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Inteligencia Artificial Introducción a la inteligencia artificial. Primavera 2009 profesor : Luigi Ceccaroni. ¿Qué es la inteligencia artificial?. Hollywood sigue creando expectaciones no realísticas para los androides y las máquinas inteligentes en general. - PowerPoint PPT Presentation

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Qu es la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial Introduccin a la inteligencia artificialPrimavera 2009

profesor: Luigi Ceccaroni1Qu es la inteligencia artificial?Hollywood sigue creando expectaciones no realsticas para los androides y las mquinas inteligentes en general.Quisiramos robots como C-3PO que se parecen a los humanos, y actan y responden como ellos (quejndose menos, posiblemente).Por qu no los tenemos y solo tenemos autmatas capaces de construir coches en cadenas de montaje? 22Qu es la inteligencia artificial?A pesar de algoritmos sofisticados y muchos aos de experimentacin, an no somos muy buenos en modelar la vida.Los motores no replican los msculos.Las cmaras no son ojos.Y los ordenadores definitivamente no son cerebros.Sin embargo, seguimos con la idea de tener robots humanoides. 33Qu es la inteligencia artificial?Estamos perfeccionando continuamente la bio-imitacin, la visin por ordenador y las tcnicas de inteligencia artificial.En cada una de estas reas se ha visto frustrada la carrera de muchos cientficos.La disciplina entera parece marchar hacia un callejn sin salida y las aplicaciones prometidas son una continua decepcin.

44Qu es la inteligencia artificial?No se estn obteniendo resultados en mquinas de propsito general, ni en robots humanoides que pueden andar.Los avances reales son en cambio en:la comprensin de cmo funcionan cerebro y conciencia;bots especializados en un nico propsito.El futuro, de momento, es ms Roomba que Asimo. 55Roomba66Bases de la inteligencia artificialFilosofa. Debate sobre la posibilidad de una inteligencia mecnica:Descartes (15961650), Leibniz (16461716): la mente est ligada al mundo fsico.John Locke: en el principio fue la Mente (1690).Hume (1779), Russell: el conocimiento es fruto de la percepcin, se adquiere por la experiencia (induccin) y est representado por teoras lgicas.Darwin (1859): destruccin del ex nihilo nihil fit a travs de la teora de la evolucin por seleccin natural.77Bases de la inteligencia artificialMatemticas. Las bases filosficas necesitan reglas formales:Boole (18151864), Frege (18481925): fundamentos de la lgica matemtica.Gdel (19061978), Turing (19121954): lmites de lo computable (teorema de incompletitud).Fermat (16011665), Bernoulli (17001782), Bayes (1702-1761): probabilidad, razonamiento probabilstico.88Bases de la inteligencia artificialPsicologa cognitiva. Teoras sobre la conducta, bases del comportamiento racional:Representacin de los estmulos externosManipulacin consciente de la representacinActuacin consecuente99Bases de la inteligencia artificialIngeniera computacional:Para la existencia de la IA es necesario un mecanismo para soportarlo (hardware).Tambin son necesarias herramientas para desarrollar programas de IA.

Lingstica computacional:Chomsky: representacin del conocimiento, gramtica de la lengua.

1010Definicin de IASistemas que actan como humanosEl estudio de cmo lograr que los ordenadores realicen tareas que, de momento, la gente hace mejor (Rich y Knight, 1991)Sistemas que piensan como humanos El esfuerzo de hacer que los ordenadores piensen mquinas con mentes en el ms amplio sentido literal (Haugeland, 1985)Sistemas que piensan racionalmente El estudio de las facultades mentales a travs del estudio de modelos computacionales (Charniak y McDermott, 1985)Sistemas que actan racionalmente El estudio que busca explicar y emular el comportamiento inteligente en trminos de procesos computacionales (Shalkoff, 1990)11Sistemas que actan como humanosEl modelo es el hombre; el objetivo es construir un sistema que pase por humano.Prueba de Turing: si un sistema la pasa es inteligente.Capacidades necesarias: procesamiento del lenguaje naturalrepresentacin del conocimientorazonamientoaprendizajePasar la Prueba no es el objetivo primordial de la IA.La interaccin de programas con personas hace que sea importante que stos puedan actuar como humanos. 12La prueba de Turing

13Sistemas que piensan como humanosEl modelo es el funcionamiento de la mente humana.Se intenta establecer una teora sobre el funcionamiento de la mente (experimentacin psicolgica).A partir de la teora se pueden establecer modelos computacionales.Influencia de las neurociencias y de las ciencias cognitivas.14El misterio de la concienciaSi identificamos el ncleo cognitivo de la conciencia (que no es el simple conocimiento de nuestra existencia), podemos incorporarlo en una mquina?Las mayores religiones localizan la conciencia en un nima que sobrevive a la muerte del cuerpo.Woody Allen: No quiero alcanzar la inmortalidad a travs de mi obra. Quiero alcanzarla no murindome.Estas cuestiones, antes objeto solo de especulaciones teolgicas, ahora son estudiadas por la neurociencia cognitiva.15Daniel Dennett16Problemas fciles y difcilesDavid Chalmers trata el tema de la conciencia en trminos de dos problemas:Problema Fcil: distinguir entre pensamiento consciente e inconsciente (Freud):superficies que tenemos delanteplanes para el dasueos con ojos abierto durante las clasescontrol del latido del coraznreglas que ordenan las palabras cuando hablamossecuencias de contracciones muscularesProblema Difcil: explicar cmo puede nacer la experiencia subjetiva de la computacin neuronal17El cerebro como mquinaLa hiptesis asombrosa de Francis Crick (19162004) : Nuestros pensamientos, sensaciones, alegras, dolores consisten enteramente de actividad fisiolgica en los tejidos del cerebro.La conciencia es un producto biolgico natural, tan vaca de elementos sobrenaturales como la digestin o la circulacin de la sangre.18Sistemas que piensan racionalmenteLas leyes del pensamiento racional se fundamentan en la lgica (Aristteles, 384 BC322 BC).La lgica formal est a la base de los programas inteligentes (logicismo).Se presentan dos obstculos:Es muy difcil formalizar el conocimiento.Hay un gran salto entre la capacidad terica de la lgica y su realizacin prctica.19Sistemas que actan racionalmenteActuar racionalmente significa conseguir unos objetivos dadas unas creencias.El paradigma es el agente racional, que se aplica, por ejemplo, a muchos sistemas robticos.Un agente percibe y acta, siempre teniendo en cuenta el entorno en el que est situado.Las capacidades necesarias: percepcin procesamiento del lenguaje naturalrepresentacin del conocimientorazonamientoaprendizaje automticoVisin de la actuacin general y no centrada en el modelo humanoEjemplos:Stanley, Junior (Grand challenge)Asimo20Es la IA posible?La posibilidad de la inteligencia artificial plantea problemas filosficos complejos.Las mquinas pensantes poseen consciencia?La habitacin china (Searle, 1980)Es la inteligencia una propiedad emergente de los elementos biolgicos que la producen?No hay una conclusin definitiva.21La habitacin china22Historia de la IALos inicios (1943-1956)

McCulloch y Pitts: primer modelo de neurona, demostracin de que cualquier funcin es computable por una red de neuronas, aprendizaje

Hebb: regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb

Minsky, Edmonds: primer simulador de red neuronal (40 neuronas)

Taller de Dartmouth (bautizo de la IA): McCarthy, Minsky, Shannon, Rochester, More, Samuel, Solomonoff, Selfridge, Newell, Simon

Newell, Simon: Terico Lgico (TL)23Historia de la IAEntusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)

SRGP: sistema de resolucin general de problemas, imitacin de las demostraciones humanas

Samuel: programa jugador de damas, aprendizaje

Sistemas planificadores, representacin interna del mundo

Aplicaciones en dominios reducidos: integracin simblica, mundo de bloques

Redes neuronales: perceptrones, aprendizaje24Historia de la IALa dura realidad (1966-1973)

Muchos sistemas de IA actuaban de manera prometedora en problemas sencillos y fallaban ante problemas reales.

Muchos problemas eran intratables (NP); el tamao del problema es relevante.

La bsqueda exhaustiva es impracticable.

Minsky, Papert: en Perceptrons se demuestra la escasa capacidad de representacin de los perceptrones.25ELIZA (1966)Conversacin con ELIZA

-> Hello. I am ELIZA. How can I help you?+> I am feeling sad.-> I am sorry to hear you are sad.+> I had some nightmares tonight.-> You say you had some nightmares tonight.+> Yes, my dreams are worrying me.-> What does that dream suggest to you?+> Thrill, scare.-> I am not sure I understand you fully.+> My dreams annoy me.-> Do you dream often?+> Yes, daily.26Traduccin automticaingls ruso (o castellano) ingls

The spirit is willing, but the flesh is weak

, The vodka is good, but the meat is rotten

(Alternativas: Spirit is willingly ready, but flesh is weakThe alcohol is arranged, but the meat is weak)27Historia de la IALos sistemas basados en el conocimiento (1969-1979)

Los mecanismos generales de resolucin de problemas no son practicables (mtodos dbiles).

DENDRAL: el conocimiento del dominio del problema ayuda a resolverlo mejor.

Sistemas Expertos (MYCIN, PROSPECTOR): incertidumbre, factores de certeza

Representacin del conocimiento y razonamiento (redes semnticas, marcos, Prolog)28Historia de la IALa IA se industrializa (1980s)

El xito de los sistemas expertos lleva a su uso comercial: R1, XCON (sistema de configuracin en Digital Equipment Corporation).

Japoneses: quinta generacin de ordenadores (fracaso)

Estadounidenses: MCC

Software para el desarrollo de la IA

Mquinas de arquitectura dedicada29Historia de la IALos altibajos del final de los 80s y principio de los 90s

The collapse of the Lisp machine market in 1987: Specialized computers, called Lisp machines, were optimized to process the programming language Lisp.Apple and IBM computers in 1987 became more powerful than the more expensive Lisp machines. The desktop computers had rule-based engines such as CLIPS availab

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