🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
La Naturaleza nos enseña el camino
1. La Naturaleza nos ense˜na el camino
Agust´ın Riscos N´u˜nez
Departamento de Ciencias de la Computaci´on e Inteligencia Artificial
Universidad de Sevilla
Campus Cient´ıfico de Verano 2013
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 1 / 34
2. ´Indice
1 Introducci´on “natural”
2 ¿Qu´e son la V.A. y la I.A.?
3 Un poco de Historia
4 Optimizando naturalmente
Mejora iterativa
Algoritmos gen´eticos
Algoritmos de Colonias de Hormigas
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3. ¿Saben sumar las c´elulas?
¿C´omo les podr´ıamos examinar?
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4. La computaci´on est´a ah´ı fuera
Aritm´etica
Saben contar (hasta un umbral): quorum sensing
Saben repartir / dividir: mitosis
Punteros de memoria
Genes auto-montables de los Ciliados
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5. otras (micro-)maravillas de la Naturaleza
Desarrollo / especializaci´on c´elulas madre
Acrobacias sincronizadas dentro de la c´elula
(v´ıdeo “The inner life of the cell”)
http://multimedia.mcb.harvard.edu/
Avispas / termitas construyendo nido (celdillas, respiraderos, capa
externa, ...)
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6. Ideas Previas I
Inteligencia Artificial (2001) 2001 Una odisea espacial (1968)
Steven Spielberg Arthur C. Clarke
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7. Ideas Previas II
Star Wars (1977) El coche fant´astico (1982)
George Lucas Glen A. Larson
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8. Asistentes virtuales
Anna Elvira Fama
(Ikea) (U. Granada) (U.Sevilla)
Irene Carlos Maya
(Renfe) (AVS) (Indisys)
http://alice.pandorabots.com (en ingl´es)
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9. ¿Vida Artificial?
Conway’s Game of Life La hormiga de Langton
Un bot le gana la partida a Turing Robots NAO (Aldebaran Robotics)
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10. Diccionario RAE
Vida
1 f. Fuerza o actividad interna sustancial, mediante la que obra el ser que
la posee.
9 f. Conducta o m´etodo de vivir con relaci´on a las acciones de los seres
racionales.
Inteligencia
1 f. Capacidad de entender o comprender.
2 f. Capacidad de resolver problemas.
Artificial
1 adj. Hecho por mano o arte del hombre.
2 adj. No natural, falso.
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11. Diccionario RAE
Vida
1 f. Fuerza o actividad interna sustancial, mediante la que obra el ser que
la posee.
9 f. Conducta o m´etodo de vivir con relaci´on a las acciones de los seres
racionales.
Inteligencia
1 f. Capacidad de entender o comprender.
2 f. Capacidad de resolver problemas.
Artificial
1 adj. Hecho por mano o arte del hombre.
2 adj. No natural, falso.
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 10 / 34
12. Diccionario RAE
Vida
1 f. Fuerza o actividad interna sustancial, mediante la que obra el ser que
la posee.
9 f. Conducta o m´etodo de vivir con relaci´on a las acciones de los seres
racionales.
Inteligencia
1 f. Capacidad de entender o comprender.
2 f. Capacidad de resolver problemas.
Artificial
1 adj. Hecho por mano o arte del hombre.
2 adj. No natural, falso.
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13. Artificial
Caf´e
El caf´e se obtiene a partir de la semilla del cafeto. La semilla se seca,
se tuesta y se muele. La bebida se obtiene despu´es de hacer pasar
agua hirviendo a trav´es del producto resultante. ¿Es el caf´e natural?
Piedra
Una piedra usada para abrir cocos. ¿Es una herramienta natural o
artificial? ¿Y si la piedra la usa un alimoche para romper huevos?
Ordenador de ADN
Ehud Shapiro present´o en 2004 un ordenador microsc´opico
compuesto de ADN sint´etico y de enzimas, de dimensi´on molecular,
que ha mostrado su eficacia para detectar las se˜nales qu´ımicas
precoces de ciertos tipos de c´ancer (Nature, 2004) ¿Es natural o
artificial?
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14. Artificial
Caf´e
El caf´e se obtiene a partir de la semilla del cafeto. La semilla se seca,
se tuesta y se muele. La bebida se obtiene despu´es de hacer pasar
agua hirviendo a trav´es del producto resultante. ¿Es el caf´e natural?
Piedra
Una piedra usada para abrir cocos. ¿Es una herramienta natural o
artificial? ¿Y si la piedra la usa un alimoche para romper huevos?
Ordenador de ADN
Ehud Shapiro present´o en 2004 un ordenador microsc´opico
compuesto de ADN sint´etico y de enzimas, de dimensi´on molecular,
que ha mostrado su eficacia para detectar las se˜nales qu´ımicas
precoces de ciertos tipos de c´ancer (Nature, 2004) ¿Es natural o
artificial?
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15. Artificial
Caf´e
El caf´e se obtiene a partir de la semilla del cafeto. La semilla se seca,
se tuesta y se muele. La bebida se obtiene despu´es de hacer pasar
agua hirviendo a trav´es del producto resultante. ¿Es el caf´e natural?
Piedra
Una piedra usada para abrir cocos. ¿Es una herramienta natural o
artificial? ¿Y si la piedra la usa un alimoche para romper huevos?
Ordenador de ADN
Ehud Shapiro present´o en 2004 un ordenador microsc´opico
compuesto de ADN sint´etico y de enzimas, de dimensi´on molecular,
que ha mostrado su eficacia para detectar las se˜nales qu´ımicas
precoces de ciertos tipos de c´ancer (Nature, 2004) ¿Es natural o
artificial?
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16. Inteligencia
Nuestro sobrino
Ense˜namos a nuestro sobrino a jugar al ajedrez. Al cabo del
tiempo, en una partida nueva, nos gana.
Lo atribuimos a su inteligencia
Nuestro ordenador
Nuestro ordenador, en una partida nueva, nos gana.
¿Lo atribuimos a su inteligencia?
M´aquinas inteligentes
¿Qu´e deben hacer las m´aquinas para decir que son inteligentes?
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17. Inteligencia
Nuestro sobrino
Ense˜namos a nuestro sobrino a jugar al ajedrez. Al cabo del
tiempo, en una partida nueva, nos gana.
Lo atribuimos a su inteligencia
Nuestro ordenador
Nuestro ordenador, en una partida nueva, nos gana.
¿Lo atribuimos a su inteligencia?
M´aquinas inteligentes
¿Qu´e deben hacer las m´aquinas para decir que son inteligentes?
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 12 / 34
18. Inteligencia
Nuestro sobrino
Ense˜namos a nuestro sobrino a jugar al ajedrez. Al cabo del
tiempo, en una partida nueva, nos gana.
Lo atribuimos a su inteligencia
Nuestro ordenador
Nuestro ordenador, en una partida nueva, nos gana.
¿Lo atribuimos a su inteligencia?
M´aquinas inteligentes
¿Qu´e deben hacer las m´aquinas para decir que son inteligentes?
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 12 / 34
19. Inicios
McCulloch y Pitts (1943)
A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity
Alan M. Turing (1950)
Computing Machinery and Intelligence
Conferencia de Dartmouth (1956)
John McCarthy Marvin Minsky
Claude Shannon Ray Solomonoff
Alan Newell Herbert Simon
Arthur Samuel Oliver Selfridge
Nathaniel Rochester Trenchard More
John McCarthy propone el nombre de Inteligencia Artificial
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20. Inteligencia Artificial hoy
Problemas
Representaci´on del conocimiento
Deducci´on, razonamiento y resoluci´on de problemas
Planificaci´on
Aprendizaje autom´atico
Procesamiento del lenguaje natural
Movimiento y manipulaci´on
Percepci´on
Inteligencia social
Creatividad
Inteligencia en general
. . .
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21. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
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22. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 15 / 34
23. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 15 / 34
24. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 15 / 34
25. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 15 / 34
26. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
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27. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 15 / 34
28. Inteligencia Artificial hoy
Stuart Rusell. AIMA
Jugar una partida de tenis de mesa
Conducir por una carretera con curvas
Conducir por una avenida con tr´afico
Hacer la compra por internet
Comprar en un mercado de abastos
Realizar una operaci´on quir´urgica
Inventar un chiste
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29. Usos (y abusos) de la “Inteligencia”
Tel´efonos inteligentes
Electrodom´esticos inteligentes
Robot aspirador
Faros inteligentes
Opel: Innovacci´on en Seguridad
Pa˜nales
Crema
Casas inteligentes (y otros espacios)
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30. ´Indice
1 Introducci´on “natural”
2 ¿Qu´e son la V.A. y la I.A.?
3 Un poco de Historia
4 Optimizando naturalmente
Mejora iterativa
Algoritmos gen´eticos
Algoritmos de Colonias de Hormigas
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31. Introducci´on: problemas de optimizaci´on
Buscar la mejor (max o min) soluci´on dentro de un espacio de
posibles soluciones
Mejoras iterativas
Empezar con una soluci´on inicial “cualquiera”
Mejorar su calidad paso a paso
Aunque no garantiza encontrar la mejor soluci´on, suele dar
resultados aceptables
¿Cu´ando paro de buscar?
normalmente no sabemos si algo es ´optimo o no
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32. Ejemplo: Problema de las rutas de veh´ıculos (VRP)
Problema:
Tenemos una flota de veh´ıculos de reparto, y una lista de clientes con
distintos pedidos en distintos lugares.
Hay que asignar mercanc´ıas y rutas de reparto a cada veh´ıculo de la
mejor forma posible.
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33. Ejemplo: Problema del viajante (TSP)
Problema:
Dada una lista de ciudades, pasar por todas ellas recorriendo la
menor distancia posible (suponiendo que existe conexi´on directa
entre todas ellas y conocemos todas las distancias)
HU
SE
JA
CO
CA
GR
AL
MA
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34. Problema del viajante
Estrategia cl´asica
Ir a˜nadiendo ciudades una a una y medir el coste
Problema: comprobar todo sin dejarse ninguna combinaci´on es
inabordable en la pr´actica
Alternativa
Trabajar con permutaciones de las ciudades
Mejorar los itinerarios en iteraciones sucesivas,
probando cambios en las permutaciones
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35. Escalada con reinicio aleatorio: pr´actica
TSP en Andaluc´ıa
Resultados experimentales (ilustrativos):
Iteraciones Circuito obtenido Distancia
50 (JA CO SE CA HU MA AL GR) 1009.58923 Km
300 (CO GR AL JA MA SE HU CA) 1080.9673 Km
1000 (MA CA HU SE CO JA AL GR) 929.9256 Km
La ´ultima es ´optima
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36. Ejemplo: Problema del cuadrado de puntos
(caso particular del TSP)
4n puntos distribuidos uniformemente sobre los lados de un
cuadrado de lado n
Problema parametrizado y con soluci´on ´optima conocida
(escalable, muy conveniente para realizar pruebas)
(0,0)
(0,1)
(0,2)
(0,3)
(0,n) (n,n)
(1,0) (2,0) (3,0) (n,0)
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37. Escalada con reinicio aleatorio: pr´actica
Problema del cuadrado de puntos (n = 3)
Resultados experimentales (ilustrativos):
Iteraciones Circuito obtenido Distancia
10.000 ((3 . 3) (3 . 2) (2 . 3) (3 . 1) (2 . 0) (3 . 0) 17,478706
(1 . 0) (0 . 0) (0 . 1) (0 . 3) (0 . 2) (1 . 3))
100.000 ((1 . 0) (0 . 0) (0 . 1) (0 . 2) (0 . 3) (1 . 3) 15,812559
(3 . 2) (3 . 3) (2 . 3) (3 . 0) (3 . 1) (2 . 0))
No se encuentra el ´optimo, hay que mejorar la t´ecnica para
escapar de los “falsos ´optimos”
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38. ´Indice
1 Introducci´on “natural”
2 ¿Qu´e son la V.A. y la I.A.?
3 Un poco de Historia
4 Optimizando naturalmente
Mejora iterativa
Algoritmos gen´eticos
Algoritmos de Colonias de Hormigas
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 25 / 34
39. Algoritmos gen´eticos: evoluci´on natural
Optimizaci´on inspirada en los procesos evolutivos de la
naturaleza:
La evoluci´on ocurre en los cromosomas de los individuos
Las “buenas estructuras” sobreviven con m´as probabilidad que las
dem´as
El nuevo material gen´etico se obtiene mediante cruces y
mutaciones
Algoritmos gen´eticos:
Aplicaci´on de estas ideas en la b´usqueda de soluciones ´optimas
No existe un ´unico algoritmo gen´etico
Es una denominaci´on para este tipo de algoritmos evolutivos
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40. Algoritmos gen´eticos
Se trabaja con un conjunto (poblaci´on) de soluciones candidatas
(individuos)
Cada cromosoma (lista de genes) representa una soluci´on
candidata
La poblaci´on evoluciona en conjunto (generaciones)
Bondad de los individuos
Seg´un el valor de la funci´on objetivo
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41. Algoritmos gen´eticos: pr´actica
TSP en Andaluc´ıa
Resultados experimentales (ilustrativos):
Tama˜no % Cruce % ´Elite Probabilidad
Poblaci´on mutaci´on
50 75 % 60 % 0.05
Una prueba:
Mejor individuo encontrado: (HU SE CO GR AL JA MA CA)
Distancia: 1007,9129 Km
Despu´es de 84 repeticiones:
Mejor individuo encontrado: (MA GR AL JA CO SE HU CA)
Distancia: 929,9256 Km (´optima)
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42. Resumen algoritmos gen´eticos
Comentarios generales
Las generaciones tienden a mejorar
Manteniendo siempre algo de diversidad
Los par´ametros se ajustan experimentalmente
tama˜no poblaci´on, no
generaciones, prob. mutaci´on, etc
M´etodo general f´acil de aplicar y con resultados aceptables
optimizaci´on, aprendizaje autom´atico, planificaci´on,. . .
aunque no son mejores que algoritmos espec´ıficos
Variantes
en la selecci´on de individuos
en el cruce y la mutaci´on
en el c´alculo de la nueva generaci´on
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43. ´Indice
1 Introducci´on “natural”
2 ¿Qu´e son la V.A. y la I.A.?
3 Un poco de Historia
4 Optimizando naturalmente
Mejora iterativa
Algoritmos gen´eticos
Algoritmos de Colonias de Hormigas
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 30 / 34
44. Algoritmos de Colonias de Hormigas
Idea intuitiva
Cada hormiga es s´olo “un poquito” inteligente
pero la colonia es mucho m´as que la suma de hormigas
¿C´omo imitamos eso?
La clave: feromonas
aunque conviene dejar un poco de libre albedr´ıo
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 31 / 34
45. Algoritmos de Colonias de Hormigas
Para cada ronda de exploraci´on
1 Cada hormiga recorre su propio camino, teniendo en cuenta:
Los rastros de feromona de rondas anteriores
Su propio criterio
Un poco de azar
2 Se actualizan los rastros de feromonas
Cada hormiga a˜nade un poco m´as
Una parte se pierde por evaporaci´on
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 32 / 34
46. Algoritmos de Colonias de Hormigas
Al finalizar las rondas, la “soluci´on” es el mejor de todos los
caminos recorridos
(Vida Artificial ... ¿Inteligente?) La Naturaleza nos ense˜na el camino CCV 2013 33 / 34
47. Enlaces
P´aginas dedicadas a los problemas
TSP: http://www.math.uwaterloo.ca/tsp/
VRP: http://neo.lcc.uma.es/vrp/
Material NetLogo oficial
NetLogo User Community Models
Classic Traveling Salesman
AntSystem (actualizado)
NetLogo Models Library:
Life (Sample Models/Computer Science/Cellular Automata)
Simple Genetic Algorithm (Sample Models/Computer Science)
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