inteligencia artificial. introducción ¿ qué es la inteligencia artificial ? fundamentos de la...
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Introducción
¿ Qué es la Inteligencia Artificial ?
Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Historia de la Inteligencia Artificial
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Introducción La Inteligencia Artificial (IA):
• intenta comprender el comportamiento de entidades inteligentes (es una ciencia)
• se esfuerza en construir máquinas inteligentes (es una ingeniería)
• máquinas inteligentes = máquinas capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos complejos
• La IA es un área reciente (1956)
•El estudio de la inteligencia es una disciplina muy antigua
La aparición de las computadoras en los años 50 permitió poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento.
La IA puede considerarse un campo universal
Introducción
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Qué es la Inteligencia ? Resolver problemas
Complejos Hacer Generalizaciones Establecer Relaciones Análisis Percepción Comprensión y Aprendizaje Creación
¿Que es inteligencia Artificial ?
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
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
¿Que es inteligencia Artificial ?
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
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LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
SISTEMAS QUE PIENSAN COMO HUMANOS
SISTEMAS QUE PIENSAN RACIONALMENTE
SISTEMAS QUE ACTUAN COMO HUMANOS
SISTEMAS QUE ACTUAN RACIONALMENTE
Inteligencia Inteligencia idealideal
RAZONAMIENTO
COMPORTAMIENTO
Objetivos a alcanzar por la IA
• Desarrollar sistemas que piensan como humanos.
• Desarrollar sistemas que actúan como humanos.
• Desarrollar sistemas que piensan racionalmente.
• Desarrollar sistemas que actúan racionalmente.
Pensar como los Humanos
Pensar como los humanos: la Ciencia Cognitiva
¿como piensan los humanos? Técnicas experimentales de la psicología
Es el objetivo de la Ciencia Cognitiva (reúne técnicas de IA y psicología)
Actuar como los HumanosTest de Turing (1950). Comportamiento inteligente.
• Incapacidad de diferenciar entre respuestas del ordenador repuestas humanas.
• Supondría:
- Procesamiento del Lenguaje Natural. - Representación del Conocimiento. - Razonamiento Automático - Aprendizaje Automático.
Prueba de Turing.
(Alan Turing 1950) intenta ofrecer una definición de inteligencia Artificial que se pueda evaluar. Para que un ser o máquina se considere inteligente debe lograr engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un humano evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que puede realizar el ser humano.
Actuar como los Humanos
Pensar Racionalmente La corriente Logística en Inteligencia Artificial trata de crear sistemas inteligentes utilizando la Lógica Formal.
Inconvenientes:
• Necesaria una representación del conocimiento informal (o difuso). Uso de probabilidades. • Explosión combinatoria posibilidades.
Actuar Racionalmente Uso de agentes: percepción + actuación.
Se necesita resolver situaciones, que el pensamiento racional no puede por sí solo hacer:
• Acciones reflejas: “retirar la mano del fuego”.
El estudio de IA como agentes racionales tiene dos ventajas:
• Es más general que el “pensamiento racional”.
• Es más cercano al método científico que el
comportamiento y el pensamiento humanos.
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También IA es : Combinación de:
Ciencias de la Computación
Ingeniería Mecánica y Electrónica Fisiología y Filosofía
Creación de Máquinas que puedan Pensar
FUNDAMENTOS 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
FUNDAMENTOS
INGENIERIA EN COMPUTACION (1940) herramientas para poder concretar IA
LINGÜÍSTICA (1957) teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
Los inicios (1943-1956)
Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)
La dura realidad (1966-1973)
Los sistemas basados en el conocimiento (1969-1979)
La IA se industrializa (1980- actualidad)
Evolución Histórica de la I A
Los inicios (1943-1956)
McCulloch y Pitts: primer modelo de neurona
Hebb: regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb
Minsky, Edmonds: primer simulador de red neuronal (40 neuronas)
Evolución Histórica de la I A
Los inicios (1943-1956)
Taller de Dartmouth (bautizo de la IA): McCarthy, Minsky, Shannon, Rochester, More, Samuel, Solomonoff, Selfridge, Newell, Simon
Newell, Simon: Teórico Lógico (TL)
Evolución Histórica de la I A
Evolución Histórica de la I AEntusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)
Los primeros años estuvieron llenos de éxitos, aunque con
ciertas limitaciones.
Entusiasmo general y grandes esperanzas.
Algunos «hitos»:
• Hipótesis del sistema de símbolos físicos.
• Lenguaje de alto nivel LISP.
• Generador de consejos.
• Micromundos, destacando el mundo de los bloques.
• RNs como adalines o perceptrones.
...Pero aún así las predicciones muy optimistas se chocaron
con una realidad difícil de modelar y excesivamente compleja
en muchos casos:
traducción, búsqueda de soluciones genérica, la explosión
Evolución Histórica de la I ALos sistemas basados en el conocimiento 1966-1973)• Hasta este momento la investigacion en IA estaba centrada en
el desarrollo de mecanismos de busqueda de proposito general
métodos débiles.
• Alternativa: uso de conocimiento específico del dominio que
facilita el desarrollo de etapas de razonamiento más largas,
pudiendo así resolver casos recurrentes en dominios de
conocimiento restringido: DENDRAL
Evolución Histórica de la I ALos sistemas basados en el conocimiento 1966-1973)• sistemas expertos.
• Surge esta nueva metodología que puede aplicarse a
distintas áreas de la actividad humana. Muy empleado en diagnóstico médico: MYCIN.
• Se incorporan también los factores de certeza.• Aparecen los marcos de Minsky
La IA se industrializa (1980 hasta el presente) Primer sistema experto comercial con éxito: R1 por Digital
Equipment Corporation. En 1981 los japoneses anunciaron su proyecto «Quinta
Generación».
Los EEUU constituyeron el MCC (Microelectronics and
Computer Technology Corporation).
Evolución Histórica de la I A
La IA se industrializa (1980 hasta el presente)
Ninguno cumplió completamente sus objetivos, mientras
que Reino Unido se restaura el patrocinio/subvención. La industria de la IA creció rápidamente, pasando de unos
pocos millones de dólares en 1980 a billones de dólares
en 1988.
Poco después llegó la época llamada «El invierno de la
IA».
Evolución Histórica de la I A
La IA se convierte en una ciencia
• Actualmente es más usual el desarrollo de teorías ya
existentes y trabaja también en demostrar la utilidad de
las aplicaciones en el mundo real.
• La IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos.
La IA se convierte en una ciencia• En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales,
y este enfoque denominado conexionista convivirá con
otros diferentes.
• Recientemente ha habido una revolución en el campo de
la IA tanto en el contenido como en la metodología de
trabajo.
Aplicaciones de la IA Lingüística
computacional: Minería de datos
(Data Mining)
Aplicaciones de la IA Mundos virtuales: Procesamiento de lenguaje
natural (Natural Language Processing):
Aplicaciones de la IA Robótica: Videojuegos: Sistemas de
apoyo a la decisión:
GRACIAS