por
computador para crear un modelo tridimensional de la
anatomía interna del paciente y después emplea un control
robotizado para guiar el implante de prótesis de cadera
(1996).
Procesamiento de lenguaje y resolución de
problemas
Ej.: PROVER B, programa informático para resolución de
crucigramas (1999).
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Lingüística computacional
• Minería de datos (Data Mining)
• Industria
• Medicina
• Mundos virtuales
• Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
• Mecatrónica
• Sistemas de toma de decisiones
• Simulación de multitudes
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS
• Auditoría.
• Contabilidad (cálculo y asignación de costos, flujo de
efectivo).
• Análisis e interpretación de los estados financieros.
• Finanzas (comportamiento de mercados, alternativas de
inversión).
• Análisis de riesgo de crédito (pronóstico de quiebra e
incapacidad de pago).
45. 45
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS
• Planificación.
• Logística.
• Mercadeo.
• Fabricación.
• Toma de decisiones.
• Diseño de sistemas de información y gestión.
• Comercio electrónico (ofrecer productos asociados al
comprador).
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
VENTAJAS DEL USO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS
• Permanencia (los sistemas expertos no olvidan)
• Reproducibilidad (de un sistema experto se pueden hacer muchas
copias)
• Eficiencia (los sistemas expertos son caros de desarrollar, pero sus
costos operativos son relativamente bajos)
• Consistencia (un sistema experto trata de igual manera todas las
situaciones idénticas o similares)
• Amplitud (el conocimiento de varios expertos humanos puede ser
combinado para dar al sistema una extensión superior al de un solo ser
humano)
• Totalidad (el sistema experto siempre tiene en cuenta todos los factores)
47. 47
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Aumento del número de dispositivos capaces de capturar y procesar
información.
• Sistemas capaces de comprender automáticamente la situación y el
contexto a partir de datos de sensores y sistemas de información, y
establecer planes de acción.
• Desarrollo de la inteligencia, las emociones y la conciencia en robots.
• Pronóstico de delitos en tiempo real, con sistemas que interpreten
datos de miles de imágenes.
• Telecontrol médico con sensores subcutáneos.
• Sensores en la ropa para monitorear el estado físico de atletas y
evitar sobreesfuerzos que les puedan acarrear problemas de salud.
• Obreros robóticos autónomos.
48. 48
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EL FUTURO: HOY
En el futuro podríamos ser gobernados por un robot:
Peña Nieto
El mandatario encabezó la puesta en marcha de la
planta automotriz Honda en la ciudad de Celaya
Claudia Padilla /Febrero 21, 2014
CELAYA, Guanajuato.- En la inauguración oficial de la
empresa Honda, el presidente de la República, Enrique Peña
Nieto, aseguró que los robots podrían gobernar próximamente
pues harían las cosas “perfectamente bien”.
Esto tras la presentación del robot “Asimo”, un robot
inteligente con 34 articulaciones, que mide 1.30 centímetros
de alto y pesa 54 kilos.
Luego de que el robot bailara y hablara, el presidente de la
República, comentó que en “pronto” podría haber un robot con
estas características que gobernará en los tres niveles de
gobierno.
ASIMO
(Advanced Step in Innovative Mobility)
Honda, 2000.
49. 49
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EL FUTURO: HOY
DeeChe
Universidad de Hertfordshire
(Reino Unido), 2012.
Robot "DeeChe" aprendió a hablar en ocho minutos
Publicado el jueves 14 de junio del 2012 a las 16:15 hs
Según revela la revista PloS ONE el humanoide es capaz de
adquirir habilidades básicas mediante la interacción con
otras personas.
El robot “DeeChe” fue creado por la Universidad de
Hertfordshire, en Gran Bretaña, y es un humanoide infantil
con inteligencia artificial que posee un software con miles
de posibilidades de sílabas sin conexión.
Por esta razón los investigadores junto a varios voluntarios
lo trataron como si fuese un niño de seis a 14 meses. Tras
utilizar objetos y palabras los voluntarios lograron que el
humanoide comience a balbucear para continuar con palabras a
los ocho minutos.
“Es un nuevo hito en la interacción humano- robot”, dijo
Caroline Lyon, una de las autoras de la investigación.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Kirobo
Dentsu, Universidad de
Tokio, Robo
Garage, Toyota y
JAXA, 2000.
MUNDO
Un robot inspirado en Astro Boy, a la conquista del
espacio
Domingo, 4 de agosto de 2013
Un cohete partió este domingo por la mañana, hora de Japón,
con una preciosa carga: el primer robot humanoide que viaja
al espacio.
Se llama Kirobo y su tarea será acompañar al astronauta
japonés Kochi Wakata, quien comenzará en noviembre una
misión en la Estación Espacial Internacional (EEI).
El androide partió en el cohete H-2B desde la isla de
Tanegashima, al sur de Japón.
La nave de la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón
también llevaba provisiones, como agua, comida, ropa y
elementos de trabajo para la tripulación de seis miembros
que ya se encuentra en la EEI.
Kirobo, que mide 34cm de alto, llegará a destino el 9 de
agosto y forma parte de un estudio que intenta evaluar en
qué medida las máquinas humanoides pueden prestar apoyo
emocional a personas que permanecen aisladas por largos
períodos de tiempo.
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EL FUTURO: HOY
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REFLEXIONES
• La historia de la inteligencia artificial es paralela a la historia de
la humanidad.
• La mayoría de las ciencias implementadas por el hombre han
contribuido al desarrollo de la inteligencia artificial.
• Lo que hasta hace medio siglo era objeto de la ciencia-
ficción, en relación a máquinas capaces de pensar como
humanos, es cada vez una posibilidad mas palpable.
• En el futuro no solo podremos hablar de inteligencia
artificial, sino también de emociones y conciencia artificiales.
• A pesar de lo antes mencionado, no debemos olvidar que
detrás de la máquina siempre existirá un hombre al cual ésta
deba su creación.
52. 52
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Cepeda, L., Lennis, G. y López, M. “Inteligencia Artificial”. Universidad
Antonio Nariño. Disponible:
http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la-
inteligencia-artificial.shtml. [Consulta: 2014, febrero 14].
De Andrés, J. “Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de
la solvencia empresarial”. Universidad de Oviedo. Disponible:
http://econo.uniovi.es/c/document_library/get_file?uuid=592d6919-
b252-40ba-a31f-3c4bef5e4aa2&groupId=746637. [Consulta:
2014, febrero 20].
Molina, F. “Inteligencia Artificial y Contabilidad”. Disponible:
http://www.monografias.com/trabajos69/inteligencia-artificial-
contabilidad/inteligencia-artificial-contabilidad2.shtml. [Consulta:
2014, febrero 20].
Romero, J., Dafonte, C., Gómez, A. y Penousal, F. (2004). Inteligencia
Artificial y Computación Avanzada. Santiago de Compostela:
Fundación Alfredo Brañas.
53. 53
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Rusell, S. y Norving, P. (2007). Inteligencia artificial. Un enfoque
moderno. (2ª ed.). Madrid: Pearson Educación. S.A.
Sosa, M. “Inteligencia artificial en la gestión financiera
empresarial”, Pensamiento y Gestión, Nº 23, Universidad del
Norte, 153-186, 2007. Disponible:
http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/vie
wFile/3518/2252. [Consulta: 2014, febrero 20].
Sosa, M. “Introducción a las técnicas de inteligencia artificial aplicadas
a la gestión financiera empresarial”. Universidad del
Norte, Colombia. Disponible:
http://www.eumed.net/ce/2006/mcss.htm. [Consulta: 2014, febrero
20].
Turrubiates, T. (2007). Apuntes de inteligencia artificial. Instituto
Tecnológico Superior de Álamo Temapache. Xoyotitla.
Wikipedia. “Inteligencia Artificial”. Disponible:
http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial. [Consulta: