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II. Inteligencia Artificial:

Conceptos y Aplicaciones

2. Inteligencia Artificial: Conceptos y Aplicaciones

Logros

“El estudiante al finalizar la unidad comprenderá que es la inteligencia artificial y su diferencia con los sistemas de información y comprenderá algunas aplicaciones en la industria y servicios”.

2. Inteligencia Artificial: Conceptos y Aplicaciones

Tópicos

Conceptos

Áreas de la Inteligencia Artificial

Representación del Conocimiento

Lenguajes de la IA

Aplicaciones en la Industria y Servicios

2.1 Conceptos

¿Qué es Inteligencia?

¿La inteligencia depende del tipo de máquina (máquina de proteína o máquina de silicio) que

lo genera?

¿Qué es Inteligencia Artificial?

2.1 Conceptos

Tipos de Inteligencia:

• Inteligencia Verbal o Comunicativa

• Inteligencia Matemática lógica

• Inteligencia Espacial (visual)

• Inteligencia Cenestésica (corporal)

• Inteligencia Artística (música, pintura)

• Inteligencia Interpersonal (liderazgo y acción cooperativa)

• Inteligencia Intrapsíquica (conocimiento y control de si mismo)

• Inteligencia Naturista (1995)

http://www.howardgardner.com

/

Howard Gardner (teoría

de inteligencia múltiples,

1987)

http://sepiensa.org.mx/contenidos/f_inteligen/intro_2.htm#granmenu

http://www.howardgardner.com/

http://sepiensa.org.mx/contenidos/f_inteligen/intro_2.htm

2.1 Conceptos

Máquina de Proteínas

Inteligencia Natural Inteligencia Artificial

Máquina de Silicio

2.1 Conceptos

Características Inteligentes:

• Resolver problemas

• Aprender • Percibir

• Razonar • Comprensión del lenguaje

2.1 Conceptos

Inteligencia Artificial - Ciencia

La I.A. es una rama de la ciencia de la computación que estudia los fundamentos teóricos y prácticos del diseño de sistemas de computación “inteligentes”,

esto es, sistemas que, exhiben características inteligentes del ser humano.

El termino IA fue introducido por John MacCarthy (1956)

2.1 Conceptos

Patrick Winston, MIT Elaine Rich, Texas University

http://people.csail.mit.edu/phw/index.html http://www.cs.utexas.edu/~ear/

2.1 Conceptos

Inteligencia Artificial - Definición

La IA es el estudio de los sistemas de computación que permiten realizar actividades consideradas inteligentes por el ser humano.

Patrick Winston, 1994

La IA es el estudio de cómo hacer que los computadores realicen tareas en que, en el momento las personas son mejores.

Elaine Rich, 1988

2.1 Conceptos

Diferencias

Sistemas Inteligentes Sistemas de Proc. de Datos.

- Procesamiento simbólico - Procesamiento numérico (datos)

(conocimiento)

- Estructura de control del - Estructura de control y conocimiento

programa es independiente del están integrados (variado el conocimiento

conocimiento (variando el cambia el programa)

conocimiento no cambia el programa)

- Respuestas satisfactorias son - Solo se admite la mejor solución

aceptadas posible

2.1 Conceptos

Objetivos de la Inteligencia Artificial

Objetivo de la Ciencia:

Comprender que es inteligencia y explicar los diversos tipos de inteligencia.

Objetivos de Ingeniería

Desarrollar inteligencia artificial (resolver problemas considerados inteligentes)

2.1 Conceptos

Computador Inteligente

El computador inteligente es aquel que responde a una pregunta mismo que la respuesta no halla sido almacenada en ella. Esto es, con los hechos que fueron almacenados y con un "conocimiento" que fue también almacenado, el deduce una respuesta que no estaba almacenada en su memoria.

El computador inteligente es aquel que usa IA

2.1 Conceptos

Computador Inteligente

Ejemplo:

Hecho 1: Mirna es hija de Sonia.

Hecho 2: Santiago es hijo de Sonia.

Conocimiento: hermano o hermana es aquel que es

hijo del mismo padre o madre

Pregunta: ¿Mirna es hermana de Santiago?

Respuesta del Computador: SI.

2.1 Conceptos

Inteligencia Artificial - Problemas

¿Que Problemas son catalogados de Inteligentes?

Respuesta:

Son aquellos problemas intratables que presentan

características de “inteligentes” para el ser humano.

2.2 Tópicos

Algunos Tópicos de la I.A.

• automated reasoning • computational theories of learning

• heuristic search • knowledge representation

• signal, image and speech understanding • robotics

• natural language understanding • software and hardware architectures for AI.

Elsevier

http://www.sciencedirect.com/

http://www.sciencedirect.com/

2.2 Tópicos

Tópicos de la IA: Visión por Computadora

Definición

Es la tarea de procesar una información, de comprender una escena a partir de las imágenes por ella proyectada.

Esta aplicación puede ser dividida en tres áreas:

(i) Procesamiento de Señales (ejemplo: Procesamiento de Imágenes) - transformar una imagen (ejemplo: fotografía de una parte de la tierra por satélites) en una otra imagen que tenga ciertas propiedades deseadas (ejemplo: saber donde existe plantación de café y si sufrió helada).

2.2 Tópicos

Tópicos de la IA: Visión por Computadora

(ii) Clasificación de señales son hechas en categorías pré-

determinadas.

(iii) Entendimiento de señales (dada una imagen, se construye un programa de entendimiento de imágenes que contiene una descripción, no solo de la propia imagen, mas también de la escena que ella retrata).

http://www.ece.okstate.edu/research_signal.php

http://www.ece.okstate.edu/research_signal.php

2.3 Aproximaciones a la IA

¿Estamos desarrollando Inteligencia Artificial tan igual a la Inteligencia Humana?

Problema de la IA

Paradigma Simbólico:

Aproximaciones basados

en el conocimiento

Paradigma Subsimbólico:

Vida artificial,

Procesamiento evolutivo,

Redes Neuronales artificiales o

conexionista

META

CONOCIMIENTO

CONOCIMIENTO

INFORMACIÓN

RURUIDO

DATOS

2.4 Jerarquía del Conocimiento

Ruido:

Esta conformado por todos los elementos asociado a un evento, que son de poco interés y que ocultan datos

Datos:

Esta conformado por los elementos de interés potencial asociado a un evento y por lo cual se registra.

Información:

Datos procesados de interés. Conocimiento:

Información muy especializada. Meta conocimiento:

Es el conocimiento acerca del conocimiento y la experiencia

2.4 Jerarquía del Conocimiento

Definición

Son métodos usados para "modelar" en forma eficiente los conocimientos de especialistas en alguna área del saber, de forma que pueda ser usado por el usuario de un sistema inteligente.

El conocimiento puede ser considerado como una entidad simbólica -> Procesamiento simbólico

2.5 Representación del Conocimiento

Formas de Representación

• Red Semántica o Grafo

• Registro

• Predicado

• Relación objeto-atributo-valor

• Esquemas

• Marcos

• Lógica de predicado

• Otros


Red Semántica

Los nodos representan objetos y los arcos la relación entre los objetos


Red Semántica

Ejemplo

- Juan es hijo de Raúl y Susy

- Juan estudia informática

Susy Juan

Informática

Raúl Es hijo

Es hijo

Estudia


Registro

Los objetos y relaciones se representan mediante una colección de datos simples llamados

campos o átomos. Un campo o átomo puede ser una colección de campos.


Registro

Ejemplo



(Juan (es hijo de Raúl) (es hijo de Susy)

(estudia Informática))


Predicado

Cada relación se representa como un predicado o función de valores lógicos y con argumentos los objetos:

Relación(objeto1, objeto2,...,)

Esta función asume valor verdadero o falso, según se verifique o

no para los objetos involucrados.


Predicado

Ejemplo



Hijo(Juan, Susy, Raúl) Verdadero

Estudia (Juan, Informática) Verdadero

Hijo(Juan, Maria, Raúl) Falso


2.6 Lenguajes de la Inteligencia Artificial

Lenguajes de IA

Características:

Sus estructuras de datos deben reflejar de una manera natural y conveniente, ciertas características de los elementos que el Programador de IA ve en el problema.

En sus estructuras de control estos lenguajes deben tener características de multiprocesamiento y "demo" (es un proceso normalmente suspenso, a la espera de un hecho, y que es activado automáticamente en la ocurrencia de este).

En el aspecto de ambiente de programación, los lenguajes de IA deben ser bastante interactivas, tener un buen editor (se puede crear un programa rápidamente) y finalmente tener facilidades interactivas de depuración (aciertos en el programa).

Lenguajes más conocidos:

IPL lenguaje de procesamiento de información, 1960

orientado a listas, Newel 1960

LISP lenguaje orientado al procesamiento de listas (List Processing), John Mc Carthy, 1962

SAIL lenguaje orientado a primitivas y al propósito general

Swinehart, 1971

PROLOG lenguaje orientado a las reglas de producción

Warren, 1977 (programación lógica)

Son adecuados para resolver problemas a través del paradigma simbólico


Lenguajes para resolver problemas a través del paradigma sub-simbólico

Es más adecuado el uso de lenguaje de propósito general:

C++, Delphi Pascal, Visual Basic, etc.

Para problemas de aprendizaje también se puede usar MATLAB


Aplicaciones en la Industria

- Robótica (tercera generación).

- Designación trabajador – máquina.

- Optimización de desperdicio

- Programación de tareas para células de fabricación

- Localización de facilidades

- Rutas óptimas

- Identificación de materiales

- Procesamiento de imágenes

2.7 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Robots

Son máquinas que presenta autonomía en cuanto a las actividades que realizan


http://www.youtube.com/watch?v=5Jtdv2W8bXE&eurl=http%3A%2F%2Fisorobotik.blogspot.com%

2F2008%2F11%2Fatomatizacin-y-robtica.html&feature=player_embedded

http://www.youtube.com/watch?v=G90yqsNfInc&feature=related

http://www.youtube.com/watch?v=5Jtdv2W8bXE&eurl=http%3A%2F%2Fisorobotik.blogspot.com%2F2008%2F11%2Fatomatizacin-y-robtica.html&feature=player_embedded






http://www.youtube.com/watch?v=G90yqsNfInc&feature=related

Robots

Son máquinas que presenta autonomía en cuanto a las actividades que realizan

Robot de la 1era Generación

Características:

Actividades Programadas

Entorno (medio) estático o predecible (esto es, se conoce a priori los

cambios en el entorno)

Presenta costos relativamente bajos, son llamados también de máquinas

de control numérico.


Robot de la 2da Generación

Características:

Actividades Programadas

Entorno (medio) dinámico o predecible o no

El robot usa sensores para identificar los cambios en el entorno.

Son relativamente más costosas y lentas que los robots de la 1era

generación, y también son llamados de máquinas de control numérico

(algunos autores, los llaman de máquina de control numérico

computarizado)


Robot de la 3ra Generación

Características:

Actividades auto programadas

Entorno (medio) dinámico o predecible o no

El robot usa sensores para identificar los cambios en el entorno y tiene la

capacidad de programar sus actividades. Entretanto estás máquinas

requieren que se precisen sus metas u objetivos.

La autoprogramación es considerado un problema de la IA.

Son altamente costosas y muy lentas, razón por la cual aún no son

comerciales y no aptas para la industria en general.


http://www.bbc.co.uk/spanish/specials/1058_marte_robot/




Cutting Stock Problem:

Considere un número ilimitado de barras de dimensión L, y un conjunto n de requerimientos de tamaños con y demanda respectivamente. El problema consiste en realizar cortes sobre las barras de forma a obtener todos los requerimientos con el menor número de barras.

Lli nlll ,...,, 21

id

Problema de Cortes 1D

Ejemplo:

Barras de Tamaño L = 9mt

Requerimientos:

Tamaños (mt) 2.8 1.8 1.0 4.6

------------------------------------------------------------------

Demanda 4 3 5 2


Problema de Cortes 1-D

Ejemplo

Requerimientos

2.8 mt – (4)

1.8 mt – (3)

1.0 mt – (5)

4.6 mt – (2)

L = 9mt


Requerimientos Solución

2.8 mt – (4)

1.8 mt – (3)

1.0 mt – (5)

4.6 mt – (2)

Resto

0.6 mt

0.8 mt

4.4 mt

4.0 mt

----------- 4.4 mt

14.2 mt


Ejemplo L = 9mt


Resto = Perdida = Desperdicio = 14.2 mt

14.2mt Índice de Desperdicio = ------------ = 0.315 (31.5%) (5x9mt)


Ejemplo


Aplicaciones en el sector de servicios

- Diagnóstico de enfermedades

- Riesgos en créditos

- Juegos

- Selección de Proyectos

- Inversiones en Bolsas

- Realidad Virtual

- Minería de datos

- Auxilio a la toma de decisión


2.8 Journal de Inteligencia Artificial

Advanced Engineering Informatics with Engineering Applications of Artificial Intelligence

Advances in Engineering Software Applied Soft Computing Artificial Intelligence Artificial Intelligence in Medicine Cognition Cognitive Science Cognitive Systems Research Computer Vision and Image Understanding Data & Knowledge Engineering Engineering Applications of Artificial Intelligence Expert Systems with Applications

http://www.elsevier.com/wps/product/cws_home/600740













2.8 Journal de Inteligencia Artificial

•Fuzzy Sets and Systems

•Image and Vision Computing

•International Journal of Approximate Reasoning

•International Journal of Human-Computer

Studies

•Advanced Engineering Informatics with

Engineering Applications of

•Journal of Visual Communication and Image

Representation Journal of Web Semantics

•Knowledge-Based Systems

•Materials Science and Engineering: C

•Neural Networks Neurocomputing

•Pattern Recognition Pattern Recognition Letters

•Robotics and Autonomous Systems






















2.9 Grupos de Inteligencia Artificial

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