INTRODUCCION A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
LIC. EN CS. DE LA COMPUTACION
DOCENTES: Ana Casali –
Federico Severino Guimpel - Silvana Saura
IIA-Introducción
1
IIA- MODULOS






INTRODUCCION
REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
RESOLUCION DE PROBLEMAS Y METODOS
DE BUSQUEDA
SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
RAZONAMIENTO APROXIMADO
AGENTES INTELIGENTES
IIA-Introducción
2
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?
Además de una Película...
IIA-Introducción
3
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?
ROBOTICA
IIA-Introducción
4
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?
 Sistemas de control (vuelos espaciales)
 Planificadores (aeropuertos)
 Sistemas de soporte a la decisión
 e-commerce, subastas electrónicas
 Agentes recomendadores (Web!!!)
 e-learning .....
IIA-Introducción
5
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?





Distintas definiciones.
Conceptos fundamentales.
Historia / Estado actual.
Ramas de IA
Distintos campos de aplicación.
IIA-Introducción
6
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
IIA-Introducción
7
QUE ES LA IA ?


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
IIA-Introducción
8
QUE ES LA IA ?
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
IIA-Introducción
9
LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
RAZONAMIENTO
S IS T E M A S Q U E
P IE N S A N C O M O
HUMANOS
S IS T E M A S Q U E
Inteligencia
P IE N S A N
ideal
R A C IO N A L M E N T E
S IS T E M A S Q U E
ACTUAN COM O
HUM ANOS
S IS T E M A S Q U E
ACTUAN
R A C IO N A L M E N T E
COMPORTAMIENTO
IIA-Introducción
10
DIFERENTES MODELOS:

SIMULAR EL COMPORTAMIENTO
HUMANO


A nivel de procesos cognitivos
CONSTRUIR PROGRAMAS
INTELIGENTES

De la forma más eficiente
IIA-Introducción
11
DIFERENTES MODELOS:
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
IIA-Introducción
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FUNDAMENTOS DE LA IA

FILOSOFIA (desde 428 aC)


MATEMATICA (desde el 800)


investigación de la mente humana
INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)


teorías formales de la lógica
PSICOLOGIA (desde 1879)


teorías del razonamiento y aprendizaje
herramientas para poder concretar IA
LINGÜÍSTICA (1957)

teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
IIA-Introducción
13
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.
• IA se convierte en industria (1980 - 1988)
- Proyectos e inversiones - Lisp Machines
• 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
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-yeducacion/historia.html
IIA-Introducción
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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.
IIA-Introducción
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SISTEMA SIMBOLICO FISICO (SSF)
Es una máquina que produce a lo largo
del tiempo una colección evolutiva de
expresiones
HIPOTESIS:
Un SSF posee los medios necesarios y
suficientes para realizar una acción
inteligente en general.
Validación empírica
IIA-Introducción
19
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.html
http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html
20
RAMAS DE IA:








Búsqueda Heurística
Representación del conocimiento
Inferencia
Planificación
Aprendizaje
Lenguaje Natural
Visión
Robótica
IIA-Introducción
21
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...)
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 ...
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QUE ES LA IA ?
ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE
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.
IIA-Introducción
(Brooks) 24
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.
IIA-Introducción
25
AGENTE (Norvig&Russell)
IIA-Introducción
26
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
IIA-Introducción
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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.
IIA-Introducción
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AGENTE INTELIGENTE
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
Nociones de Agentes
IIA-Introducción
Débil
Fuerte
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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.
IIA-Introducción
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AGENTE INTELIGENTE
Noción más fuerte:
Además de las propiedades anteriores,
se agregan nociones mentales como:





Conocimiento.
Creencias.
Intenciones.
Obligaciones
(Emociones)
IIA-Introducción
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA
(DAI – MIT en los 80´s)
 RESOLUCION DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS (DPS)
 SISTEMAS MULTIAGENTES (MAS)
Significado mas general
Usado para referir a todo sistema
compuesto por múltiples autónomos
(semi-autónomos) componentes.
IIA-Introducción
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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
IIA-Introducción
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UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO
CONOCIMIENTO



VOLUMINOSO
CAMBIANTE
DIFICIL DE
REPRESENTAR
IIA-Introducción
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INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
ADQUISICION
QUE SE OCUPA DE LA
REPRESENTACION
INFERENCIA
Y DEL MANEJO DEL CONOCIMIENTO
IIA-Introducción
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QUE ES UNA TECNICA DE IA?? (Rich)
PROBLEMAS EN IA SON COMPLICADOS Y
VARIADOS EXISTEN TECNICAS APROPIADAS ????
Es un método que utiliza el conocimiento
representado de tal forma que:
Represente generalizaciones
Debe ser comprendido por las personas que lo
proporcionan
Puede modificarse fácilmente
Puede utilizarse en distintas situaciones aunque no
sea certero
(modelos cognitivos)
IIA-Introducción
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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)
IIA-Introducción
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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA
EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS
Evaluar si el sistema (Agente) se
comporta de acuerdo a los objetivos
planteados previamente.
(E. Rich)
IIA-Introducción
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MODELOS COGNITIVOS
 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO.
 AGENTES DELIBERATIVOS.
IIA-Introducción
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LENGUAJES EN IA:

LISP (COMMON LISP)


PROLOG


Lenguaje funcional - procesamiento
simbólico.
Programación lógica
C ( C ++ ) / JAVA

Procedural - Orientación a objetos
IIA-Introducción
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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
IIA-Introducción
41
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
IIA-Introducción
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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/
IIA-Introducción
43
Links
• Entrevistas:
• http://www.aaai.org/AITopics/html/interview.html#online
• Entrevista a D. Hofstadter
http://www.wired.com/wired/archive/3.11/kelly.html
http://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
IIA-Introducción
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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.
IIA-Introducción
45
IIIA – Bellaterra España
http://www.iiia.csic.es
• Líneas de investigación
• Proyectos
• Proyecto AT
IIA-Introducción
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ISISTAN
http://www.exa.unicen.edu.ar/isistan/
LINEAS DE INVESTIGACION:
Software Agents
PROYECTOS:
•Javalog
•Interface agents
•Frameworks for buildings MAS
Software architectures
Simulation
IIA-Introducción
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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.
IIA-Introducción
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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
multifacéticos que combinan distintos tópicos. Por ejemplo:
•Berkeley Aerobot (BEAR)
•Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC)
•California Partners For Advanced Transit and Highways (PATH)
•Computer Vision Group
•The Digital Library Project
•Framenet
IIA-Introducción
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Berkeley - USA
Intelligent Systems
More Projects
•Grouping and Perceptual Organization
•Learning Complex Motor Tasks in Natural and Artificial Systems (CML)
•Micromechanical Flying Insect (MFI)
•MURI: An Integrated Approach to Intelligent Systems
•Neural Theory of Language (NTL)
•Roadwatch: Machine Vision Based Traffic Surveillance
•Robotic Telesurgery
•Recognition and Content-based Image Retrieval
•Speech Research in the Realization Group
•3D Direct Interfaces (3DDI)
IIA-Introducción
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