IC-Introducción 1

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

ING. ELECTRÓNICADOCENTES: Ana Casali

Andrea Torres

IC-Introducción 2

IIA - OBJETIVOS

� ADQUIRIR CONOCIMIENTOS EN:� Tipos de problemas abordados por la IA� Manejo de algunas Herramientas de IA.� Aplicaciones en la Ingeniería.

� ADQUIRIR HABILIDADES PARA: � Desarrollar un prototipo de Sistema Inteligente� Realizar informes� Exponer tema/trabajo práctico

IC-Introducción 3

IC - MODULOS

� INTRODUCCION� SISTEMAS BASADOS EN

CONOCIMIENTO� RAZONAMIENTO APROXIMADO� FUZZY SYSTEMS� APRENDIZAJE� AGENTES INTELIGENTES

IC-Introducción 4

IC - PROMOCION

� TP 1: Introducción a la IA� TP 2: Sistemas Basados en

Conocimiento� TP 3: Fuzzy Systems� TP 4: Redes Neuronales� EVALUACION GLOBALIZADORA

IC-Introducción 5

IC – MATERIALES

� Página web DSI-EIE� http://dsi.fceia.unr.edu.ar

� Consultas:� acasali@fceia.unr.edu.ar� torres@fceia.unr.edu.ar

IC-Introducción 6

Además de una Película...

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

IC-Introducción 7

ROBOTICA

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IC-Introducción 8

� Sistemas de control (vuelos espaciales)� Planificadores (aeropuertos)� Sistemas de soporte a la decisión� Supervisores inteligentes � e-commerce, subastas electrónicas� Agentes recomendadores (Web!!!)� e-learning .....

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IC-Introducción 9

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

� Distintas definiciones.� Conceptos fundamentales.� Historia / Estado actual.� Ramas de IA� Distintos campos de aplicación.

IC-Introducción 10

QUE ES LA IA ?

� La 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

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� 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 LA IA ?

IC-Introducción 12

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

QUE ES LA IA ?

IC-Introducción 13

LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:

SISTEMAS QUEPIENSAN COMOHUMANOS

SISTEMAS QUEPIENSANRACIONALMENTE

SISTEMAS QUEACTUAN COMOHUMANOS

SISTEMAS QUEACTUANRACIONALMENTE

Inteligencia Inteligencia idealideal

RAZONAMIENTO

COMPORTAMIENTO

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DIFERENTES MODELOS:

� SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO � A nivel de procesos cognitivos

� CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES� De la forma más eficiente

IC-Introducción 15

MODELOS COGNITIVOS� CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES

AL USUARIO, FACIL DE MODIFICAR -INCREMENTAR

� SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (KBS)� AGENTES DELIBERATIVOS

MODELOS CONEXIONISTAS� REDES NEURONALES� ALGORITMOS GENETICOS� AGENTES REACTIVOS

DIFERENTES MODELOS:

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MODELOS COGNITIVOS

�� SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTOSISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

�� FUZZY SYSTEMFUZZY SYSTEM

MODELOS CONEXIONISTAS

�� REDES NEURONALESREDES NEURONALES

DIFERENTES MODELOS:

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� 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

� INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)� herramientas para poder concretar IA

� LINGÜÍSTICA (1957)� teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)

FUNDAMENTOS DE LA IA

HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig)• Génesis de la IA (1943-1956)

-Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo)-Shannon - Turing (ajedrez) -Minsky - Edmonds (red neuronal)-Newell- Simon (teórico lógico)

• Entusiasmo inicial (1952 - 1969)-GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución -Perceptrón

• Una dosis de realidad (1966 - 1974)-falta de robustez en problemas variados (traducciones, micromundos)- mayor complejidad

• Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979)-uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.

• De 1986 al Presente:•Regreso y profundización de las redes neuronales - modelos conexionistas.•Cambio tanto en los contenidos como en la metodología de IA. •Utilización de teorías ya existentes.•Aplicaciones más reales

• IA se convierte en industria (1980 - 1988) - Proyectos e inversiones - Lisp Machines

Últimos años:•Avances en:

•ROBOTICA•VISION•REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO•APRENDIZAJE

• Mejor comprensión de los problemas y de su complejidad

• Mayor capacidad de manejo matemático

METODOS MAS SOLIDOS

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HISTORIA DE LA IA

• http://www.uned.es/pfp-internet-y-educacion/historia.html

• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html

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RAMAS DE IA:

� Búsqueda Heurística� Representación del conocimiento� Inferencia� Planificación� Aprendizaje� Lenguaje Natural� Visión� Robótica

IJCAI is the International Joint Conference on AIhttp://www.ijcai-07.org/• Content Areas

• Constraint Satisfaction• Control Learning• Learning• Knowledge Representation/Reasoning• Multiagent Systems• Natural Language Processing• Planning and Scheduling• Robotics• Search• Uncertainty• Web/Data• Other (applications, philosophical foundations

mathematical foundations...)

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EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA:

• 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1, Prospector, Dendral,...)

• 89 HITECH Programa de ajedrez.

• 92 MARVEL S.E. En tiempo real que monitorea nave espacial

• 94 PEGASUS Realiza reservas de vuelos

• Sistemas de conducción de automóviles S.E. En distintos dominios ...

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Históricamente los investigadores en IA se han enfocado en los distintos componentes del comportamiento inteligente (aprendizaje, razonamiento, visión, ….), de forma aislada.

� En la actualidad, algunos autores sugieren que la inteligencia, es producto de la interacción entre un agente y su entorno. �Entonces, el comportamiento inteligente emerge de la interacción de varios comportamientos simples.

(Brooks-MIT)

QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 26

QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES.

Norvig & Russell

� Principios generales que rigen a los A.R.� Elementos usados para construirlos.

IC-Introducción 27

AGENTE (Norvig&RussellNorvig&Russell))

IC-Introducción 28

AGENTE INTELIGENTE

� AGENTE Es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa mediante efectores.

� AGENTE INTELIGENTE:� Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo

a sus percepciones.� Es aquel que emprende la mejor acción

posible en una situación dada.Russel & Norvig

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AGENTEEs un sistema de computación situado en

algún entorno, que es capaz de una acción autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos de diseño.

Wooldridge & Jennings

DébilNociones de Agentes

Fuerte

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 30

Noción Débil:Es la forma más general en que es

usado el término agente. Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades:

� Autonomía.� Habilidad Social.� Reactividad.� Proactividad.

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 31

SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS)

CARACTERISTICAS� Cada agente tiene información y capacidades limitadas para resolver un problema

� No hay un control global del sistema� Los datos están descentralizados� Computación es asincrónica

Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la interoperatividad de sistemas existentes

IC-Introducción 32

UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO

� VOLUMINOSO� CAMBIANTE� DIFICIL DE

REPRESENTAR

IC-Introducción 33

Conjunto de Conocimientos y Técnicas que Conjunto de Conocimientos y Técnicas que permiten aplicar el saber científico a la utilización del permiten aplicar el saber científico a la utilización del conocimiento.conocimiento.

ADQUISICIONADQUISICION

QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACIONREPRESENTACION

INFERENCIAINFERENCIA

MANTENIMIENTO

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

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•• Es la disciplina tecnológica que se centra en el Es la disciplina tecnológica que se centra en el desarrollo, funcionamiento y mantenimientodesarrollo, funcionamiento y mantenimiento de de Sistemas Basados en ConocimientoSistemas Basados en Conocimiento (SBC (SBC –– KBS) de KBS) de una forma sistemática, disciplinada y cuantificable una forma sistemática, disciplinada y cuantificable (utilizando Ingeniería de Software)(utilizando Ingeniería de Software)

•• SBC: sistema de software capaz de soportar la SBC: sistema de software capaz de soportar la representación explícitarepresentación explícita de conocimiento.de conocimiento.

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

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•• SBC: sistema de software que mantienen una SBC: sistema de software que mantienen una gran cantidad de conocimiento (Base de gran cantidad de conocimiento (Base de conocimiento) y que incluyen métodos adecuados conocimiento) y que incluyen métodos adecuados para explotarlo.para explotarlo.

•• Sistema Experto: es un SBC que contiene el Sistema Experto: es un SBC que contiene el conocimiento utilizados por expertos humanos conocimiento utilizados por expertos humanos (imita la actividad de un experto)(imita la actividad de un experto)

SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO

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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

� TEST DE TURING (www.turing.org.uk/turing/)

Comportarse como humano� El ambiente plantea muchos desafíos (el diálogo

es totalmente libre) que resulta difícil para un sistema igualar a la contraparte humana

EL SISTEMA DEBERIA SER CAPAZ DE

• Procesar lenguaje natural• Representar el conocimiento• Razonar automáticamente• Aprendizaje automático• (Visión - Robótica)

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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

� TEST DE TURING

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EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS

Evaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente.

(E. Rich)

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

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LENGUAJES EN IA:

� LISP (COMMON LISP)� Lenguaje funcional - procesamiento

simbólico.

� PROLOG� Programación lógica

� C ( C ++ ) / JAVA� Procedural - Orientación a objetos

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APLICACIONES

“El campo de la IA está involucrado en la invención de máquinas que ayuden a la gente de distintas formas, dando a las máquinas alguna

de las capacidades que los humanos tenemos tales como entender el lenguaje, interpretar imágenes o aprender de la experiencia.

Generalmente estas máquinas no se parecen ni actúan de la forma que lo hacen las personas, pero pueden sernos asombrosamente

útiles mejorando y asistendo nuestras vidas, y complementando más que reemplazando las cosas que los humanos hacen. Y esta es la

meta hacia la cuál estamos trabajando colectivamente." - Tom Mitchell (CMU)

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APLICATIONS

Artificial intelligence is already very much a part of everydaylife in industrialized nations. AI is helping people in every field

make better use of information to work smarter, not harder

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Ejemplos de Aplicaciones

Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental SciencesPAGES interprets the analysis of drill results provided by a geophysics laboratory. This application was developed in collaboration with Dr. Rick Requejo of Geochemical SolutionsInternational.

IC-Introducción 45

del model o de c ontrol.Val idación de se nsores.

Dis tribució n de m odelo s utiliza ndo con cepto s innov adores de pla taform as

de comun icació n.Dia gnóstic o e ide ntifica ción de fallas de

equ ipos.

Des arrollad or, inte grado r y usu ario fin al

Qué es el T-Expert ? • Es un Sistema Experto orientado al ingeniero de proceso, con herramientas gráficas que le permiten escribir la lógica que el usa para resolver o analizar un problema en un leguaje familiar como lo es un diagrama de flujo.

• Este sistema basado en reglas, se combina con los hechos que vienen de campo para forman la base de conocimiento. Esta base de conocimiento es evaluada por un motor de inferencia, que realiza inferencias lógicas.Las inferencias pueden comprender la generación de acciones o la creación

de nuevos hechos.

Qué es un Sistema Experto ?

•Es una rama de Inteligencia Artificial que hace uso extensivo deconocimiento especializado para resolver problemas al mismo nivel que un experto humano.

T-EXPERT SIDERAR

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Características del sistema:

• Alta performance•El sistema debe ser capaz de responder al mismo nivel que el experto en el campo. Manejando datos incompletos o inexactos.

• Adecuado tiempo de respuesta

• Entendible•El sistema debe ser capaz de explicar los pasos que lo llevaron a su razonamiento. Opuesto al concepto “caja negra”

• Flexible •Permite manejar en forma eficiente y modular la actualización de las reglas

• Autodocumentado

T-EXPERT SIDERAR

Real time database

IVISION

Input DataSource

1) DataAdquisition

6) TimeRegistrator

3)InferenceEngine

2) Knowledgebase

8)RuleAcquisitionInterface

FactsRules

Expert

User

Expert

10) OutputInterface

SharedMemory

9) RuleExecutionInterface

5)ExplanationFacility

4) ActionsAdministrator

Data BaseRecorder

Database

7) Knwoledgerefining

Real TimeRecorderIVISION

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Areas de aplicación:

• Diagnóstico : Inferir problemas subyacentes basándose en la observación de evidencia

•Interpretación : Explicar datos observados.

•Monitoreo: Comparar datos observados contra los esperados para juzgarperformance.

•Planeamiento : Divisar acciones para llegar a un resultado.

•Predicción: Predecir resultado de una situación dada.

•Recomendación: Prescribir el tratamiento a un problema.

•Control: Regular un proceso. Puede requerir interpretación,diagnóstico,monitoreoplaneamiento, predicción y recomendación.

T-EXPERT SIDERAR

IC-Introducción 49

ARCHON: Cooperating Agents forIndustrial Process Control

ARCHON (ARchitecture for Cooperative HeterogeneousON-line systems) ha sido el proyecto Europeo más grande de IA Distribuida (Distributed Artificial Intelligence - DAI). Este sistema presenta una arquitectura de propósito general, software framework, y una metodología que ha sido utilizada para soportar y desarrollar sistemas DAI en varios dominios industriales reales.

• electricity transportation management

• particle accelerator control

IC-Introducción 50

Archon- Acelerador de partículas

Se utiliza Archon como entorno de trabajo para construir una aplicación DAI (inteligencia artificial distribuida) para control y diagnóstico de fallas en el Proton Synchrotron (PS), uno de los aceleradores de partículas del CERN (Laboratorio Europeo para Partículas Físicas). El complejo PS es el corazón de CERN y facilita los experimentos y además actúa como un inyector para los aceleradores más grandes.

IC-Introducción 51

Aceleradores de partículas

Son sistemas complejos que generan rayos de partículas, los cuales son utilizados por los científicos para sus experimentos. Los rayos se forman estableciendo ciertas propiedades físicas ( dimensiones del rayo por ej.) a lo largo de su camino dentro del acelerador.

Estos parámetros son controlados desde el Sistema de Control.

IC-Introducción 52

Por qué la utilización de DAI?

� El tamaño del dominio es muy grande como para que se utilice un solo sistema, siendo que DAI presenta el medio de dividir el conocimiento y asignárselo a diferentes agentes, recombinando todo después.

� Los sistemas de control se dividen en subsistemas que realizan las actividades, pero estos deben actuar de forma coordinada y coherente.

� Existe una gran cantidad de software sobre aceleradores que carecen de inteligencia, entonces Archon es capaz de integrarse con estos para darle interactividad.

IC-Introducción 53

Robótica

� Robots para múltiples aplicaciones

(limpieza, desactivar minas, inspeccionar volcanes, espaciales, ….)

Empresa multimillonaria…

Robocup: http://www.robocup.org/

IC-Introducción 55

Robocup: Small League

� RoboCup is a competition domain designed toadvance robotics and AI research through a friendly competition.

� Small Size robot soccer is one of the RoboCupleague divisions. Small Size robot soccer, orF180 as it is otherwise known, focuses on the problem of intelligent multi-agent cooperationand control in a highly dynamic environmentwith a hybrid centralized/distributed system.

Robocup: Small League

Robocup: Small League

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Herramientas inteligentes� Smart Tools - Companies in health care, finance, and

retailing are using artificial-intelligence systems tofilter huge amounts of data and identify suspicioustransactions. Artificial intelligence (AI) is often a crucial ingredient in their stellar performance.

� In fact, AI is now a part of a swath of industries as broad as the BW50 itself. AI software helps engineerscreate better jet engines.

� In factories, it boosts productivity by monitoringequipment and signaling when preventivemaintenance is needed.

� The Pentagon uses AI to coordinate its immenselogistics operations.

� And in the pharmaceutical sector, it is used to gainnew insights into the tremendous amount of data onthe human genome."

UC Berkeley - USA http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/

Areas/AI.html/

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Bibliografía

• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig& Russell –Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1

http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html

• Inteligencia Artificial. Modelos Técnicas y Aplicaciones.Escolano Ruiz F. et al. Thomson, 2003.

• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición –Mc Graw Hill 1994, Cap 1

• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthyhttp://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/

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AGENTES

Queremos construir agentes actores y no solamente razonadores. Ciertamente, no está muy claro como podemos ver inteligencia en un sistema que nunca actúa.

Martha Pollack, from Computers and Thought Lecture, IJCAI-91.