Universidad Abierta y a Distancia de México
División de Ciencias Sociales y Administrativas
Aula para Derecho
Licenciatura en Derecho
Etapa 4. Curso propedéutico para el Aprendizaje Autogestivo en un
Ambiente Virtual
Aspirante:
C. José Gerardo Díaz Farrera
Eje 4.
Lectura y elaboración de textos académicos
Actividad
1. Lectura y escritura exploratoria
Docente:
Lic. Florencio Santos Ascencio
Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, México a 29 de
abril de 2016.
Í n d i c e
Introducción.-----------------------------------------------------------------------------
1
La
inteligencia artificial.----------------------------------------------------------------
2
¿Qué es?-------------------------------------------------------------------------
2
Origen.----------------------------------------------------------------------------
2
Aplicaciones.--------------------------------------------------------------------
3
Robótica.----------------------------------------------------------------------------------
4
¿Qué es?-------------------------------------------------------------------------
4
Origen.----------------------------------------------------------------------------
4
Aplicaciones.--------------------------------------------------------------------
6
Avances.--------------------------------------------------------------------------
6
Redes
neuronales.----------------------------------------------------------------------
7
¿Qué son?-----------------------------------------------------------------------
7
Origen.----------------------------------------------------------------------------
7
Aplicaciones.--------------------------------------------------------------------
9
Avances.-------------------------------------------------------------------------
10
Conclusión.-------------------------------------------------------------------------------
11
Reflexión.----------------------------------------------------------------------------------
12
Bibliografía.-------------------------------------------------------------------------------
13
Introducción
La inteligencia artificial es un área
multidisciplinaria que se puede catalogar como la inteligencia de las máquinas
y que el hombre ambiciona otorgar dicha inteligencia a los sistemas y así puedan
ser capaces de reproducir las capacidades mentales del ser humano como lo son: el
razonamiento, la compresión, la imaginación, el reconocimiento, la creatividad de
forma que en un futuro no muy lejano logren reproducir las emociones.
A continuación, en las siguientes páginas
ahondaremos en conceptos como lo son la inteligencia artificial, la robótica y
las redes neuronales artificiales, de los cuales revisaremos un poco de su historia,
sus aplicaciones y los avances que han presentado.
La inteligencia artificial
¿Qué
es?
La Inteligencia Artificial o IA por sus
iniciales es uno de los saberes más grandes de los que el hombre se enorgullece
debido a la multiculturalidad de disciplinas que la integran y de las cuales se
vale para hacerse más y más evolucionada, de acuerdo con la definición que
encontramos en Wikipedia la IA es un área
multidisciplinaria, que a través de ciencias como las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y la filosofía,
estudia la creación y diseño de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos
por sí mismos, utilizando como paradigma la inteligencia humana.
De ahí que
como engloba una seria de diferentes materias, disciplinas y ciencias, por sí
misma se cataloga como una disciplina científica, misma Real Academia Española,
en su Diccionario de la Lengua Española en su edición del tricentenario la
define como:
“Inteligencia artificial
1. f. Inform. Disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las querealiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.”
Entonces, nos preguntemos ahora de donde
surge o cuál es el origen en que se acuña es área del conocimiento.
Origen
La IA puede comprender sus inicios desde
diferentes puntos de la historia, tanto que la podemos empezar a consagrar desde el año 300 A.C. o a
principios de la década de los 40’s. Pero contrastemos un poco este viaje a
través del tiempo para comenzar a comprender un poco más a fondo el quehacer de
esta disciplina.
Se dice que a partir de los Silogismos
(300 A.C.) que son de manera estructurada un conjunto de reglas, las cuales
describen una parte del funcionamiento de la mente humana y que, al seguirlas
paso a paso, producen conclusiones racionales a partir de premisas dadas.
De ahí llegamos al razonamiento
artificial, pasamos por la lógica proposional, a la lógica matemática moderna,
a la primera computadora electromecánica y a la primera computadora
programable.
Y así aterrizamos a la década de los 40’S,
donde en 1943, se vislumbran los primeros modelos de neurona artificiales
(Warren McCulloh y Walter Pitts) pero no es, sino hasta los años 50’s cuando
Turing consolidó el campo de la Inteligencia Artificial con su artículo
Computing Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta
para determinar si una máquina era inteligente o no, su famosa Prueba de Turing
por lo que se le considera el padre de la Inteligencia Artificial, aunque el
término de IA propiamente se establece hacia 1956 durante una conferencia
convocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell,
Shannon y Simon.
Claro está que si estamos hablando de su
origen y de que es una ciencia multidisciplinaria, resultaría coherente abordar
su campo de estudios y los avances que ha tenido.
Aplicaciones
La IA
en base a las definiciones y origen antes citados,...“se ha intentado darle
múltiples aplicaciones de las cuales podemos listarlas en las siguientes ramas:
- Robótica:
con el fin de producir nuevos tipos de máquinas útiles
- Medicina:
en la interpretación de imágenes médicas y diagnósticos
- Ingeniería:
en sistemas inteligentes de control, en ingeniería de software desde la
verificación, depuración y monitoreo de software
- Educación:
en sistemas de tutores inteligentes donde podría detectarse vacíos de
conocimiento en el estudiante
- Gestión
de información: aplicado en minería de datos, filtrado de correo
- Entretenimiento:
en juegos de video y sistemas de control en la generación de películas de
dibujos animados
- Arquitectura:
en diseño urbano, gestión del tráfico desde el punto de vista de predecir el
comportamiento de las personas en nuevos entornos.
- Comercio:
bajo Internet especialmente de comercio electrónico y el uso de agentes de
software para buscar, analizar e interpretar información, posteriormente tomar
decisiones.”… (Maya)
Robótica
¿Qué
es?
La robótica es la rama de la ingeniería mecánica, ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica y ciencias de la
computación que se ocupa del diseño, construcción, operación, disposición estructural, manufactura y aplicación de los robots. (Wikipedia)
En general, las personas asociamos la
palabra robot con algunos personajes populares del cine y la televisión:
Terminator, C-3PO, R2D2, Robotina, Optimus Prime y Bender. Sus historias son
nuestra ventana al mundo de la robótica, que siempre parece un asunto de
ciencia ficción o de tecnología ininteligible, ante software o máquinas que
cumplen algunas tareas que ejecutan los seres humanos.
Sin embargo, en la práctica, los robots
suelen implementarse en tareas de riesgo, repetitivas o de mucha precisión,
como la desactivación de bombas, la exploración espacial o la producción
industrial.
Origen
Por siglos el ser humano ha construido
máquinas que imiten las partes del cuerpo humano. Los antiguos egipcios unieron
brazos mecánicos a las estatuas de sus dioses. Estos brazos fueron operados por
sacerdotes, quienes clamaban que el movimiento de estos era inspiración de sus
dioses. Los griegos construyeron estatuas que operaban con sistemas
hidráulicas, los cuales se utilizaban para fascinar a los adoradores de los
templos.
Durante los siglos XVII y XVIII en Europa
fueron construidos muñecos mecánicos muy ingeniosos que tenían algunas
características de robots.
Jacques de Vauncansos construyó varios
músicos de tamaño humano a mediados del siglo XVIII. Esencialmente se trataba
de robots mecánicos diseñados para un propósito específico: la diversión.
En 1805, Henri Maillardert construyó una
muñeca mecánica que era capaz de hacer dibujos. Una serie de levas se
utilizaban como ‘el programa’ para el dispositivo en el proceso de escribir y
dibujar. Estas creaciones mecánicas de forma humana deben considerarse como
inversiones aisladas que reflejan el genio de hombres que se anticiparon a su
época. Hubo otras invenciones mecánicas durante la revolución industrial,
creadas por mentes de igual genio, muchas de las cuales estaban dirigidas al
sector de la producción textil. Entre ellas se puede citar la hiladora
giratoria de Hargreaves (1770), la hiladora mecánica de Crompton (1779), el
telar mecánico de Cartwright (1785), el telar de Jacquard (1801), y otros.
El desarrollo en la tecnología, donde se
incluyen las poderosas computadoras electrónicas, los actuadores de control
retroalimentados, transmisión de potencia a través de engranes, y la tecnología
en sensores han contribuido a flexibilizar los mecanismos autómatas para
desempeñar tareas dentro de la industria. Son varios los factores que
intervienen para que se desarrollaran los primeros robots en la década de los
50’s. La investigación en inteligencia artificial desarrolló maneras de emular
el procesamiento de información humana con computadoras electrónicas e inventó
una variedad de mecanismos para probar sus teorías.
No obstante las limitaciones de las
máquinas robóticas actuales, el concepto popular de un robot es que tiene una
apariencia humana y que actúa como tal. Este concepto humanoide ha sido
inspirado y estimulado por varias narraciones de ciencia ficción.
Una obra checoslovaca publicada en 1917
por Karel Kapek, denominada Rossum’s Universal Robots, dio lugar al término
robot. La palabra checa ‘Robota’ significa servidumbre o trabajador forzado, y
cuando se tradujo al inglés se convirtió en el término robot. Dicha narración
se refiere a un brillante científico llamado Rossum y su hijo, quienes
desarrollan una sustancia química que es similar al protoplasma. Utilizan ésta
sustancia para fabricar robots, y sus planes consisten en que los robots sirvan
a la clase humana de forma obediente para realizar todos los trabajos físicos.
Rossum sigue realizando mejoras en el diseño de los robots, elimina órganos y
otros elementos innecesarios, y finalmente desarrolla un ser ‘perfecto’. El
argumento experimenta un giro desagradable cuando los robots perfectos
comienzan a no cumplir con su papel de servidores y se rebelan contra sus
dueños, destruyendo toda la vida humana.
Entre los escritores de ciencia ficción,
Isaac Asimov contribuyó con varias narraciones relativas a robots, comenzó en
1939, a él se atribuye el acuñamiento del término Robótica. La imagen de robot
que aparece en su obra es el de una máquina bien diseñada y con una seguridad
garantizada que actúa de acuerdo con tres principios.
Estos principios fueron denominados por
Asimov las Tres Leyes de la Robótica, y son:
- Un
robot no puede actuar contra un ser humano o, mediante la inacción, que un ser
humano sufra daños.
- Un
robot debe de obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, salvo que estén
en conflictos con la primera ley.
- Un
robot debe proteger su propia existencia, a no ser que esté en conflicto con
las dos primeras leyes.
Consecuentemente todos los robots de
Asimov son fieles sirvientes del ser humano, de ésta forma su actitud
contraviene a la de Kapek. (Dueñas
Rodríguez)
Aplicaciones
La industria pareciera ser el principal
campo de aplicación para la robótica y aunque suele ser el de mayor impacto, no
solo encontramos robots ahí. El desarrollo en el estudio, creación y aplicación
de entes artificiales que nos ayuden en la realización de actividades complejas
y que permitan tener resultado más eficientes y eficaces los podemos encontrar
por ejemplo:
… “En Laboratorios y Cirugía. Los robots
llevan a cabo tareas repetitivas como la colocación de tubos de prueba dentro
de instrumentos de medición. Como respuesta a todas las demandas de los
cirujanos, la industria de la robótica se encuentra desarrollando nuevos
accesorios entre los cuales se encuentran las suturas automáticas o los
sistemas de estabilización del corazón.
En la Agricultura y Ganadería. Tanto en la
agricultura protegida como extensiva se requiere de mucha mano de obra y
equipos, debido al incremento de los volúmenes de producción requeridos, por lo que es
necesario desarrollar nuevas sistemas para mejorar la eficiencia de los equipos
utilizados en las labores agrícolas, las cuales consisten en combinar las
tecnologías informática, electrónica y mecánica disponible para el desarrollo
de máquinas más inteligentes y eficientes, que puedan hacer las actividades
agrícolas de manera correcta.
En el ámbito Educativo. Algunos programas
educacionales usan la simulación de control de robots como medio de enseñanza.
Otro ejemplo es el uso del robot tortuga LOGO, el cual hace más divertido el
aprendizaje de las matemáticas. En tercer lugar está el uso de robot en las
salas de clases, pero debido a su bajo costo muchos de estos no tienen una
fiabilidad en su sistema mecánico, poseen baja exactitud, y la gran mayoría
carece de software.”… (Ruiz Malerva)
Avances
Hacer previsiones sobre la evolución de la
robótica, como sobre la de cualquier tecnología en rápido desarrollo, es
siempre difícil y arriesgado. La historia reciente de la robótica está plagada
de previsiones no cumplidas y esperanzas no confirmadas.
No obstante, es siempre conveniente mirar
hacia el futuro y, con las salvedades del caso, se indican en este apartado
algunas de las tendencias previsibles a corto y medio plazo.
Entre ellas los desarrollos en
Arquitectura de Robots, Control de movimientos, Sensores y percepción, Programación,
planificación y aprendizaje, Integración de robots y Teleoperación.
Una forma sin discusión de visualizar la
realidad de los avances en Robótica es la creación y concertación de congresos,
foros, expos y competencias internacionales donde se presentan los nuevos
desarrollos con robots.
Redes neuronales
¿Qué
son?
Al igual que con la inteligencia
artificial, existen multitud de definiciones para las redes neuronales. Algunas
de ellas son:
- Una nueva
forma de computación, inspirada en modelos biológicos.
- Un
modelo matemático compuesto por un gran número de elementos procesales
organizados en niveles.
- Redes
interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos)
y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos
del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico. (Galán y Martínez)
Origen
A continuación, se presenta una breve
reseña historia sobre las redes neuronales artificiales (RNA), en ella se destacan el año, el desarrollador y su
aportación a la evolución de las RNA:
1936 -
Alan Turing. Fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el
mundo de la computación. Sin embargo, los primeros teóricos que concibieron los
fundamentos de la computación neuronal fueron Warren McCulloch, un
neurofisiólogo, y Walter Pitts, un matemático, quienes, en 1943, lanzaron una
teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas (Un Cálculo Lógico de la
Inminente Idea de la Actividad
Nerviosa
- Boletín de Matemática Biofísica 5: 115-133). Ellos modelaron una red neuronal
simple mediante circuitos eléctricos.
1949 -
Donald Hebb. Fue el primero en explicar los procesos del aprendizaje (que es el
elemento básico de la inteligencia humana) desde un punto de vista psicológico,
desarrollando una regla de como el aprendizaje ocurría. Aun hoy, este es el fundamento
de la mayoría de las funciones de aprendizaje que pueden hallarse en una red
neuronal. Su idea fue que el aprendizaje ocurría cuando ciertos cambios en una neurona
eran activados. También intentó encontrar semejanzas entre el aprendizaje y la actividad
nerviosa. Los trabajos de Hebb formaron las bases de la Teoría de las Redes Neuronales.
1950 -
Karl Lashley. En sus series de ensayos, encontró que la información no era
almacenada en forma centralizada en el cerebro sino que era distribuida encima
de él.
1956 -
Congreso de Dartmouth. Este Congreso frecuentemente se menciona para indicar el
nacimiento de la inteligencia artificial.
1957 -
Frank Rosenblatt. Comenzó el desarrollo del Perceptron. Esta es la red neuronal
más antigua; utilizándose hoy en día para aplicación como identificador de patrones.
Este modelo era capaz de generalizar, es decir, después de haber aprendido una
serie de patrones podía reconocer otros similares, aunque no se le hubiesen presentado
en el entrenamiento. Sin embargo, tenía una serie de limitaciones, por ejemplo,
su incapacidad para resolver el problema de la función OR-exclusiva y, en general,
era incapaz de clasificar clases no separables linealmente.
1959 -
Frank Rosenblatt: Principios de Neurodinámica. En este libro confirmó que, bajo
ciertas condiciones, el aprendizaje del Perceptron convergía hacia un estado finito
(Teorema de Convergencia del Perceptron).
1960 -
Bernard Widroff/Marcian Hoff. Desarrollaron el modelo Adaline (ADAptative
LINear Elements). Esta fue la primera red neuronal aplicada a un problema real
(filtros adaptativos para eliminar ecos en las líneas telefónicas) que se ha utilizado
comercialmente durante varias décadas.
1961 -
Karl Steinbeck: Die Lernmatrix. Red neuronal para simples realizaciones técnicas
(memoria asociativa).
1969 -
Marvin Minsky/Seymour Papert. En este año casi se produjo la “muerte abrupta”
de las Redes Neuronales; ya que Minsky y Papert probaron (matemáticamente) que
el Perceptrons no era capaz de resolver problemas relativamente fáciles, tales
como el aprendizaje de una función no-lineal. Esto demostró que el Perceptron
era muy débil, dado que las funciones no-lineales son extensamente empleadas en
computación y en los problemas del mundo real.
1974 -
Paul Werbos. Desarrolló la idea básica del algoritmo de aprendizaje de propagación
hacia atrás (backpropagation); cuyo significado quedó definitivamente aclarado
en 1985.
1977 -
Stephen Grossberg: Teoría de Resonancia Adaptada (TRA). La Teoría de Resonancia
Adaptada es una arquitectura de red que se diferencia de todas las demás previamente
inventadas. La misma simula otras habilidades del cerebro: memoria a largo y
corto plazo.
1985 -
John Hopfield. Provocó el renacimiento de las redes neuronales con su libro:
“Computación neuronal de decisiones en problemas de optimización.”
1986 -
David Rumelhart/G. Hinton. Redescubrieron el algoritmo de aprendizaje de
propagación hacia atrás (backpropagation). (Matich,
2001)
Aplicaciones
Las redes neuronales son una tecnología
computacional emergente que puede utilizarse en un gran número y variedad de
aplicaciones, tanto como comerciales como militares.
Hay muchos tipos diferentes de redes
neuronales, cada uno de los cuales tiene una aplicación particular más
apropiada. Separándolas según las distintas disciplinas algunos ejemplos de sus
aplicaciones son: (Daza P.)
|
Disciplina
|
Aplicación
|
|
Biología
|
Aprender
más acerca del cerebro y otros sistemas.
Obtención
de modelos de la retina.
|
|
Empresa
|
Reconocimiento
de caracteres escritos.
Identificación
de candidatos para posiciones específicas.
Optimización
de plazas y horarios en líneas de vuelo.
Explotación
de bases de datos.
Evaluación
de probabilidad de formaciones geológicas y petrolíferas.
Síntesis
de voz desde texto.
|
|
Medio
ambiente
|
Analizar
tendencias y patrones.
Previsión
del tiempo.
|
|
Finanzas
|
Previsión
de la evolución de los precios.
Valoración
del riesgo de los créditos.
Identificación
de falsificaciones.
Interpretación
de firmas.
|
|
Manufacturación
|
Robots
automatizados y sistemas de control (visión artificial y sensores de presión,
temperatura, gas, etc.)
Control
de producción en líneas de proceso.
Inspección
de calidad.
Filtrado
de señales.
|
|
Medicina
|
Analizadores
del habla para la ayuda de audición de sordos profundos.
Diagnóstico
y tratamiento a partir de síntomas y/o de datos analíticos (encefalograma,
etc.).
|
|
Monitorización
en cirugía
|
Predicción
de reacciones adversas a los medicamentos.
Lectoras
de Rayos X.
Entendimiento
de causa de ataques epilépticos.
|
|
Militares
|
Clasificación
de las señales de radar.
Creación
de armas inteligentes.
Optimización
del uso de recursos escasos.
|
Tabla 1. Disciplinas y
aplicaciones donde se emplean las Redes Neuronales Artificiales.
Avances
A partir de 1986, el panorama fue
alentador con respecto a las investigaciones y el desarrollo de las redes
neuronales. En la actualidad, son numerosos los trabajos que se realizan y
publican cada año, las aplicaciones nuevas que surgen (sobre todo en el área de
control) y las empresas que lanzan al mercado productos nuevos, tanto hardware
como software (sobre todo para simulación).
Conclusión
De lo vertido en el presente documento se
puede concluir que la inteligencia artificial (IA) como disciplina que engloba
otras áreas y en conjunto se pueden crear máquinas o sistemas especializados para
llevar a cabo funciones que requieren inteligencias, y que en un futuro no muy
lejano probablemente veremos autómatas ordenando a seres humanos.
Y desarrollando tareas que en la
actualidad los humanos hacen e incluso que estos lo puedan realizar de una
mejor forma. Que un programa sea capaz de mejorar su comportamiento sobre sus
experiencias y tenga un conocimiento en el que identifique un error y pueda
evitarlo, eso sería crucial para ese desarrollo.
Finalmente, la tecnología ha avanzado de
la mano de los primeros sistemas expertos los cuales han evolucionado con sus
logros, los cuales en un principio al momento de plantearlos se habían
considerados imposibles, desarrollando robots capaces de ayudar al ser humano y
reemplazarlo en tareas desagradables, prolongadas, tediosas, etc. la IA es y
será la base principal para el acelerado progreso de la tecnología con lo cual
se ven ya los primeros resultados en los diversos campos de aplicación que
hemos platicado.
Reflexión
¿Por qué has elegido este
tema?
Por qué la Inteligencia Artificial es una
disciplina que siempre me ha llamado mucho la atención, tengo fascinación por
la tecnología, por las TIC’s, la Robótica (primordialmente), aunque ya tiene
muchos años que me aleje y deje se saber sobre la misma y es por ello que la
elaboración de este trabajo me llevo demasiado tiempo del que preví, sin
embargo esta hecho de manera que todo lector le sea ameno y fácil de entender.
¿De dónde partiste para
empezar a escribir?
Este documento para su elaboración parte
de la inspiración y el deseo por la tecnología pero más allá de eso, parte del
querer compartir con mi docente y compañeros el hecho de que las TIC’s son las
herramientas que estamos empleado para el desarrollo de este curso y que además
que gracias al trabajo y desarrollo de múltiples profesionistas que han
dedicado su vida y talentos para que podamos trabajar de manera más
reconfortante y tener grandes mejoras y beneficios en nuestra vida, todo esto
gracias a la tecnología, a la inteligencia artificial, a la robótica, a las
redes neuronales artificiales, a los sistemas expertos, a la computación, al
desarrollo de hardware y software.
B i b l i o g r a f í a
Referencias electrónicas:
- Inteligencia
artificial.- Wikipedia La enciclopedia libre.- https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial.-
Consultado el 22 de abril de 2016.
- Inteligencia.-
Real Academia Española.- Diccionario de la lengua española.- Edición del
tricentenario.- http://dle.rae.es/?id=LqtyoaQ.- Consultado el 22 de abril de 2016.
- El
futuro de la inteligencia artificial y la cibernética.- Kevin Warwick.-
OpenMind.- Grupo BBVA.- https://www.bbvaopenmind.com/articulo/el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-y-la-cibernetica/.- Consultado el 22 de abril de 2016.
- Robótica.-
Wikipedia, La enciclopedia libre.- https://es.wikipedia.org/wiki/Rob%C3%B3tica.-
Consultado el 23 de abril de 2016.
- ¿Para
qué sirve un robot?.- Noticentral.- Universidad Central.- Colombia.- http://www.ucentral.edu.co/noticentral-uc/para-que-sirve-un-robot.-
Consultado el 23 de abril de 2016.
- Capítulo
2. Las Redes Neuronales Artificiales.- UDLAP.- http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lis/navarrete_g_j/capitulo2.pdf.-
Consultado el 24 de abril de 2016.
- ACTUALIDAD
Y PERSPECTIVAS DE LA ROBÓTICA.- Victor Perez Q. y Rosmery Mayta H.- Industrial
Data.- 2001.- Revista Digital.- UNMSM. Facultad de Ingeniería Industrial.- http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtual/publicaciones/indata/v04_n1/actualidad.htm.-
Consultado el 24 de abril de 2016.
- Redes
neuronales artificiales - Fundamentos, modelos y aplicaciones.- Sandra Patricia
Daza P.- Universidad Militar Nueva Granada Facultad de Ingenieria Mecatronica.-
Bogota, Colombia.- http://www.ilustrados.com/tema/1561/Redes-neuronales-artificiales-Fundamentos-modelos-aplicaciones.html.- Consultado el 25 de abril de 2016.
- Redes
Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones.- Damián Jorge Matich.- 2001.-
Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Rosario - Departamento de
Ingeniería Química - Grupo de Investigación Aplicada a la Ingeniería Química
(GIAIQ).- http://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/monograias/matich-redesneuronales.pdf.-
Consultado el 25 de abril de 2016.
- Inteligencia
artificial.Redes neuronales y aplicaciones.- Hugo Galán Asensio y Alexandra
Martínez Bowen.- I.T.T Telemática.- Universidad Carlos III de Madrid.- http://www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/10-11/06mem.pdf.-
Consultado el 26 de abril de 2016.
- ENSAYO
“APLICACIONES DE LA ROBÓTICA”.- Sergio Ruiz Malerva.- Ingeniería Industrial
Administrativa.- Universidad de Celaya.- http://www.academia.edu/8677214/Ensayo_Aplicaciones_de_la_Robotica_Ruiz_Malerva.-
Consultado el 28 de abril de 2016.
- Ensayo
Inteligencia Artificial.- Carlos Maya.- Tecnologías de la Información.- http://www.academia.edu/6009027/Ensayo_Inteligencia_Artificial.-
Consultado el 28 de abril de 2016.
