Ejercicios Desarrollados en Plolog


Ejercicio Nº1

REALIZAR UNA BASE DE CONOCIMIENTO QUE ME PERMITA OBTENER LO SIGUIENTE:


Ø  ¿Quiénes estudian geografía?
Ø  ¿Que estudia Juan?

estudia (angel,geografia).
estudia(rocio,geografia).
estudia(pedro,historia).
estudia(juan,ia).
estudia(carmen,ia).


PROLOG

?- consult('c:/practica/ejercicio1.txt').
yes
?- estudia(M,geografia).
M = angel ? ;
M = rocio ? ;
no
?- estudia(juan,N).
N = ia
yes
?-


Ejercicio Nº2


REALIZAR UNA BASE DE CONOCIMIENTO QUE ME PERMITA OBTENER LO SIGUIENTE:

Ø Todas las personas que tengan auto y moto sean de clase media.
tiene(daniel,auto).
tiene(daniel,television).
tiene(daniel,celular).
tiene(rosa,auto).
tiene(rosa,moto).
tiene(rosa,laptop).
tiene(angel,bicicleta).
tiene(angel,tv).
tiene(angel,moto).

PROLOG

| ?- consult(c:/practica/ejercicio2.txt).
yes
| ?- tiene(R,auto).
R = daniel ? ;
R = rosa ? ;
no

| ?- tiene(rosa,S).
S = auto ? ;
S = moto ? ;
S = laptop
yes
| ?-


Ejercicio Nº3

Ventajas y Desventajas de la Inteligencia Artificial




Ventajas de la Inteligencia Artificial





La I.A ayuda a vender más, tal y como se ha descrito anteriormente, ya que al aplicar el Test de Human a las bases de datos se puede conocer a cada persona de forma veraz y acertada, para luego poder usar dicho conocimiento y argumentar mejor las ventas.
Así pues, aplicando técnicas de Marketing Tecnificado sobre las bases de datos internas de clientes se puede vender mucho más gracias a una mejor selección del público objetivo, a una mejor argumentación, y a un mejor enfoque de cliente, consiguiendo el necesario y actual enfoque hacia el cliente en todas las acciones y decisiones de marketing (Customer Intelligence), amparado en el rigor científico que valida todos los argumentos que las fundamenten.
La Humanation utiliza la Inteligencia artificial, con su nueva tecnología, de esta forma se integra al software existente, dando a las compañías un potenciamiento que les permitirá conocer mas a sus clientes, y sobre todo, hacerlo más rápido, de esta forma, podrán ofrecer al consumidor todo aquello que necesita y sobre todo, en el momento adecuado, y así, aumentar sus beneficios de forma significativa al tratar a sus clientes de forma mas acertada y personalizada.
Ofrece infinitas ventajas competitivas y de ahorro de recursos, que anteriormente no se tenían. Además, estas tecnologías permiten la generación de áreas de oportunidad, las cuales aprovechadas correctamente ofrecen grandes beneficios a todo aquellos que las apliquen. En uno de estos nichos de oportunidad se encuentran los sistemas de inteligencia artificial, los cuales se han aplicado en una gran variedad de tareas, desde la enseñanza hasta la automatización de procesos productivos.
La mayoría de los sistemas de inteligencia artificial, tienen la peculiaridad de aprender, lo que les permite ir perfeccionando su desempeño conforme pasa el tiempo. Además estos sistemas pueden analizar volúmenes muy grandes de información a muy alta velocidad, lo que permite obtener indicadores puntuales de las operaciones de la empresa.




Desventajas de la Inteligencia Artificial



Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea una de sus limitaciones más acentuadas), otra de su limitaciones puede ser el elevado coste en dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a información no estructurada. Un robot con el objetivo principal de satisfacer a los seres humanos sería de gran ayuda, pero un robot cuyo objetivo principal sería su propia supervivencia sería muy peligroso. Puesto que pensará mucho más rápidamente y con más precisión que nosotros, usará todos los recursos disponibles para sus propios propósitos, y nosotros estaríamos desamparados. Tal robot debe ser ilegal y debe ser destruido tan pronto como sea detectado.

Prueba o Test de Turing


Introducción




Prueba o test de Turing, procedimiento desarrollado por Alan Turing para identificar la existencia de inteligencia en una máquina y comprobar que una máquina puede llegar a pensar al igual que una persona.
Este test fue expuesto en 1950 en un artículo (Computing machinery and intelligence) para la revista Mind que sigue siendo hoy día una de las cabezas de lanza de los defensores de la Inteligencia Artificial.
Está fundamentado en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos de forma inteligente, entonces debe ser inteligente.
Básicamente la prueba consiste en un desafío en el cual la máquina debe hacerse pasar por humana en una conversación con un hombre a través de una comunicación de texto en modo chat. Al sujeto no se le avisa si está hablando con una máquina o una persona de modo que si el sujeto es incapaz de determinar si la otra parte de la comunicación es humana o máquina, entonces se considera que la máquina ha alcanzado un determinado nivel de madurez: es inteligente.
Existe una versión modificada, propuesta por John Searle y popularizada por Roger Penrose: la sala china. En esencia es igual, pero la ejecución del algoritmo la realizan personas encerradas en una habitación y se requiere que las personas de la habitación no conozcan el idioma en que se realiza la conversación.
Pese a la brillantez de Penrose, esta modificación no aporta nada al problema, puesto que si los operadores consiguen comprender la conversación, lo harían gracias a su propia inteligencia. Por otra parte, pese a lo aparentemente absurdo de la proposición, la sala podría pasar la prueba de Turing sin que los operadores hubieran comprendido nada de la conversación. Esta experiencia intenta cuestionar la veracidad de la prueba de Turing.




Fundamentos de la prueba de Turing

 

 

El origen de esta prueba surge de la pregunta ¿pueden pensar las máquinas?. Ante esta cuestión Turing propuso otra forma de verla a modo de un juego, al que llamó "juego de imitación" debido a los fundamentos en los que se basaba, los cuales son inicialmente un escenario constituido por tres personas, un hombre (al que llamaremos individuo A), una mujer (individuo B) y un interrogador que puede ser hombre o mujer.
El interrogador se sitúa en otra habitación separado de los otros dos participantes, y su objetivo principal será determinar cuál de los dos es el hombre y cuál la mujer a los que se referirá como individuos A y B.
Para evitar que el tono de voz pudiera delatar a alguno de los interrogados, las respuestas deberán ser ofrecidas al interrogador de forma escrita y mecanografiadas. Otra alternativa a para no dar a conocer los tonos de voz de los interrogados consiste en situar a un intermediario entre los interrogados (A y B) y el interrogador, cuya única función sería en comunicar las preguntas y respuestas entre ambos bandos.
Una vez establecido este escenario inicial, surge la pregunta de qué ocurriría si una máquina desempeñara el papel de A o de B, será el interlocutor capaz de averiguar que la persona interrogada no es una persona sino una máquina, es decir, llegamos a la pregunta planteada inicialmente ¿pueden pensar las máquinas?.
Uno de los principios de este problema se centra en establecer una línea que diferencie entre lo que son capacidades físicas y las intelectuales de un hombre. Este hecho se refleja por la incapacidad que presenta el interlocutor de tocar a los interrogados y poder oír sus voces.
Basar esta prueba en una metodología centrada en preguntas y respuestas parece la más adecuada para poder tratar un mayor número de campos posibles de la actividad humana y que sean considerados de mayor importancia con respecto a su capacidad intelectual. De este modo, resulta obvio que la mejor estrategia de la que va a disponer la máquina será tratar de dar las respuestas que de forma natural daría un hombre.
Cabe destacar, que mediante esta prueba Turing no se busca responder si todos los computadores darían un buen resultado, ni tampoco si los computadores disponibles en este momento lo harían, sino llegar a la conclusión de si hay computadores imaginables que utilizando de forma adecuada la estrategia anteriormente expuesta y nos permitan responder a la cuestión inicial de si una máquina puede o no pensar.
Esquema de la prueba o test de Turing:
                  
                  

Opinión de Alan M. Turing

Ante esta prueba de inteligencia a la que Turing denominó "juego de imitación", opinaba que dentro de unos cincuenta año sería posible programar computadores con una capacidad de memoria aproximadamente 109, que jueguen tan bien este juego de imitación que un interrogador no tendrá más del 70 por ciento de posibilidades de hacer la identificación correcta, tras cinco minutos de interrogatorio, de quien es la máquina y quien la persona humana.
Una de las grandes incógnitas de la época (1950) y la cual sigue presente en la actualidad y que constituyó el origen de esta prueba es si las máquinas pueden o no pensar. Ante este interrogante, Turing no llego a dar una respuesta concreta ya que el consideraba que era una cuestión demasiado insignificante para ser discutida, pues estaba convencido que a finales de siglo, la opinión general de la sociedad sobre este tema y respecto a esta incógnita habría cambiado tanto, que una persona podría hablar libremente del pensamiento de las máquinas sin esperar que fuera algo imposible. 



Opiniones opuestas

A continuación se muestran algunas de las objeciones surgidas en la época ante los fundamentos de la prueba de Turing y las respuestas que ofreció A. Turing ante ellas:

1. La objeción
teológica: Exponen que el pensamiento es una función del alma del hombre. Y que Dios ha dado un alma inmortal a todos los hombres y mujeres, pero a ningún otro animal y a ninguna máquina. Por lo tanto, ningún animal o máquina podría pensar.
Respuesta de A. Turing: Expuso que con esta forma de pensar se estaba restringiendo la omnipotencia de Dios, restringiendo el hecho que Dios pueda conceder alma a una máquina o a un animal si lo considerase apropiado. Y que mediante la creación de máquinas no se está limitando el poder de Dios para crear almas, sino aportando posibles lugares (las máquinas) donde poder albergar estas.
A Turing de todas formas no le importaban excesivamente los argumentos teológicos debido a los mal entendidos que tuvo con su forma de pensar de las cuales en la mayoría de los casos obtuvieron bastantes malos resultados con algunas de sus teorías.

2. La objeción de la "cabeza en la arena o del avestruz" Argumentan que las consecuencias del hecho de que las máquinas pensaran podrían ser demasiado horribles y que esperan y creen que no puedan hacerlo.
Respuesta de A. Turing: Debido a que a las personas nos gusta creer que el hombre es de alguna forma, superior al resto de seres, es lógico que este pensamiento nos llegue a preocupar y sobre todo a los intelectuales que valoran aún más el poder del pensamiento y lo tratan como el eje central de la superioridad del hombre.
Turing no considera este argumento tan alarmante y afirmaba que lo que realmente debería buscarse es el consuelo en por ejemplo la posibilidad de la trasmigración de las almas en caso de que se obtuviera la superioridad de las máquinas con respecto a los hombres.

3. La objeción matemática: Hay muchos resultados de la lógica matemática que pueden ser utilizados para demostrar que existen limitaciones al poder de las máquinas de estado discreto. El más conocido de estos resultados se apoya en el Se apoya en el
Teorema de incompletitud de Gödel y demuestra que, en cualquier sistema lógico suficientemente poderoso pueden ser formuladas proposiciones que no pueden ser demostradas ni refutadas dentro del sistema, a menos que el sistema mismo sea contradictorio. Existen otros resultados, semejantes en algunos aspectos, como los de Church, Kleene, Rosser y Turing.
Respuesta de A. Turing: Expuso que pesar de haberse establecido algunas limitaciones a las capacidades de una máquina, en ningún momento se ha demostrado que tales limitaciones no se encuentren también presentes en la inteligencia humana. En muchas ocasiones nosotros también damos respuestas equivocadas en comparación con la ofrecida por una máquina y sin embargo, no le atribuimos la superioridad a la máquina.

4. Argumento de la conciencia: Este argumento está muy bien expresado en la
Oración de Lister del año 1949 del profesor Jefferson, de la cual es citado lo siguiente: "Hasta que una máquina no sepa escribir un soneto o componer un concierto con base en los pensamientos y las emociones que siente, y no a consecuencia de la caída venturosa de símbolos, no podremos estar de acuerdo en que la máquina pueda ser igual que un cerebro, es decir, que no solamente sepa escribirlos, sino también que sepa que los ha escrito. Ningún mecanismo podría sentir (y no sólo señalar artificialmente, lo cual es una invención fácil) alegría por sus éxitos, tristeza cuando sus válvulas se fundieran, placer al ser adulado y sentirse desgraciado a consecuencia de sus errores, encantado por el sexo, enfadado o deprimido al no lograr lo que desea".
Respuesta de A. Turing: Propone como prueba para dicho argumento utilizar como test el juego de imitación, omitiendo para ello el jugador B y manteniendo una continua conversación basada en cuestiones y respuestas entre el testigo y el interlocutor, y de esta forma comprobar si el testigo entiende lo que dice o de lo contrario lo ha aprendido las respuestas como un papagayo.

5. Argumentos basados en varias incapacidades: Estos argumentos se basan en que nunca se podrá inducir a una máquina a hacer X. En este caso X era referido a las varios tipos de cosas: Ser bueno, fértil en recursos, guapo, amistoso, tener iniciativa, tener sentido del humor, saber distinguir lo bueno de lo malo, cometer errores, enamorarse, disfrutar las fresas con nata, hacer que alguien se enamore de algo, aprender de la experiencia, emplear las palabras correctamente, ser el tema de sus propios pensamientos, tener tanta variedad de comportamiento como un hombre, hacer algo verdaderamente nuevo....
Respuesta de A. Turing: Argumenta que muchas de estas limitaciones se deben en gran medida a la reducida capacidad de memoria que presentan las máquinas, y además expuso algunas observaciones y soluciones con respecto a algunas de las limitaciones mencionadas:
El hecho de saborear un plato de fresas con nata podría solucionarse programando a una máquina para que disfrutara de este plato.
Con respecto a que las máquinas no puedan equivocarse, se pregunta en primer lugar que cuál era el problema, ¿suponía esto que fuesen peores?. Aún así, una máquina podría programarse para que por ejemplo, para pregunta realizadas en el juego de imitación sobre aritmética, no fueran contestadas de forma exacta (científica) y de esta forma delatarse en el elevado nivel de cómputo aritmético con respecto al del hombre.
Ante el hecho de que la máquina no pueda equivocarse, recuerda que un máquina también puede ofrecer resultados erróneos o bien, tener un fallo de funcionamiento y en consecuencia provocar que los resultados ofrecidos no sean los correctos.
En relación a la limitación expuesta que una máquina no puede ser objeto de sus propios pensamientos, Turing afirma que la solución a esta duda sólo puede ser contestada si se demuestra que la máquina tiene algún pensamiento sobre alguna materia. Y propone el siguiente ejemplo: si tuviéramos una máquina intentando resolver una ecuación, podríamos tratar dicha ecuación como la materia que está siendo tratada en ese momento por la máquina y por tanto, la materia sobre la cual está pensando.
Para eliminar la limitación de que una máquina pueda o no moderar su conducta, la máquina puede ser programada de modo que a raíz de unos resultados obtenidos tras una serie de acciones realizadas, pueda modificar sus propios programas para optimizar dichos resultados.
Con respecto a que no pueda tener comportamientos más variados, es como decir indirectamente que no dispone de más capacidad de memoria, y que es una limitación que ya habíamos supuesto en un principio.
Por último, argumenta que todas estas limitaciones podrían ser resueltas estableciendo el procedimiento correspondiente que solucionara cada una de las limitaciones, para que sea llevado a cabo por la máquina.
Todos estos argumentos los podemos ver reflejados en la actualidad donde las máquinas son capaces de enfrentarse a los mejores jugadores de ajedrez, llevar a cabo operaciones quirúrgicas, aprender por si solas, etc.

6. La objeción de Lady Lovelace: La información más detallada acerca de la máquina analítica de
Babbage provienen de un informe elaborado por Lady Lovelace. En este informe declara lo siguiente: "La máquina analítica no pretende crear nada. Puede hacer cualquier cosa que sepamos ordenarle que haga". En definidas cuentas, nos pretende dar a entender que una máquina no es capaz de pensar por sí misma.
Respuesta de A. Turing: Este hecho no implica ni demuestra que no se pueda construir un equipo electrónico que piense por sí mismo.
Una variante de la objeción de Lady Lovelace es que una máquina nunca podría tomarnos por sorpresa, a lo que Turing expuso que a el las máquinas de toman por sorpresa continuamente. Y esto le ocurría en la mayoría de las situaciones, que según él, era debido a que no llevaba a cabo los suficientes cálculos o los realizaba de forma imprecisa o apresurada a la hora calcular lo que se esperaba que debía de hacer una determinada máquina y esto le lleva a que en muchas ocasiones realizasen acciones que no eran de esperar.
También se puede considerar la acción de tomar por sorpresa a la realización de algo sorprendente, lo cual se suele asociar a un acto mental creativo, con lo que llegamos al comienzo de todo en el cual se argumentaba que las máquinas no pueden llegar a sorprendernos. Este punto de vista, el de que las máquinas no pueden llevara cabo un acto sorprendente, se debía en gran medida a los argumentos de filósofos y matemáticos de la época que atribuían directamente esta propiedad al acto en el cual nada más el hecho se presenta en la mente de una persona, seguidamente surgen todas las consecuencias posibles del mismo, y lo cual suponían no podría llevarse a cabo en una máquina. Sin embargo, según Turing este razonamiento es falso, pues sino no serían reales las deducciones, a partir de los datos y de los principios generales, que son llevadas a cabo por las máquinas.

7. Argumento basado en la continuidad del
sistema nervioso: El sistema nervioso no es, por supuesto, una máquina de estado discreto. Un pequeño error en la información correspondiente a un impulso nervioso que llega a una neurona, puede representar una gran variación en el impulso de salida de esta neurona. Por consiguiente, se puede argumentar que, si esto así, no se puede esperar que podamos llegar a imitar el comportamiento del sistema nervioso con una máquina o sistema de estado discreto.
Respuesta de A. Turing: Es cierto que una máquina de estado discreto es diferente a de una máquina continua, pero aún así sería posible inducir a una máquina discreta o digital un comportamiento continuo de modo que, por ejemplo, si disponemos de una máquina discreta cuyas respuestas son precisas, entonces a dicha máquina se le puede inducir que para un tipo de pregunta su contestación sea un resultado de entre varios datos presentes en un conjunto de respuestas aproximadas, a las cuales se le asocia a cada una de ellas una probabilidad de elección. De esta forma, si se le preguntara por el valor del número e (e=2,7182...), en lugar de responder exactamente dicho resultado, escogería uno de entre varios como pueden ser 2,72, 2,718, 2,7, etc. a los cuales se les podría asociar las probabilidades de 0,005, 0,25 y 0,5 respectivamente, con lo cual la respuesta ofrecida por la máquina será una de ellas elegida de forma aleatoria y condicionada por su probabilidad de elección.

8. El argumento de la informalidad de la conducta: Esta objeción se refiere a que el comportamiento de un ser humano es demasiado complejo como para ser descrito mediante unas simples reglas de un juego, es el denominado problema de cualificación, según el cual no es posible elaborar un conjunto de reglas que describa lo que una persona debería hacer en cualquier serie de circunstancias posibles. Y como consecuencia a lo anterior, una máquina no podrá imitar por completo el comportamiento de una persona pues no conocería todas estas reglas.
Respuesta de A. Turing: Las leyes de conducta por las que se rige una persona, como es pararse ante un semáforo en rojo, si pueden ser conocidas, sin embargo, las leyes de comportamiento, como podrían ser las seguidas en caso de encontrarse en un camino con dos señales que se contradicen, no.
La única posibilidad conocida para encontrar tales leyes de comportamiento es mediante la observación científica. Siendo así, y suponiendo que se pudieran encontrar tales leyes si existieran, se podría llegar a predecir el comportamiento llevado a cabo por una persona a partir de cualquier circunstancia.

9. El argumento de la percepción extrasensorial. Si jugamos al juego de imitación, teniendo por testigo a una per­sona que sea buena receptora telepática y a una com­putadora digital. El interrogador puede plantear pre­guntas de este tipo: "¿A qué palo pertenece la carta que tengo en mi mano derecha?" La persona, mediante telepatía o clarividencia, da la respuesta correcta 130 veces sobre 400 cartas. La máquina sólo puede adivinar al azar y tal vez acierte 104 veces, y así el preguntador podría efectúa la identificación correcta.
Respuesta de A. Turing: Si admitimos la telepatía, habría que depurar la prueba, pues estaríamos en desventaja, de forma que la situación se asemejaría a la que se produce si el interrogador hablara consigo mismo y uno de los participantes estuviera escu­chando con el oído en la pared.
La solución en tal caso sería situar a los par­ticipantes en una «habitación a prueba de telepatía», de forma que se restablecerían las condiciones volviendo a la igualdad de condiciones iniciales.

ELIZA

Un candidato a pasar el test de Turing es el programa ELIZA diseñado en 1966 por Joseph Weizenbaum. Esta máquina trata de evitar el hecho de que un programa estuviera basado en dominios limitados ligados a la estructura del propio programa. De modo que diseñó un programa en el cual el conocimiento sobre los dominios se encontrase en módulos ajenos al propio programa, de esta forma cambiar de tema sería tan fácil como cambiar de de módulo. Uno de esos módulos, y el más famoso, fue el que imitaba la metodología de un psicoanalista rogeriano (el psicoanalista Carl Rogers utilizaba una terapia que consistía simplemente en animar a los pacientes a hablar de sus problemas, respondiendo a sus preguntas con otras preguntas). El programa en cuestión recibió el nombre de ELIZA (ahora todo un mito de la historia de la I.A.). Aunque a simple vista ELIZA parece estar hablando de forma normal con la persona que le cuenta sus problemas, la verdad es muy diferente. ELIZA hace creer a su interlocutor que está hablando con "un ser" que razona y entiende lo que le dice, realmente todo ello lo consigue mediante trucos como repetir frases cambiando "yo" por "tu", o utilizar una frase del principio y transformarla en otra pregunta relacionada con esa frase. Otro truco utilizado por este programa es insertar frases como "ya veo" o "háblame más acerca de esto".
ELIZA contaba con que las conversaciones seguían siempre el patrón común de los psicoanálisis rogelianos, ya que en otro tipo de conversación una frase como "háblame algo más acerca de los coches rojos con motas verdes que apartan cerca de tu casa" resultaría demasiado extraña. Por ello, este programa finalmente no supera la prueba de Turing, pues en la prueba se deben enfrentar a dos partes, una persona y un ordenador y ambas deben comportarse de forma normal, de modo que el computador debe de comportarse como una persona para ser confundida con una de ellas. Sin embargo, este hecho quedaría al descubierto en cuanto ELIZA respondiera, por ejemplo, con la frase "Cuéntame algo más acerca de tu gusto por la comida italiana", ya que en una conversación normal no se utilizan esas expresiones. 



Aplicaciones prácticas

Una de las aplicaciones de la prueba de Turing es el control de spam. Los spammers (individuos o empresas que envían spam) son por lo general máquinas que recorren la red en busca de direcciones de correo por medio de las propias páginas web, listas de correo, grupos de noticias, etc. para luego enviarnos correo no solicitado o publicitario.
Una forma de determinar si una máquina tiene como objetivo el envío de spam es comprobar, siguiendo la idea expuesta por el test de Turing, es comprobar si es capaz de realizar una conversación de aspecto humana. Si el resultado del test es negativo, las peticiones de esta máquina serian bloqueadas. Así la prueba de Turing puede usarse para distinguir si el correo electrónico fue enviado por un remitente humano o por una máquina. Un ejemplo muy utilizado es la prueba captcha, en la que un usuario cuando desea enviar un correo a un destinatario concreto debe antes reconocer una serie de imágenes, sonidos, patrones, reproducir un texto distorsionado, etc. todo ello basándose en tests que la mayoría humanos pueden resolver de forma sencilla y que los programas de computadores actuales no podrían en la mayoría de casos.

 

 

Vigencia del Test de Turing

 

 

A fecha de hoy el Test de Turing está lejos de ser superado por ningún ordenador en un entorno de lenguaje natural sin restricciones.
Sin embargo, si usamos el test en tareas concretas, un ordenador lo superará en muchos casos. Cada vez más y más sorprendentes. De modo que sugiero reformular el Test de Turing de la siguientes manera:
Un ordenador supera el Test de Turing para una tarea X cuando un juez humano no pueda distinguir entre un concursante humano y un concursante ordenador ejecutando la tarea X
¿En qué tareas un ordenador supera el test?
·         Cuanto más acotada sea la tarea, más posibilidades tiene un ordenador de superarla. En los entornos de ejecución abiertos, que por su naturaleza no han sido programados por completo, fracasará con mayor facilidad.
·         Los ordenadores están construidos por humanos para que les descarguen de trabajo, realizando tareas humanas. Por ello superan el test en multitud de tareas. Por ejemplo todas las tareas de informática empresarial: contabilidad, control de almacén, nóminas, cálculos diversos…
·         Matemáticas. El propio Turing advirtió que ya en su tiempo lo único adicional que debería requerir un programa matemático era ralentizar su respuesta e introducir algún error para confundir al juez humano.
·         Ajedrez. En 1997 Deep Blue ganó a Garry Kasparov estableciendo un nuevo escenario en la relación hombre máquina. Hoy los programas comerciales modernos no solo ganan a cualquier maestro, sino que ajustan su nivel (juegan deliberadamente peor) al de su contrincante para no desanimarle.
·         Música. Puedes bajarte una composición del programa Emmy al estilo Bach. Una audiencia especializada no distinguió si el compositor era Bach o Emmy.
·         Poesía. Aunque los ordenadores están lejos de crear largos textos en prosa, pueden confundir en un poema corto: Velada , velada , gozosa ,gozosa. ¡Señor! , cuán estrechamente el pretendiente expira.
Los vapores son sensatos cuando un masculino hechizo canta sosegadamente. El sonido es una marea gozosa que gime perdidamente
junto a los serenos veleros. Una caricia en la noche, helada, es una encantadora y helada poesía. Velada, velada, gozosa, gozosa.
¡Oh! , cuán calmadamente un ganador vive.
·         Reconocimiento de caras. Poco a poco se van adentrando en este terreno. Policías del mundo están usando estos programas que empiezan a estar disponibles en smartphones y ordenadores domésticos.
·         Síntesis de voz. Disponible desde hace tiempo,se va refinando. Aun distinguimos con claridad una voz humana de una sintética.
·         Reconocimiento de voz. Asignatura pendiente donde el camino por recorrer es aún grande. Su importancia comercial es enorme y en los últimos meses el avance es espectacular.
·         Lenguaje natural. Watson, Es el enfoque más ambicioso de los últimos tiempos. Watson supera el test en la tarea “jugar en el concurso televisivo Jeopardy” No es un entorno abierto, pero el avance en “entendimiento” de lenguaje natural es asombroso.