INTELIGENCIAARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)

DEFINICIN

A lo largo de ia historia se han seguido ios cuatro enfoques . Como esde esperar, existe un enfrentamiento entre los enfoques centrados enios humanos y los centrados en torno a la racionalidad.

El enfoque centrado en el comportamiento humano debe ser unaciencia emprica, que incluya hiptesis y confirmaciones medianteexperimentos.

El enfoque racional implica una combinacin de matemticas eingeniera.

Sistemas que pieusan ciuno humanos Sistemas que piensan racionalmente

El nuevo y excitante esfuerzo de hacer que ioscomputadores piensen... mquinas con mentes, enel ms amplio sentido literal. (Haugeland. I l>S5)

|I,a automatizacin de acti% idades que vincu-lamos con procesos de pensamiento humano, ac-tividades como la loma de decisiones, resolucinJe problemas, aprendizaje... (Rel iman. 1U78)

El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos coniputacionales. (Char-niak \.

El estudio de los clculos que hacen posiblepercibir, razonar y actuar. (Winston. 1W2)

Sistemas que a c t a n como humanos

El arte de desarrollar mquinas con capacidadpara realizar funciones que cuando son realiza-das por personas requieren de inteligencia.(Kurzwei l . IWO)

-El estudio de cmo lograr que los computado-res realicen tareas que. por el momento, los hu-manos hacen mejor. (Rich y Knight . l l > 9 1 )

Sistemas que actan racionalmente

La Inteligencia Computacional es el estudiodel diseo de agentes inteligentes. (Poole cta!..

I.A... est relacionada con conductas in t e l i -gentes en artefactos. (Nilsson. 1WH

FUNCIN DE AGENTE

A

l-J rnun-.fc de aspiradora con dos ltx:ali/vi.jooi.

iHiiintLi Ot |>fi\iiKoiH's

[.\. Sui'\. i.. Dtfedm

Hiura , Tabla parcial de una funcin de agente sencilla para ej mundo de ia a>.p!r:nlow que x-muoua en ta -iaura

w AGENTE REACTIVO SIMPLE

Diagrama esquemtico de un asente reactivo stntpie.

funcin AcMl -Rr \rii\ >-Sl\ui < percepcin : ic-iis, un conjunto de realas oxidicin

/. - IM IRIttn VM-Ev I K A! >.V/!cT< tf H^RiV1!>! V!A(V.v/iJ

AGENTE BASADO EN OBJETIVOS

r"~ - -:,__,__ - - ^ N*> id~t~^\

(V^vc^iuc^n.idmuiV-V - jJvra\X ^ , , - - - , *y? *. ^-^ n^ . _ _ .. . . % i . , .i Uv c.xi- -,,ius,tn ni*1 .wv?='w- H** "" .Vx y s j a-LO T,.\

/j ) t . \c 1,.^^-""^^-' preferencias entre los estados del mundo. Des-pus selecciona la accin que le leve a alcanzar a mayor utilidad esperada, que se calcula haciendola media de todos los estados resultantes posibles, ponderado con la probabilidad del resultado

rAGENTE QUE APRENDE

Figura Modelo general para ajenies uue aprender,

DISEO DE AGENTES

Un aenk- es algo que percibe y acta en un medio. La funcin (k-l am-nu- paraun agente especifica la accin uue debe rcati/ar un agente como respuesta a cual-quier secuencia peicibida.

La medida di- ri-ndimk-nti evala el comportamiento del agente en un medio. L'naucntt- racional acta con la intencin de maximi/ar el vaior esperado de la me-dida de rendimiento, dada la secuencia de percepciones, que ha observado hasta elmonelo.

L;ts especificaciones del tutumo dt- trata jo incluyen la medida de rendimiento,el medio externo, los actuadores y os sensores, ii primer paso en el diseo de uagente debe ser siempre la especificacin, tan completa como sea posible, del en-torno de trabajo.

El enlomo de trabajo vana sesnin distintos parmetros. Pueden ser total o parcial-mente \. deterministas o estocas! eos. episdicos, o secuenciales. estticoso dinmicos, discretos o continuos, y !orinado* por un nico acense o por vanosagentes.

El pn>rani;i

DISEO DE AGENTES

Fque le> permite seguir el rastro de aspectos del mundo que no son evidentes segnlas percepciones- actuales. Los acento basados en objetivo: actan con la inten-cin de akan/ar sus metas.. > los agentes basados en utilidad intentan maximi/arsu felicidad- deseada.Todos los agentes pueden mejorar st< eficacia con la ayuda de mecanismos de

LGICA DIFUSA

(FUZZY LOGIC)

LGICA DIFUSA

Lotfi Zadeh (profesor de la Universidadde California en Berkeley) en 1965escribi su documento original en lateora de conjuntos difusos. En variasocasiones, esto es lo que dijo ...

"La lgica difusa es un medio depresentar problemas a loscomputadores de una manera similara la forma en que los seres humanoslos resuelven""La esencia de la lgica difusa es quetodo es una cuestin de grado"

Introduccin

La lgica difusa se inici con la introduccin de la teora de conjuntosdifusos por Lotfi Zadeh en 1965.

Conjuntos Difusos

Conjuntos cuyos elementos tienen grados de pertenencia.

Un subconjunto difuso de un conjunto X se caracteriza por asignar acada elemento de x en X el grado de pertenencia de x en A.

Ejemplo:

sea X = {x | x es una persona} y

A = {x | x es una persona de edad mayor}

What is Fuzzy Logic?En la lgica preposicional, los valores de verdad son:

- Verdadero o

- Falso

La lgica difusa es un tipo de Lgica plurivalente- Hay ms de dos valores de verdad

El intervalo [0,1] representa los posibles valores de verdad- O es la falsedad absoluta-1 es la verdad absoluta

Paso 1: Fuzzificacion

Fuzzificacin: Proceso de mapeo / conversin dedatos reales a datos difusos.

Encuentra el grado de pertenencia de la entradareal en conjuntos difusos predefinidos.

Por ejemplo dada la salud de una persona,determinar el grado en que es "bueno", "regular"o "mala".El Mapeo se consigue utilizando funciones demembresa (pertenencia).

Funciones de Membresa

Funciones de pertenencia (membresia) difusaPermite una transicin gradual de falso averdadero

de grado

v) =

': v -

- \j - \. \ < .v < \o i

Pasol: Reglas Difusas

A continuacin, construir un conjunto dereglas, combinando la entrada de algunamanera lgica, para producir una salidaLas reglas de estilo (si A entonces B) - A es elantecedente / premisa y siendo B laconsecuente / conclusinLas Variables de entrada difusas se combinanlgicamente para formar premisaLa Conclusin ser el grado de pertenencia aalgn conjunto difuso de salida.

Paso 3: Defuzzificacion

En algunos casos, es posible que desee utilizar el grado de salida difusapara determinar un valor real, que puede ser til para otros clculos.

Defuzzificacion: Proceso de conversin de los resultados de las reglasdifusas para obtener un nmero real como una salida

Api icacionesControl DifusoEjemplo: una medicin de temperatura para los frenos antibloqueo puedetener varias funciones de pertenencia separadas definiendo rangosparticulares de temperatura necesarios para controlar los frenoscorrectamente.Cada funcin asigna el mismo valor de la temperatura a un valor deverdad en el rango de O a 1. Estos valores de verdad se pueden utilizarpara determinar cmo se deben controlar los frenos.

coid warm

temperature

MATLAB

Membership Function Editor: tipper - ' X

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