INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL · PDF fileteorías del razonamiento y aprendizaje MATEMATICA (desde el 800) teorías formales de la lógica PSICOLOGIA (desde 1879) investigación

IIA-Introducción 1

INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

LIC. EN CS. DE LA COMPUTACIONDOCENTES: Ana Casali –Federico Severino Guimpel - Silvana Saura

IIA-Introducción 2

IIA- MODULOS

� INTRODUCCION� REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO � RESOLUCION DE PROBLEMAS Y METODOS

DE BUSQUEDA� SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO� RAZONAMIENTO APROXIMADO� AGENTES INTELIGENTES

IIA-Introducción 3

Además de una Película...

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

IIA-Introducción 4

ROBOTICA

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IIA-Introducción 5

� Sistemas de control (vuelos espaciales)

� Planificadores (aeropuertos)

� Sistemas de soporte a la decisión

� e-commerce, subastas electrónicas� Agentes recomendadores (Web!!!)

� e-learning .....

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IIA-Introducción 6

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

� Distintas definiciones.� Conceptos fundamentales.� Historia / Estado actual.� Ramas de IA� Distintos campos de aplicación.

IIA-Introducción 7

QUE ES LA IA ?

� La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la Computación que se ocupa del diseño de sistemas inteligentes, esto es sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas.

Feigenbaum y Barr ’80s

IIA-Introducción 8

� El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento, los humanos hacen mejor.

E. Rich - Knight, 1991

� La rama de la Ciencias de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente.

Luger y Stubblefield, 1993

QUE ES LA IA ?

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Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas inteligentes (especialmente programas). Esto está relacionado a la tarea de usar computadoras para entender la inteligencia humana, pero IA no tiene que limitarse a métodos que son biológicamente observables.

J. Mc Carthy, 1998

QUE ES LA IA ?

IIA-Introducción 10

LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:

SISTEMAS QUE

PIENSAN COMO

HUMANOS

SISTEMAS QUE

PIENSAN

RACIONALMENTE

SISTEMAS QUE

ACTUAN COMO

HUMANOS

SISTEMAS QUE

ACTUAN

RACIONALMENTE

Inteligencia Inteligencia

idealideal

RAZONAMIENTO

COMPORTAMIENTO


DIFERENTES MODELOS:

� SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO � A nivel de procesos cognitivos

� CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES� De la forma más eficiente


MODELOS COGNITIVOS� CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES AL USUARIO, FACIL DE MODIFICAR -INCREMENTAR

� SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (KBS)� AGENTES DELIBERATIVOS

MODELOS CONEXIONISTAS� REDES NEURONALES� ALGORITMOS GENETICOS� AGENTES REACTIVOS

DIFERENTES MODELOS:


� FILOSOFIA (desde 428 aC)� teorías del razonamiento y aprendizaje

� MATEMATICA (desde el 800)� teorías formales de la lógica

� PSICOLOGIA (desde 1879)� investigación de la mente humana

� INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)� herramientas para poder concretar IA

� LINGÜÍSTICA (1957)� teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)

FUNDAMENTOS DE LA IA

HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig)• Génesis de la IA (1943-1956)

-Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo)

-Shannon - Turing (ajedrez)

-Minsky - Edmonds (red neuronal)

-Newell- Simon (teórico lógico)

• Entusiasmo inicial (1952 - 1969)

-GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución -

Perceptrón

• Una dosis de realidad (1966 - 1974)

-falta de robustez en problemas variados

(traducciones, micromundos) - mayor complejidad

• Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979)

-uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.

• De 1986 al Presente:

•Regreso y profundización de las redes

neuronales - modelos conexionistas.

•Cambio tanto en los contenidos como en la

metodología de IA.

•Utilización de teorías ya existentes.

•Aplicaciones más reales

• IA se convierte en industria (1980 - 1988)

- Proyectos e inversiones - Lisp Machines

De 1986 en adelante:

•Avances en:•ROBOTICA

•VISION

•REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

•APRENDIZAJE

• Mejor comprensión de los problemas y de su

complejidad

• Mayor capacidad de manejo matemático

METODOS MAS SOLIDOS


HISTORIA DE LA IA

• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html

•http://www.uned.es/pfp-internet-y-

educacion/historia.html


EL SUPUESTO SUBYACENTE(Newell&Simon)

•En el centro de la investigación de IA subyace lo que se denomina

SISTEMA DE SIMBOLOS FISICOS

•Conjunto de entidades llamadas símbolos,

(patrones físicos)

•Expresiones (compuestas por símbolos)

•El sistema contendrá un conjunto finito de estas

estructuras mas una colección de procesos para

producir otras expresiones.


SISTEMA SIMBOLICO FISICO (SSF)

Es una máquina que produce a lo largo del tiempo una colección evolutiva de expresionesHIPOTESIS:

Un SSF posee los medios necesarios y

suficientes para realizar una acción

inteligente en general.

Validación empírica

20

HIPOTESIS SISTEMA SIMBOLICO FISICO

Quizás algunos aspectos de la inteligencia

humana demuestren ser modelados por un

SSF, mientras que otros no.

Naturaleza de la Inteligencia Humana ??

http://www.aaai.org/AITopics/html/natintell.html

http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html


RAMAS DE IA:

� Búsqueda Heurística� Representación del conocimiento� Inferencia� Planificación� Aprendizaje� Lenguaje Natural� Visión� Robótica

IJCAI is the International Joint Conference on AIhttp://www.ijcai-07.org/• Content Areas

• Constraint Satisfaction• Control Learning• Learning• Knowledge Representation/Reasoning• Multiagent Systems• Natural Language Processing• Planning and Scheduling• Robotics• Search• Uncertainty• Web/Data• Other (applications, philosophical foundations

mathematical foundations...)

23

EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA:

• 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1,

Prospector, Dendral,...)

• 89 HITECH Programa de ajedrez.

• 92 MARVEL S.E. En tiempo real que

monitorea nave espacial

• 94 PEGASUS Realiza reservas de

vuelos

• Sistemas de conducción de automóviles

S.E. en distintos dominios –

Sistemas recomendadores ...


Históricamente los investigadores en IA se han

enfocado en los distintos componentes del

comportamiento inteligente (aprendizaje,

razonamiento, visión, ….), de forma aislada.

� En la actualidad, algunos autores sugieren que

la inteligencia, es producto de la interacción entre

un agente y su entorno.

�Entonces, el comportamiento inteligente emerge

de la interacción de varios comportamientos

simples.(Brooks)

QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE


QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES.

Norvig & Russell

� Principios generales que rigen a los A.R.� Elementos usados para construirlos.


AGENTE (NorvigNorvig&&RussellRussell))


AGENTE INTELIGENTE

� AGENTE Es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa mediante efectores.

� AGENTE INTELIGENTE:� Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo a sus percepciones.

� Es aquel que emprende la mejor acción posible en una situación dada.

Russel & Norvig


AGENTES

We want to build intelligent actors, not just intelligent

thinkers.

Indeed, it is not even clear how one could assess

intelligence in a system that never acted -- or, put otherwise,

how a system could exhibit intelligence in the absence of action.

Martha Pollack, from Computers and Thought

Lecture, IJCAI-91.


AGENTEEs un sistema de computación situado en

algún entorno, que es capaz de una acción autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos de diseño.

Wooldridge & Jennings

DébilNociones de Agentes

Fuerte

AGENTE INTELIGENTE


Noción Débil:Es la forma más general en que es

usado el término agente. Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades:

� Autonomía.� Habilidad Social.� Reactividad.� Proactividad.

AGENTE INTELIGENTE


Noción más fuerte:Además de las propiedades anteriores,

se agregan nociones mentales como:

� Conocimiento.� Creencias.� Intenciones.� Obligaciones� (Emociones)

AGENTE INTELIGENTE


INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA(DAI – MIT en los 80´s)

� RESOLUCION DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS (DPS)

� SISTEMAS MULTIAGENTES (MAS)

�Significado mas general�Usado para referir a todo sistema compuesto por múltiples autónomos (semi-autónomos) componentes.


SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS)

CARACTERISTICAS� Cada agente tiene información y capacidades limitadas para resolver un problema

� No hay un control global del sistema� Los datos están descentralizados� Computación es asincrónica

Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la interoperatividad de sistemas existentes


UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO

� VOLUMINOSO� CAMBIANTE� DIFICIL DE

REPRESENTAR


ADQUISICIONADQUISICION

QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACIONREPRESENTACION

INFERENCIAINFERENCIA

Y DEL MANEJO DEL CONOCIMIENTO

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO


PROBLEMAS EN IA SON COMPLICADOS Y VARIADOS EXISTEN TECNICAS APROPIADAS ????

QUE ES UNA TECNICA DE IA?? (Rich)

Es un método que utiliza el conocimiento representado de tal forma que:�Represente generalizaciones�Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan�Puede modificarse fácilmente�Puede utilizarse en distintas situaciones aunque no sea certero (modelos cognitivos)


EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

� TEST DE TURING (www.turing.org.uk/turing/)

Comportarse como humano� El ambiente plantea muchos desafíos (el diálogo

es totalmente libre) que resulta difícil para un sistema igualar a la contraparte humana

EL SISTEMA DEBERIA SER CAPAZ DE

• Procesar lenguaje natural• Representar el conocimiento• Razonar automáticamente• Aprendizaje automático• (Visión - Robótica)


EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS

Evaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente.

(E. Rich)

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA


MODELOS COGNITIVOS

�� SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO.SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO.

�� AGENTES DELIBERATIVOS.AGENTES DELIBERATIVOS.


LENGUAJES EN IA:

� LISP (COMMON LISP)� Lenguaje funcional - procesamiento simbólico.

� PROLOG� Programación lógica

� C ( C ++ ) / JAVA� Procedural - Orientación a objetos


APLICATIONS

"What the field of AI is really about is inventing machines

that will help people in a variety of ways, by giving

machines some of the sophisticated capabilities that

humans have, such as the ability to understand spokenwords, or interpret images, or to learn from experience.

Usually these machines do not look or act at all like people,

but they can be amazingly useful to people by improving

and assisting our lives, and complementing rather thanreplacing the things that we humans like to do. And that's

the goal we are collectively working toward."

Tom Mitchell


APLICATIONS

Artificial intelligence is already very much a part of everyday

life in industrialized nations.

AI is helping people in every field make better use ofinformation to work smarter, not harder


Bibliografía

• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –

Prentice Hall, Cap 1

http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html

• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición –

Mc Graw Hill 1994, Cap 1

• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy

http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/


Links

• Entrevistas:

• http://www.aaai.org/AITopics/html/interview.html#online

• Entrevista a D. Hofstadter

http://www.wired.com/wired/archive/3.11/kelly.html

http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html

• Hubert Dreyfus (critico de IA)

http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/indices/a-tree/d/

Dreyfus:Hubert_L=.html


Taller (Descubriendo a la IA)

• Buscar 2 o 3 Institutos de IA (líneas de

investigación, proyectos, publicaciones)

• Ver publicaciones / organizaciones / eventos

científicos sobre IA

• Buscar otras definiciones de IA y clasificarlas

de algún modo (ejemplo: Logro de resultados

teóricos o aplicaciones prácticas)

• Investiga algún aporte de la IA que se haya

implementado en alguna aplicación interesante

en los últimos tiempos.


IIIA IIIA –– Bellaterra EspaBellaterra Españña a

hhttp://www.iiia.csic.es

•• LLííneas de investigacineas de investigacióónn

•• ProyectosProyectos

•• Proyecto ATProyecto AT


ISISTAN ISISTAN

hhttp://www.exa.unicen.edu.ar/isistan/

LINEAS DE INVESTIGACION:LINEAS DE INVESTIGACION:

��Software Software AgentsAgents

��Software Software architecturesarchitectures

��SimulationSimulation

PROYECTOS:

•Javalog

•Interface agents

•Frameworks for buildings MAS


BerkeleyBerkeley -- USA USA

http://buffy.eecs.berkeley.edu/Research/CS/AI/

CS Research Area:

Intelligent Systems

. Particular strengths of the Berkeley effort are the

integration of AI, probabilistic, and control-theoretic

approaches to intelligent systems, the combination of

rigorous foundations with large-scale intelligent systems

development and the close collaborations within the group

and with other outstanding UC Berkeley faculty across

many disciplines.


BerkeleyBerkeley -- USA USA

http://buffy.eecs.berkeley.edu/Research/CS/AI/

CS Research Area:

Intelligent Systems

Projects

El trabajo en el Departamento se realiza en proyectos El trabajo en el Departamento se realiza en proyectos

multifacmultifacééticos que combinan distintos tticos que combinan distintos tóópicos. Por ejemplo:picos. Por ejemplo:

••BerkeleyBerkeley AerobotAerobot (BEAR) (BEAR)

••BerkeleyBerkeley InitiativeInitiative in in SoftSoft ComputingComputing (BISC) (BISC)

••California California PartnersPartners ForFor AdvancedAdvanced TransitTransit andand HighwaysHighways (PATH) (PATH)

••ComputerComputer VisionVision GroupGroup

••TheThe Digital Digital LibraryLibrary ProjectProject

••FramenetFramenet


BerkeleyBerkeley -- USAUSA

IntelligentIntelligent SystemsSystems

More More ProjectsProjects

••GroupingGrouping andand PerceptualPerceptual OrganizationOrganization

••LearningLearning ComplexComplex Motor Motor TasksTasks in Natural in Natural andand Artificial Artificial SystemsSystems (CML) (CML)

••MicromechanicalMicromechanical FlyingFlying InsectInsect (MFI) (MFI)

••MURIMURI: : AnAn IntegratedIntegrated ApproachApproach toto IntelligentIntelligent SystemsSystems

••NeuralNeural TheoryTheory ofof LanguageLanguage (NTL) (NTL)

••RoadwatchRoadwatch: : MachineMachine VisionVision BasedBased TrafficTraffic SurveillanceSurveillance

••RoboticRobotic TelesurgeryTelesurgery

••RecognitionRecognition andand ContentContent--basedbased ImageImage RetrievalRetrieval

••SpeechSpeech ResearchResearch in in thethe RealizationRealization GroupGroup

••3D 3D DirectDirect InterfacesInterfaces (3DDI) (3DDI)

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