introducción a la ia

Curso deCurso de

Inteligencia ArtificialInteligencia Artificial

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Curso de Inteligencia Artificial

CONTENIDOCONTENIDO

1. Introducción

2. Representación del Conocimiento

3. Lenguajes de Programación para I.A.

4. Estrategias de búsqueda.

5. Sistemas Expertos

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BIBLIOGRAFÍABIBLIOGRAFÍA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un Enfoque ModernoStuart Russell, Peter Norvig2ª Edición, Pearson Prentice Hall

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Elaine Rich, Kevin Knight2ª Edición, McGraw Hill

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Patrick Henry Winston3ª Edición., Addison Wesley

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1.1.

Introducción Introducción

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La Inteligencia Artificial y la humanaLa Inteligencia Artificial y la humana

Antes de describir la inteligencia artificial, conviene distinguir claramente entre los términos inteligencia artificial e inteligencia humana.

•Todos los sistemas exitosos de IA se basan en el conocimiento y la experiencia humanos, y patrones de razonamiento seleccionados.

•Los sistemas exitosos de IA son “naturalmente” inteligentes. Son como libros de texto y otros artefactos humanos de inteligencia.

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La Inteligencia Artificial y la humanaLa Inteligencia Artificial y la humana•La mayor parte de los sistemas de IA pueden ser desarrollados solo cuando la inteligencia humana puede ser expresada en forma sencilla (por ejemplo : si x entonces y).

•Los sistemas existentes extienden el poder de los expertos, pero de ninguna manera los sustituyen ni “capturan” mucha de su inteligencia.

•A los sistemas inteligentes existentes les falta el sentido común y la generalidad de los seres humanos.

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La Inteligencia Artificial y la humanaLa Inteligencia Artificial y la humana•Por su parte, la inteligencia humana es de gran complejidad y de mucha mayor amplitud que las computadoras o los sistemas de información.

•Los filósofos, los psicólogos y otros estudiosos del conocimiento humano han reconocido que los aspectos claves de la inteligencia humana van más allá de toda descripción posible, y por lo tanto, no pueden ser imitados fácilmente por cualquier máquina diseñada escrupulosamente.

•Si un problema no puede ser descrito, no puede ser programado.

Ing. Sergio Garza Carranza M.C. 8


La Inteligencia Artificial y la humanaLa Inteligencia Artificial y la humana•Al menos cuatro capacidades importantes quedan involucradas en la inteligencia humana :

Raciocinio.

Comportamiento.

Uso de metáforas y analogías.

Creación y uso de conceptos.



Definición

Inteligencia.

•Facultad de entender, de comprender. Aptitud, variable con los individuos y las especies, para resolver todo tipo de problemas.

•Capacidad para percibir hechos, proposiciones y relaciones, y razonar sobre ellos.

“La inteligencia distingue al hombre del animal”



Definición

Inteligencia Artificial. Existen muchas definiciones de Inteligencia artificial, sin embargo todas ellas giran en torno a una misma idea. Por ejemplo:

“Conjunto de técnicas que se aplican a la computadora con el objeto de desarrollar su capacidad para realizar funciones de aprendizaje y autocorrección”

La siguiente tabla muestra una clasificación de algunas definiciones de IA con respecto a su enfoque.

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“La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, tales como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje ...”(Bellman, 1978).

“El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales”(Charniak y McDermott, 1985).

“Estudio de los cálculos que permiten percibir, razonar y actuar” (Winston, 1992).

“El arte de crear máquinas concapacidad de realizar funcionesque realizadas por personasrequieren de inteligencia”(Kurzweil, 1990).

“El estudio de cómo lograr quelas computadoras realicentareas que, por el momento, loshumanos hacen mejor” (Rich y Knight, 1991).

“Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales”(Schalkoff, 1990).

“La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente” (Luger y Stubblefield, 1993)

Eficiencia Humana Racionalidad

Con

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FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

FilosofíaFilosofía¿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?

• Lógica, métodos de razonamiento.• Mente como sistema físico.• Fundamentos de aprendizaje, lenguaje, racionalidad.




MatemáticasMatemáticas¿Qué se puede computar?

¿Cómo razonamos con información incompleta?

• Algoritmos• Indecisión, inflexibilidad.• Probabilidad

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NeurocienciaNeurociencia¿Cómo procesa la información el cerebro?

• Neuronas• Actividad mental

PsicologíaPsicología¿Cómo piensan y actúan los humanos y animales?

• Conductismo

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EconomíaEconomía¿Cómo se debe llevar a cabo el proceso de toma de decisiones para maximizar el rendimiento?

• Teoría de toma de decisiones• Investigación operativa.

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Antecedentes.•En 1956, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros innovadores en los primeros estudios sobre computadoras y de la inteligencia se reunieron en el Darmouth College.

Jhon McCarhty

•Jhon McCarthy, entonces profesor asistente de matemáticas en Darmouth, acuñó el término inteligencia artificial para el tema de la conferencia.

Marvin Minsky

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•El punto cumbre fué la presentación del Logic Theorist. Este sistema procesaba símbolos no numéricos en lugar de números, y demostró ciertos teoremas de los Principia Mathematica de Alfred North Whitehead y Bertrand Russell.

•Este fué el primer software en manifestar propiedades de inteligencia artificial.

Alfred North Whitehead Bertrand Russell

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DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• El desarrollo de las técnicas de IA tiene dos fuentes principales:

El Enfoque Ascendente

El Enfoque Descendente

El enfoque ascendente, trata de imitar al cerebro humano al nivel de máquina. Las máquinas de “retroalimentación” de Norbert Wiener, el Perceptrón de Frank Rosenblatt y las computadoras neurales actuales se basan en este enfoque.

Norbert Wiener

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DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

•El enfoque descendente, trata de representar el conocimiento humano a través de la lógica. El Logic Theorist de Newell y Simon, el General Problem Solver y los sistemas expertos actuales son los ejemplos más importantes de este enfoque.

Allen Newell



AREAS DE APLICACIÓN DE LA AREAS DE APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALINTELIGENCIA ARTIFICIAL

•Búsqueda de soluciones

•Sistemas expertos

•Procesamiento de lenguaje natural

•Reconocimiento de patrones

•Robótica

•Aprendizaje

•Lógica

•Lógica Difusa

•Juegos

•Redes neuronales

•Algoritmos genéticos

•Realidad virtual

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Búsqueda de SolucionesBúsqueda de Soluciones

El término búsqueda aplicado a la Inteligencia Artificial, no significa encontrar una pieza específica de información en una base de datos, sino buscar las soluciones de un problema. Por ejemplo :

Encontrar la ruta más corta entre dos ciudades, o el famoso “problema del agente viajero”

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Sistemas ExpertosSistemas Expertos

Son el primer producto viable commercialmente de la Inteligencia Artificial.

Permiten introducir información acerca de una materia específica a la computadora (base de conocimientos) , y actúan como si fueran expertos en la materia.

Un Sistema experto simula el proceso de razonamiento humano mediante la aplicación específica de conocimientos e inferencias.

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Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

Para muchos investigadores , es el más difícil de alcanzar

de todos los objetivos de la Inteligencia Artificial :

Permitir a la computadora comprender el lenguaje

humano directamente; sin el complicado conjunto de

lenguajes intermedios.

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Reconocimiento de Patrones (Visión)Reconocimiento de Patrones (Visión)Engloba un conjunto de técnicas de la matemática aplicada y de la informática, ha despertado un gran interés en las últimas décadas por sus numerosas aplicaciones, entre las que se pueden citar las siguientes: ayuda al diagnóstico médico, análisis automático de señales, teledetección, inspección automática de productos industriales, sistemas de vigilancia automática, procesamiento de documentos, búsqueda automática de información digitalizada etc.

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AprendizajeAprendizaje

Esta área de la Inteligencia Artificial trata de la realización de programas que aprendan de sus errores, de observaciones o por encargo.

En este sentido, aprender simplemente significa hacer a una computadora capaz de beneficiarse de la experiencia.

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RobóticaRobótica

Como aplicación a la robótica, la Inteligencia Artificial es el estudio de cómo controlar movimiento, lo cual es llamado razonamiento espacial. El principal problema para los robots autónomos es el de interactuar con el mundo humano, con sus obstáculos, sucesos inesperados y entorno cambiante.

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LógicaLógica

Uno de los productos de la I.A. de gran importancia práctica actual son aquellos programas que se pueden usar para estudiar la corrección lógica de argumentos mediante la aplicación de reglas estándar de lógica. Esto incluye demostraciones matemáticas, lógica formal y lógica filosófica.

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Lógica DifusaLógica Difusa

Esta área de la Inteligencia Artificial estudia los problemas de hacer que una computadora sea capaz de tomar decisiones (“pensar”) usando conocimiento incompleto o probabilístico.

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JuegosJuegosUna de las primeras aplicaciones de I.A. Fueron los juegos, el primer programa para jugar damas fue concebido en 1947 pero se realizó hasta 1962. Se dice que el primer juego de ajedrez por computadora fue creado por Claude Shannon en 1953.

Actualmente la pasión por los videojuegos es dominante en todo el mundo por niños e inclusive adultos.

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Algoritmos GenéticosAlgoritmos GenéticosLos Algoritmos Genéticos son una técnica computacional inspirada en modelos biológicos que han sido utilizados para realizar búsquedas eficientes en espacios de soluciones altamente complejos y grandes.

Los Algoritmos Genéticos son métodos adaptivos que pueden ser utilizados para implementar búsquedas y problemas de optimización.

Los Algoritmos Genéticos están basados en los procesos genéticos de los organismos biológicos, codificando una posible solución a un problema en un “cromosoma” compuesto por una cadena de bits o caracteres.



Redes Neuronales ArtificialesRedes Neuronales ArtificialesEs una nueva forma de computación que es capaz de manejar las imprecisiones e incertidumbres que aparecen cuando se trata de resolver problemas relacionados con el mundo real (reconocimiento de formas, toma de decisiones, etc..), ofreciendo soluciones robustas y de fácil implementación.

Las RNA están compuestas de muchos elementos sencillos que operan en paralelo, el diseño de la red está determinado mayormente por las conexiones entre sus elementos. Al igual que

las conexiones de las neuronas cerebrales. La idea de las redes neuronales fue concebida originalmente como un intento de modelar la biofisiología del cerebro humano, esto es, entender y explicar como funciona y opera el cerebro.

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Realidad VirtualRealidad VirtualUna de las mas recientes aplicaciones de la I.A. es la Realidad Virtual. Básicamente consiste en la elaboración de programas que logran engañar a los sentidos del ser humano, haciéndolo creer que se encuentra flotando, corriendo o volando una nave espacial.

Estas aplicaciones han sido de gran utilidad en la simulación de vuelos para el entrenamiento de pilotos, astronautas, buzos, etc.

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Programa InteligentePrograma Inteligente

Es aquel programa que exhibe un comportamiento similar al de un humano cuando se enfrenta a un problema específico; no es necesario que el programa resuelva concretamente o intente resolver el problema de la misma forma que un humano.

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•Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a resolver problemas de análisis.

•Los sistemas inteligentes pueden ayudar a desarrollar nuevos elementos del conocimiento.

•Los sistemas inteligentes pueden aprender apartir de ejemplos y realizar generalizaciones.

Pero...¿Cómo evaluar a un sistema como “inteligente”?

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Prueba de TuringPrueba de TuringUn procedimiento bien conocido para evaluar el éxito de un programa de IA es la prueba de Turing.

En esta prueba un entrevistador se comunica vía textual de entrada/salida, con un sistema de IA y con otra persona que participa en la prueba. El entrevistador no se da cuenta cuál respuesta viene de la computadora y cuál de la otra persona.

Si después de hacer suficientes preguntas el entrevistador no puede diferenciar entre el hombre y la máquina, entonces el sistema pasa la prueba y se estima que es exitoso, es decir, “inteligente”.

Allan Turing

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Objetivos de la Inteligencia ArtificialObjetivos de la Inteligencia Artificial

•Realizar investigaciones sobre el comportamiento humano para desarrollar herramientas de apoyo que ayuden a mejorar las actividades del hombre.

•Desarrollar y aplicar técnicas para representar un gran volumen de conocimientos, para resolver problemas complejos de una manera rápida y confiable.

•Lograr “crear pensamiento” (sistemas basados en conocimientos) y poder desarrollar sistemas diferentes a los convencionales que no toman decisiones propias.

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Problemas de la IA en MéxicoProblemas de la IA en México

•Escasez de recursos humanos, de software y de hardware

•Falta de investigación

•Problemas sociales asociados con la automatización: desempleo, inconformidad, etc.

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