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INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. LIC. EN CS. DE LA COMPUTACION DOCENTES: Ana Casali – Federico Severino Guimpel - Silvana Saura . IIA- MODULOS. INTRODUCCION REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO RESOLUCION DE PROBLEMAS Y METODOS DE BUSQUEDA SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

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INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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  1. INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL LIC. EN CS. DE LA COMPUTACION DOCENTES: 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. QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ? Además de una Película... IIA-Introducción

  4. ROBOTICA En que desarrollos encontramos algo de IA ? IIA-Introducción

  5. 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

  6. QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ? • Distintas definiciones. • Conceptos fundamentales. • Historia / Estado actual. • Ramas de IA • Distintos campos de aplicación. IIA-Introducción

  7. QUE ES LA IA ? • La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la Computación que se ocupa del diseño desistemas inteligentes, esto es sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas. Feigenbaum y Barr ’80s IIA-Introducción

  8. 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

  9. 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

  10. LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN: RAZONAMIENTO Inteligencia ideal COMPORTAMIENTO IIA-Introducción

  11. DIFERENTES MODELOS: • SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO • A nivel de procesos cognitivos • CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES • De la forma más eficiente IIA-Introducción

  12. 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

  13. FUNDAMENTOS DE LA IA • 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) IIA-Introducción

  14. 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.

  15. 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

  16. 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

  17. HISTORIA DE LA IA • http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html • http://www.uned.es/pfp-internet-y-educacion/historia.html IIA-Introducción

  18. 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

  19. 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

  20. 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

  21. RAMAS DE IA: • Búsqueda Heurística • Representación del conocimiento • Inferencia • Planificación • Aprendizaje • Lenguaje Natural • Visión • Robótica IIA-Introducción

  22. 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...)

  23. 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 ...

  24. 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. (Brooks) IIA-Introducción

  25. 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

  26. AGENTE (Norvig&Russell) IIA-Introducción

  27. 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

  28. 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

  29. 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 • Débil • Nociones de Agentes • Fuerte IIA-Introducción

  30. 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

  31. AGENTE INTELIGENTE • Noción más fuerte: • Además de las propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como: • Conocimiento. • Creencias. • Intenciones. • Obligaciones • (Emociones) IIA-Introducción

  32. 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

  33. 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

  34. UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO • VOLUMINOSO • CAMBIANTE • DIFICIL DE REPRESENTAR AUMENTO DE CONOCIMIENTO MAS DIFICIL LA BUSQUEDA MAS CONOCIMIENTO PARA CONTROL IIA-Introducción

  35. INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO ADQUISICION QUE SE OCUPA DE LAREPRESENTACION INFERENCIA Y DEL MANEJO DEL CONOCIMIENTO IIA-Introducción

  36. 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

  37. 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

  38. EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOSEvaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente. (E. Rich) IIA-Introducción

  39. MODELOS COGNITIVOS • SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO. • AGENTES DELIBERATIVOS. IIA-Introducción

  40. LENGUAJES EN IA: • LISP (COMMON LISP) • Lenguaje funcional - procesamiento simbólico. • PROLOG • Programación lógica • C ( C ++ ) / JAVA • Procedural - Orientación a objetos IIA-Introducción

  41. 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

  42. 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

  43. 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

  44. 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

  45. 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

  46. IIIA – Bellaterra España http://www.iiia.csic.es • Líneas de investigación • Proyectos • Proyecto AT IIA-Introducción

  47. ISISTAN http://www.exa.unicen.edu.ar/isistan/ • LINEAS DE INVESTIGACION: • Software Agents • Software architectures • Simulation • PROYECTOS: • Javalog • Interface agents • Frameworks for buildings MAS IIA-Introducción

  48. 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

  49. 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

  50. 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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