1. Introducción a la
Inteligencia
Artificial
Jorge Cabrera Gámez
Departamento de Informática y Sistemas
SIANI
Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
© Todos los derechos reservados
Fundamentos de IA
Contenidos
1.
Introducción a la IA.
(2 horas)
1.1 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?.
1.2 Evolución y campos de la I.A.
1.3 Estado del arte.
1.4 Bibliografía básica.
2
Objetivos:
• Definición de Inteligencia Artificial (IA)
• Test de Turing
• El Concepto de Agente
• Evolución y Campos actuales de la IA
3
¿Por qué pensar en la IA?
La razón de ser:
• Existen entidades inteligentes, ¿cómo funcionan?
• ¿Sería útil tener “máquinas inteligentes”
• Una disciplina joven con grandes temas abiertos
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¿Qué es la IA?
Posibles vías de definición:
• Definición Cualificada (Conceptual)
• Definición Operacional
• Definición por Extensión
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Definición de Inteligencia Artificial
• Definición Cualificada. Basada en la autoridad y
prestigio del que la formula.
• Definición Operacional. Basada en una prueba o
experimento.
• Definición por Extensión. Basada en una descripción
de temas y tópicos incluidos en la disciplina.
6
Definición Conceptual (Cualificada)
“The exciting new effort to
make computers think ...
Machines with minds, in the
full and literal sense.”
(Haugeland, 1985)
Sistemas que
piensan como
el hombre
“The automation of activities
that we associate with human
thinking, such as decisionmaking, problem solving,
learning, ...” (Bellman 1978)
7
Definición Conceptual (Cualificada)
“The art of creating machines
that perform functions that
require intelligence when
performed by people.”
(Kurzweil, 1990)
Sistemas que
actúan como
el hombre
“The study of how to make
computers do things at
which, at the moment,
people are better”.
(Rich & Knight, 1991)
8
Definición Conceptual (Cualificada)
“The study of mental faculties
through the use of
computational models.”
(Charniak & McDermott, 1985)
Sistemas que
piensan
racionalmente
“The study of the
computations that make it
possible to perceive, reason
and act.” (Winston, 1992)
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Definición Conceptual (Cualificada)
“A field of study that seeks to
explain and emulate intelligent
behavior in terms of
computational processes”.
(Schalkoff, 1990)
Sistemas que
actúan
racionalmente
“The branch of computer
science that is concerned with
the automation of intelligent
behavior.”
(Luger & Stubblefield, 1993)
10
Sistemas que
piensan como
el hombre
Sistemas que
piensan
racionalmente
Sistemas que
actúan como
el hombre
Sistemas que
actúan
racionalmente
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Definición Operacional: TEST DE TURING
Humano
Humano
Computador
Humano
Base de
Conocimiento
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El Test de Turing, propuesto por A. Turing (1950) fue
diseñado para proporcionar una definición
operacional satisfactoria de la Inteligencia.
Turing definió la Inteligencia o el comportamiento
inteligente como la habilidad suficiente para
desarrollar tareas cognitivas de manera que una
persona que interrogase al “sistema artificial” a
través de un teletipo no pudiese distinguir si
interactuaba con otra persona o con una máquina.
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ELIZA (El primer chatbot, 1966)
H: Los hombres son todos iguales.
E: ¿EN QUÉ SENTIDO?
H: Siempre nos están fastidiando por una cosa u otra.
E: ¿PUEDES SER MÁS ESPECÍFICA?
H: Bien, mi novio me ha obligado a venir aquí.
E: ¿TU NOVIO TE HA OBLIGADO A VENIR AQUÍ?.
H: Él dice que estoy deprimida la mayor parte del tiempo.
E: SIENTO OIR QUE ESTÁS DEPRIMIDA.
H: Es verdad. No soy feliz.
E: ¿PIENSAS QUE VENIR AQUÍ PUEDE AYUDARTE A RESOLVER TU
INFELICIDAD?
H: Necesito ayuda, de eso sí estoy segura.
E: ¿CÓMO TE PODRÍA AYUDAR?
H: Quizás podría aprender a soportar a mi madre.
E: HÁBLAME DE TU FAMILIA
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Capacidades necesarias para superar el Test de Turing
•
•
•
•
Comunicación en lenguaje natural
Representación del conocimiento
Razonamiento automático
Capacidad de aprendizaje
Test de Turing Total
• Visión por Computador, para percibir el entorno
• Robótica, para interactuar con el entorno
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Sistemas que
piensan como
el hombre
Sistemas que
piensan
racionalmente
Sistemas que
actúan como
el hombre
Sistemas que
actúan
racionalmente
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Un enfoque integrador: el concepto de Agente Inteligente
Entorno
sensores
actuadores
Agente
Un Agente es un sistema que interactúa con un entorno a
través de sus propios mecanismos sensores y efectores
realizando de manera efectiva una cierta tarea
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Este enfoque retoma el objetivo último de la IA:
Desarrollar sistemas artificiales que estén dotados
de un conjunto de propiedades presentes en los
seres vivos en distintos grados según su escala
evolutiva.
Definición por Extensión
Artificial
- Hecho por el Hombre, es decir Máquina o Sistema
Inteligencia - Colección de capacidades, como por ejemplo:
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Definición por Extensión: colección de capacidades
• Interpretar en términos semánticos un entorno y en términos
más generales interpretar datos.
• Tomar decisiones acerca de acciones que deben desarrollarse,
así como coordinar tales acciones.
• Deducir a partir de un conjunto de hechos conocidos,
obteniendo algún tipo de conclusión.
• Aprender a partir de una realidad dada de hechos, generando
nuevo conocimiento.
• Abstraer, que equivale a formalizar o construir modelos de
fenómenos o situaciones del mundo real.
• Planificar o simular la evolución de modelos de la realidad.
• Etc, etc, etc, ...
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Evolución de la IA
[Russ-95]
1. La construcción de máquinas inteligentes: “un viejo
sueño”.
Racionalismo: el ser humano como máquina racional
Nuevas “herramientas”: Teoría de la computación
Cibernética
Computador
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2. La primera época de la IA
Nacimiento: Conferencia del Darmouth College (1956)
The Logic theorist (Newell-Shaw-Simon)
LISP (McCarthy, 1960)
Problemas iniciales:
• Exploración y búsqueda en juegos
• Deducción automática
• Sistemas de percepción
• visión (Rosemblatt 1958, Guzman 1968, ...)
• lenguaje natural (Chomsky 1957)
• redes de neuronas (McCulloch, Pitts, 1943)
21
~ 1970
A los problemas iniciales se añaden otras grandes áreas
de trabajo.
• Sistemas expertos (Dendral, Mycin, Prospector, ...)
• Sistemas de representación del conocimiento
• Robótica
Este rápido desarrollo unido a los primeros éxitos
provocó que se crearan unas expectativas de desarrollo
infundadas
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Herbert Simon, 1957:
“It is not my aim to surprise or shock you, but the simplest
way I can summarize it, is to say that there are now in the
world machines that think, learn and that create. Moreover,
their ability to do these things is going to increase rapidly
until - in a foreseable future - the range of problems they
can handle will be coextensive with the range to which
human mind has been applied.”
23
3. Una dosis de realismo
Algoritmos vs. Procedimientos heurísticos
Los primeros sistemas se restringían a escenarios
hipotéticos muy simplificados (microworlds)
Complejidad de un problema
tiempo: por operación elemental
Las técnicas empleadas en los micromundos no
espacio: unidades de memoria
“escalaban” bien.
Clases
Explosión combinatoria
Polinomial (Clase P)
Técnicas de representación limitadas
No-Polinomial (Clase NP)
En ellos, apenas si era necesario disponer de un
conocimiento más profundo del entorno (ELIZA)
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Estructura de Eliza
Estímulo
X coche Y taller Z
Respuesta
¿Que le pasó al coche?
H: Ayer llevé el coche al taller
E: ¿ Qué le pasó al coche?
H: Hoy he venido en coche, pero ayer fui al taller
E: ¿Qué le pasó al coche?
X estoy Y deprimido
¿Por qué estás deprimido?
X estoy Y deprimido
Siento que estés deprimido
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ELIZA (El primer chatbot, 1966)
H: Los hombres son todos iguales.
E: ¿EN QUÉ SENTIDO?
H: Siempre nos están fastidiando por una cosa u otra.
E: ¿PUEDES SER MÁS ESPECÍFICA?
H: Bien, mi novio me ha obligado a venir aquí.
E: ¿TU NOVIO TE HA OBLIGADO A VENIR AQUÍ?.
H: Él dice que estoy deprimida la mayor parte del tiempo.
E: SIENTO OIR QUE ESTÁS DEPRIMIDA.
H: Es verdad. No soy feliz.
E: ¿PIENSAS QUE VENIR AQUÍ PUEDE AYUDARTE A RESOLVER TU
INFELICIDAD?
H: Necesito ayuda, de eso sí estoy segura.
E: ¿CÓMO TE PODRÍA AYUDAR?
H: Quizás podría aprender a soportar a mi madre.
E: HÁBLAME DE TU FAMILIA
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Premio Loebner: Hugh Gene Loebner ofrece un premio anual de
2000 USD al mejor programa capaz de pasar un test de Turing en
un dominio de discurso restringido, y otro de 100.000 USD al que
sea capaz de superar el mismo test en una conversación de
temática genérica (nadie ha ganado todavía este premio).
http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html
Alan Turing predijo en 1950 que en aproximadamente 50 años,
"an average interrogator will not have more than a 70 percent
chance of making the right identification after five minutes of
questioning" in an imitation game (Turing Test).?
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Algunos punteros a Chat Bots
• The Simon’s Leaven chatterbot collection
• El chatbot de Ikea
• Dr. Abuse (en castellano)
• Verbots: Open Source Natural Language Chatterbots
• Compañías que venden este tipo de tecnología
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4. Campos actuales de la IA
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Sistemas de exploración de alternativas. Heurística
Deducción automática
Reconocimiento de formas
Lenguaje natural
Visión
Representación/Ingeniería del conocimiento
Sistemas expertos
Planificación
Robótica
Aprendizaje
Web Semántica
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El estado del arte.
La IA genera ya sistemas que empiezan a estar presentes
en nuestro entorno cotidiano, p.e.:
Campeonato mundial de ajedrez (Deep Blue, 1997),
Sistemas telefónicos autónomos de reserva de billetes,
Sistemas de conducción asistida,
Sistemas de diagnóstico,
Asistentes inteligentes (robots and softbots),
Data Mining, Bio-identificación,
Sistemas autónomos de control, ...
Sin embargo, muchos de los grandes problemas
(la visión, el aprendizaje, el lenguaje, ...),
siguen abiertos. -----------------> ¿Serán mecanizables?
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Sumario.
• Concepto de IA: Test de Turing.
• El concepto de Agente Inteligente como paradigma
integrador.
• Breve sinopsis de la evolución de la IA: de la euforia
inicial a las realizaciones actuales.
• Campos de la IA.
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Bibliografía.
[Russ-95] S. Russel, P. Norvig
Artificial Intelligence: A Modern Approach
Prentice-Hall, 1995.
[Nils-98 ] N. J. Nilsson
Artificial Intelligence
Morgan Kaufmann, 1998.
Referencias en línea:
http://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence
http://www.aaai.org/AITopics/pmwiki/pmwiki.php/AITopics/BriefHistory
http://www.aaai.org/AITopics/assets/PDF/AIMag26-04-016.pdf
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