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Ana Lilia Laureano-Cruces
http://kali.azc.uam.mx/clc/
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL UNA NUEVA TECNOLOGÍA EN LA VIDA DIARIA
¿QUÉ ES IA?
• IA es un área de investigación y desarrollo que tiene por objetivo resolver problemas complejos; para los cuales no se conocen soluciones algorítmicas exactas computables en la práctica: ya sea por sus grandes dimensiones, su complejidad estructural, o los niveles intrínsecos de incertidumbre de los datos que manejan.
• Para ello estudia la modelación computacional de los procesos de la percepción, el pensamiento y la acción de organismos artificiales, ya sean estos físicos o virtuales.
• La IA abarca un amplio conjunto de especialidades de ciencias e ingeniería de la computación asociadas a otras ramas del conocimiento como: la filosofía, la psicología, la neurociencia, la lingüística, la sociología, la economía matemática, etc.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Es un campo excitante donde:
• El principal objetivo es modelar el comportamiento humano.
• Durante años nos hemos preguntado, que caracteriza al homo sapiens, nuestras capacidades mentales son importantes para nosotros.
• Tratamos de comprender como pensamos, esto es, como percibimos, entendemos y predecimos, cómo somos capaces de manipular el entorno en el que nos movemos (es tan complejo).
El campo de la IA, va más allá ya no sólo intenta comprender, sino también construir entidades inteligentes.
• Comenzó después de la II guerra mundial y su nombre se acuñó en 1956; cuatro meses después aparece la Psicología Cognitiva.
• Muchos otros nombres se intentaron para este campo:
• Comlpex information processing
• Machine intelligence
• Heuristic programming
• Cognology
• Computational rationality
• Artificial intelligence
• Un sistema capaz de planificar y ejecutar la tarea correcta en el instante apropiado se conoce como racional
• La IA, trata sobre el estudio de modelos computacionales que pueden pensar y actuar racionalmemente
• Un sistema racional, es aquel que hace lo correcto, con base en lo que sabe.
4 CATEGORÍAS PARA 4 DEFINICIONES DE IA
1. Sistemas que piensan como humanos:
• Automatización de actividades asociadas al pensamiento humano: toma de decisiones, solución de problemas, aprendizaje,…
• El excitante esfuerzo de hacer que las computadoras sean …máquinas con mentes.
2. Sistemas que actúan como humanos:
• El arte de crear máquinas que desarrollan funciones que requieren inteligencia cuando son desarrolladas por las personas.
• El estudio de cómo hacer que las computadoras hagan cosas donde los humanos hasta el momento son mejores.
3. Sistemas que piensan racionalmente:
• El estudio de las facultades mentales a través del uso de modelos computacionales.
• El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
4. Sistemas que actúan racionalmente:
• Inteligencia computacional es el estudio de agentes inteligentes
• A la IA, le concierne el comportamiento inteligente de artefactos.
• Las cuatro corrientes han sido estudiadas. Existen tensiones entre la corriente centrada en los seres humanos y la corriente centrada en la racionalidad.
• El aspecto centrado en los seres humanos es una ciencia más empírica que involucra hipótesis y confirmación; etología cognitiva.
• El aspecto racional involucra una combinación de matemáticas e ingeniería.
• Sin embargo ambas corrientes cuentan con divergencias y se complementan.
ACTUAR COMO LOS HUMANOS
• La aproximación de la Prueba de Turing.
• Esta prueba se propuso en 1950. Se desarrolló con el fin de proporcionar una definición operativa de la inteligencia.
• Básicamente una computadora pasa la prueba si después de una serie de preguntas provenientes de un ser humano, éste no puede distinguir si las respuestas vienen de una computadora o un ser humano.
• Como conclusión, una computadora que pasa la prueba debe tener las siguientes capacidades:
1. Procesamiento de lenguaje natural: ser capaz de una exitosa comunicación.
2. Representación del conocimiento: almacenar lo que sabe y escucha
3. Razonamiento automatizado: utilizar la información para contestar preguntas y obtener nuevas conclusiones.
4. Aprendizaje maquinal: adaptarse a nuevas circunstancias y detectar y extrapolar patrón
• Deliberadamente La prueba de Turing evita la interacción física entre el interrogador y la computadora, dado que la simulación física de una persona no necesita inteligencia.
• La prueba Total de Turing incluye una señal de video, de tal forma que que el interrogador puede probar las habilidades perceptuales además de poder pasar objetos físicos. Por lo anterior la computadora necesitará además…
5. Visión por computadora: para percibir objetos y
6. Robótica: para manipular objetos y moverse.
7. Emociones: con el fin de una interacción más amigable de la interfaz vs. usuario al conocer su estado emocional (percibir y sintéticas)
Estas siete disciplinas comprenden la mayoría de lo que se denomina IA.
PENSANDO COMO HUMANOS
• Tendríamos que saber como piensan los humanos… con el fin de poder emularlos.
• Newell and Simon, 1961: desarrollaron el GPS
• Ellos se concentraron en comparar el método de razonamiento con la forma en que un ser humano lo hace para la solución de los mismos problemas.
PSICOLOGÍA COGNITIVA
• Esta rama considera al cerebro como un
dispositivo que procesa información.
• Kenneth Craik, estableció tres pasos necesarios
para lograr un agente basado en el conocimiento.
MODELO INFORMÁTICO
1. El estímulo debe ser trasladado a una representación interna.
2. La representación es manipulada por un proceso cognitivo que conduce a nuevas representaciones.
3. Y entonces hay un regreso al mundo a través de una acción.
• El explico de forma clara lo que es un buen diseño de agente:
• Si un organismo cuenta con un modelo pequeño a escala del mundo y dentro de sus posibles acciones dentro de su cabeza, existe la posibilidad de probar varias alternativas, concluirá cual es la mejor, reaccionará a situaciones futuras antes de que lleguen, utilizará el conocimiento de eventos pasados para lidiar con el futro y presente, y cada vez que reaccione lo hará de manera competente y segura a los imprevistos con los que se encuentre.
PSICOLOGÍA COGNITIVA
• Es un campo interdisciplinario que conjunta modelos computacionales de la IA con técnicas experimentales de la psicología, para tratar de construir teorías comprobables y precisas de la forma en la cual trabaja la mente humana.
• Un agente es algo que actúa. La palabra agente viene del Latín y significa agere (dispuesto hacer).
• Se espera que los agentes computacionales tengan otros atributos que los distingan de solamente programas.
AGENTES
CARACTERÍSTICAS DE UN AGENTE
• Operar un control autónomo
• Percibir su entorno
• Persistencia (grandes periodos de tiempo)
• Adaptación a los cambios
• Ser capaz de modificar sus objetivos
AGENTE RACIONAL
• Es aquel que realiza una acción tratando de que sea la mejor.
• Y en el caso de existir incertidumbre, la mejor acción esperada.
• El énfasis se encuentra en realizar inferencias correctas. Lo anterior es parte de lo que hace un agente racional.
• De esta forma la acción racional de un agente clama por la posesión de todas aquellas características elementales para la inteligencia.
• Un sistema capaz de planificar y ejecutar la tarea
correcta en el instante apropiado se conoce como racional.
• Y así concluimos que necesitamos todas las habilidades expuestas por Alan Turing (1912-1954) para desarrollar acciones racionales.
FUNDAMENTOS DE IA
• Las distintas disciplinas que han contribuido con ideas, puntos de vista y técnicas a la IA son:
1. Filosofía
2. Matemáticas
3. Economía
4. Neurociencias
5. Psicología
6. Ingeniería en computación
7. Teoría de control y cibernética
8. Lingüística
MACRO-MAPEO
• Con el macro-mapeo del cerebro se sabe qué áreas funcionan; cuándo las personas desarrollan una tarea específica.
• comunicación directa del cerebro con otros sistemas,
• dar alimentación precisa durante el desarrollo de una tarea (entrenamiento de estados del cerebro).
MICRO-MAPEO
• A nivel neuronal, en conjunción con la forma en que se procesan las entradas y salidas, permitirá desarrollos tecnológicos específicos que remplacen funciones.
• Las interfaces neuronales internas (con neuronas vivas), junto al avance tecnológico y la comprensión de las funciones cerebrales hacen posibles implantes más sofisticados.
PERCEPCIÓN PERSONALIZADA
• Ya se encuentra en el gimnasio el monitor de corazón que interactúa con el equipo con el fin de producir el mejor entrenamiento.
• O en otro caso los perceptores pueden recolectar datos con el fin de ayudar en los análisis médicos y en los entrenamientos de atletas, como nadadores y corredores.
• Toda la tecnología que se pueda utilizar para la salud es un campo fértil, que se colonizará rápidamente.
Los GPS se programan con tus
lugares favoritos o los lugares
de interés en alguna ciudad y al
llegar se prenden de un color
diferente para avisarte
IBM Y WATSON
• Watson es un sistema informático de IA que es capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural.
• En 2011, jugó con dos humanos (Jennings y Rutter) el juego de Jeopard, a los que derrotó. No tuvo acceso a Internet y fue capaz de procesar 200,000,000 millones de páginas de contenido estructurado y no estructurado.
• El fuerte de WATSON, es el procesamiento de lenguaje natural y su capacidad para el procesamiento de datos de forma masiva y en paralelo a través del procesador POWER 7. (2011)
• En 2012, en una clínica de USA en Cleveland, WATSON ayudo a los médicos en tratamientos oncológicos; con el fin de ser más exactos en los diagnósticos y la personalización de los distintos tratamientos a los pacientes.
NEMES (1969)
• Suponga que una máquina que camina recibe información de que
este mecanismo esta activo. En los seres humanos se refiere al
mecanismo propioceptivo (muscular, articular, táctil). Y son estas
sensaciones las que acompañan a los humanos durante el
proceso de caminar ; formando parte de la información. Esto sería
suficiente para formar la oración ‘yo voy’ . Sin embargo el
concepto de ‘ir’ y ‘yo voy’ esta marcado por las sensaciones. Un
niño tarda en comprender que el verbo se usa para él mismo y los
demás’.
DISEÑO MULTI-AGENTE PROPUESTO PARA UNA TAREA
ESPECÍFICA DE ENTREGAR CORRSPONDENCIA
Batería
ROBOT
Sigue Paredes Evita
Obstáculos
Moverse: atrás,
adelante, parar
Caminar o
Regresar
Entregar la
correspondencia
Emergencia
Planificador Optimizador
Humano (hay correspondencia: ¿atributos?)
Emociones
UNIFICACIÓN DE LOS MODELOS
• A partir de estas definiciones en la siguiente sección se desarrolla una ECE pensando en las posibles emociones del usuario durante una sesión de terapia con ejercicios; tomando como punto central los eventos que se presentan durante este los ejercicios de estimulación cognitiva.
Happy family Activities capacity
Self-fulfillment
Keep the memory
To complete the therapy
Finish exercise
Answer correct
Give a clue Encourage with
messages Change of
exercise
Frustration Despair Sadness
Active goal
Interest goal
FF
F
N
N
N
FF
F
Estructura Cogntiva-Afectiva del comportamiento completar la terapia
Dynamic Interaction through a
Reactive Interface in Patients
with Dementia, by Means of
Cognitive Stimulation
https://www.dropbox.com/sh/ob9qkvyr
n3okck3/AAA7kVkxuuZ4J-
r9nJ65ulpIa?dl=0
EDUCATIONAL VIRTUAL
PET USING THE
OCC THEORY
SEMINARIO DE ORIENTACIÓN 2017-UNAM 45
PUMAGOTCHI waiting for the owner’s
decision. According with the decision
we could have two possible output scenarios (A or B)
Goals’Macrostructure of PUMAGOTCHI
Frustration
Joy
Relief
Relief/Courage
Anguis
h
Relief
Satisfaction
Pride/Joy
Frustration Fear
Courage Satisfaction
Courage
Anguish
Relief
Shame
Disappointment
1. Evaluate
Environment R
15.
Welfare I
2. Associate R
4. Harvest/
Hunt R
10. Feed
R
6. Perceive
Danger A
5. Fight A
14. Rise or
Maintain
hierarchy A
13.
Survive A
8. Flee A
7. Submission
A
P
P
P
D
P
D D
D D
11. Win I
12. Lose I
D
D
D
D
Relief
Relief
Fear D
9. Dead
I
A – Active
R – Cyclic or Refill
I – Interest
Goals:
Facilitator
Inhibitor
Necessary
Sufficient
Link types
Fear Fear
Fear
3. Explore in
groups R P Relief/Courage
Fear
Fear
Relief/Courage
Pride/Joy
Grey Boxes:
consequences of
actions.
Light Grey:
negative
consequences.
Dark Grey:
positive
consequences.
P - Proximity
Global Variables:
D - Desirability
Local Variables:
Estructura cognitivo-afectiva del comportamiento bienestar de un chimpancé
Artificial Self Awareness for
Emergent Behavior
Artificial Self Awareness for
Emergent Behavior
HUYENDO DE UN DEPREDADOR,
BETA Y ALFA PELANDO, UN ALFA
QUE GANA
SE
MIN
AR
IO D
E O
RIE
NT
AC
IÓN
20
17
-UN
AM
50
MCD Parámetros Físicos … NAV (Nivel de agua en la vasija
fuera del rango aceptable) PV (Presión en la vasija fuera del
rango aceptable) PR (potencia del reactor fuera del
rango aceptable) TAS (Temperatura de la alberca de
supresión fuera del rango aceptable)
TPS (Temperatura de pozo seco fuera del rango aceptable)
PCP (Presión de la contención primaria fuera del rango aceptable)
NAS (Nivel de agua en la alberca de supresión fuera de rango)
RB (Reactor en buen estado) CPE (Contención primaria
estabilizada)
efecto
negativo
TAS
efecto
positivo
PV
P
R
PC
P
NAV
RB
TPS
CPE
NAS
MCD Sistema HPCS …
A1 (Falla de la válvula del reactor)
A2 (Falla de la válvula del tanque)
M (Falla de la válvula manual de la alberca)
B (Falla de la bomba)
HPCS funciona
Vasija en buen estado
Efecto negativo A2
A1 HPCS
M
B Vasija
Efecto positivo
MCD Sistemas mitigantes de LOCA Pequeño…
efecto negativo
efecto positivo
R
NB
FG
FL
VN
VT
SUR
Y
P
RCI
C
W
X1
HPC
S
SV
01
V
UN COCHE CON CONSCIENCIA Y MIEDO
• Es bien sabido que el ser humano no es capaz de evolucionar con respecto a la conducción segura de automóviles:
• a alta velocidad
• en condiciones de mucho tráfico
• falta de visibilidad en carreteras
• calles de ciudad congestionadas.
• De aquí que no sea raro que haya gran cantidad de accidentes.
CONCLUSIONES
• La creación de robots o artefactos que ayuden en las tareas
humanas requieren tener la capacidad de decidir ¿qué hacer?
con base en su experiencia y en sus sensaciones. En
momentos donde el proceso de toma de decisiones se vuelve
incierto y se necesita enriquecer más la información de forma
que se permita contar con una visión más amplia del evento en
cuestión; además de la proporcionada por la probabilidad y
estadística.
CONCLUSIONES
• La comprensión del fenómeno de la consciencia para su
emulación, cobra importancia en las ciencias neurológicas
debido a que ello implica la empatía y el aprendizaje a través de
la experiencia.
• Y en el caso de la inteligencia artificial, crear interfaces con
habilidades humanas, que permitan una mejor interacción con
los seres humanos.
• Antropoformizar los espacios con el fin de que ellos se adapten
a nosotros y no al revés.
• Partiendo del hecho de que la emociones tienen un papel primordial en el proceso de toma de decisiones.
• Se han desarrollado modelos de consciencia artificial :
• sobre el comportamiento acotado de entregar correspondencia.
• sobre el comportamiento de una interfaz que permite identificar las posibles emociones del usuario.
• sobre el comportamiento de un chimpancé es un habitat controlado.
• Sobre predicción de eventos
• Sobre Diseño emocional e icónos
• Sobre emociones en realidades virtuales
• Sobre predicción de emociones en niños con autismo
REFERENCIAS
• Aleksander, I. (2005). The World in my Mind, My Mind in the World. Edit. IA Press. ISBN: 9781845401023.
• Asimov, I. (2011). Yo Robot. http://es.wikipedia.org/wiki/Yo,_robot. Recuperado el 14 de abril de 2011.
• Asimov, I. (2009). Yo Robot. ISBN 978-84-350-4504-9. Edit. Edhasa.
• Asimov, I. (2004). http://en.wikipedia.org/wiki/I,_Robot_(film).
• Block, N. (2011). Perceptual consciousness overflows cognitive access. Trends in Cognitive Sciences. Edit. ELSEVIER. December 2011, Vol. 15, No. 12, pp 567-575.
• Laureano-Cruces, A.L., Rami ́rez-Rodri ́guez, J. , Mora-Torres, M., Sa ́nchez-Guerrero, L. (2016). Behavior Artificial Self Awareness for Emergent. En Frontiers in Psychological and Behavioral Science. Vol. 5 Iss. 1, pp 1-15.
• Laureano-Cruces, A.L., Mora-Torres, M., Sa ́nchez-Guerrero, L., Rami ́rez-Rodri ́guez,J., Montiel-Bernal, I.I., Benjami ́n Allier-Pavia,E. (2015). Dynamic Interaction through a Reactive Interface in Patients with Dementia, by Means of Cognitive Stimulation. En E-Health Telecommunication Systems and Networks. Vol 4, pp 57-67.
REFERENCIAS
• Chella, Riccardo M. (2007). Foreword. Artificial Consciousness. Edited by Antonio Chella
and Riccardo Manzotti. IA Press.
• Tagliasco V. (2007). Artificial Consciousness: a technological Discipline. In Artificial
Consciousness. Edited by Antonio Chella and Riccardo Manzotti. Edit. IA Press.
• Sagan Carl. (1977). Los Dragones del Edén. Edit. Grijalbo.
• Sosa AL, Becerra M. (1997). Características clínicas y diagnóstico de la enfermedad de
Alzheimer. Investigaciones Clínicas. 12-16.
• Wall-e. http://es.wikipedia.org/wiki/WALL·E. recuperado el 16 de abril de 2011.
• Lau, H., Rosenthal, D. (2011). Empirical support for higher-order theories of conscious
awareness. Trends in Cognitive Sciences. Edit. ELSEVIER. August 2011, Vol. 15, No. 8,
pp 365-373.
REFERENCIAS
• Laureano-Cruces, A., de Arriaga-Gómez, F. (1998). Multi-Agent Architecture for Intelligent
Tutoring Systems. Interactive Learning Environments, Vol. 6, No. 3, pp. 225–250.
• Laureano-Cruces, A., de Arriaga-Gómez, F. (2000). Reactive Agent Design For Intelligent
Tutoring Systems. Cybernetics and Systems, Vol. 31, No. 1, pp. 1-47.
• Laureano-Cruces, A. L., De Arriaga, F., García-Alegre, M.C. (2001). Cognitive Task
Analysis: A proposal to Model Reactive Behaviors. Journal of Experimental & Theoretical
Artificial Intelligence, 13: 227-239.
• Laureano-Cruces, A. L., Barceló-Aspeitia A. (2003). Formal Verification of Multi-Agent
System Behaviour Emerging from Cognitive Task Analysis. En Journal of Experimental &
Theoretical Artificial Intelligence. Ed. TAYLOR & FRANCIS, Reino Unido,15:407-413.
• Laureano-Cruces, A., Ramírez-Rodríguez, J., de Arriaga, F., Escarela-Pérez, R., (2006).
Agents Control in Intelligent Learning Systems: The case of reactive characteristics.
Interactive Learning Environments Vol. 14, No. 2, August, pp. 95 – 118
REFERENCIAS
• Laureano-Cruces, A., Mora-Torres, M., Ramírez-Rodríguez, J., Gamboa-Rodríguez, F. (2010). Implementation of an affective-motivational architecture tied to a teaching-learning process. En Proceedings de E-Learn 2010 World Conference on E-Learning in Corporate Govermment, Healthcare, & Higher Education, pp. 1930-1938. ISBN: 1-880094-53-5. Orlando, Florida, October 18- 22.
• Laureano-Cruces, A.L., Verduga-Palencia, D.O. (2010). Simulación de un juego de futbol utilizando una arquitectura Multiagente-Reactiva. Publicado en el Libro: Desarrollo Tecnológico. (Alfa-Omega) ISBN: 978-607-707-097-9, pp. 485-493. XXIII Congreso Nacional y XI Congreso Internacional de Informática y Computación de la ANIEI. Puerto Vallarta 11-15 de octubre.
• Laureano-Cruces, A.L., Guadarrama-Ponce, C., Mora-Torres, M., Ramírez-Rodríguez, J. (2011). A Cognitive Model for the Red Baron: a Perspective Taking into Account Emotions . In ICGST-Artificial Intelligence Machine Learning Journal, Volume 11, Issue 2. pp. 5-13. ISSN: 1687-4846 Print, ISSN: 1687-4854 Online.
• Laureano-Cruces, A.L. Rodríguez-García, A. (2011). Design and implementation of an educational virtual pet using the OCC theory. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. Volume 3, Issue 1, pp. 61-71. DOI 10.1007/s12652-011-0089-4.
• Laureano-Cruces, A., Hernández-González, D., Mora-Torres, M., Ramírez-Rodríguez, J. (2012). Aplicación de un modelo cognitivo de valoración emotiva a la función de evaluación de tableros de un programa que juega ajedrez. En Revista Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones. Aceptado 28 de octubre 2011.
REFERENCIAS
• Laureano-Cruces, A., Acevedo-Moreno, D., Mora-Torres, M., Ramírez-Rodríguez, J. (2012). A Reactive Behavior Agent: including emotions for a video game. En Journal of Applied Research and Technology. Aceptado 19 de enero 2012.
• Mora-Torres, M. Laureano-Cruces, AL, Velasco-Santos, P. (2011). Estructura de las Emociones dentro de un Proceso de Enseñanza-Aprendizaje. Perfiles Educativos-UNAM. Vol. XXXIII, núm. 131, enero – marzo 2011, pp 64-79. ISSN: 0185-2698.
• Minsky, M. (2006). The Emotion Machine. Ed. Simon & Schuster Paperbacks.
• Ortony, A., G.L. Clore y A. Collins (1996). La estructura cognitiva de las emociones. Madrid, Edit. Siglo XXI.
• Prince M, Acosta D, Ferri CP, Guerra M, Huang Y, Jacob KS, Jotheeswaran AT, Liu Z, Rodriguez JJ, Salas A, Sosa AL, Williams JD. (2011). The association between common physical impairments and dementia in low and middle income countries, and, among people with dementia, their association with cognitive function and disability. A 10/66 Dementia Research Group population-based study. International Journal of Methods in Psychiatric Research. May; 26(5):511-9.
• Zamboni, G., Wilcock, G. (2011). Lack of awareness of symptoms in people with dementia: the structural and functional basis. International Journal Geriatric Psychiatry. 26: 783–792.