u1 introduccion inteligencia artificial

8/3/2019 U1 Introduccion Inteligencia Artificial

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INTRODUCCIN A

LA INTELIGENCIAARTIFICIAL

Dr. Miguel Wister


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Inteligencia humana

Inteligencia artificial


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Qu es la inteligencia humana?

La inteligencia es slo un trmino genrico para indicar formassuperiores de organizaciones de las estructuras cognoscitivas... elcomportamiento se hace ms inteligente a medida que las sendas entre elsujeto y el objeto sobre el que acta, dejan de ser simples y se vuelven

progresivamente ms complejos.

La inteligencia constituye el estado de equilibrio hacia el que tiendentodas las adaptaciones sucesivas de origen sensoriomotor y cognoscitivo,as como todas las interacciones de asimilacin y acomodacin entre el

organismo y su ambiente.Jean Piaget 1950.


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Siete tipos de Inteligencia o Inteligencia Mltiple

- Inteligencia Verbal- Inteligencia Espacial

- Inteligencia Kinestsica

- Inteligencia Musical

Howard Gardner

- Inteligencia Lgica- Inteligencia Interpersonal- Inteligencia Intrapersonal


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Aspectos de la Inteligencia humana Ellas es inteligente

Ella sabe mucho Ella piensa rpido

Sus acciones son apropiadas en cada situacin.

Formas en que las gentes demuestran Inteligencia Comunicacin efectiva (textos, dibujos, expresin verbal, etc.) Aprendizaje. Adquiere nuevo conocimiento a travs de la

experiencia.


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AI - TimelineTime Line of 'Significant Events' in Artificial Intelligence Research

1936 Alan Turing considers the brain as a way of looking at computing. 1943 Warren McCulloch and Walter Pitts modelled a simple neural

network. 1947 Arthur Samuel from IBM began work on a program to play

'Checkers' that was capable of learning from its mistakes. 1950 Alan Turing (the 'Father of AI') and designer of the first electroniccomputer 'Colossus', publishes 'Computing Machinery and Intelligence',which suggests that machines may someday 'compete with men in allpurely intellectual pursuits'. IBM also begin working on simulated neural

networks. 1956 A Summer conference in Hanover, New Hampshire of

mathematicians, neurologists, psychiatrists and electrical engineers.John McCarthy (a Maths prof.) first proposes the term 'Artificial

Intelligence'.


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1957 Prediction by Rand Corporation that 'within 10 years a digitalcomputer will be the worlds chess champion, unless rules ban itfrom competition' (still not achieved to date).

1958 LISP (LISt Processing language), the most commonly used AIresearch language introduced by John McCarthy. US DefenceDepartment forms Defence Advanced Research Projects Agency(DARPA) - military applications for AI to be explored with largeinjection of funds.

1959 Widrow and Hoff develop 'ADALINE' and 'MADALINE' as thefirst neural networks in real life application (they filtered noise andechoes from phone lines)

1961 Arthur Samuel consistently beaten by his own 'checkers'program

1962 The Perceptron neural network model proposed by Rosenblatt(uses corrective learning). 1963 'Eliza', a natural language program by Joseph Weizenbaum of

Massachusetts Institute of Technology used to simulate diagnosisby a psychiatrist


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1965 Feigenbaum, Buchanan and Lederberg work on an 'if..then'program to assist in analysing spectrograph data. The result 'DENDRAL',is the first expert system.

1967 Grossberg developed the Avalanche series of neural networkswhich were able to control robot arms and perform speech recognition. 1968 'SIR' (Semantic Information Retrieval) - a program that could

make deductions from facts written by Bert Raphael 1969 'Shakey' - an ambulatory robot debuts at Stanford university

-equipped with range finder, television camera, on-board logic,bump detector and antennae for radio linkage Minsky and Papert(author of LOGO) conclude that the Perceptron is unable to solve anyuseful problems.

1970 'CASNET' - an expert system for diagnosis and treatment of

Glaucoma 1971 'MACSYMA' - an expert system to perform differential and integral

calculus better than most human experts. 1972 PROLOG is introduced as an artificial intelligence language.


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1975 'MYCIN' - an expert system that could diagnose bacterialinfections on the basis of symptoms (used 400 rules)

1976 'Hearsay' - a speech understanding program, as part of a five year

project sponsored by DARPA 1979 'BKG 9.8' - a backgammon program defeats the world championwinning $US5000 for its author Hans Berliner.

1981 Expert systems 'ONCOCIN' (cancer treatment), 'SAM' (brainhaemorrhages and high blood pressure treatment), 'DART' (computer

breakdown support), 'R1' (computer system configuration), 'DIPMETER'(geological layer analysis) and 'SIMMIAS' (oil prospecting) 1982 DARPA outlines a 20-year plan for AI defence systems on earth

and in space. 1985 'Q&A' - the first 'natural language' PC database, by Symantec.

1988 'VoiceReport' - a voice activated computer system capable ofdictation with a 5000 word vocabulary by Kurzweil Applied Intelligence.


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1989 'KBMS' (Knowledge Base Management System), releasedfor the PC by Artificial Intelligence Corp, allows users toconstruct expert systems. Neural networks for Defence meeting

(re-focus on the Perceptron) 1990 Targeted as the date for Japans Fifth Generation Project to

be integrated into small businesses and homes, as well as

businesses and corporations - not realised to date.


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Inteligencia artificial

Sistema experto?

Un robot?

Tcnica moderna para resolver problemas que el hombre nopuede resolver.

Fantasa o ciencia ficcin?


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El estudio de cmo hacer sistemas computacionales inteligentes; esdecir, sistemas que nosotros asociamos con inteligencia. Faigenbaun.

Rama de las Ciencias Computacionales que est orientada a laautomatizacin del comportamiento. Luger & Stubblefield, 1993.

Es el estudio de cmo hacer que las computadoras hagan cosas que,

hasta el momento, el ser humano hace mejor. Rich & Knight, 1991.

Estudio de mtodos computacionales que hacen posible percibir,razonar y actuar. Winston, 1992.

La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen...maquinas con mente, en su amplio sentido literal. Haugeland, 1985.

Definiciones


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Definiciones

La automatizacin de actividades que vinculamos con procesamientohumano, actividades tales como toma de decisiones, resolucin de

problemas, aprendizaje... Bellman, 1978.

El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modeloscomputacionales. Charniak & Mcdermott, 1985.

El arte de crear maquinas con capacidad de realizar funciones querealizadas por personas requieren inteligencia. Kurzweil, 1990.

Un campo de estudio que se enfoca a la explicacin y emulacin de laconducta inteligente en funcin de procesos computacionales. Schalkoff,1990.

El estudio del comportamiento inteligente de las mquinas. Nilson


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Definiciones

Un conjunto de algoritmos manejables mediante cmputo, aproximaciones

adecuadas de problemas especificados intratables. (Partridge, 1991).

La empresa de construir un sistema de smbolos fsicos capaz de aprobarla prueba de Turing (Ginsberg, 1993).

El campo de la informtica que estudia qu tanto es posible lograr que las

mquinas acten inteligentemente (Jackson, 1986).


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Un campo de estudio que incluye tcnicas de cmputo con el fin derealizar tareas que evidentemente requieren de inteligencia cuando las

efectan los seres humanos (Tanimoto, 1990).

Investigacin muy general sobre la naturaleza de la inteligencia y de los

principios y mecanismos necesarios para su comprensin o reemplazo(Sharples et al., 1989).

Lograr que las computadoras hagan aquello que es al parecer inteligente

(Rowe, 1988).

Definiciones


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Paradigmas de inteligencia artificial

Inteligencia artificial basada en simbolos

Inteligencia artificial basada en comportamiento

Inteligencia artificial basada en conexionismo


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Paradigmas de inteligencia artificial

Inteligencia artificial basada en simbolos

Coleccin de patrones y procesos La inteligencia reside en el conocimiento (simbolos) y la forma

adecuada de representar o manipular ese conocimiento. Sistemas expertos, logica difusa, busquedas heuristicas,

razonamiento matemtico.

Inteligencia artificial basada en comportamiento Todas las representaciones del conocimiento deben estarconectadas o amarradas con el mundo fsico.

Interaccin : agente / medio ambiente. Agentes inteligentes, robots.

Inteligencia artificial basada en conexionismo La inteligencia radica en la interaccin colectiva de un extenso

nmero de elementos simples. Redes neuronales, automatas celulares y algoritmos geneticos.


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Algunas criticas sobre IA

Allan Turing (Test de Turing)

Searle(Cuarto Chino)

Lenat 80

Las computadoras no son capaces de actuar inteligentemente,si no tienen las ideas bsicas que la gente tiene acerca delmundo real

Dreyfus

Nunca seremos capaces de establecer reglas para todas lasmaneras en que pensamos. La mente humana es muy complejade duplicar.


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Does a Computer Really Think?

Turing Test

The interrogator

A B


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Does a Computer Really Think?

Chinese room


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Comportamiento Inteligente

Aprender o entender de la experiencia.

Dar sentido a mensajes ambiguos y contradictorios.

Responder rpidamente y exitosamente a una nueva situacin.

Usar la razn en la solucin de problemas y dirigir la conducta en formaefectiva.

Entender e inferir en forma racional y ordinaria.

Aplicar conocimiento para manipular el medio ambiente.

Pensar y razonar.


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Objetivos de la inteligencia artificial

Estudiar los procesos del pensamiento humano. (Scientist orientation).

Representar esos procesos en una mquina. (Engineering orientation).


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Capacidades mquina vs. cerebro

Unidades de cmputo1011 Neuronas1014 sinapsis.

Computadora Cerebro humano

Unidades dealmacenamiento

Ciclos de tiempo

Ancho de bandaActualizacin / segs.de neuronas.

1 CPU. 105 compuertas 1011 neuronas109 bits RAM. 1010 bitsdisco.

10-8 segs. 10-3 segs.

109 bits/segs. 1014 bits/segs.

105 1014


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Inteligencia artificial vs. inteligencia natural

Ventajas de la IA

Es permanente Fcil de duplicar y diseminar Menos cara Consistente y robusta

Puede ser documentada

Ventajas de la IN

Creativa

Usa la experiencia sensorial Amplio contexto de la experiencia Emplea sentido comn Posee conciencia


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Terminologa usada en inteligencia artificial

Algoritmo: Mtodo para resolver problemas y que siempreproduce una solucin correcta.

Heurstica: Mtodo para procesar informacin que sirve paratomar decisiones y normalmente produce una solucinaceptable (rules of Thumb).


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Terminologa usada en inteligencia artificial

Smbolo: El conocimiento representado como un conjunto desmbolos. Un smbolo es un conjunto de caracteres que significaalgn concepto del mundo real.

Espacio de bsqueda: Conjunto de todas las posibles solucionesa un problema.

Inferencia: Capacidad de razonar usando heurstica para ladeduccin de hechos y reglas.


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Inteligencia artificial vs. Programacin convencional

DIMENSIN INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL

Procesamiento

Naturaleza de entrada

Bsquedas

Uso

Naturaleza de salida

Hardware

Capacidad de razonamiento

Principalmente simbolico

Puede ser incompleto

Heurstica

Conocimiento

PC y WS

S No

Principalmente cmputo y clculos

Debe ser completo

Algoritmos

Datos

Debe ser correcto

Todos los tipos

Puede ser incompleto


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Conocimiento en la inteligencia artificial

Qu es el conocimiento? (1era parte)

El conocimiento es un conjunto de informacin almacenadamediante la experiencia o el aprendizaje (a posteriori), o atravs de la introspeccin (a priori). En el sentido ms amplio

del trmino, se trata de la posesin de mltiples datosinterrelacionados que, al ser tomados por s solos, poseen unmenor valor cualitativo.

Conocimiento para el filsofo griego Platn, el conocimiento es

aquello necesariamente verdadero (episteme). En cambio, lacreencia y la opinin ignoran la realidad de las cosas, por lo queforman parte del mbito de lo probable y de lo aparente.


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Qu es el conocimiento? (2da parte)

El conocimiento tiene su origen en la percepcin sensorial,despus llega al entendimiento y concluye finalmente en la

razn. Se dice que el conocimiento es una relacin entre unsujeto y un objeto. El proceso del conocimiento involucra cuatroelementos: sujeto, objeto, operacin y representacin interna(el proceso cognoscitivo).


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Cantidad

G

rad

od

eab

st

rac

ci

n

bajo

alto

DATOS

INFORMACIN

CONOCI-MIENTO


Sistemas

convencionales

Sistemas

Inteligentes


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Resultados de investigaciones de inteligencia artificial

Tiempo compartido Interaccin hombre mquina (Human-Computer Interaction) Procesamiento de lenguaje natural Sistemas expertos Programacin lgica Programacin orientada a objetos Hojas de clculo Agentes inteligentes (sistemas multiagentes, softbots)


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Tecnologas que no trabajan bien todava

Robtica y la fabrica del futuro Dificultad para controlar los robots Sensores para robots Avances en robots orgnicos (ciberntica, bionica) Reconocimiento del habla/voz Visin computacional

Aprendizaje automtico

Tecnologas que no trabajaran bien en poco tiempo

Sentido comn

Planificacin Aprender de la experiencia Analogas Creatividad


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El campo de la inteligencia artificial

El desarrollo de mquinas que exhiben caractersticasinteligentes involucra muchas ciencias y tecnologas diferentestales como lingstica, psicologa, filosofa, hardware y softwarede computadora, mecnica, hidrulica y ptica.

Sistemas expertos Tutores inteligentes Algoritmos genticos Robots inteligentes

Sistemas expertos


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Sistemas expertos

Programa computacional que intenta imitar los procesos derazonamiento y conocimiento de los expertos para resolver diferentestipos de problemas en un dominio especifico.

Su principal caracterstica es que separan el conocimiento (KnowledgeBase) del mecanismo de inferir nuevo conocimiento (InferenceEngine).

Aplicaciones:

Interpretacin Prediccin Diagnstico Diseo Planificacin

Monitorizacin Revisin Reparacin Instruccin

Control


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Programa Inteligente que tiene como propsito proveerun ambiente de instruccin sofisticada. El tutor inteligentedebe tener tres componentes principales.

Expertise en un dominio especifico. Capaz de deducir la aproximacin del usuario a ese conocimiento. Pedaggico para implementar las estrategias para reducir las

diferencias de conocimiento entre el experto humano y el usuario.

Aplicaciones: SCHOLAR LOGO SOPHIE

STEAMER WEST BUGGY GUIDON

Tutores inteligentes

Algoritmos genticos


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Algoritmos de bsqueda basados en la mecnica de seleccin y genticanatural.

Consiste en un conjunto de strings(individuos) que son combinadosutilizando operadores de seleccin, cruce y mutacin para evolucionar lapoblacin a travs de un nmero de generaciones. La combinacin de losindividuos toman en cuenta la sobrevivencia del ms apto.f(x) ---> funcin de aptitud

Algoritmos genticos

Generacin T Poblacin Intermediaria Generacin T + 1


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Aplicaciones de algoritmos genticos son:

Optimizacin Programacin automtica Aprendizaje automtico Economa Sistemas inmunes Ecologa Evolucin y sistema sociales

Algoritmos genticos


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Redes neuronales

Es un modelo que emula el funcionamiento de una red neuronal

biolgica en su forma ms simple.

Aplicaciones: Telecomunicaciones.

Control de vibraciones y sonido. Clasificacin de patrones Fraudes en tarjetas de crdito. Reconocimiento de caracteres escritos a mano y en mquina.

Pronsticos financieros. Control y optimizacin.


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Tcnica de IA que est directamente relacionada con aspectos deincertidumbre. Basada en los conjuntos difusos de Zadeh. Simula elproceso de razonamiento humano normal para permitir a lacomputadora comportarse de una manera ms flexible, es decir, tomaen cuenta que proceso de decisin no es cuestin de falso o verdadero,sino existe un rea donde la posibilidad de un quizas est presente.

Nunca

Casi nuncaAlgunas vecesFrecuentementeSiempre

Lgica difusa

Aplicaciones:

Sistemas expertos Controlador automtico de trenes Compra y venta de acciones Aparatos domsticos Robtica

Tecnologa espacial


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Dispositivo electromecnico que puede ser programado para

ejecutar tareas manuales y rutinarias.

Tonto (dumb) Inteligente

Robtica inteligente

Aplicaciones:

Fbricas inteligentes Exploracin espacial Automatizacin de oficinas Hogar


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Proceso computacional para identificacin de imgenes.

Visin computacional

Aplicaciones:

Exploracin espacial Procesos industriales Robtica Medicina


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Tcnica para identificar diferentes aspectos del lenguaje hablado y

establecer as la comunicacin directa entre las computadoras y el serhumano.

Reconocimiento de voz

Cuac cuac ?

Aplicaciones:

Tutores Agentes inteligentes Procesadores de palabras Angels

Procesamiento de lenguaje natural


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Tcnica de IA que busca establecer las estrategias para

comunicarse con las computadoras en lenguaje natural en lugarde usar comandos especiales, sintaxis o mens.

Procesamiento de lenguaje natural

Aplicaciones:

Interfaces Resumen de noticias Redaccin de documentos Translate (traductores)

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