La inteligencia artificial es considerada una rama de la informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. Puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.
Se define como la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados.
Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador.
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico.
Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su incapacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución.
REALIDAD VIRTUAL
Es un sistema o interfaz informático que genera entornos sintéticos en tiempo real, representación de las cosas a través de medios electrónicos o representaciones de la realidad, una realidad ilusoria, pues se trata de una realidad perceptiva sin soporte objetivo, sin red extensa, ya que existe sólo dentro del ordenador. Por eso puede afirmarse que la realidad virtual es una pseudorrealidad alternativa, perceptivamente hablando.
Hay dos tipos :
1. 
Los métodos inmersivos de realidad virtual: con frecuencia se ligan a un ambiente tridimensional creado por un ordenador, el cual se manipula a través de cascos, guantes u otros dispositivos que capturan la posición y rotación de diferentes partes del cuerpo humano. La realidad virtual no inmersiva también utiliza el ordenador y se vale de medios como el que actualmente nos ofrece Internet, en el cual podemos interactuar en tiempo real con diferentes personas en espacios y ambientes que en realidad no existen sin la necesidad de dispositivos adicionales al ordenador.
2. 
La realidad virtual no inmersiva: ofrece un nuevo mundo a través de una ventana de escritorio. Este enfoque no inmersivo tiene varias ventajas sobre el enfoque inmersivo como son el bajo coste y fácil y rápida aceptación de los usuarios. Los dispositivos inmersivos son de alto coste y generalmente el usuario prefiere manipular el ambiente virtual por medio de dispositivos familiares como son el teclado y el ratón que por medio de cascos pesados o guantes.
Finalmente se podría decir que estas dos ramas, disciplinas van ligadas en el momento en que ambas tienen el enfoque de simular la realidad que percibimos nosotros como humanos, ya que uno desea simular la forma en que pensamos o razonamos y la otra busca darle una interpretación sino igual casi exacta a la del mundo real.
RED NEURONAL
El cerebro es uno de las cumbres de la evolución biológica, ya que es un gran procesador de información. Entre sus características podemos destacar, que es capaz de procesar a gran velocidad grandes cantidades de información procedentes de los sentidos, combinarla o compararla con la información almacenada y dar respuestas adecuadas. Además es de destacar su capacidad para aprender a representar la información necesaria para desarrollar tales habilidades, sin instrucciones explícitas para ello.
Todo el mundo puede observar que el cerebro humano es superior a una computadora digital en muchas tareas. Por ejemplo en el procesamiento de información visual: un niño de 1 año reconoce objetos, caras, mejor y más rápidamente que el mejor sistema de Inteligencia Artificial diseñado para dicha tarea, incluso ejecutándose en un superordenador. Solo en las tareas basadas principalmente en aritmética sencilla, los ordenadores sobrepasan el cerebro humano.
Debido a la inspiración de las redes neuronales artificiales en el cerebro, sus aplicaciones principales estarán centradas en campos donde la inteligencia humana no pueda ser emulada de forma satisfactoria por algoritmos aritméticos que pueden ser implementados en ordenadores. Características similares a las del cerebro: Serán robustas y tolerantes a fallos: En el cerebro mueren todos los días gran cantidad de neuronas sin afectar sensiblemente a su funcionamiento.
Serán flexibles: El cerebro se adapta a nuevas circunstancias mediante el aprendizaje.
Podrán trabajar con información borrosa, incompleta, probabilística, con ruido o inconsistente.
Serán altamente paralelas: El cerebro está formado por muchas neuronas interconectadas entre si y es precisamente el comportamiento colectivo de todas ellas lo que caracteriza su forma de procesar la información.
El punto clave de las redes neuronales artificiales es la nueva estructura de estos sistemas para el procesamiento de la información. Estos están compuestos, al igual que el cerebro, por un número muy elevado de elementos básicos (las neuronas), altamente interconectados entre ellos y con modelo de respuesta para cada elemento en función de su entorno muy parecido al comportamiento de las neuronas biológicas. Estos modelos son simulados en ordenadores convencionales y es el comportamiento colectivo de todos los elementos lo que le confiere esas características tan peculiares para la resolución de problemas complejos. Las redes neuronales artificiales, como las personas, aprenden a partir de ejemplos. Aprender en sistemas biológicos involucra la modificación de la ínter conectividad entre las neuronas y esto es también cierto para las redes neuronales artificiales.
Las redes neuronales artificiales han sido aplicadas a un creciente número de problemas reales de considerable complejidad, Su ventaja más importante esta en solucionar problemas que son demasiado complejos para las técnicas convencionales: problemas que no tienen un algoritmo especifico para su solución, o cuyo algoritmo es demasiado complejo para ser encontrado.
En general, las Redes Neuronales Artificiales han sido claramente aceptadas como nuevos sistemas muy eficaces para el tratamiento de la información en muchas disciplinas. Ellos ha dado como resultado una variedad de aplicaciones comerciales (tanto en productos como en servícios) de esta tecnología de redes neuronales.
