INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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 ?

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ROBOTICA

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

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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.

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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

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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 ?

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LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:

SISTEMAS QUEPIENSAN COMOHUMANOS

SISTEMAS QUEPIENSANRACIONALMENTE

SISTEMAS QUEACTUAN COMOHUMANOS

SISTEMAS QUEACTUANRACIONALMENTE

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


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.htmlhttp://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 AI

http://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...)

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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 (Norvig&Russell)Norvig&Russell)


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.


AGENTE Es 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 generalUsado 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 generalizacionesDebe ser comprendido por las personas que lo proporcionanPuede modificarse fácilmentePuede 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 spoken words, 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 than

replacing 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 of information 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. Hofstadterhttp://www.wired.com/wired/archive/3.11/kelly.htmlhttp://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 – Bellaterra España IIIA – Bellaterra España hhttp://www.iiia.csic.es

• Líneas de investigaciónLíneas de investigación

• ProyectosProyectos

• Proyecto ATProyecto AT


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

LINEAS DE INVESTIGACION:LINEAS DE INVESTIGACION:

Software AgentsSoftware Agents

Software architecturesSoftware architectures

SimulationSimulation

PROYECTOS:

•Javalog

•Interface agents

•Frameworks for buildings MAS


Berkeley - USA Berkeley - 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.


Berkeley - USA Berkeley - 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 multifacéticos que combinan distintos tópicos. Por ejemplo:multifacéticos que combinan distintos tópicos. Por ejemplo:

•Berkeley Aerobot (BEAR) Berkeley Aerobot (BEAR)

•Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC) Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC)

•California Partners For Advanced Transit and Highways (PATH) California Partners For Advanced Transit and Highways (PATH)

•Computer Vision Group Computer Vision Group

•The Digital Library Project The Digital Library Project

•Framenet Framenet


Berkeley - USABerkeley - USA

Intelligent SystemsIntelligent Systems

More ProjectsMore Projects•Grouping and Perceptual Organization

•Learning Complex Motor Tasks in Natural and Artificial Systems (CML) (CML)

•Micromechanical Flying Insect (MFI) (MFI)

•MURI: An Integrated Approach to Intelligent Systems : An Integrated Approach to Intelligent Systems

•Neural Theory of Language (NTL) (NTL)

•Roadwatch: Machine Vision Based Traffic Surveillance : Machine Vision Based Traffic Surveillance

•Robotic Telesurgery

•Recognition and Content-based Image Retrieval

•Speech Research in the Realization Group

•3D Direct Interfaces (3DDI) 3D Direct Interfaces (3DDI)

Documents

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