SISTEMAS DE PRODUCCIÓN

ALGO DE HISTORIA…

El campo de la producción comenzó a estudiarse desde las aportaciones de Adam Smith al escribir en 1776 La riqueza de las naciones, obra en la que se destacaba la importancia de la división del trabajo como factor que permite el incremento de la productividad. Posteriormente, en 1832, la obra de Babbage On the economy of machinery and manufactures extendió estas ideas y demostró el valor y la importancia de los esquemas de especialización de la mano de obra con el propósito de mejorar la productividad. Las aportaciones de Henry Ford introducen en 1913 la idea de la producción en masa y series amplias, bajo el esquema de «cadenas de montaje» en las que resulta fundamental la estandarización de componentes, rutinas y partes a ensamblar, elementos que favorecieron el enfoque de las economías de escala, es decir, la reducción de los costes medios a largo plazo debidos a los efectos del tamaño de la planta. Durante esa misma etapa, Taylor y los Gilbreth profundizaron en el denominado «estudio científico del trabajo» como mecanismo para racionalizar las tareas productivas, buscando que los procesos productivos y administrativos sean lo más eficientes posibles.

El término producción u operaciones ostenta un doble significado, uno tradicional (técnico) y otro actual (económico). Dentro del primer enfoque, se comprende como un proceso físico, transformador de factores o recursos económicos en determinados productos, función que ha caracterizado la actividad económica de las compañías industriales. Por su parte, el segundo enfoque se ciñe al proceso económico que transforma factores en bienes o servicios satisfaciendo así las necesidades y requerimientos del consumidor o potencial cliente. De esta forma, este argumento se concentra en el proceso de creación de valor o en los esquemas de incremento de la utilidad percibida, basándose en las características de la oferta.

¿QUÉ SON LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN?

 Conjunto de procesos, procedimientos, métodos o técnicas que permiten la obtención de bienes y servicios, gracias a la aplicación sistemática de unas decisiones que tienen como función incrementar el valor de dichos productos para poder satisfacer unas necesidades.

Dentro de este marco conceptual se pueden considerar tres ideas, a saber, la primera relativa a la función de producción, la segunda a la tarea de transformación y la última al sistema de decisiones que componen hoy en día la dirección de operaciones.

Dada la comprensión del término «función», es decir, el conjunto de actividades que permite la producción de bienes y servicios, además del relativo a la «cadena de valor» (análisis de actividades y argumento del margen), la dirección de operaciones se asocia al «análisis del valor» o «ingeniería del valor».

CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS

 

Sistema abierto: son aquellos donde es muy difícil predecir su comportamiento. La retroalimentación existente no es controlable y en algunos casos es subjetivo el organismo del cuerpo humano. (Natural, familias, árbol.)

Sistema cerrado: un sistema cerrado cuando ningún elemento de afuera entra y ninguno sale fuera del sistema estos alcanzando su estado máximo de equilibrio al igualarse con el medio. (Un ejemplo es un motor apagado)

Sistema físico: son todos aquellos que existen físicamente. (Maquina, o computadora).

Sistemas abstractos: son aquellos que solo existen en forma conceptual o en la mente de alguien se manifiesta y a través de conocimientos organizados del hombre y le permite interpretar, analizar y comprender mejor su medio. Están compuestos por conceptos hipótesis e ideas. (Idiomas, sabores).

Sistema natural: son aquellos elaborados por la naturaleza desde el nivel de estructura atómica hasta los sistemas vivos, sistemas solares y el universo. (Clima)

Sistema elaborado: son aquellos que han sido diseñados por el hombre y son parte del mundo real pueden ser concretos y abstractos. (Maquina)

Sistema hombre – máquina: es cuando el hombre se adopta a los requerimientos de la máquina, se establecerá una relación entre ambos de tal

Manera que la maquina dará información al hombre por medio de un aparato sensorial, el cual responde de alguna manera, tal vez si se altera el estado de la maquina mediante diversos controles, haciendo un circuito cerrado. Podría ser un ejemplo las computadoras.

Sistema cibernético: son aquellos que abarcan el ámbito de los procesos de control y comunicación tanto en máquinas como en seres vivos.

Sistemas triviales: Son sistemas con comportamientos altamente predecibles. Es decir, no modifican su comportamiento con la experiencia. (Eclipse solar o la rotación de la tierra.)

CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS

Propósitos y objetivos: todo sistema tiene una finalidad.

Globalismo o totalidad: si una parte se modifica todo el sistema sufre cambios. Entropía: todos los sistemas tienden a desgastarse.

Homeostasis: es el estado de equilibrio dinámico o el conjunto de mecanismos por los que todos los seres vivos tienden a alcanzar una estabilidad en las propiedades de su medio interno y por tanto de la composición bioquímica de los líquidos, células y tejidos, para mantener la vida, siendo la base de la fisiología.(Hardy R.N.2002). Los animales tienen que equilibrar su temperatura y tener una estabilidad.

Homeorresis: hace referencia a los sistemas dinámicos que solo nace en la homeostasis que no son estáticos en ese estado, de medo tal que no siempre tendrán su estado de equilibrio presente en el sistema. (Sensu waddington 1995) Un ejemplo claro es el peso o la talla de una persona que varía.

Características de los sistemas

Parámetros son constantes arbitrarias que se caracterizan, por sus propiedades, el valor y la descripción dimensional de un sistema específico o de un componente del sistema. Los parámetros de los sistemas son:

Input (entrada): Compra o entrada de una empresa. Factor productivo que la empresa adquiere del exterior para ser sometido a un proceso de transformación interna. Las materias primas, los productos intermedios o sema-manufacturados y la energía que la empresa compra en el mercado son inputs. Si al valor de los inputs adquiridos en el exterior se le suma el valor añadido creado por la empresa: el valor de los salarios más el interés.

Output (salida): salidas o producto o resultado es la finalidad para la cual se reunieron elementos y relaciones del sistema los resultados de un proceso son las salidas, las cuales deben ser coherentes con los objetivos del sistema, los resultados de los sistemas son finales mientras que los resultados de los subsistemas con intermedios.

Throughput (rendimiento): es el fenómeno que produce cambios, en el mecanismo de conversión de las entradas en salidas o resultados generalmente es representar como la caja negra, en la que entran los insumos y salen cosas diferentes que son los productos.

Feed back (retro actuar): es la función de retorno del sistema que tienen a comprar las salidas con un criterio preestablecido, manteniendo controlada dentro de aquel estándar o criterio.

Ambiente: es el medio que envuelve externamente el sistema. Está en constante interacción con el sistema ya que este recibe entradas, los procesos y efectúan salidas. La supervisión de un sistema depende de su capacidad de adaptarse, cambiar y responde a las exigencias y demandas del ambiente externo, aunque el ambiente puede ser un recurso para el sistema, también puede ser una amenaza. (Carlos Venegas 1993)

MODELO DE SISTEMAS DE PRODUCCIÓN

Modelo: una manera de proceder cuanto tratamos de comprender las realidades del mundo que nos rodea.

Modelos físicos: aquellos donde los atributos de las entidades del sistema se representa por medidas físicas tales como un voltaje o lo posición de un eje o flecha.

Modelos matemáticos: son aquellos que se representan mediante variables matemáticas. Y las actividades se describen mediante funciones matemáticas. Modelo cuantitativo: es aquel cuyos principales símbolos representan números. Son los más comunes y útiles en los negocios.

Modelo cualitativo: aquel modelo cuyos símbolos representan en su mayoría a Cualidades no numéricas. Una fuente importante es la teoría de conjuntos.

Modelo Probabilístico: aquellos basados en la estadística y probabilidades (donde se incorpora las incertidumbres que por lo general acompañan nuestras observaciones de eventos reales).

Modelo Determinístico: corresponde a aquel modelo cuantitativo que no contiene consideraciones probabilísticas.

Modelo Descriptivo: cuando el modelo simplemente describe una situación del mundo real en términos matemáticos, descripción que puede emplearse para exponer una situación con mayor claridad, para indicar como pueden reajustarse o aún para determinar los valores de ciertos aspectos de la situación.

Modelo Optimizador: corresponde al modelo ideado para seleccionar entre varias alternativas, de acuerdo a determinados criterios, la más óptima.

Modelo Continuo: Es un proceso que lleva una secuencia que tiene las mismas características es industria está en actividad permanente todo el día. La producción de productos es homogénea e ininterrumpida. Ejemplo son las industrias de. Químicas, cementeras, y azucareras.

Modelo Intermitente: esta industria elabora productos de acuerdo a los pedidos que se le formulan (orden de compra). Esto es porque debe hacerse según las especificaciones del cliente. Por ejemplo, ascensor de un edificio, turbinas hidráulicas, locomotoras vagones, buques, etc.

SISTEMA DE PRODUCCIÓN

Primario: comprende las actividades de extracción directa y sin transformación de bienes de la naturaleza. Normalmente, se entiende que forma parte del sector primario la agricultura, la ganadería, la silvicultura.

Secundario: el modelo secundario reúne la actividad artesanal e industrial manufacturera, mediante las cuales los bienes provenientes del modelo primario son transformados en nuevos productos. Abarca también la industria de bienes de producción, tales como materias prima artificiales, herramientas, maquinaria, etc., de igual manera comprende la industria de bienes de consumo, así como la prestación de los servicios a la comunidad.

Terciario: el modelo terciario se dedica, sobre todo, a ofrecer servicios a la sociedad, a las personas y a las empresas. Lo cual significa una gama muy amplia de actividad que está en constante aumento. Esta heterogeneidad abarca desde la tienda de la esquinas.

PROCESO INPUT-OUTPUT

Es más, la producción se asocia a un sistema físico o proceso input-output, representado esquemáticamente en la figura. 

Los inputs son el conjunto de factores que la empresa tiene que comprar y contratar (materias primas, equipamientos, componentes, energía, mano de obra, recursos financieros……), algunos de ellos requieren de almacenamiento, mantenimiento o preparación previa antes de su utilización, tareas configuradas en la denominada logística interna.

El ámbito de transformación del valor representa la función técnica de producción o conversión del conjunto de factores (X), fijos y variables, teniendo en cuenta el volumen de actividad, dentro de un conjunto de productos (Q) a través de una tecnología concreta.

Esta función productiva parte de la configuración de ciertas hipótesis sobre la tecnología y su permanencia en el periodo de referencia del proceso productivo, representado de la siguiente forma:

Q  =  f (X₁, X₂,…, X_n)

o bien,

f  (Q₁, Q₂,…, Q_n; X₁, X₂,…, X_n)  =  0

siendo:

X_i = los factores productivos (i  =  1, 2,…, n).

Q = la producción total compuesta de j productos distintos (j  =  1, 2,…, m).

La salida del proceso se concreta en el conjunto de bienes y servicios que se obtienen, siendo estos almacenados, mantenidos y distribuidos de una manera óptima, teniendo así el marketing una base de comercialización. Este enlace entre la producción y la comercialización se conoce como logística externa, presentando un cierto solapamiento entre ambas funciones del sistema técnico.

Finalmente, es relevante hacer referencia al papel de la información en el sistema de producción, flujo que provee oportunidades para el incremento de valor del producto, enriqueciendo el tratamiento de su calidad y la del proceso, planteamiento que encuadra el argumento de los llamados sistemas flexibles que más adelante serán tratados.

En tercer lugar, y como esquema de clasificación conceptual, se hace referencia a las decisiones características de la dirección de operaciones, a saber:

§  Proceso. Decisiones que implican la elección del tipo de proceso físico, clase de tecnología y de equipos, flujos del proceso, localización y distribución en planta. Aspectos que suelen definir decisiones a largo plazo.

§  Capacidad. Decisiones para la determinación del volumen de producción a conseguir en el momento y lugar adecuados. Esta capacidad viene dada por el tamaño de la planta o de las instalaciones físicas, son decisiones a largo plazo, aunque también se pueden adaptar otras a corto plazo, como es el caso de aumentar dicha capacidad con subcontratación o turnos adicionales.

§  Inventarios. Decisiones sobre los inventarios o stocks intermedios, de seguridad para la logística interna y externa, de forma que se conozca qué se debe pedir, cuánto y cuándo solicitarlo.

§  Fuerza de trabajo. Decisiones sobre la cantidad y la calidad (actitudes, aptitudes y habilidades) de las personas que se implican en las diferentes tareas del sistema.

§  Calidad. Decisiones que implican poner en marcha las correspondientes acciones para mantener y mejorar, si es posible, los estándares de calidad del producto en todas las etapas de sus operaciones de transformación.

Estos ámbitos de decisión se vinculan a las necesidades que surgen sobre el enfoque de calidad para la mejora constante de los bienes y servicios, desarrollando el denominado «análisis de valor» o «ingeniería del valor». Este esquema de análisis pretende eliminar las tareas, elementos o cuestiones, que originando costes no contribuyan a la aportación de valor al producto o a la organización. De esta forma, el propósito básico se cierne alrededor de la optimización, de la búsqueda del máximo rendimiento y de la máxima satisfacción del cliente al menor coste posible.

El valor del producto se puede mejorar incrementando su utilidad sin variación del coste o, incluso, manteniendo dicha utilidad a un menor coste. Así, dentro de este planteamiento se encuentran tres conceptos fundamentales: objetivo del producto, función básica del producto y funciones secundarias. Por ejemplo, el tapón de la gasolina ostenta un objetivo de estanqueidad del depósito, su función se centra en permitir el abastecimiento, aunque de forma secundaria evite la suciedad, prevenga incidentes, robos, etc. En el global de estas funciones se encuentra la mejora del valor.

CONCLUSIÓN 

Yo considero que los sistemas de producción son indispensable para la vida cotidiana, pues gracias a sus aportaciones en los diferentes aspectos con sus productos, manufacturas, etc. , nos facilitan para tener una vida menos ajitada, y por supuesto gracias a ellos puede haber una buena economía, generación de empleos, etc. Solo recomendaria que estos sistemas de produccion se basaran en el desarrollo sustentable, para ayudar el planeta.

referencias:
http://www.adeudima.com/?page_id=367

http://www.monografias.com/trabajos-pdf5/sistema-produccion/sistema-produccion.shtml

¿Que tipo de estudiante eres tú? Prefieres ser dirigido o tener libertad para aprender?

Bueno, creo que soy de los dos tipos, una estudiante dirigida, pues considero es importante tener una guía que este caso son los docentes que te pueda orientar e ir en la dirección  correcta. Pero también soy una estudiante con libertad para aprender, pues considero que a todos nos gusta la libertad, pues es un derecho de todo ser humano, y otra porque debemos aprender a ser independientes y cuestionar todo no solo quedarnos con lo que el docente diga, ya que es importante para el desarrollo y así elevar el aprendizaje de uno mismo. Aunque los docentes deberían considerar esto, pues en muchas ocasiones si uno investiga, por ejemplo un método para resolver un problema y ellos nos dan otro, nos obligan y aveces regañar por que nosotros optamos por nuestro método.

ACTIVIDAD 1

¿Qué se entiende por Inteligencia?

 La inteligencia de una persona está formada por un conjunto de variables como la atención, la capacidad de observación, la memoria, el aprendizaje, las habilidades sociales, etc., que le permiten enfrentarse al mundo diariamente. El rendimiento que obtenemos de nuestras actividades diarias depende en gran medida de la atención que les prestemos, así como de la capacidad de concentración que manifestemos en cada momento. Pero hay que tener en cuenta que, para tener un rendimiento adecuado intervienen muchas otras funciones como, por ejemplo, un estado emocional estable, una buena salud psico-física o un nivel de activación normal.

La inteligencia es la capacidad de asimilar, guardar, elaborar información y utilizarla para resolver problemas, cosa que también son capaces de hacer los animales e incluso los ordenadores. Pero el ser humano va más allá, desarrollando una capacidad de iniciar, dirigir y controlar nuestras operaciones mentales y todas las actividades que manejan información. Aprendemos, reconocemos, relacionamos, mantenemos el equilibrio y muchas cosas más sin saber cómo lo hacemos. 

Pero tenemos además la capacidad de integrar estas actividades mentales y de hacerlas voluntarias, en definitiva de controlarlas, como ocurre con nuestra atención o con el aprendizaje, que deja de ser automático como en los animales para focalizarlo hacia determinados objetivos deseados.

La función principal de la inteligencia no es sólo conocer, sino dirigir el comportamiento para resolver problemas de la vida cotidiana con eficacia. Hasta ahora la interpretación errónea de que la inteligencia sólo servía para resolver problemas matemáticos o físicos había dejado de lado las capacidades personales de resolver problemas que afectan a la felicidad personas o a la buena convivencia social.

Si indagamos un poco en la etimología de la propia palabra encontramos en su origen latino inteligere, compuesta de intus (entre) y legere (escoger). Por lo que podemos deducir que ser inteligente es saber elegir la mejor opción entre las que se nos brinda para resolver un problema.

Hoy en día la inteligencia es un tema que se encuentra en el punto de mira de muchas discusiones por parte de distintas disciplinas, como la psicología, la medicina, la filosofía, etc. Hasta ahora se había medido la inteligencia humana con ayuda de tests en que se ponía a prueba las capacidades numéricas, lingüísticas o espaciales de cada persona. Pero se ha visto que esto ha sido un error, pues hemos estado tan interesados en medir la inteligencia dedicada a resolver problemas técnicos, que hemos olvidado otras habilidades del ser humano como son la comunicación afectiva o la inteligencia emocional.

Por ejemplo, si a una persona se le plantea subir al tejado de una casa, la persona seleccionará los instrumentos que cree necesario para subir, pues con los conocimientos que ya posee (lógicos, matemáticos,...) ha ideado una forma para ejecutar una acción que le permitirá subir al tejado. Unos dirán que con una escalera, otros con una cuerda, otros necesitarán una serie de instrumentos,... Una persona más inteligente que otra escogerá una opción mejor que otra. ¿Cómo se mide la inteligencia? Tristemente la mayoría de los test que miden la inteligencia de un ser humano sólo tienen en cuenta las capacidades lógica-matemática y lingüísticas.

Teorías

A finales del siglo XX surgen varias teorías psicológicas que cobran gran celebridad: la Teoría de las inteligencias múltiples, la Teoría triárquica de la inteligencia y la que trata de la Inteligencia emocional.

1. Inteligencias múltiples

Howard Gardner, psicólogo norteamericano de la Universidad de Harvard, escribió en 1983 “Las estructuras de la mente”, un trabajo en el que consideraba el concepto de inteligencia como un potencial que cada ser humano posee en mayor o menor grado, planteando que ésta no podía ser medida por instrumentos normalizados en test de CI5 y ofreció criterios, no para medirla, sino para observarla y desarrollarla.

Según Howard Gardner, creador de la Teoría de las inteligencias múltiples, la inteligencia es la capacidad para resolver problemas o elaborar productos que puedan ser valorados en una determinada cultura. Propuso varios tipos de inteligencia, igual de importantes:

· Inteligencia lingüística: capacidad de usar las palabras de manera adecuada.

Caracteriza a escritores y poetas. Implica la utilización de ambos hemisferios cerebrales.

· Inteligencia lógica-matemática: capacidad que permite resolver problemas de lógica y matemática.

Es fundamental en científicos y filósofos. Al utilizar este tipo de inteligencia se hace uso del hemisferio lógico.

Era la predominante en la antigua concepción unitaria de "inteligencia".

· Inteligencia musical: capacidad relacionada con las artes musicales.

Es el talento de los músicos, cantantes y bailarines. Es conocida comúnmente como "buen oído".

· Inteligencia espacial: la capacidad de distinguir aspectos como: color, línea, forma, figura, espacio, y sus relaciones en tres dimensiones.

Esta inteligencia atañe a campos tan diversos como el diseño, la arquitectura, la geografía, la ingeniería, la escultura, la cirugía o la marina.

· Inteligencia corporal-cenestésica: capacidad de controlar y coordinar los movimientos del cuerpo y expresar sentimientos con él.

Es el talento de los actores, mimos, o bailarines. Implica a deportistas o cirujanos.

· Inteligencia intrapersonal o emocional: está relacionada con las emociones, y permite entenderse a sí mismo.

Relacionada con las ciencias psicológicas.

· Inteligencia interpersonal o social: capacidad para entender a las demás personas con empatía; está relacionada con las emociones.

Es típica de los buenos vendedores, políticos, profesores o terapeutas.

Posteriormente añadió:

· Inteligencia naturalista: la utilizamos al observar y estudiar la naturaleza para organizar y clasificar.

Los biólogos y naturalistas son quienes más la desarrollan.

· Inteligencia existencial o filosófica: la capacidad para situarse a sí mismo con respecto al cosmos y autosugestionarse.

Requiere de un estudio más profundo para ser caracterizada como inteligencia.

La crítica más común es que la inteligencia musical y la cenestésica no muestran inteligencia, sino talento

2. Teoría triárquica de la inteligencia

Robert J. Sternberg, psicólogo estadounidense profesor de la Universidad de Yale, en su Teoría triárquica de la inteligencia de 1985, estableció tres categorías para describir la inteligencia:

· Inteligencia componencial-analítica: la capacidad para planificar, ejecutar y el logro del conocimiento.

· Inteligencia experiencial-creativa: habilidad fundada en la experiencia para tratamiento de la novedad y la automatización de procesos.

· Inteligencia contextual-práctica: relacionada con la conducta adaptativa al mundo real.

3. Inteligencia emocional

Daniel Goleman, psicólogo estadounidense, publicó en 1995 el libro Emotional Intelligence, "Inteligencia emocional", que adquirió fama mundial, aunque fueron Peter Salowey y John D. Mayer los que acuñaron la citada expresión "Inteligencia emocional", en 1990. Anteriormente, el psicólogo Edward Thorndike, había manejado un concepto similar en 1920, la "Inteligencia social".

Para Goleman la inteligencia emocional es la capacidad para reconocer sentimientos propios y ajenos, y la habilidad para manejarlos. Considera que la inteligencia emocional puede organizarse en cinco capacidades: conocer las emociones y sentimientos propios, manejarlos, reconocerlos, crear la propia motivación, y manejar las relaciones. Goleman cita que tener inteligencia emocional es la capacidad que el ser humano tiene para decir las cosas en el momento correcto, de la manera, correcta, con la intensidad correcta y en el lugar correcto a las personas correctas.

¿Qué se entiende por Artificial?

Artificial es algo que no es natural. Su sentido original, en relación con un artefacto o artificio, se refiere a un producto de la actividad humana; como sinónimo de «hecho por el hombre». También se utiliza en el sentido de «falso», en el sentido de que pretende ser o mostrar lo que no es, como un sustituto de lo natural; como en césped artificial o edulcorante artificial.

Artificial es cualquier cosa hecha con intención y propósito, teniendo la capacidad de modificar su entorno para ello. Este propósito es para obtener un beneficio. Esto significa que no solo el hombre, sino otros seres vivos, producen lo que se pueda llamar artificial. Como algunos ejemplos, colmenas de las abejas, galerías de las hormigas, nidos de los pájaros (a veces para guardar los huevos, a veces para impresionar a la hembra...), estructuras de las termitas, cuevas de los conejos, etc.

Algunos de los muchos usos que se pueden dar a esta palabra son:

·         Inteligencia artificial, que es la rama de la ciencia informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.

·         Visión artificial, que es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen.

·         Inteligencia artificial, película estadounidense de 2001 dirigida por Steven Spielberg.

·         Satélite artificial, que es cualquier objeto que orbita alrededor de otro.

·         Césped artificial, que es una moqueta industrial que se asemeja a la hierba natural.

¿Qué se entiende por Inteligencia Artificial?

 

La Inteligencia Artificial (IA) es la rama de las ciencias de la computación que se ocupa de construir sistemas que permitan exhibir un comportamiento cada vez más inteligente.

En general las definición de inteligencia es recursiva, etimológicamente deriva de la voz latina "legere" que significa recolectar y por lo tanto elegir, "intellegere" significa elegir entre varias cosas. Inteligencia sería entonces la capacidad de discernir, discriminar, evaluar pero a medida que el conocimiento humano se fue ampliando, el concepto de inteligencia fue abarcando cada vez mayor cantidad de facetas del comportamiento no automático o repetitivo, cada vez más asociado a la resolución de problemas y al proceso creativo. 

La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias, tales como la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de entidades capaces de razonar por si mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.

Tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar. En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes."

·         Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

·         Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

·         Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).

·         Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

Al carecer de una definición ajustada, la IA se ha tornado pragmática en tanto que define como sistema inteligente a aquel que se comporta como un hombre "inteligente", en las mismas circunstancias. El Test de Turing para establecer si una máquina es o no inteligente consiste en interrogarla por medio de un teletipo (sin contacto físico), el evaluador no debe poder discernir si el que responde es una máquina o una persona. En la práctica esta definición es evasiva y relega a la IA a la frontera de las ciencias de la computación, todo sistema de cómputo que en sus orígenes pudo ser considerado inteligente, al cabo de cierto tiempo deja de serlo (FORTRAN, Traductores, POO, S.E., PERCEPTRON).

CATEGORIAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial:

·         Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.

·         Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.

·         Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.

·         Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

ü  La inteligencia artificial convencional

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

·         Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.

·         Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.

·         Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.

·         Inteligencia artificial basada en comportamientos: esta inteligencia tiene autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

·         Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.

ü  La inteligencia computacional

La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

TECNOLOGÍAS DE APOYO:

·         Interfaces de usuario

·         Visión artificial

·         Smart process management

APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

·         Lingüística computacional

·         Minería de datos (Data Mining)

·         Industriales.

·         Medicina

·         Mundos virtuales

·         Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)

·         Robótica

·         Mecatrónica

·         Sistemas de apoyo a la decisión

·         Videojuegos

·         Prototipos informáticos

·         Análisis de sistemas dinámicos.

·         Smart Process Management

·         Simulación de multitudes

CIENTÍFICOS EN EL CAMPO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

·         Jeff Hawkins

·         John McCarthy

·         Marvin Minsky

·         Judea Pearl

·     Alan Turing, discípulo de John von Neumann, diseñó el Test de Turing que debería utilizarse para comprender si una máquina lógica es inteligente o no.

·         Joseph Weizenbaum

·         Raúl Rojas

·         Ray Kurzweil

¿Qué espero aprender del curso?

Bueno, yo espero aprender del curso como desarrollar la inteligencia del ser humano, pero más aún, como desarrollarla en nuestros futuros alumnos, ya que la mayoría de los interesados en esta unidad de aprendizaje estamos inclinados hacia la docencia  y destinados en un momento de nuestra vida a llevarla a cabo. Es por eso que se me hace de suma importancia desarrollar esta inteligencia a través de la tecnología, que es el gran auge de nuestro siglo y me atrevería a decir que lo será también de nuestras generaciones venideras.

¿Algo que quisieran comentar sobre el contenido del Curso?

Mi comentario sobre el contenido del curso, sugeriría que sería una buena idea enfocarnos un poco más hacia el desarrollo de la inteligencia lógica-matemática, a través de actividades dinámicas utilizando un software o programador de ellas, ya que es nuestro objeto de estudio.