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Curso de Inteligencia Artificial

BIBLIOGRAFÍABIBLIOGRAFÍA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un Enfoque ModernoStuart Russell, Peter Norvig2ª Edición, Pearson Prentice Hall

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Elaine Rich, Kevin Knight2ª Edición, McGraw Hill

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Patrick Henry Winston3ª Edición., Addison Wesley

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Introducción Introducción

Introducción

Habilidades mentales IA: se ocupa de comprensión y construcción

de entidades inteligentes Formalmente se inicia en 1956. Es nueva. Abarca: percepción, razonamiento,

aprendizaje, planificación, comunicación, actuación en entornos complejos, etc.

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La Inteligencia Artificial y la La Inteligencia Artificial y la humanahumana

Antes de describir la inteligencia artificial, conviene distinguir claramente entre los términos inteligencia artificial e inteligencia humana.

•Todos los sistemas exitosos de IA se basan en el conocimiento y la experiencia humanos, y patrones de razonamiento seleccionados.

•Los sistemas exitosos de IA son “naturalmente” inteligentes. Son como libros de texto y otros artefactos humanos de inteligencia.

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La Inteligencia Artificial y la humanaLa Inteligencia Artificial y la humana

•La mayor parte de los sistemas de IA pueden ser desarrollados solo cuando la inteligencia humana puede ser expresada en forma sencilla (por ejemplo : si x entonces y).

•Los sistemas existentes extienden el poder de los expertos, pero de ninguna manera los sustituyen ni “capturan” mucha de su inteligencia.

•A los sistemas inteligentes existentes les falta el sentido común y la generalidad de los seres humanos.

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•Por su parte, la inteligencia humana es de gran complejidad y de mucha mayor amplitud que las computadoras o los sistemas de información.

•Los filósofos, los psicólogos y otros estudiosos del conocimiento humano han reconocido que los aspectos claves de la inteligencia humana van más allá de toda descripción posible, y por lo tanto, no pueden ser imitados fácilmente por cualquier máquina diseñada escrupulosamente.

•Si un problema no puede ser descrito, no puede ser programado.

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•Al menos cuatro capacidades importantes quedan involucradas en la inteligencia humana :

Raciocinio.

Comportamiento.

Uso de metáforas y analogías.

Creación y uso de conceptos.

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Curso de Inteligencia Artificial

Definición

Inteligencia. •Facultad de entender, de comprender. Aptitud, variable con los individuos y las especies, para resolver todo tipo de problemas.

•Capacidad para percibir hechos, proposiciones y relaciones, y razonar sobre ellos.

“La inteligencia distingue al hombre del animal”

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Definición

Inteligencia Artificial. Existen muchas definiciones de Inteligencia artificial, sin embargo todas ellas giran en torno a una misma idea. Por ejemplo:

“Conjunto de técnicas que se aplican a la computadora con el objeto de desarrollar su capacidad para realizar funciones de aprendizaje y autocorrección”

La siguiente tabla muestra una clasificación de algunas definiciones de IA con respecto a su enfoque.

Que es la IA?

Inteligencia: Facultad de comprender, conocer.“Capacidad de aprender relaciones entre hechos y resolver un

problema mediante la adaptación previa del mismo”

Artificial: Elaborado por el hombre.

Definición de IA:• “Solución de problemas complejos con el apoyo del

computador mediante aplicación de procesos que son análogos al proceso de razonamiento humano” (Rolston).

• “Estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que por el momento son realizadas mejor por el humano”.

…Definición

…INTRODUCCION (2)

Problemas de los que se ocupa la IA:

• Tareas Formales.• Juegos: Ajedrez, Damas, Triqui, Backgamon.• Demostración de Teoremas: Geometría, Lógica, Cálculo

Integral.Solución: Encontrar la mejor de las posibilidades.

2. Tareas de la vida diaria.

• Problemas de sentido común.• La percepción: Visión, Habla.• Lenguaje Natural: Compresión, Generación, Traducción.• Control de Robots.

1. INTRODUCCION (3)

Problemas de los que se ocupa la IA:

3. Tareas de los Expertos.

• Ingeniería: Diseño, detección de fallos, Planificación de manofacturas.• Análisis Científico.• Diagnósis médica.• Análisis Financiero.

Aspectos a considerar en IA:

1. Suposiciones fundamentales sobre inteligencia.2. Técnicas para la solución de problemas.3. Nivel de detalle para modelar la inteligencia humana4. Criterios para determinar el éxito.

Definición (1)

“La rama de las ciencias computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente” (Luger y Stubblfield, 1993)

“La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen … máquinas con mente, en su amplio sentido literal” (Haugeland, 1985)

“El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia” (Kurzweil, 1990)

Definición (2)

Las definiciones de IA se agrupan en las siguientes categorías:

a) Sistemas que actúan como humanos

b) Sistemas que piensan como humanos

c) Sistemas que piensan racionalmente

d) Sistemas que actúan racionalmente

Categorías para las definiciones de IA

Sistemas que piensan como humanos

Sistemas que piensan racionalmente (idealmente)

Sistemas que actúan como humanos

Sistemas que actúan racionalmente (idealmente)

Pensamiento

Comportamiento(actuación)

Humano Racional

1

2 3

4

Razonamiento (Lógica) razonamiento para llegar a conclusiones.

Comportamiento (Acción) acciones para llegar a objetivos.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático, conocimiento o características propias del ser humano.

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“La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, tales como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje ...”(Bellman, 1978).

“El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales”(Charniak y McDermott, 1985).

“Estudio de los cálculos que permiten percibir, razonar y actuar” (Winston, 1992).

“El arte de crear máquinas concapacidad de realizar funcionesque realizadas por personasrequieren de inteligencia”(Kurzweil, 1990).

“El estudio de cómo lograr quelas computadoras realicentareas que, por el momento, loshumanos hacen mejor” (Rich y Knight, 1991).

“Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales”(Schalkoff, 1990).

“La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente” (Luger y Stubblefield, 1993)

Eficiencia Humana Racionalidad

Con

duct

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Objetivo Principal

Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (top-down).

Actuar como humanos

Computadoras con capacidades de procesamiento de lenguaje natural, representación conocimiento, razonamiento automático, aprendizaje, visión, robótica, etc.

Es necesario que los programas actúen como humanos cuando interactúan con ellos. Por ejemplo: Sistemas de consulta, de diagnóstico, de planificación, educación, etc.

Pensar como humanos

¿Cómo piensan los humanos?

Introspección, experimentos sicológicos

Ciencia cosgnoscitiva: intentar elaborar teorías sobre el funcionamiento de la mente humana, y tratar de reproducirlas en la computadora.

Pensar racionalmente

Aristóteles: “la manera correcta de pensar”

Silogismos: esquemas de estructuras de argumentación mediante las cuales se llega a conclusiones correctas si se parte de premisas correctas. ==> Lógica

Lógica permite representar conocimiento del mundo y sus relaciones, pero no representa la incertidumbre, y puede generar una explosión combinatoria.

Actuar racionalmente

Actuar de manera que se logren los objetivos deseados, con base en ciertos supuestos.

IA: Estudio y construcción de agentes racionales Más general que enfoque “Leyes pensamiento”.

Una inferencia correcta depende del contexto. Se incorpora reactividad. A fín al avance científico

Filosofía(1)

428a.C.: Platón, Sócrates y Aristóteles.“Desearía saber cuál es la característica de la

bondad que hace que una acción se pueda considerar buena … y así la observe y me sirva de norma para juzgar tus acciones y las de los otros” [Sócrates a Eutidemo] (Dreyfus)

Socrátes buscaba un *algoritmo* para diferenciar la bondad de la maldad.

Aristóteles, Descartes, Leibnitz, Bacon, Hume, Russell

Matemáticas

800dC: Computación, lógica y probabilidad.Boole (1815): Lógica proposicional

Frege (1879):Lógica de primer orden

Turing(1912): Se pueden resolver funciones calculables. Otras no. Y en otras no se sabe.

Cook(1971): Problema intratable? (resolución en tiempo exponencial). Teoría completez NP.

Cardano(1530): Probabilidad. Bayes(1763): Probabilidad condicionada. Von Newmann(1944):Teoría decisiones

Sicología, Computación, Linguística

1879- : Conductivismo. P - A

Cognoscitivismo El cerebro posee y procesa información (Craik 1943). P - Rep.Interna - A

una teoría cognoscitiva ~ programa computadora

1940 - :Primera computadora.

Programas (Von Newman)

1940- : El lenguaje es ambiguo. Tema y contexto. Representación conocimiento.

Historia de IA(1)

Origen (’40 y ‘50): tareas elementales IA Jugar ajedrez (Shannon, Newell, 1950) Jugar damas (Samuel, 1959) Demostrar teoremas de geometría plana

(Gelernter, 1959)Conferencia Inteligencia Artificial (Dartmouth 1956) Teorizador Lógico (TL), demostrador de

teoremas lógica proposicional (Newell, Shaw, Simon).

Historia de IA(2)

Lógica de primer orden para representar y usar conocimiento (McCarthy, 1958)

Solucionador general de problemas (SGP). Imitaba el pensar humano –búsqueda por subobjetivos (Newell, Shaw, Simon, 1959-63)

Robinson(1963): Método de resolución (algoritmo completo demostración teoremas lppo).

Historia de IA(3)

Mundo de los bloques: visión, aprendizaje, planificación, lenguaje natural (’60 y ‘70)

Sistemas expertos: Inclusión conocimiento para resolver casos en áreas especializadas (’70) Dendral: predecir moléculas químicas (1971) Mycin: diagnóstico médico (1976) Deep Blue: Vence campeón Kasparov (1997)

Lenguaje natural: Lunar para comprensión del habla (1972)

Historia de IA(4)

Japón(‘80): Máquinas Prolog de quinta genera-ción. Paralelas. Miles inferencias por segundo.

Redes neuronales y vida artificial: Modelado no lineal, sensores

Modelos de Markov: Rigurosos modelos matemáticos., redes de creencia.

Robots y Sofbots (agentes) que recorren Internet buscando información que pueda ser útil para el usuario

Aspectos de la Inteligencia

INTELIGENCIA HUMANA

1. Percepción

2. Aprendizaje

3. Memoria y asociación

4. El pensamiento abstracto.

5. Razonamiento

6. Solución de problemas

7. Creatividad e imaginación

8. Conciencia

9. Comunicación

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Percepción

2. Aprendizaje

3. Memoria y asociación

4. El pensamiento abstracto.

5. Razonamiento

6. Solución de problemas

7. Creatividad e imaginación

8. Conciencia

9. Comunicación

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Algunas ramas de la inteligencia artificial:

1.- Robótica2.- Simulación Sensorial3.- Lenguajes Naturales4.- Sistemas Expertos5.- Redes Neuronales6.- Lógica Difusa7.- Agentes Inteligentes

8.- Otros

Modelos Inspirados en la Naturaleza

Neuronas Red Neuronal Evolución Natural Algoritmo

genético Experiencia Sistema Experto Razonamiento Lógica Difusa Enfriamiento de metales Recocido

Simulado Hormigas Colonia de

Hormigas

AREAS DE APLICACIÓN DE LA AREAS DE APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALINTELIGENCIA ARTIFICIAL

•Búsqueda de soluciones•Sistemas expertos

•Procesamiento de lenguaje natural

•Reconocimiento de patrones

•Robótica

•Aprendizaje

•Lógica

•Lógica Difusa

•Juegos

•Redes neuronales

•Algoritmos genéticos

•Realidad virtual

Búsqueda de SolucionesBúsqueda de Soluciones

El término búsqueda aplicado a la Inteligencia Artificial, no significa encontrar una pieza específica de información en una base de datos, sino buscar las soluciones de un problema. Por ejemplo :Encontrar la ruta más corta entre dos ciudades, o el famoso “problema del agente viajero”

Sistemas ExpertosSistemas Expertos

Son el primer producto viable comercialmente de la Inteligencia Artificial.

Permiten introducir información acerca de una materia específica a la computadora (base de conocimientos) , y actúan como si fueran expertos en la materia.

Un Sistema experto simula el proceso de razonamiento humano mediante la aplicación específica de conocimientos e inferencias.

Procesamiento de Lenguaje Natural (Procesamiento de Lenguaje Natural (PLNPLN))

Para muchos investigadores , es el más difícil de

alcanzar de todos los objetivos de la Inteligencia

Artificial : Permitir a la computadora

comprender el lenguaje humano directamente;

sin el complicado conjunto de lenguajes

intermedios.

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Reconocimiento de Patrones (Visión)Reconocimiento de Patrones (Visión)

Engloba un conjunto de técnicas de la matemática aplicada y de la informática, ha despertado un gran interés en las últimas décadas por sus numerosas aplicaciones, entre las que se pueden citar las siguientes: ayuda al diagnóstico médico, análisis automático de señales, teledetección, inspección automática de productos industriales, sistemas de vigilancia automática, procesamiento de documentos, búsqueda automática de información digitalizada etc.

AprendizajeAprendizaje

Esta área de la Inteligencia Artificial trata de la realización de programas que aprendan de sus errores, de observaciones o por encargo.

En este sentido, aprender simplemente significa hacer a una computadora capaz de beneficiarse de la experiencia.

RobóticaRobótica

Como aplicación a la robótica, la Inteligencia Artificial es el estudio de cómo controlar movimiento, lo cual es llamado razonamiento espacial. El principal problema para los robots autónomos es el de interactuar con el mundo humano, con sus obstáculos, sucesos inesperados y entorno cambiante.

LógicaLógica

Uno de los productos de la I.A. de gran importancia práctica actual son aquellos programas que se pueden usar para estudiar la corrección lógica de argumentos mediante la aplicación de reglas estándar de lógica. Esto incluye demostraciones matemáticas, lógica formal y lógica filosófica.

Lógica DifusaLógica Difusa

Esta área de la Inteligencia Artificial estudia los problemas de hacer que una computadora sea capaz de tomar decisiones (“pensar”) usando conocimiento incompleto o probabilístico.

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JuegosJuegos

Una de las primeras aplicaciones de I.A. Fueron los juegos, el primer programa para jugar damas fue concebido en 1947 pero se realizó hasta 1962. Se dice que el primer juego de ajedrez por computadora fue creado por Claude Shannon en 1953.

Actualmente la pasión por los videojuegos es dominante en todo el mundo por niños e inclusive adultos.

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Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos

Los Algoritmos Genéticos son una técnica computacional inspirada en modelos biológicos que han sido utilizados para realizar búsquedas eficientes en espacios de soluciones altamente complejos y grandes.

Los Algoritmos Genéticos son métodos adaptivos que pueden ser utilizados para implementar búsquedas y problemas de optimización.

Los Algoritmos Genéticos están basados en los procesos genéticos de los organismos biológicos, codificando una posible solución a un problema en un “cromosoma” compuesto por una cadena de bits o caracteres.

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Redes Neuronales ArtificialesRedes Neuronales Artificiales

Es una nueva forma de computación que es capaz de manejar las imprecisiones e incertidumbres que aparecen cuando se trata de resolver problemas relacionados con el mundo real (reconocimiento de formas, toma de decisiones, etc..), ofreciendo soluciones robustas y de fácil implementación.

Las RNA están compuestas de muchos elementos sencillos que operan en paralelo, el diseño de la red está determinado mayormente por las conexiones entre sus elementos. Al igual que las conexiones de las

neuronas cerebrales. La idea de las redes neuronales fue concebida originalmente como un intento de modelar la biofisiología del cerebro humano, esto es, entender y explicar como funciona y opera el cerebro.

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Realidad VirtualRealidad Virtual

Una de las mas recientes aplicaciones de la I.A. es la Realidad Virtual. Básicamente consiste en la elaboración de programas que logran engañar a los sentidos del ser humano, haciéndolo creer que se encuentra flotando, corriendo o volando una nave espacial.

Estas aplicaciones han sido de gran utilidad en la simulación de vuelos para el entrenamiento de pilotos, astronautas, buzos, etc.

Campos de Aplicación

Medicina Aeronáutica. Agricultura Industria Militar Geología. Educación Química. Transportes Ventas. Electrónica, informática y telecomunicaciones

Derecho

Conclusiones

Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos, los Sistemas Expertos pueden almacenar su conocimiento para cuando sea necesario poderlo aplicar.

Se pueden utilizar personas no especializadas para resolver problemas. Además si una persona utiliza regularmente un sistema experto aprenderá de el, y se aproximará a la capacidad del especialista.

GRACIAS …..

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