Inteligencia Artificial Presente y Futuro

1. Inteligencia Artificial: Presente y futuro
Equipo 7
Escalante Godinez Alfredo Humberto | Hernández Espinoza Jesús
Bernardo | Jimenez Rivera Fernando | Urrea Barraza Karina Elizabeth

2. Temas a tratar
IA: Presente y futuro
Introducción
Componentes de los agentes
Arquitectura de los agentes
¿Llevaremos la dirección correcta?
¿Que pasaría si la IA tuviera éxito?

3. Introducción
IA: Presente y futuro
Se ha demostrado que el problema de diseño de un
agente racional depende de las percepciones y las
disposiciones de las que dependa ese agente, las
metas que deba satisfacer, el comportamiento del
agente, y la naturaleza del entorno.
¿Nos va a llevar este progreso a un agente
inteligente de propósito general que pueda actuar
correctamente en diferentes entornos?

4. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
La interacción con el entorno a través de sensores y
actores; durante mucho tiempo en la IA ha sido un
punto notoriamente débil con pocas excepciones.
Los sistemas de IA se construyeron de tal forma
que los humanos tienen que proporcionar las
entradas e interpretar las salidas. Mientras que los
sistemas robóticos se centran en tareas de bajo
nivel de razonamiento.

5. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
Las herramientas de filtrado se necesitan cuando se
involucra la percepción real (y por tanto
imperfecta). Los algoritmos actuales de filtrado y
de percepciones pueden combinarse para hacer un
trabajo razonable de informar predicados de bajo
nivel, tales como la taza está sobre la mesa, pero
falta mucho para informar que el Dr. Navarro está
platicando con el Dr. Inés.

6. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
Incertidumbre de identidad, sucede tan pronto
como hablemos de objetos y no sabemos que de
que objeto estamos hablando, es decir, y en un
tono incierto. Este problema ha sido ignorado por
la IA basado en la lógica, la cuál supone que
generalmente las percepciones incorporan
símbolos que identifican los objetos.

7. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
Estructura jerárquica
Constan de miles y millones de pasos primitivos
para un agente real. Por ejemplo, hacer frente a
los cursos de una acción que podrían ser como :
• Mantener una conversación
• Tomar una taza de té

8. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
La utilidad como expresión de preferencias en
principios.
Basa las desiciones en maximizar la utilidad
esperada, y evita mucho de los problemas basados
en objetivos, como: objetivos conflictivos . Sin
embargo, hasta ahorita no se ha trabajado muchos
en la construcción de utilidades realistas.

9. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
A comparación de una función recompensa que es
simple la función de utilidad es compleja.
Esto sugiere que hay que tomar muy enserio la
tarea de ingeniería del conocimiento para las
funciones de recompensa como una forma de
transmitir a nuestros agentes qué es lo que
queramos que haga.

10. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
Aprendizaje
Se puede formular el aprendizaje de una agente
como aprendizaje inductivo (supervisado, no
supervisado ó basado en el esfuerzo).
Se han desarrollado técnicas estadísticas y lógicas
muy poderosas que hacen frente a problemas
grandes, alcanzando o excediendo las capacidades
humanas en la identificación de patrones.

11. Componentes de los agentes
IA: Presente y futuro
Por otro lado
El aprendizaje de la máquina no ha avanzado
mucho en cuanto al importante problema de
construir representaciones nuevas a niveles de
abstracción mayores a las del vocabulario de
entrada.

12. Arquitectura de los agentes
IA: Presente y futuro
¿Cuál es la arquitectura de los agentes que
debemos de utilizar?
Todas ellas
Hemos visto que en las situaciones en las que el
tiempo no es esencial, se necesitan respuestas
reflejas, mientras que la deliberación basada en el
conocimiento que permite que el agente planifique
con antelación.

13. Arquitectura de los agentes
IA: Presente y futuro
Un agente completo debe hacer las dos cosas
anteriores a través de una arquitectura híbrida que
le permita que la decisión de sus componentes no
sea fija.
Un ejemplo de estas arquitecturas son la SOAR, ya
que cada vez que se resuelve un problema de
manera explicita lo guardan para utilizarla en
situaciones similares.

14. Arquitectura de los agentes
IA: Presente y futuro
Los agentes necesitan formas de controlar sus
propias deliberaciones y ejecutar las instrucciones
de computo más rentable.
Por ejemplo, si un agente taxi, conduce y observa
un accidente adelante de él, deberá optar por
frenar o actuar de forma evasiva.

15. Arquitectura de los agentes
IA: Presente y futuro
Estos temas normalmente se estudian bajo el
encabezamiento de IA en tiempo real. A medida
que los agentes entran en dominios más complejos
, todos los problemas serán de tiempo real. Porque
el agente nunca tendrá tiempo necesario suficiente
como para resolver un problema de la forma más
exacta.

16. Arquitectura de los agentes
IA: Presente y futuro
Algoritmos de cualquier momento
Un algoritmo de esta clase es cuya salida mejora
gradualmente con el tiempo, de manera que tiene
preparada una decisión razonable siempre que
tenga una interrupción.
Dichos algoritmos se controlan mediante un
procedimiento de desiciones de meta nivel que
evalúa si vale la pena realizar más instrucciones de
cómputo.

17. Arquitectura de los agentes
IA: Presente y futuro
Meta razonamiento técnico para las desiciones
Este método aplica la técnica del valor de la
información para la selección de instrucciones. El
valor del computo depende tanto de los costes (el
tiempo que se tardara en realizar la acción) como
en sus beneficios (la calidad de los resultados).

18. Arquitectura de los agentes
IA: Presente y futuro
Desde luego que el meta razonamiento es caro y
que los métodos de compilación se pueden aplicar
para que los sobre costes sean pequeños en
comparación con los costes de computo que se
están controlando.
El meta razonamiento es un aspecto de un
arquitectura reflexiva.

19. ¿Estamos llevando la dirección adecuada?
IA: Presente y futuro
En las anteriores diapositivas mencionamos
muchos avances y oportunidades para progresar.
Nuestro objetivo principal es construir agentes
racionales.
Y sabemos que la racionalidad perfecta, haciendo
siempre lo correcto, no es viable en entornos
complicados.

20. ¿Estamos llevando la dirección adecuada?
IA: Presente y futuro
Racionalidad perfecta
Un agente perfectamente racional actúa en
cualquier instante de tal manera que maximiza la
utilidad esperada, dada la información que haya
adquirido en el entorno. Hemos observado que la
mayoría de los cálculos para llegar una racionalidad
perfecta en los entornos lleva demasiado tiempo.

21. ¿Estamos llevando la dirección adecuada?
IA: Presente y futuro
Racionalidad calculadora
Está es la racionalidad que hemos utilizado
implícitamente al diseñar agentes lógicos y teóricos
para las desiciones. Un agente calculadoramente
racional devuelve lo que habría sido la opción
racional al comienzo de su deliberación.

22. ¿Estamos llevando la dirección adecuada?
IA: Presente y futuro
Racionalidad limitada
Herbert Simón rechazó la noción de la racionalidad
perfecta y la remplazo con la racionalidad
limitada, una teoría descriptiva de la toma de
desiciones por agentes reales. Simón sugiere que
la racionalidad limitada funciona satisfaciendo en
primer lugar, deliberando sólo el tiempo necesario
para elaborar una buena respuesta.

23. ¿Estamos llevando la dirección adecuada?
IA: Presente y futuro
Optimalidad limitada
Se comporta todo lo bien que puede, dado sus
recursos computaciones, es decir , la utilidad
esperada del programa para un agente optimo es
por lo menos tan elevada como la utilidad
esperada de otro programa agente que se ejecute
desde la misma computadora.

24. ¿Estamos llevando la dirección adecuada?
IA: Presente y futuro
Optimalidad limitada
Se propone un concepto como una tarea formal
para la investigación de la IA que esta bien definida
y es viable.
Especifica programas óptimos en ves de acciones
optimas.

25. ¿Que ocurriera si la IA tuviera éxito?
IA: Presente y futuro
En la novela de David Lodge, Small World {1984)
sobre el mundo académico de la crítica literaria, el
protagonista causa consternación cuando pregunta
a un panel de teóricos literarios eminentes, la
siguiente cuestión: ¿Qué ocurriría si ustedes
tuvieran razón?

26. ¿Que ocurriera si la IA tuviera éxito?
IA: Presente y futuro
Ninguno de los teóricos parece haber considerado
antes la cuestión quizá porque debatir teorías
infalsificables en un fin mismo.
Una situación similar sucede cuando preguntamos
¿Que pasaría si la IA tuviera éxito?
La IA es fascinante, las computadoras inteligentes
son mas útiles que las computadoras que no lo son.

27. ¿Que ocurriera si la IA tuviera éxito?
IA: Presente y futuro
Existen temas éticos a tener en cuenta. Las
computadoras inteligentes son más potentes pero
¿se van a utilizar para fines buenos ó malos?
El alcance de ese impacto se dependerá del grado
de éxito de la IA.
Se puede esperar que éxitos medios de la IA
afectaran a toda clase de gente en su vida
cotidiana.

28. ¿Que ocurriera si la IA tuviera éxito?
IA: Presente y futuro
Finalmente, parece probable que un éxito de la IA a
gran escala, por ejemplo: la creación de inteligencia
en el nivel humano, y más allá, cambiaría las vidas
a la mayoría de la humanidad. La verdadera
naturaleza de nuestro trabajo y de nuestro papel
cambiaría nuestro punto de vista de la
inteligencia, la consciencia y el destino del futuro
de la raza humana.

29. Equipo 7
IA: Presente y futuro
¡GRACIAS!