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Métodos de
Inteligencia Artificial
L. Enrique Sucar (INAOE)
esucar@inaoep.mx
ccc.inaoep.mx/esucar
Tecnologías de Información
UPAEP
Objetivos
Estudiar algunas de las metodologías de
Inteligencia Artificial, incluyendo el diseño,
implementación y aplicación de programas
de software basados en dichas metodologías
Temario
1. Repaso General de Inteligencia Artificial
2. Sistemas basados en conocimiento
1. Lógica
2. Reglas de producción
3. Objetos estructurados

3. Manejo de incertidumbre
1. Repaso de probabilidad
2. Clasificadores bayesianos
3. Redes bayesianas

4. Aprendizaje
1. Introducción
2. Árboles de decisión
3. Redes neuronales

5. Tendencias actuales y futuras
Evaluación
1.
2.
3.
4.

Prácticas de programación (40%)
Examen a mediados del curso (25%)
Tareas (10%)
Proyecto final (25%)
Bibliografía
Texto:
Russel, S., Norvig, P.,
Artificial Intelligence: A Modern Approach,
Pearson 2010 (Tercera Edicón).
Consulta

Bibliografía

1. Lucas, P. y Van der Gaag, L. Principles of
Expert Systems. Addison Wesley, 1991.
2. Jackson, P. Introduction to Expert Systems.
Addison-Wesley, 1990 (2a. edición).
3. Winston, P., Artificial Intelligence. AddisonWesley (Tercera Edición) 1992.
4. Peal, J., Probabilistic Reasoning in Intelligent
Systems, Morgan-Kaufmann, 1988
5. Mitchell, T., Machine Learning, McGraw Hill,
1997
Inteligencia Artificial
“... diseño de sistemas
inteligentes, es decir, que
exhiben características
que asociamos con la
inteligencia humana entender lenguaje natural,
aprendizaje,
razonamiento, etc.”
[Feigenbaum].
Inteligencia Artificial
“... programar computadoras para que
realicen tareas que actualmente son
hechas mejor por los seres humanos, ...,
aprendizaje perceptual, organización de
la memoria, razonamiento” [Jackson].
Inteligencia Artificial
“... hacer computadoras
más útiles y entender
los principios que hacen
posible la inteligencia”
[Winston].
Inteligencia Artificial
“... es un campo de la ciencia y de la
ingeniería que se ocupa de la
comprensión a través de la computadora
de lo que comunmente llamamos
comportamiento inteligente y de la
creación de herramientas que exhiben tal
comportamiento” [Shapiro].
Inteligencia Artificial
Dos aspectos básicos:
1. Entender y modelar sistemas
“inteligentes” (ciencia)
2. Construir máquinas “inteligentes”
(ingeniería)
Pero, ¿qué es inteligencia?
habilidad de razonar,
adquirir y aplicar
conocimiento,
percibir y manipular
objetos, ...
Enfoques:
• Sistemas que piensan
como humanos
(ciencia cognitiva).
• Sistemas que actuan
como humanos
(prueba de Turing).
Enfoques:
• Sistemas que piensan
racionalmente (lógica).

• Sistemas que actuan racionalmente
(teoría de decisiones).
Tipo de aplicaciones:
•
•
•
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•
•
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•

Comprensión de lenguaje natural
Interpretación de imágenes
Manipulación y navegación
Matemáticas simbólicas
Planificación
Solución de problemas complejos
Multiagentes
…
Tipo de técnicas :
• Manipulación simbólica
• Aprendizaje
• Razonamiento
• Búsqueda heurística
• Manejo de incertidumbre
Tipo de lenguajes :
• Simbólicos (Lisp)
• Lógicos (Prolog)
Es multidisciplinaria:
Computación + otras áreas
IA tiene sus fundamentos en áreas
tales como:
•
•
•
•
•
•

Filosofía
Matemáticas
Psicología
Ingeniería Computacional
Lingüística
…
Desarrollo Histórico
Según [Russell, Norvig 95]:
• Gestación
(1943-1956)
• Entusiasmo y grandes espectativas
(1952-1969)
• Dosis de realidad
(1966-1974)
• Sistemas basados en conocimiento
(1969-1979)
Desarrollo Histórico
Según [Russell, Norvig 95]:
• IA como industria
(1980-presente)
• Regreso de redes neuronales,
redes bayesianas
(1988-presente)
• IA “moderna” - método
científico, agentes inteligentes,
grandes bases de datos
(1990-presente)
Sistemas y/o Desarrollos Importantes
Sistemas históricos
•
•
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•

GPS - Newell, Shaw y Simon
Perceptrón - Minsky y Papert
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AM - D. Lenat
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Sistemas y/o Desarrollos Importantes
Sistemas históricos
•
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•

Shakey - SRI
MYCIN - E. Shortliffe
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Lesser, Reddy
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• ...
Sistemas más actuales
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PEGASUS [Zue et al. 94]
Diagnóstico médico [Heckerman 91]
NAVLAB [Pomerlau 93]
Monitoreo de tráfico [Koller 94]
DEEP BLUE [IBM 97]
TD-Gammon [Tesaruro 94]
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Ayudante de ventas en LN [Chai 01]
Áreas actuales (IJCAI-09)
• Agentes, juegos y sistemas multi-agentes (55)
• Restricciones, satisfactibilidad, búsqueda (43)
• Representación de conocimiento, razonamiento y
lógica (51)
• Aprendizaje computacional (66)
• Multidisciplinarios y aplicaciones (20)
• Procesamiento de lenguaje natural (20)
• Planificación y calendarización (30)
• Robótica y visión (11)
• Incertidumbre (19)
• Sistemas de información basados en redes y en
conocimiento (16)
Presentación de Videos
2001: Odisea del espacio
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2001: Odisea del Espacio
•
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Jugar ajedrez ()
Síntesis de voz (≈)
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2001: Odisea del Espacio
•
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Visión ()
Procesamiento de lenguaje natural ()
Sentido común ()
Emociones ()

Stork (ed.), HAL's Legacy, MIT Press, 1997
Técnicas de Representación
Representaciones básicas:
•
•
•
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Reglas de producción
Redes semánticas
Frames (prototipos o marcos)
Lógica de predicados
Técnicas de Representación
Representaciones avanzadas:
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Inteligencia Artificail

  • 1. Métodos de Inteligencia Artificial L. Enrique Sucar (INAOE) esucar@inaoep.mx ccc.inaoep.mx/esucar Tecnologías de Información UPAEP
  • 2. Objetivos Estudiar algunas de las metodologías de Inteligencia Artificial, incluyendo el diseño, implementación y aplicación de programas de software basados en dichas metodologías
  • 3. Temario 1. Repaso General de Inteligencia Artificial 2. Sistemas basados en conocimiento 1. Lógica 2. Reglas de producción 3. Objetos estructurados 3. Manejo de incertidumbre 1. Repaso de probabilidad 2. Clasificadores bayesianos 3. Redes bayesianas 4. Aprendizaje 1. Introducción 2. Árboles de decisión 3. Redes neuronales 5. Tendencias actuales y futuras
  • 4. Evaluación 1. 2. 3. 4. Prácticas de programación (40%) Examen a mediados del curso (25%) Tareas (10%) Proyecto final (25%)
  • 5. Bibliografía Texto: Russel, S., Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson 2010 (Tercera Edicón).
  • 6. Consulta Bibliografía 1. Lucas, P. y Van der Gaag, L. Principles of Expert Systems. Addison Wesley, 1991. 2. Jackson, P. Introduction to Expert Systems. Addison-Wesley, 1990 (2a. edición). 3. Winston, P., Artificial Intelligence. AddisonWesley (Tercera Edición) 1992. 4. Peal, J., Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems, Morgan-Kaufmann, 1988 5. Mitchell, T., Machine Learning, McGraw Hill, 1997
  • 7. Inteligencia Artificial “... diseño de sistemas inteligentes, es decir, que exhiben características que asociamos con la inteligencia humana entender lenguaje natural, aprendizaje, razonamiento, etc.” [Feigenbaum].
  • 8. Inteligencia Artificial “... programar computadoras para que realicen tareas que actualmente son hechas mejor por los seres humanos, ..., aprendizaje perceptual, organización de la memoria, razonamiento” [Jackson].
  • 9. Inteligencia Artificial “... hacer computadoras más útiles y entender los principios que hacen posible la inteligencia” [Winston].
  • 10. Inteligencia Artificial “... es un campo de la ciencia y de la ingeniería que se ocupa de la comprensión a través de la computadora de lo que comunmente llamamos comportamiento inteligente y de la creación de herramientas que exhiben tal comportamiento” [Shapiro].
  • 11. Inteligencia Artificial Dos aspectos básicos: 1. Entender y modelar sistemas “inteligentes” (ciencia) 2. Construir máquinas “inteligentes” (ingeniería)
  • 12. Pero, ¿qué es inteligencia? habilidad de razonar, adquirir y aplicar conocimiento, percibir y manipular objetos, ...
  • 13. Enfoques: • Sistemas que piensan como humanos (ciencia cognitiva). • Sistemas que actuan como humanos (prueba de Turing).
  • 14. Enfoques: • Sistemas que piensan racionalmente (lógica). • Sistemas que actuan racionalmente (teoría de decisiones).
  • 15. Tipo de aplicaciones: • • • • • • • • Comprensión de lenguaje natural Interpretación de imágenes Manipulación y navegación Matemáticas simbólicas Planificación Solución de problemas complejos Multiagentes …
  • 16. Tipo de técnicas : • Manipulación simbólica • Aprendizaje • Razonamiento • Búsqueda heurística • Manejo de incertidumbre Tipo de lenguajes : • Simbólicos (Lisp) • Lógicos (Prolog)
  • 17. Es multidisciplinaria: Computación + otras áreas IA tiene sus fundamentos en áreas tales como: • • • • • • Filosofía Matemáticas Psicología Ingeniería Computacional Lingüística …
  • 18. Desarrollo Histórico Según [Russell, Norvig 95]: • Gestación (1943-1956) • Entusiasmo y grandes espectativas (1952-1969) • Dosis de realidad (1966-1974) • Sistemas basados en conocimiento (1969-1979)
  • 19. Desarrollo Histórico Según [Russell, Norvig 95]: • IA como industria (1980-presente) • Regreso de redes neuronales, redes bayesianas (1988-presente) • IA “moderna” - método científico, agentes inteligentes, grandes bases de datos (1990-presente)
  • 20. Sistemas y/o Desarrollos Importantes Sistemas históricos • • • • • • GPS - Newell, Shaw y Simon Perceptrón - Minsky y Papert Checkers - A. Samuel MACSYMA AM - D. Lenat ELIZA - Weisenbaum
  • 21. Sistemas y/o Desarrollos Importantes Sistemas históricos • • • • Shakey - SRI MYCIN - E. Shortliffe Prospector - Duda, Hart Hearsay II - Erman, Hayes-Roth, Lesser, Reddy • CYC - D. Lenat, R. Guha • ...
  • 22. Sistemas más actuales • • • • • • • • PEGASUS [Zue et al. 94] Diagnóstico médico [Heckerman 91] NAVLAB [Pomerlau 93] Monitoreo de tráfico [Koller 94] DEEP BLUE [IBM 97] TD-Gammon [Tesaruro 94] Trains/Trips [Allen 95/98] Ayudante de ventas en LN [Chai 01]
  • 23. Áreas actuales (IJCAI-09) • Agentes, juegos y sistemas multi-agentes (55) • Restricciones, satisfactibilidad, búsqueda (43) • Representación de conocimiento, razonamiento y lógica (51) • Aprendizaje computacional (66) • Multidisciplinarios y aplicaciones (20) • Procesamiento de lenguaje natural (20) • Planificación y calendarización (30) • Robótica y visión (11) • Incertidumbre (19) • Sistemas de información basados en redes y en conocimiento (16)
  • 24. Presentación de Videos 2001: Odisea del espacio Discusión sobre los aspectos de IA que aparecen en la película y sobre los avances actuales con respecto a la película
  • 25. 2001: Odisea del Espacio • • • • • Jugar ajedrez () Síntesis de voz (≈) Reconocimiento de voz (≈) Lectura de labios (≈) Planificación (≈)
  • 26. 2001: Odisea del Espacio • • • • Visión () Procesamiento de lenguaje natural () Sentido común () Emociones () Stork (ed.), HAL's Legacy, MIT Press, 1997
  • 27. Técnicas de Representación Representaciones básicas: • • • • Reglas de producción Redes semánticas Frames (prototipos o marcos) Lógica de predicados
  • 28. Técnicas de Representación Representaciones avanzadas: • Sistemas que manejan incertidumbre • Sistemas que aprenden
  • 29. Tarea • Leer Capítulo 1 de Russell