C1 introducciòn

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  • 1. Inteligencia Artificial Universidad Mariano Glvez

2. 2 Temtica. Definiciones. Historia y lmites de la Inteligencia Artificial. Solucin de problemas con tcnicas de IA. Sistemas basados en conocimiento. Software. Anlisis de datos. Descubrimiento de conocimiento y Minera de Datos y Texto. Herramienta (Software WEKA) Las organizaciones Inteligentes y la toma de decisiones. 3. 3 Explorar el estado y perspectivas de la IA y sus aplicaciones . Valorar la importancia del conocimiento y su gestin en los Sistemas inteligentes. Familiarizar a los especialistas con los conceptos bsicos de IA y su vinculacin con otras ciencias y teoras. Analizar las condiciones para la aplicacin de sistemas inteligentes a dominios especficos. Utilizar software de IA y para el anlisis de datos. Objetivos generales de la asignatura 4. 4 Introduccin a la IA 1.Evolucin o etapas de la IA 2.Definicin de IA ( Inteligencia, Inteligencia mltiple) 3.Dominios de aplicacin y tipo de problemas que resuelve la IA. 4.Papel del conocimiento en los sistemas inteligentes 5. Inteligencia 6. 6 Inteligencia ??? Difcil de definir porque no existe una clara definicin para inteligencia y para artificial El LAROUSSE Inteligencia: Facultad de comprender, de conocer: la inteligencia distingue al hombre del animal. OTROS La inteligencia es la capacidad de aprehender hechos y proposiciones de la realidad y su relacin y razonar sobre ellos . 7. 7 Algunas definiciones de inteligencia dadas por investigadores del tema Binet: Buen discernimiento, buena comprensin, buen razonamiento. Spearman: La inteligencia general supone principalmente saber relacionar y correlacionar. Terman: Capacidad para desarrollar conceptos y captar su significado. Vernon: Todo lo relacionado con capacidad para pensar. Wechsler: Capacidad general o global del individuo para actuar segn un propsito, pensar racionalmente, y relacionarse eficazmente con su entorno. 8. Responder de manera flexible a las situaciones Entender el sentido de mensajes contradictorios o ambiguos. Reconocer la importancia de los diferentes elementos. Encontrar semejanzas y diferencias entre distintas situaciones, relacionando as nuestra experiencia con nuestros pensamientos y acciones. Actuar con sentido comn. INTELIGENCIA 9. INTELIGENCIAS MLTIPLES Howard Gardner LA CAPACIDAD DE RESOLVER PROBLEMAS O ELABORAR PRODUCTOS QUE SEAN VALIOSOS EN UNA O MAS CULTURAS. Segundo: reconoce lo que todos sabamos intuitivamente, y es que la brillantez acadmica no lo es todo. Primero: ampla el campo de lo que es la inteligencia. 10. Inteligencia Emocional 11. 12 Inteligencia Artificial 12. 13 Pioneros dela IA: A. Turing (1912-1954): mquina de Turing, construccin de Coloso, test de Turing C. Shannon (1916-2001): padre de teora de la informacin, chess-playing computer J. Von Neumann (1903-1957): estructura bsica de computador, automatas celulares J. McCarthy: acua trmino inteligencia artificial (1956), inventa el LISP (1958). 13. 14 14. En los 40 y los 50, discusin transdisciplinar sobre la posible creacin de cerebros artificiales. Inspirados en la descripcin del cerebro como una red elctrica de neuronas con pulsos todo-o-nada. La ciberntica de Weiner, la teora de la informacin de Shannon, la teora de la computacin de Turing. Test de Turing (1950). Es difcil definir la inteligencia. Primera propuesta seria. Razonamiento simblico. Si una mquina puede manipular nmeros, entonces puede tambin manipular smbolos. 1956: Conferencia de de Dartmouth. Nacimiento de la IA. 1. La primera generacin 15. 16 En 1950, Alan Turing propuso el siguiente mtodo para determinar si una mquina es capaz de pensar. Una persona es un entrevistador y se halla en una habitacin separado de otra persona y un ordenador a evaluar. El entrevistador hace preguntas a ambos de forma escrita. Si luego de un cierto nmero de preguntas y respuestas, el interrogador no puede identificar quin es el computador y quin es la persona, entonces podemos decir que el computador piensa. Test de Turing 16. Test de Turing Debate terico 17. 18 18. 19 Atributos Inteligencia Natural Inteligencia Artificial Capacidad de usar detectores Alta Baja Capacidad de ser creativo Alta Baja Capacidad de aprender de la experiencia Alta Baja Capacidad de adaptacin Alta Baja Capacidad de permitirse el costo de adquirir experiencia Alta Baja Capacidad de usar diversas fuentes de informacin Alta Alta Capacidad de adquirir una gran cantidad de informacin externa Alta Alta Capacidad de realizar clculos complejos Baja Alta Capacidad de transferir informacin Baja Alta Capacidad de hacer una serie de clculos con rapidez y exactitud Baja Alta 19. Verano de 1956, un grupo de investigadores -inspirados en la Prueba de Turing- se reuni en el Darmouth College (Estados Unidos) para discutir la posibilidad de construir mquinas que no se limitaran a hacer clculos prefijados sino operaciones genuinamente "inteligentes". Reunin de Darmouth College 20. 1956. John McCarthy invita a todos sus conocidos que estaban interesados en computadores inteligentes, a pasar dos meses de discusin y de intercambio de ideas: " The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence". Uso del trmino por primera vez "De hecho no pudimos tener reuniones regularmente...Me llev un gran disgusto... Tampoco hubo, al menos que yo pudiera ver, ningn intercambio efectivo de ideas." 21. Principales participantes John McCarthy: quien le dio el nombre a esta nueva rea del conocimiento y estudiaba sistemas capaces de efectuar razonamientos de sentido comn. Marvin Minsky: fundador del laboratorio de IA del MIT. Trabajaba sobre razonamientos analgicos de geometra Claude Shannon: de los laboratorios Bell de EEUU. Nathaniel Rochester: de IBM Allen Newell: primer presidente de la AAAI (Asociacin Americana de Inteligencia Artificial) Herbert Simon: Premio Nobel de Carnegie-Mellon University. Selfridge, que estudiaba el reconocimiento visual por computador 22. Dos grandes "escuelas" de IA: Newell y Simon Universidad de Carnegie-Mellon, para desarrollar modelos de comportamiento humano con aparatos cuya estructura se pareciese lo ms posible a la del cerebro (lo que posteriormente deriv en los trabajos sobre "redes neuronales" artificiales). McCarthy y Minsky (MIT), centrndose ms en que los productos del procesamiento tengan el carcter de inteligente, sin preocuparse porque el funcionamiento o la estructura de los componentes sean parecidas a los del ser humano. (ej: en el ajedrez lo fundamental es que las computadoras tuvieran sistemas potentes de solucin) 23. 24 24. La poca del asombro. Construiremos una mquina plenamente inteligente en 20 aos. Grandes flujos de financiacin. Algunas reas de trabajo: Algoritmos de bsqueda. Lenguaje natural. ELIZA. Micro-mundos. 2. Edad de Oro (1956 1974.) 25. No se cumplen las expectativas... ...y la financiacin desaparece. Problemas: Capacidades limitadas de los ordenadores. Explosin combinatoria: Muchos problemas slo pueden resolverse en tiempo exponencial. Necesidad de grandes bases de conocimiento. La paradoja de Moravec. Objeciones de los filsofos. 3. El primer invierno(1974 1980) 26. Es fcil comparativamente conseguir que las computadoras muestren capacidades similares a las de un humano adulto en tests de inteligencia, y difcil o imposible lograr que posean las habilidades perceptivas y motrices de un beb de un ao Paradoja de Moravec. 27. La llegada de los sistemas expertos. Sistemas muy tiles en la prctica. La inteligencia como manipulacin de conocimiento. El proyecto quinta generacin. Proyecto del gobierno japons. 850 millones de dlares de financiacin. Mquinas que... ...conversasen... ...tradujesen... ...interpretasen imgenes... ...razonasen como seres humanos. 4. El nuevo boom(1980 1987) 28. 29 29. 30 30. Nueva cada en la financiacin. Los sistemas expertos resultaron: Caros de mantener. Incapaces de aprender. Podan cometer grandes errores. IA no era el camino a seguir... ...segn algunos gobiernos. Fracaso del proyecto quinta generacin. Una nueva aproximacin basada en la robtica Una mquina inteligente necesita tener un cuerpo 5. El segundo invierno(1987 1993) 2 31. 32 32. 33 33. 34 34. Un sistema inteligente es un sistema en el cual se utilizan tcnicas de inteligencia artificial. 35. 36 36. 37 37. Dominios tcnicos a) se parte de la descripcin de la tarea a nivel de conocimiento b) se busca una representacin de ese conocimiento separndolo de los mecanismos de aplicacin del mismo c) se seleccionan las tcnicas adecuadas para su implementacin y se desarrolla un primer prototipo d) se hace nfasis en el carcter de ingeniera buscando procedimientos sistemticos de implantacin, evaluacin y refinamiento de esos prototipos e) se usan lenguajes y entornos de programacin que facilitan el desarrollo rpido y eficiente de aplicaciones 38. No exista una solucin analtica o algortmica conocida. Cuando existiendo esa solucin, la explosin combinatoria la haga ineficiente. Cuando el conocimiento necesario es muy grande, incompleto, complejo y difcil de representar. Cuando es necesario el aprendizaje y la inyeccin de conocimiento del dominio. Siempre que abordemos tareas cognoscitivas que usen conocimiento de sentido comn. Tenemos un problema de IA siempre que: 39. 42 40. 43 41. 44 El problema de los misioneros y los canbales (problema de dominio formal) El problema consiste en pasar tres canbales y tres misioneros por un ro en un barco con capacidad para dos personas. No pueden haber nunca ms canbales que misioneros en ninguna orilla porque los canbales se comen a los misioneros. http://download.kiwix.org/portable/wikipedi a_es_all.zip 42. La solucin VIDEO 43. El Problema del Camino Hamiltoniano El objetivo es encontrar un camino que vaya del inicio (start) hasta el final (end) pasando por todos los dems puntos una sola vez. Este problema es difcil