INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial es un campo cientico donde puede crear comportamientos que se pueden considerar inteligentes, y al comienzo su objetivo era que la inteligencia humana pudiera ser descifrada y descrita de
una manera precisa pero esto se volvio complejo, teniendo otro objetivo hacer que las maquinas tuvieran
una inteligencia propia para dejar de ser operada por los seres humanos. Por este motivo se eligio el tema de
la inteligencia artificial ya que es un tema de gran interes con un campo de tecnologia muy amplio y en
constante cambio, pues ya que la tecnologia avanza rapidamente y favorablemente.
Este tema cuenta con varias ramas, eligiendo la de la medicina ya que esta cuenta con un amplio contenido
de informacion. La inteligencia artificial en la medicina ha sido un beneficio a la humanidad en general
pues esta ha ido mejorando e incrementando, para una mejora en la salud del ser humano, el sorprendente
avance tecnológico que la humanidad ha experimentado en los últimos dos siglos encuentra su expresión
mas acabada y complicada en la invencion de las computadoras, las "maquinas que piensan". La rapidez
y la asombrosa complejidad de la computadora ya no son un secreto para nadie, sin embargo la verdad
sobre sus mas profundas implicaciones es conocida solo por un numero muy limitado de especialistas, la
Inteligencia Artificial es una ciencia que trata de la comprension de la inteligencia y del diseño de maquinas
inteligentes, es decir, el estudio y la simulacion de las actividades intelectuales del hombre (manipulacion,
razonamiento, percepcion, aprendizaje, creacion). La IA es un campo de estudio que busca explicar y emular el
comportamiento inteligente en terminos de procesos computacionales, el diccionario terminologico de ciencias
medicas dene la inteligencia como: "La facultad de pensar, conocer y comprender. Conjunto de funciones
psiquicas superiores o de asociacion", uno de los primeros investigadores que trato de darle respuesta a
la interrogante planteada fue el matemático británico Alan Turing. En su articulo "Computing machinery
and inteligence"de 1950, hace una proposicion de test de inteligencia, prueba que de ser superada por una
maquina, permitira armar que la misma es inteligente.
DESARROLLO
Los avances en términos de inteligencia artificial pueden traducirse incluso en ventajas económicas, de acuerdo con un informe de la firma Frost & Sullivan, al ayudar a diagnosticar y detectar prematuramente enfermedades, la inteligencia artificial permitirá reducir el gasto en salud, además que son servicios que están al fácil alcance de las personas ya que pueden acceder a ellos desde sus teléfonos o cualquier otro objeto inteligente como el reloj, las personas ya pueden, en algunos casos, saber qué enfermedad tienen sin necesidad de ir al médico, ya que en una 'app' instalada en su celular es posible encontrar la respuesta. Además se tiene la posibilidad de llevar el control de su estado de salud y la aplicación les avisa cuando hay algo anormal. una de esas aplicaciones seria "Cardiogram" que usa el sensor del reloj de Apple que mide la frecuencia cardíaca en tiempo real, detecta cuando tu ritmo cardíaco esta mal y avisa a la persona para que este alerta, su modo de detección es por medio de algoritmos. La inteligencia artificial puede ser mas efectiva que algunos métodos que usa la medicina tradicional, un ejemplo es la herramienta creada por los investigadores de Harvard y la Universidad de Vermont, con ella pueden detectar casos de depresión analizando fotos subidas a instagram, los resultados que obtuvieron fueron mayores que la tasa media de diagnostico de los doctores.
Diversos equipos de científicos han tratado de crear sistemas contra enfermedades de perdida de memoria, han combinado software, inteligencia artificial, tecnología GPS, redes de sensores, y placas identificativas, así los pacientes con estas enfermedades podrán asistir mas tiempo con su familia y en sus hogares sin la ayuda de nadie, aunque aun falta mucho para que un dispositivo de inteligencia artificial con estas características pueda subsistir a las personas, con los avances realizados se puede brindar un apoyo tanto a los familiares como a los médicos y enfermeras que se dedican a esta labor. también existe la Telemedicina, que permite a un experto realizar un diagnóstico, tratamiento y hasta operaciones a gran distancia. Para los pacientes con diabetes se han diseñado equipos para el seguimiento y control de la diabetes, con la posibilidad de ampliar a otras patologías, con robots capaces de realizar operaciones, nanobots que pueden tratar una enfermedad desde el interior del cuerpo o sistemas capaces de diagnosticar enfermedades, la medicina se ha beneficiado amplia mente de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.\citep{unam2014}
La I.A. dentro de la medicina de mayor éxito. Los sistemas expertos permiten almacenar y utilizar el conocimiento de uno o varios expertos humanos en un dominio de aplicación concreto, su uso incrementa la productividad, mejora la eficiencia en la toma de decisiones o simplemente permite resolver problemas cuando los expertos no están presentes, muchos son los ejemplos de sistemas expertos desarrollados.
un gran ejemplo de la inteligencia artificial es el corazon artificial, ya que funciona como un implante con venas y arterias semejantes a un corazon humano, siendo esto una gran forma de salvar vida a pacientes con problemas por falta de fluido de sangre.\citep{len2010}
La importancia de la medicina en las aplicaciones de la inteligencia artificial ha sido realmente notable, hasta el extremo de que esas aplicaciones tienen nombre propio: AIM, acránimo de Artificial Intelligence in Medicine que, desde hace 15 años, ha evolucionado como una activa y creciente disciplina.
Aunque las primeras aplicaciones de la AIM han sido sobre todo el diagnóstico y el tratamiento, han emergido con mayor fuerza otras aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector médico y farmacéutico: administración óptima de recursos, planificación de personal, previsión de necesidades, ayuda a los análisis de química orgánica y gestión de la información científica, que en ocasiones han aportado más rentabilidad que los problemas de diagnóstico mencionados. A pesar de las ventajas que ofrece la IA, hay quien está en contra de dotar de tanta "inteligencia" a las máquinas. El conocido físico Stephen Hawking ha advertido sobre la urgente necesidad de mejorar genéricamente la especie humana y evitar que las computadoras dominen el mundo. "A diferencia de nuestro intelecto", afirma el físico, "los ordenadores duplican su capacidad cada 18 meses y po r ello existe el peligro real de que puedan crear una inteligencia propia y asuman el control". Otra de sus su gerencias es estimular el desarrollo de tecnologías que permitan la comunicación directa entre ordenadores y humanos, para que así las máquinas contribuyan a la humanidad en vez de rebelarse contra ella.\citep{fercho2009}
Otras enfermedades más complejas también podrán ser detectadas a través de la inteligencia artificial. Por ejemplo, un equipo de la Universidad de Nueva York diseñó algoritmos que permiten detectar de manera precisa y a tiempo diferentes enfermedades, en particular la diabetes tipo 2 y las insuficiencias cardíacas, Es importante que tanto los alumnos de las áreas de salud y tecnología, que patrocina FUNIBER, se encuentren al tanto de los nuevos avances para analizar otras formas o métodos en que trabajando de la mano puedan prevenir enfermedades.\citep{madrid2017}
La medicina es uno de los campos del conocimiento que más podrían beneficiarse de una interacción cercana con la computación y las matemáticas, mediante la cual se optimizarían procesos complejos e imperfectos como el diagnóstico diferencial. De esto se ocupa el aprendizaje automático, rama de la inteligencia artificial que construye y estudia sistemas capaces de aprender a partir de un conjunto de datos de adiestramiento y de mejorar procesos de clasificación y predicción. En México, en los últimos años se ha avanzado en la implantación del expediente electrónico y los Institutos Nacionales de Salud cuentan con una riqueza de datos clínicos almacenada. Para que esos datos se conviertan en conocimiento, necesitan ser procesados y analizados a través de métodos estadísticos complejos, como ya se hace en otros países, usando: razonamiento basado en casos, redes neuronales artificiales, clasificadores bayesianos, regresión logística multivariante o máquinas de soporte vectorial, entre otros. Esto facilitará el diagnóstico clínico de padecimientos como: apendicitis aguda, cáncer de mama o hepatopatía crónica. En esta revisión se repasan conceptos, antecedentes, ejemplos y métodos de aprendizaje automático en diagnóstico clínico.\citep{lugo2014}
Desde los primeros momentos en la historia moderna de la computadora, los científicos han soñado con crear un "cerebro electrónico". De todas las búsquedas tecnológicas modernas, esta búsqueda para crear sistemas informáticos artificialmente inteligentes (AI) ha sido una de las más ambiciosas y, no sorprendente mente, polémica. La IA en medicina en ese momento era una comunidad de investigación basada en gran medida en los EE. UU. El trabajo se originó en varios campus. El campo atrajo a muchos de los mejores informáticos y, en cualquier medida, su producción en la primera década del campo sigue siendo un logro notable. Al revisar este nuevo campo en 1984, Clancey y Shortliffe proporcionaron la siguiente definición: "La inteligencia artificial médica se ocupa principalmente de la construcción de programas de IA que realizan diagnósticos y hacen recomendaciones de terapia. A diferencia de las aplicaciones médicas basadas en otros métodos de programación, como los métodos puramente estadísticos y probabilísticos, los programas médicos de IA se basan en modelos simbólicos de entidades de enfermedades y su relación con los factores del paciente y las manifestaciones clínicas ".\citep{coiera2013}
Las características de la inteligencia artificial aplicada a la medicina son:
- Es organizada en tres partes: Técnicas de Inteligencia Artificial, aplicaciones y dominios médicos.
- Proporciona una lista de recursos pertinentes en inteligencia artificial, incluyendo revistas, conferencias y herramientas en línea.
- Cubre la historia de las aplicaciones médicas de la IA, que abarca más de cuatro décadas.
- Contiene una perspectiva internacional sobre las aplicaciones médicas de la IA, con los capítulos de libros contribuidos por 82 autores, con 50 afiliaciones únicas, de 17 países diferentes.\citep{agah2013}
Si bien los inversionistas están acudiendo en masa al campo, siguen preocupando la validación de las tecnologías, exacerbadas por el costo y el acceso a los datos, y la simple comprensión básica de cómo las computadoras llegan a ciertas condiciones.
Regina Barzilay, profesora del Instituto Tecnológico de Massachusetts, cuyo trabajo se centra en el procesamiento del lenguaje natural, computadoras para comprender e internalizar el habla humana, cuenta con un grupo que colabora actualmente con el Hospital General de Massachusetts, aplicando sus conocimientos y experiencia en aprendizaje automático e inteligencia artificial. a la mejora del diagnóstico y tratamiento del cáncer.
La Dra. Constance Lehman, profesora de radiología en Harvard MedicalSchool y jefa de imágenes mamarias en Mass General, cree que las máquinas realmente pueden leer mamografías, con el potencial de "abrir una revolución completa en el cuidado de la salud".\citep{technology2017}
Una de las preguntas mas inquietantes en la medicina es ¿El profesional de la salud sería sustituido por una solución de inteligencia artificial? “No, en absoluto. No se trata de sustituir al médico o a la enfermera, sino de ayudarlos. Lo que ofrece este desarrollo es una información que permitiría a los profesionales detectar de forma más sencilla y con mayor rapidez aquellos casos que necesitan atención de forma más urgente”, aclara Pedro Álvarez Díaz, director gerente de la firma, según este ingeniero y empresario, uno de los fenómenos que suelen ocurrir en los sistemas de salud es que determinados pacientes aquejados por una enfermedad crónica acuden al médico con mucha regularidad, siguen las recomendaciones y mantienen los niveles de riesgo de complicación de su patología en niveles bajos, en cambio, otros pacientes de enfermedades crónicas son menos conscientes de su estado de salud, y en el caso de que una visita a cualquier especialista (con un fin distinto al seguimiento de la dolencia crónica) arrojara resultados negativos que pudieran estar relacionados con la enfermedad crónica, al registrarse en el sistema se generaría una alarma que avisaría inmediatamente a su médico de atención primaria.
¿Y son fiables los “veredictos” emitidos? Según Álvarez Díaz, “tras un entrenamiento exhaustivo del sistema de inteligencia artificial, nuestros resultados preliminares arrojan un índice de acierto que se sitúa en torno al 95 % en la generación de alarmas y del 94,6% en la elaboración de predicciones, aunque esperamos continuar mejorando el grado de precisión”, una de las ventajas añadidas al elevado índice de acierto es el ahorro que podría suponer para el sistema de salud una herramienta que ayudara a los facultativos a anticiparse a la tendencia de empeoramiento de una dolencia crónica, al evitarse posteriores pruebas y visitas a diversos especialistas, que se vuelven innecesarios si el proceso de deterioro “se coge a tiempo” gracias a las predicciones elaboradas por un sistema como el que ha desarrollado la firma asturiana.\citep{ortega2013}
Alphabet, empresa matriz que dirige otras firmas como Google, también es otro gigante que ha dado muestra de interés en el campo médico. A través de su división Deep Mind utiliza la inteligencia artificial para dotarle a los médicos de herramientas útiles para poder evaluar las posibilidades de extenderse un cáncer así como averiguar el tipo de tratamiento que mejor le convenga al paciente. Son algunos ejemplos a los que también han empezado a trabajar otras empresas tecnológicas como IBM, Intel o, incluso, Microsoft.
Porque no solo los datos médicos están aún sin explotar a través de técnicas de análisis Big Data, aunque conlleva algunas limitaciones por cuestiones de protección de datos. Pero hay mucho más que la tecnología puede hacer. El empleo de la robótica y exoesqueletos son también muy prometedores para, entre otras cosas, en terapias físicas y rehabilitación.\citep{henrik2017}
Algunos ejemplos de la inteligencia artificial en la medicina son:
Científicos de Harvard y la Universidad de Vermont desarrollaron una herramienta de machine learning un que permite a los ordenadores aprender sin ser programados de manera explícita para identificar mejor la depresión mediante el estudio de los mensajes de Instagram, lo que sugiere “nuevas vías para la detección precoz y la detección de la enfermedad mental “.
Investigadores de la Universidad británica de Nottingham crearon un algoritmo que predice ataques al corazón mejor que los médicos que usan directrices convencionales.
Investigadores de la NYU analizaron los registros médicos y de laboratorio para predecir con precisión la aparición de la diabetes tipo 2, insuficiencia cardíaca o renal y accidentes cerebrovasculares.
La división DeepMind de Google usa la inteligencia artificial para ayudar a los médicos a analizar muestras de tejido para determinar la probabilidad de que otros tipos de cáncer de mama se extiendan, y desarrollar los mejores tratamientos de radioterapia.
Microsoft, Intel y otros gigantes de la tecnología también están trabajando con investigadores para ordenar a través de los datos con AI para entender mejor y tratar el cáncer de pulmón, de mama y de otros tipos.
La unidad de ciencias de la vida de Alphabet (Google) se ha unido a Apple en la liberación de un SmartWatch para los estudios, incluyendo uno para identificar patrones en la progresión de la enfermedad de Parkinson. Amazon por su parte ofrece consejos médicos a través de aplicaciones en su asistente artificial activado por voz Alexa.
La StartUp Insilico Medicine con sede en Maryland utiliza el llamado “Deep Learning“ para acortar las pruebas de medicamentos para la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), el cáncer y las enfermedades relacionadas con la edad y su periodo de aprobación, por debajo de los actuales 10 a 15 años, seleccionando 10 compuestos de entre 10.000.
Facebook utiliza su AI como parte de un proyecto de prueba para prevenir los suicidios mediante el análisis de los mensajes de la red social.
La StartUp con sede en Boston FDNA utiliza la tecnología de reconocimiento facial para comparar con una base de datos asociada a más de 8.000 enfermedades raras y trastornos genéticos para el intercambio de datos y puntos de vista con los centros médicos en 129 países a través de su aplicación Face2Gene.
Investigadores de California detectaron la arritmia cardíaca con un 97 por ciento de exactitud en los portadores de un reloj de Apple con la aplicación Cariogram basado en IA, la apertura de opciones de tratamiento temprano por evitar los accidentes cerebrovasculares.\citep{star2017}
China ha fabricado un superordenador que emplea la inteligencia artificial y que permite hacer diagnósticos de numerosas enfermedades con alta precisión.
Según la agencia Xinuha, la nueva computadora analiza los síntomas de un paciente y es capaz de detectar varios tipos de trastornos, desde agotamiento nervioso hasta enfermedades infecciosas, Durante las pruebas se reveló que los diagnósticos de la computadora son un 20% más precisos que los de un médico verdadero. Los científicos chinos estiman que el programa permitirá elevar considerablemente la calidad de los servicios médicos.\citep{xinhua2017}
investigadores de la Universidad de Indiana han desarrollado un modelo de inteligencia artificial, Según cuentan los investigadores, se trataría de técnicas de modelado predictivo que pueden llegar a tomar decisiones más precisas sobre los tratamientos. Lo afirman con estadísticas, con unas pruebas que arrojaron una reducción del 50% en los costos que se suponen en medicina y de más del 40% de mejora en cuanto a los resultados en los pacientes, Para demostrar su hipótesis, los investigadores trabajaron con datos clínicos, demográficos y otra información sobre más de 6.700 pacientes que tenían los diagnósticos de depresión clínica más severos, de los cuales aproximadamente el 65% tenían trastornos físicos crónicos como la diabetes, hipertensión o enfermedades cardiovasculares, Construyeron un modelo de IA utilizando el denominado Proceso de Decisión de Markov, y considerando las características específicas de estos eventos con el fin de determinar las probabilidades. Esencialmente, su modelo considera los detalles del estado actual de un paciente para luego determinar la mejor acción que efectúe el mejor resultado posible. ambos investigadores encontraron a través de una simulación de 500 casos al azar que su modelo disminuía el costo económico con una mejora del 58,5%. Encontraron que su modelo original mejoraba los resultados del paciente en casi un 35%, y que ajustando algunos parámetros podrían reducir esta cifra a 41,9%.
En el caso de IBM, la compañía ha anunciado dos nuevas versiones comerciales de Watson, una de ellas diseñada específicamente para determinar el mejor tratamiento para pacientes con cáncer de pulmón. Lo consigue a través del análisis de una "biblioteca" de millones de datos clínicos e investigaciones médicas.\citep{jorge2013}
Esta entrada de la inteligencia artificial en todos los campos la valoró hace un año el Instituto Futuro de la Humanidad de la Universidad de Oxford, con la ayuda de una encuesta realizada a los más avanzados expertos en la materia tanto en el terreno académico como en el industrial.
En esta encuesta se seleccionó a los que habían presentado trabajos en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático en julio de 2015, y en la conferencia de Sistemas de Procesamiento de Información Neural en diciembre de 2015, de los resultados, que, si bien se basan en las respuestas de solo 352 expertos, podemos considerar una previsión acerca de cuándo la inteligencia artificial será superior a la de los seres humanos, no sólo en el ámbito sanitario, sino en cualquier sector. la visión de los expertos considera que tardaremos una vida laboral completa en ser superados por la inteligencia artificial. Esos 45 años se nos antojan excesivos, sobre todo cuando uno de los primeros hitos era que la inteligencia artificial superase a la humana en el tradicional juego de mesa oriental Go, lo cual ha sucedido 12 años antes de lo previsto.
Un software específico de juego, propiedad de Google, ha derrotado a un gran maestro de Go este año. Esto, aplicado al ámbito médico, significaría que la mejor realización de una cirugía de forma más eficiente, por parte de inteligencia artificial autónoma, ocurrirá en 24 años. Pero incluso este adelanto probablemente sea demasiado conservador, de acuerdo con el estudio más reciente de la Asociación de Internet.mx, México ha alcanzado los 70 millones de usuarios conectados a la red, de los cuales 36% buscan información sobre salud y casi 50% realizan una transacción en línea.
Esta situación indica que vamos hacia una sociedad en la que ya no sea tan estrictamente necesario desplazarse a un centro sanitario para obtener una primera valoración sobre nuestro estado, y que, incluso, ya no lo realice una persona como tal, sino una máquina.\citep{marques2017}
Cada año se publican 160.000 artículos científicos relacionados con el cáncer; sólo en Estados Unidos, todos los meses, arrancan más de un centenar de ensayos clínicos; y un médico general, para estar al día de las novedades de su campo, tendría que revisar diariamente unas 8.000 investigaciones.
El Lineberger Comprehensive Cancer Center de la Universidad de Carolina del Norte tiene un comité formado por oncólogos muy especializados que se dividen el trabajo. Son aproximadamente 30, pero aun así y teniendo en cuenta que es difícil compatibilizar el resto de responsabilidades con analizar más de 2 ó 3 artículos cada día, se dieron cuenta de que no eran capaces de crear llegar a todo. Por eso, el Lineberger Center decidió probar Watson, el framework de inteligencia artificial de IBM. En el proyecto piloto que hemos conocido con más detalle estos días, se usaron mil casos reales que habían sido evaluados y discutidos por su comité oncológico. En casi todos ellos (en torno al 99%), Watson recomendó el mismo tratamiento que el que había propuesto el comité.
Pero eso no es lo más interesante: en un 30% de los casos, Watson encontró opciones de tratamiento que los médicos habían pasado por alto. Muchos de estos diagnósticos alternativos se basaban en artículos de investigaciones que los médicos no habían leído o ensayos clínicos que no conocían, hay muchas preguntas en el aire que no he podido responder con la información que aportan el centro Lineberger e IBM. Por ejemplo, no sabemos hasta qué punto estos nuevos tratamientos son realmente viables. Pero, pese a eso, las cifras cuadran con lo que ya sabíamos. En uno de los trabajos clásicos de la medicina informática publicado en 1986 se descubrió que 2 de cada 3 consultas generan preguntas que el médico no puede resolver por sí solo. Es más, de todas ellas ellas, sólo el 30% podían resolverse con la ayuda de un compañero.\citep{valencia2016}
El cálculo evolutivo es el término general para varios técnicas computacionales basadas en la evolución natural proceso que imita el mecanismo de selección natural y la supervivencia del más apto para resolver problemas del mundo real.
La forma más utilizada de computación evolutiva para aplicaciones médicas son 'Algoritmos genéticos'.
Propuesto por John Holland (1975), 59 son una clase de algoritmos estocásticos de búsqueda y optimizaciones basadas en evolución biológica natural Ellos trabajan creando muchas soluciones aleatorias para el problema en cuestión. Esta población de muchas soluciones evolucionará de una generación al siguiente, llegando finalmente a una solución satisfactoria para el problema Las mejores soluciones se agregan a la población mientras que los más bajos se eliminan. Por repitiendo este proceso entre los mejores elementos, las mejoras repetidas ocurrirán en la población, sobrevivir y generar nuevas soluciones.
La mayoría de las decisiones médicas se pueden formular como una búsqueda en un espacio muy grande y complejo. Por ejemplo: ictiólogo que analiza un espécimen citológico para decidir si son malignos o no, está buscando en el espacio de todas las funciones de celda posibles para un conjunto de características, permitiéndole proporcionar un diagnóstico claro. Genéticos algoritmos explotan el mecanismo de la evolución natural buscar en un espacio dado Se aplican a realizar varios tipos de tareas como el diagnóstico y pronóstico, imágenes médicas y procesamiento de señal, y planificación y programación Los principios de Genética algoritmos se han utilizado para predecir el resultado en forma crítica pacientes enfermos, cáncer de pulmón, melanoma y respuesta awarfarina. También se han usado en computarizados análisis de la micro calcificación mamográfica, MRIsegmentación de tumores cerebrales para medir la eficacia de estrategias de tratamiento y para analizar 2-D computarizado imágenes para diagnosticar mela nomas malignos.\citep{ramesh2004}
CONCLUSIONES
El hombre gracias a la tecnología puede hacer grandes aportaciones a la medicina y en general a la humanidad. La cirugía robótica es una herramienta indispensable dentro del campo de la medicina gracias a ella el hombre ha podido explorar su propio cuerpo sin necesidad de hacer una gran incisión, a realizado cirugías a grandes distancias; en fin, ha llegado a objetivos que antes eran imposibles de alcanzar pero siempre dentro de todo se encuentran detalles, así en la cirugía robótica hay ciertos límites que el hombre debe de superar, ahora el reto de los ingenieros es crear nuevas tecnologías que permitan evolucionar los sistemas establecidos. Tanto su flexibilidad y capacidad de generalización como su habilidad para diagnosticar con notable precisión en diversas áreas, permiten afirmar que las redes neuronales se convertirán en un futuro próximo en una herramienta difundida en el análisis de problemas biomédicos. Sin embargo, y a pesar de sus éxitos iniciales, se requiere aún una considerable cantidad de trabajo antes que las rede neuronales puedan ser aceptadas como una asistencia clínica legítima, la robótica y la inteligencia artificial van tomadas de la mano ya que la una se encarga de la parte mecánica, y la otra de la parte analítica.La robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, etc. y otras actividades, por ello pienso que la robótica es la parte mecánica de una tecnología, en cambio creo que la inteligencia artificial es la parte analítica o la parte que determina la acción de los robots, ya que los robots no podrían realizar ninguna tarea sin que se les indicara u ordenara la tarea, por ello, aquí es donde entra la inteligencia artificial.Gracias a la inteligencia artificial se ha logrado que una maquina sea capaz de desarrollar áreas de conocimiento muy especificas y complicadas, haciendo que la maquina pueda simular procesos que el hombre realiza. Pero cabe destacar que aún no se ha logrado que una máquina piense como un humano, pienso que una limitación es el hecho de que el hombre es irremplazable ya que el ser humano cuenta con una característica propia el cual es el sentido común.Pero no podemos olvidar que el desarrollo de estas tecnologías no pretenden reemplazar al ser humano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser humano, ya que recordemos que, por lo menos los robots hacen que el trabajo pesado sea mas facil de realizar, y que una maquina no se enferma, ni protestas, ni se cansa y esto puede elevar su utilidad. En fin esperemos que estas tecnologías no se nos vaya de las manos, y que no nos perjudique, sino que nos ayude.