Introducción a la inteligencia artificial profesora iris albarran

Introducción a la Inteligencia Introducción a la Inteligencia ArtificialArtificial

Introducción a la Inteligencia Artificial Dpto. de Informática IUT DR FRP

Lic. Iris Albarrán

Contenido de la Unidad Curricular

TEMA I ¿Por qué estudiar la Inteligencia Artificial? ¿Cómo se define y cuáles son sus orígenes?

Test de Turing Tipos de problemas que resuelve Computación Convencional vs. Inteligencia

Artificial TEMA II Métodos de solución de problemas Heurísticas y metaheurísticas Metaheurísticas bioinspiradas

Redes neuronales artificiales Algoritmos genéticos Inteligencia colectiva

TEMA III Sistemas Expertos Sistemas Basados en Casos Sistemas Basados en reglas TEMA IV Redes Neuronales TEMA V Sistemas Difusos Algunas aplicaciones de la Inteligencia

Artificial

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Evaluación de la AsignaturaEvaluación de la Asignatura

INSTRUMENTOS

•Seminarios por equipos,

•Debates

•Trabajos en el Laboratorio

•Examen escrito

Competencia: Al finalizar la Unidad Curricular el estudiante será capaz de identificar las diferentes técnicas de Inteligencia Artificial y aplicar las mismas a diferentes problemas reales.

Evidencian el logro

La Inteligencia Artificial:Por qué estudiarla, qué ofrece, campos afines y tendencias actuales

TEMA I. TEMA I.

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Motores de búsqueda Robótica

Ciencia

Diagnóstico Médico

Aplicaciones

¿Por qué estudiar IA?

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Posturas clásicas extremas sobre la Inteligencia Artificial

Imposibilidad de su existencia por ser una característica de la vida e imposible de trasladar a una máquina.

Considerar cualquier sistema artificial de toma de decisiones por muy simple que sea.

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La IA según Kurzweil es …

el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia.

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La IA según Stubblefied …

es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente.

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La IA según Schalkoff es …

el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales.

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Farid Fleifel Tapia describe la IA como …

la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución.

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Los orígenes de la IA …

Alan Turing.

“Computing Machinery and Intelligence” en 1950.

Test de Turing: procedimiento para identificar la existencia de inteligencia en una máquina.

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Test de Turing …un desafío

La máquina debe hacerse pasar por humana en una conversación con un hombre.

Al sujeto no se le avisa si está hablando con una máquina o una persona.

Si el sujeto es incapaz de determinar si la otra parte de la comunicación es humana o máquina, entonces la máquina es inteligente.

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Test de Turing

MáquinaHumano

?

El test de Turing provee esquemas que son usados para evaluar programas de Inteligencia Artificial.

Ejemplo: Evaluación de sistemas basados en los casos.

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Definición de IA según Alan Turing

Si durante el intercambio entre una computadora y el usuario este último cree que está intercambiando con otro humano, entonces se dice que el programa es inteligente.

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Conferencia de Darmouth 1956

Previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron

abandono casi total de las investigaciones durante 15 años

John McCarthy Marvin Minsky Claude Shannon

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Tipos de problemas

Algorítmicamente tratables Algorítmicamente no tratables No algorítmicos

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Problema del viajero vendedor(Travelling Salesman Problem)

Hallar el camino que visita n ciudades sólo una vez

Problema NP Hay n! soluciones que explorar No existe un algoritmo eficiente para hallar la solución Mínimos locales, frustración

Algoritmos óptimos no aplicables cuando crece n

A

B

C

F

E

D

G

H

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Juego del Ajedrez

Entrenador

Tutor

Medida de inteligencia

Modelo para otras aplicaciones

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La IA ofrece técnicas para enfrentar los problemas que:

su dimensión hace poco posible usar un algoritmo conocido (algorítmicamente intratables)

carecen de algoritmo para resolverlos (no algorítmicos)

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Definición de IA según Schildlt

Un “programa inteligente” es uno que muestra un comportamiento similar al humano cuando se enfrenta a un problema. No es necesario que el programa resuelva realmente el problema de la misma forma que el hombre.

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Definición de IA según Forsyth

La IA se relaciona con problemas los cuales han escapado de una caracterización matemática.

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Definición de IA según Elaine Rich

La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras hagan cosas que por el momento, las personas hacen mejor.

Una computadora encuentra las raíces de una ecuación mucho más rápido y con mayor exactitud que un hombre; sin embargo, el hombre reconoce mucho mejor un conjunto de caracteres.

Eje

mpl

o

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Dos escuelas de pensamiento 50 ~ 60:

Manipulación simbólica El comportamiento inteligente

consiste en reglas de manipulación de símbolos

Reconocimiento de patrones Aprendizaje a partir de ejemplos

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Numérica Simbólica

Algorítmico Cálculo científicotradicional

Gestión

Heurístico Simulaciones numéricas que requieren reducir estados posibles

IA

Tipo de procesamiento

Tipo de información

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A qué interrogantes se enfrenta?

Cómo aprender? Cómo jugar? Cómo comunicarse con otros? Cómo percibir (ver, oír, hablar,

escribir, inferir cosas, …)? Cómo crear? ….

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Diferencias de la IA con la Ciencia de la Computación Convencional

Punto de vista (razonamiento plausible y lógico en lugar de cálculos cualitativos)

Contenido (actividad mental – conocimiento intensivo)

Manipulación simbólica (en lugar de orientación numérica)

Diseño basado en el conocimiento (tiene una línea de razonamiento y puede explicarse por sí misma)

Enfoques heurísticos o solución aproximada de problemas

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Problema general de la IADesarrollar habilidades artificiales para procesar:

Lenguaje: - traducción, comprensión, reconocimiento de la voz.

Conocimiento: - representación, adquisición y recuperación de conocimiento.

Visión: - datos visuales complejos, OCR.

Aprender: - por deducción, inducción, analogía e instrucción.

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Elementos básicos en todo modelo computacional

la forma utilizada para describir el conocimiento sobre el dominio de la aplicación que se modela y el método utilizado para manipular este conocimiento en busca de un objetivo concreto.

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Modelo computacional

Se brindan los operadores y las estructuras de control que permiten resolver el problema.

= formalismo +Modelo computacional

método de solución

Se describe el conocimiento que se tiene sobre el dominio del problema.

Descripción y forma de almacenar la información.

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Paradigmas de programación convencionales

Formalismo y método de solución no se pueden separar.

Para modificar el conocimiento o el método de solución hay que cambiar el programa completo.

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Formalismo y método de solución

Formalismo Método de solución

Computación Convencional v.s. Inteligencia Artificial

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Algunos métodos de solución de problemas de la IA

Búsqueda a ciegas Búsqueda heurística Solución por analogía Solución de problemas bajo

incertidumbre Métodos de aprendizaje automático …

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Razonamiento bajo incertidumbre, aproximado, inexacto

INCERTIDUMBRE ≡

Duda

Ambigüedad

Cuestionable

Problemático

No seguro

Tres grandes categorías de incertidumbre:

•Provocada por información o conocimiento impreciso. •Provocada por información incompleta.•Provocada por conceptos o palabras que son inherentemente inexactos.

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La BÚSQUEDA es la BASE de los

MÉTODOS DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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¿Qué es necesario definir para el problema? Estado inicial. Acciones u operadores de búsqueda. Espacio de estado. Camino. Criterio objetivo. Estado objetivo. Solución. Costo de la búsqueda.

Definición formal de la solución de problemas mediante búsqueda

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Busqueda

Busqueda a ciegas Busqueda Euristica y métodos

alternativos de búsqueda

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Busqueda a ciegas

Es aquella que se produce cuando no se conoce informacion especifica del problema que permita establecer preferencias dentro del espacio de estados, en el hallazgo del camino que conduce al objetivo.

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Problema del hombre el lobo, la cabra y el repollo

Un hombre, un lobo, una cabra y un repollo deben pasar un río, para ello se dispone de una barca con capacidad para dos ocupantes, el hombre (único que sabe remar) y otro. Si en una orilla se quedan solos el lobo y la cabra, el lobo se come a la cabra. Si en una orilla se quedan solos la cabra y el repollo, la cabra se come el repollo.

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Nomenclatura

H hombre L lobo C Cabra R repollo denotaremos los estados por pares (H-

C,L-R) Donde la primera componente corresponde a los que están en la ribera izquierda siendo en este caso el hombre y la cabra y el la derecha el lobo y el repollo.

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Cuadro de operaciones1. El hombre lleva la cabra de izq a der

2. El hombre lleva la cabra de der a izq

3. El hombre va solo de izq a der

4. El hombre va solo de der a izq

5. El hombre lleva al lobo de izq a der

6. El hombre lleva al lobo de der a izq

7. El hombre lleva el repollo de izq a der

8. El hombre lleva el repollo de der a izq

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Condiciones

1. Que no se violen las restricciones establecida

2. Que el elemento a transportar este en la ribera referenciada

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Grafo de estado (H-L-C-R,0)

(L-R,H-C)

(L-R,H,C)

(R, H-L-C) (L, H-C-R)(H-C-R,L)

(C,H-L-R)

H-C,L-R)

(H-L-C,R) (H-C-R,L)

(0,H-L-C-R)

(H-L-C,R)

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Problema de los jarrones de agua Se tienen dos jarrones, uno de 4 y otro de 3 litros.

Ninguno tiene marcas de medidas sobre él. También se tiene una toma de agua que puede usarse para llenar los jarrones.

¿cómo podemos obtener exactamente 2 litros en el jarrón de 3?

¿qué tenemos que hacer para resolver este problema automáticamente?

¿se debe representar el espacio de estados en su totalidad? ¿hay alguna manera de representar en forma resumida todos los posibles estados?

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……

…

…

Una posible solución

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Árbol de búsqueda

Es una representación que considera todas las

trayectorias posibles en la red: Los nodos representan trayectorias, y las ramas

conectan trayectorias a extensiones de trayectoria de

un solo paso.

Idea es construir al vuelo este árbol, siguiendo

una estrategia de búsqueda.

El número total de trayectorias de un árbol con

factor de ramificación b y profundidad d es bd.

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Árbol de búsqueda (cont.)s

a d

a eb d

c e b fbe

d f b f d e a c g

g c g f

gTrayectoria s-d-a-b-e-f-g

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Búsqueda en profundidad primero

Para llevar a cabo una búsqueda en profundidad,

1. Inserte en una pila el elemento raíz (nodo de partida)

2. Hasta que el elemento tope sea el nodo meta, o se

vacié la pila

1. Si nodo tope tiene hijos, insertar el hijo siguiente aun no

visitado, según ordenamiento.

2. Si no, entonces eliminar nodo tope.

3. Si el nodo meta se alcanza, mencione éxito, de lo

contrario, notifique el fracaso.

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Árbol generados

a d

a eb d

c e b fbe

d f b f d e a c g

g c g f

g

1

2

3 4

56

7

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Búsqueda en amplitud primero Para llevar a cabo una búsqueda en amplitud,

1. Inserte en una cola el elemento raíz (nodo de partida)

2. Hasta que el elemento frontal sea el nodo meta, o se

vacié la cola

1. Si nodo frontal tiene hijos, insertar todos sus hijos al final de la

cola.

2. Eliminar nodo frontal.

3. Si el nodo meta se alcanza, mencione éxito, de lo

contrario, notifique el fracaso.

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Árbol generados

a d

a eb d

c e b fbe

d f b f d e a c g

g c g f

g

1 2

3 4 5 6

7 8 9 10 11 12

13 14 15 16 17 18 19 20 21