Charla introductoria al curso abierto de Inteligencia Artificial mediante Dimdim.

1. Introducción al Curso deInteligencia Artificial Edgar Altamirano - Nelson BecerraMéxico - Colombia

2. Agentes de Software Solución de Problemas Web Inteligente IA Representación y Razonamiento Lenguajes de Programación Sistemas Basados en Conocimientos Robótica Incertidumbre Imprecisión Incompletitud

3. Test de Turing Can machines think?  Procesar Lenguaje Natural  Representar Conocimiento  Razonar Automáticamente  Autoaprendizaje

4. 1. Agentes de Software Es un robot de software capaz de extraer información de su medioambiente y utilizar su conocimiento del mundo para actuar racionalmente de una manera significativa

5. 1. Agentes de Software El mundo de Wumpus Percepciones:BrisaHedorResplandorGolpeGrito Acciones:CaminarDispararAgarrar 4 3 2 1 1 4 2 3

6. 2. Solución de Problemas ¿De quéclase de problemas se ocupa la IA? Problemas complejos en los que se utiliza un algoritmo determinista que resuelve el problema. Problemas complejos que se resuelven con la búsqueda de una solución desconocida.

7. 2. Solución de Problemas Representación de problemas complejos mediante espacios de estados Estado Inicial Estado Meta

8. 2. Solución de ProblemasEspacio de estados en teoría de juegos 9!+1 = 362,880

11. Asesoría de expertos

12. Activación de alarmas

13. Expertos en la Industria

14. Asesores legales

15. Terapeutas

17. 3. Representación y RazonamientoReglas IF-THEN-ELSE hecho:AR1: A  CR2: A HR3: C DR4: D ER5: B  F XR6: D  G BR7: C  F BR8: A  H DR9: A  C  H BR10: A  B  C  H F

18. 3. Representación y Razonamiento Redes Semánticas

19. 4. Sistemas basados en Conocimientos Sistemas dotados de una experticidad específica y del saber cómo resolver problemas en un cierto dominio de conocimientos Resolvedor De Problemas Base de Conocimientos Solución Problema

20. 5. I + I + I Imprecisión Incertidumbre Incompletitud

21. 5. Incertidumbre Es la confianza que tenemos las personas en que algún evento determinado sea verdadero. SI La cepa del organismo es gram-positivo Y La morfología del organismo es coco Y Los organismos crecen de forma entrelazada ENTONCES Hay evidencia sugerente (0.7) de que el organismo sea estreptococus Factor de confianza probabilidad

22. 5. Incertidumbre Aproximaciones numéricas Un solo valor Dos valores Conjuntos difusos Aproximaciones simbólicas Representación única Representaciones locales

23. ¿Qué es un Robot? Robot industrial “Es un manipulador multifuncional reprogramable diseñado para mover objetos mediante movimientos programados” 6. Robótica

24. 6. Beneficios de la Robótica Nos libera de trabajos peligrosos, sucios y aburridos o repetitivos.

25. 6. Configuración básica de un robot El Sistema Manipulador (acciones) Elementos rígidos, de agarre, motores El Sistema de Control Computadora y lenguajes de programación Planificar y controlar los movimientos Los Sistemas Sensitivos (percepciones) De contacto directo Remotos: visión, sonido

26. ¿Humanos? ¿Racionales?

28. Con respecto a una medida de actuación A

30. Medida de actuación A: Porcentaje de juegos ganados contra otros oponentes

32. 6. Aprendizaje: Redes Neuronales Una neurona en un sistema biológico vivo 100,000,000,000 neuronas 1,000,000,000,000,000 conexiones

33. 6. Aprendizaje: Redes Neuronales Procesamiento de una neurona

34. 6. Aprendizaje: Redes Neuronales Tabla de Verdad para “AND” (0011) X 1 1.5 Salida (0001) 1 (0101)Y Σ = 0*1 + 0*1 = 0 < 1.5 0 Σ = 1*1 + 1*1 = 2 > 1.5 1

35. 6. Aprendizaje: Redes Neuronales Red con una capa oculta Capa de Entrada Capa Oculta Capa de Salida Vector de Entrada Vector de Salida Conexiones con Pesos

36. 6. Redes Neuronales:Reconocimientode Rostros

37. 6. Aprendiendo a guiar un vehículo autónomo

38. 7. Lenguajes de Programación Programación Lógica:PROLOG Programación Funcional:LISP Otros lenguajes:C, C++, JAVA, … Lenguajes Especializados:SE, Planeación, Agentes de Software, Aprendizaje, …

39. 7. Lenguajes de Programación: PROLOG par([ ]). par([Cabeza|Cola]) :- impar(Cola). impar([_ ]). impar([Cabeza|Cola]) :- par(Cola). ?.- par([b,c,d]). No ?.- impar([b,c,d]). yes

40. El Futuro de la IA IA en tiempo real Incertidumbre, Imprecisión e Incompletitud Robótica: visión, PLN, Reconocimiento del habla, razonamiento y movilidad Web Inteligente: Agentes, Internet II, Comercio electrónico, transmisión de voz y video en tiempo real, Internet inalámbrico Artes, Computación afectiva, Mundos virtuales, Teoría de juegos, Realidad aumentada,…

41. 8. Evolución de la Web

42. Edgar Altamirano Carmona http://aprenderelfuturo.blogspot.com http://www.twitter.com/edgaraltamirano