inteligencia artificial unidad i semana 1 11012011

PRESENTACIÓN DE LA MATERIA.

SISTEMAS EXPERTOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

OBJETIVO DE LA MATERIA. Esta asignatura incluye conocimiento general relacionado con el desarrollo de aplicaciones que imiten la inteligencia del ser humano. Contiene los temas necesarios para entender el funcionamiento y aplicaciones de los sistemas expertos. Adicionalmente, se da una descripción y se realiza una aplicación general utilizando diversas técnicas para cada uno de los temas estudiados.

CONTENIDO PROGRAMATICO

UNIDAD I. Introducción1.1 Definiciones1.2 Historia de la inteligencia

artificial1.3 Aspectos filosóficos de la IA1.4 Aplicaciones actuales de la IA1.4 Agentes1.6 Búsquedas

UNIDAD II. Representación del conocimiento y razonamiento.

2.1 Base y representación del conocimiento

2.2 Lógica clásica y la incertidumbre

2.3 Sistemas basados en conocimiento

2.4 Aprendizaje y redes neuronales

2.5 Definición y aplicaciones de aprendizaje basado en computadoras

2-6 Introducción a las redes neuronales

2.7 Aprendizaje supervisado

CONTENIDO PROGRAMATICO

UNIDAD III. Introducción a los sistemas expertos

3.1 Definición de un sistema experto

3.2 Marco histórico3.3 Aplicaciones de sistemas

expertos3.4 Consideraciones de lenguajes

de programación3.5 Representación y

razonamiento del conocimiento

3.6 Redes semánticas3.7 Métodos de inferencia.

UNIDAD IV. Diseño de sistemas expertos

4.1 Selección del problema apropiado

4.2 Etapas de desarrollo del sistema experto

4.3 Consideraciones de ingeniería de software

4.5 Comparación de patrones

BIBLIOGRAFÍA.

NILSSON, N. Inteligencia Artificial; Una nueva sintesis. McGraw-Hill, México 2000, (3 ejemplares), Pajares Martinsanz, Gonzalo; Santos Peñas, Matilde.

GIARRATANO, J.-RELEY,G. Sistemas Expertos: Principios y programación, Thomsn, México D.F, 2001 (3 ejemplares)

EVALUACIÓN POR PERIODO

PRIMER PERIODO

EXAMEN PARCIAL I 50%

TAREAS CORTAS 20%

PROYECTO DE CATEDRA FASE I 30%

SEGUNDO PERIODO

EXAMEN PARCIAL II 50%

TAREAS CORTAS 20%

PROYECTO DE CATEDRA FASE II 30%

TERCER PERIODO

EXAMEN PARCIAL III 50%

TAREAS CORTAS (25%)

PROYECTO DE CATEDRA FASE III (25%) INCLUYE DEFENSA EN PÚBLICO.

TEMAS PARA TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

1- Reconocimiento de patrones2- Reconocimiento de rostro Demótica3- Asignación para vivienda en alquiler o crédito para

compra de acuerdo a las necesidades de los clientes.4-Juegos inteligentes como (ajedrez, damas chinas, tres en

línea (estos nombres sólo son ejemplos no se aceptaran para las tareas de investigación) )

5-Asignación de tiempos de transporte marítimo, terrestre o aéreo.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL.D E F I N I C I O N

De acuerdo al diccionario de la Real Academia de la Lengua Española inteligencia se define: “1. f. Capacidad de entender o comprender.

2. f. Capacidad de resolver problemas.3. f. Conocimiento, comprensión, acto de entender.4. f. Sentido en que se puede tomar una sentencia, un

dicho o una expresión.5. f. Habilidad, destreza y experiencia.6. f. Trato y correspondencia secreta de dos o más

personas o naciones entre sí.7. f. Sustancia puramente espiritual.”

“Simular las actividades de aprendizaje, razonamiento, análisis y deducciones de nuestro cerebro humano con la ayuda de un ordenador utilizando para ello algoritmos o procesos especializados creados especialmente para dicho fin”. rmr (2007).

TOMANDO LO ANTERIOR PODEMOS DARNUESTRA PROPIA DEFINICIÓN LA CUAL QUEDARÍA

HISTORIA DE LA IA.

En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts han sido reconocidos como los autores del primer trabajo de IA. Parten de tres fuentes.

a) Conocimiento sobre la fisiología básica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro.

b) El análisis formal de la lógica preposicional de Russell y Whitehead.

c) La teoría de la computación de Alan Turing.

HISTORIA DE LA IA.

Proponen un modelo de neuronas artificiales, las cuales tienen las características de ACTIVADAS o DESACTIVADAS.

Demostraron que cualquier función de computo podría calcularse mediante alguna red de neuronas interconectadas

HISTORIA DE IA.

Donald Hebb 1949, propuso y demostró una sencilla regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas. A esto se le conoce como: APRENDIZAJE HEBBIANO O DE HEBB. El postulado de aprendizaje de Hebb ( “La organización del comportamiento” postula:“Cuando una célula A está suficientemente cerca de otra B para tomar parte en excitarla, y lo hace persistentemente, suceden cambios metabólicos en una o ambas células de tal forma que se incrementa la eficiencia de A en excitar B”)

HISTORIA DE IA.

Extensión de la regla de Hebb(Stent, 1973)1) Si dos neuronas a ambos lados de una sinapsis se activan

simultáneamente, se incrementa selectivamente la fuerza de dicha sinapsis.

2) Si dos neuronas a ambos lados de una sinapsis no se activan simultáneamente, la sinapsis se debilita o elimina.

Así, una regla de aprendizaje Hebbiana es un mecanismo dependiente del tiempo, de ámbito local, que incrementa la eficiencia de una sinapsis en función de la correlación entre las actividades pre y post-sinápticas.

HISTORIA DE LA IA.LINEA DE TIEMPO

1951 Minsky y Dean EdmondsConstruyen el primer ordenadorsnarc

1956 Nacimiento de la IA

1952-1969, es la epoca de “mira mamá, ahora sin manos”

1966-1973,Simon indico, que en 10 años una computadora podría ser campeona de ajedrez

1969-1979, sistemas basados en el conocimiento, programa dendral

1980, la IA se convierte en una industria Primer programa de SE R1

1986, a la fecha Regreso de la redes neuronales

1987, la IA se convierte en una ciencia

1995, Emergen los sistemas inteligentes

1.3 ASPECTOS FILOSÓFICOS DE LA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.3 ASPECTOS FILOSÓFICOS DE LA IA

¿Se pueden utilizar reglas formales para extraer conclusiones validas?

¿Cómo se genera la inteligencia mental a partir de un cerebro físico?

¿De dónde viene el conocimiento?

¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?

Estas son preguntas que regularmente se hacen los estudiosos de la IA.

1.3 ASPECTOS FILOSÓFICOS DE LA IA

Aristoteles (384 - 322 AC), fue el primero en formular un conjunto preciso de leyes que gobernaban la parte racional de la inteligencia. Él desarrolló un sistema informal para razonar adecuadamente con silogismos, que en principio permitía extraer conclusiones mecánicamente, a partir de premisas iniciales. Mucho después, Ramón Lull 1315, tuvo la idea de que el razonamiento útil se podría obtener por medios artificiales

El conjunto de reglas define la parte racional y formal de la mente, el siguiente paso es considerar la mente como un sistema físico. René Descartes proporciona la primera discusión clara sobre la distinción entre la mente y la materia y los problemas que surgen. Descartes defendía el dualismo, el cual sostiene que: existe una parte de la mente o del alma o del espíritu, que está al margen de la naturaleza, exenta de la influencia de las leyes físicas. Los animales no poseen esta cualidad dual, a ellos se le podría concebir como si se tratasen de máquinas.

El movimiento empírico, iniciado con el Novum Organum (Una actualización del Organon, o instrumento de pensamiento, de Aristóteles), de Francis Bacon, se caracteriza por el aforismo de John Locke “Nada existe en la mente que no haya pasado antes por los sentidos”.

La teoría de la confirmación de Carnal y Carl Hempel, intenta explicar cómo el conocimiento se obtiene a partir de la experiencia. The logical Structure of the World define un procedimiento computacional explicito para la extracción de conocimiento a partir de experiencias primarias.

Dentro de la historia filosófica de la Inteligencia Artificial, debemos estudiar lo siguiente,

“Nosotros no reflexionamos sobre los fines, sino sobre los medios. Un médico no reflexiona sobre si debe curar, ni un orador sobre si debe persuadir……. Ellos asumen el fin y consideran cómo y con qué medios se obtienen y si resulta fácil y es por tanto productivo; mientras que si sólo se puede alcanzar por un medio se tiene en consideración como se alcanzará por este y por qué medios se obtendrá éste, hasta que se llegue a la causa primera….y lo último en el orden del análisis parece ser lo primero en el orden de los acontecimientos. Y si se llega a un estado imposible se abandona la búsqueda, como por ejemplo si se necesita dinero y no se puede conseguir; pero si hay una posibilidad se intentará. ”, Todo lo anterior se conoce como: el Algoritmo de Aristoles, el cual se implementó 2,300 años después, por Newell y Simon con la ayuda de su programa SRGP. El cual se conoce como Sistema de planificación regresivo.

TAREA: INVESTIGAR EL FUNCIONAMIENTO DEL PROGRAMA SRGP, Y DAR UN ANÁLISIS DEL MISMO. FECHA DE ENTREGA LA SIGUIENTE CLASE.

ESTRUCTURA DE UN CEREBRO.

FUNCIONAMIENTO DEL CEREBRO HUMANO

Nuestro cerebro es una máquina compleja, la cual ordena mediante pulsos eléctricos como deberá funcionar nuestro cuerpo de acuerdo a estímulos internos o externos.

Para que esto sea así, hay ciertos elementos que almacenan la información.

FUNCIONAMIENTO DE CEREBRO HUMANO

Uno de estos elementos es la neurona, la cual por medio de los impulso indica la forma como se reaccionará de acuerdo a la acción que se presente.

Esto se logra por medio de los NEUROTRANSMISIORES, sustancia capaz de lograr la transmisión de los impulsos nerviosos


Estos neurotransmisores se reciben en las dendritas y se emiten en los axones. El cerebro usa la energía bioquímica procedente del metabolismo celular como desencadenante de las reacciones neuronales.

1.4 APLICACIONES ACTUALES DE LA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.4 APLICACIONES ACTUALES DE LA IA

En la actualidad luego de los logros alcanzados en los primeros años 1950´s, la IA ha evolucionado en:

1- Planificación autónoma: Programa de la NASA, para planificación autónoma a bordo que controlaba la planificación de una nave espacial desde abordo, esto se logra a base de objetos generales especificados desde tierra, y monitorizaba las operaciones de la nave espacial, ejecutando, detección, diagnóstico y recuperación de problemas según ocurrían.


Control autónomo: Sistema de vión por computadora Alvinn fue entrenado para dirigir un coche de forma que siguiese una línea. Esto se realizo con una furgoneta controlada por computador en el NavLab de UCM, se dirigió el vehiculo por espacio de 2,850 millas, se controlo el vehículo en un 98%.


Juegos: Deep Blue, computador diseñado y construido por la IBM, que derroto al gran maestro de ajedrez Garry Kasparov, por un resultado de 3.5 a 2.5 en una partida de exhibición.

Diagnosis: Los programas de diagnóstico médico, basados en el análisis probabilística, han llegado a alcanzar niveles similares a los de médicos en algunas áreas de la medicina.


Planificación Logística: En 1991 el ejercito de los Estados Unidos crearon Dynamic Analysis and Replanning Tool (DART), esto para automatizar la planificación y organización logística del transporte. La agencia DARPA afirmo que se había amortizado los 30 años de inversión en la IA de la agencia.


Robotica: en la actualidad se utilizan robots para realizar operaciones de microcirugía, HipNav es un sistema que utiliza técnicas de visión por computadora para crear un modelo tridimensional de la anatomía interna del paciente y des púes utiliza un control robotizado para guiar el implante de prótesis de cadera.

Procedimiento de lenguajes y resolución de problemas: Pover B, es un programa informático que resuelve crucigramas mejor que la mayoría, utilizando restricciones en programas de relleno de palabras, una gran base de datos de crucigrams y varias fuentes de información como diccionarios y bases de datos online.

GRACIAS POR SU ATENCIÓN

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