la inteligencia artificial

1. IIA-Introducción 1
INTRODUCCION A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
LIC. EN CS. DE LA COMPUTACION
DOCENTES: Ana Casali –
Federico Severino Guimpel - Silvana Saura

2. IIA-Introducción 2
IIA- MODULOS
 INTRODUCCION
 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
 RESOLUCION DE PROBLEMAS Y METODOS
DE BUSQUEDA
 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
 RAZONAMIENTO APROXIMADO
 AGENTES INTELIGENTES

3. IIA-Introducción 3
Además de una Película...
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

4. IIA-Introducción 4
ROBOTICA
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?

5. IIA-Introducción 5
 Sistemas de control (vuelos espaciales)
 Planificadores (aeropuertos)
 Sistemas de soporte a la decisión
 e-commerce, subastas electrónicas
 Agentes recomendadores (Web!!!)
 e-learning .....
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?

6. IIA-Introducción 6
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?
 Distintas definiciones.
 Conceptos fundamentales.
 Historia / Estado actual.
 Ramas de IA
 Distintos campos de aplicación.

7. IIA-Introducción 7
 El estudio de cómo lograr que las
computadoras realicen tareas que por el
momento, los humanos hacen mejor.
E. Rich - Knight, 1991
 La rama de la Ciencias de la computación que
se ocupa de la automatización de la conducta
inteligente.
Luger y Stubblefield, 1993
QUE ES LA IA ?

8. IIA-Introducción 8
Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas
inteligentes (especialmente programas).
Esto está relacionado a la tarea de usar
computadoras para entender la inteligencia
humana, pero IA no tiene que limitarse a
métodos que son biológicamente observables.
J. Mc Carthy, 1998
QUE ES LA IA ?

9. IIA-Introducción 9
LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
SISTEMAS QUE
PIENSAN COMO
HUMANOS
SISTEMAS QUE
PIENSAN
RACIONALMENTE
SISTEMAS QUE
ACTUAN COMO
HUMANOS
SISTEMAS QUE
ACTUAN
RACIONALMENTE
Inteligencia
ideal
RAZONAMIENTO
COMPORTAMIENTO

10. IIA-Introducción 10
DIFERENTES MODELOS:
 SIMULAR EL COMPORTAMIENTO
HUMANO
 A nivel de procesos cognitivos
 CONSTRUIR PROGRAMAS
INTELIGENTES
 De la forma más eficiente

11. IIA-Introducción 11
 FILOSOFIA (desde 428 aC)
 teorías del razonamiento y aprendizaje
 MATEMATICA (desde el 800)
 teorías formales de la lógica
 PSICOLOGIA (desde 1879)
 investigación de la mente humana
 INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)
 herramientas para poder concretar IA
 LINGÜÍSTICA (1957)
 teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
FUNDAMENTOS DE LA IA

12. HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig)
• Génesis de la IA (1943-1956)
-Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo)
-Shannon - Turing (ajedrez)
-Minsky - Edmonds (red neuronal)
-Newell- Simon (teórico lógico)
• Entusiasmo inicial (1952 - 1969)
-GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución -
Perceptrón
• Una dosis de realidad (1966 - 1974)
-falta de robustez en problemas variados
(traducciones, micromundos) - mayor complejidad
• Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979)
-uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.

13. • De 1986 al Presente:
•Regreso y profundización de las redes
neuronales - modelos conexionistas.
•Cambio tanto en los contenidos como en la
metodología de IA.
•Utilización de teorías ya existentes.
•Aplicaciones más reales
• IA se convierte en industria (1980 - 1988)
- Proyectos e inversiones - Lisp Machines

14. De 1986 en adelante:
•Avances en:
•ROBOTICA
•VISION
•REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
•APRENDIZAJE
• Mejor comprensión de los problemas y de su
complejidad
• Mayor capacidad de manejo matemático
METODOS MAS SOLIDOS

15. IIA-Introducción 15
EL SUPUESTO SUBYACENTE
(Newell&Simon)
•En el centro de la investigación de IA
subyace lo que se denomina
SISTEMA DE SIMBOLOS FISICOS
•Conjunto de entidades llamadas símbolos,
(patrones físicos)
•Expresiones (compuestas por símbolos)
•El sistema contendrá un conjunto finito de estas
estructuras mas una colección de procesos para
producir otras expresiones.

16. IIA-Introducción 16
SISTEMA SIMBOLICO FISICO (SSF)
Es una máquina que produce a lo largo
del tiempo una colección evolutiva de
expresiones
HIPOTESIS:
Un SSF posee los medios necesarios y
suficientes para realizar una acción
inteligente en general.
Validación empírica

17. 17
HIPOTESIS SISTEMA SIMBOLICO FISICO
Quizás algunos aspectos de la inteligencia
humana demuestren ser modelados por un
SSF, mientras que otros no.
Naturaleza de la Inteligencia Humana ??
http://www.aaai.org/AITopics/html/natintell.html
http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html

18. IIA-Introducción 18
RAMAS DE IA:
 Búsqueda Heurística
 Representación del conocimiento
 Inferencia
 Planificación
 Aprendizaje
 Lenguaje Natural
 Visión
 Robótica

19. IJCAI is the International Joint Conference on AI
http://www.ijcai-07.org/
• Content Areas
• Constraint Satisfaction
• Control Learning
• Learning
• Knowledge Representation/Reasoning
• Multiagent Systems
• Natural Language Processing
• Planning and Scheduling
• Robotics
• Search
• Uncertainty
• Web/Data
• Other (applications, philosophical foundations
mathematical foundations...)

20. 20
EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA:
• 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1,
Prospector, Dendral,...)
• 89 HITECH Programa de ajedrez.
• 92 MARVEL S.E. En tiempo real que
monitorea nave espacial
• 94 PEGASUS Realiza reservas de
vuelos
• Sistemas de conducción de automóviles
S.E. en distintos dominios –
Sistemas recomendadores ...

21. IIA-Introducción 21
Históricamente los investigadores en IA se han
enfocado en los distintos componentes del
comportamiento inteligente (aprendizaje,
razonamiento, visión, ….), de forma aislada.
 En la actualidad, algunos autores sugieren que
la inteligencia, es producto de la interacción entre
un agente y su entorno.
Entonces, el comportamiento inteligente emerge
de la interacción de varios comportamientos
simples.
(Brooks)
QUE ES LA IA ?
ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

22. IIA-Introducción 22
QUE ES LA IA ?
ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE
IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y
CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES.
Norvig & Russell
 Principios generales que rigen a los A.R.
 Elementos usados para construirlos.

23. IIA-Introducción 23
AGENTE (Norvig&Russell)

24. IIA-Introducción 24
AGENTE INTELIGENTE
 AGENTE Es todo aquello que percibe su
ambiente mediante sensores y que
responde o actúa mediante efectores.
 AGENTE INTELIGENTE:
 Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo
a sus percepciones.
 Es aquel que emprende la mejor acción
posible en una situación dada.
Russel & Norvig

25. IIA-Introducción 25
AGENTES
We want to build intelligent actors, not just intelligent
thinkers.
Indeed, it is not even clear how one could assess
intelligence in a system that never acted -- or, put otherwise,
how a system could exhibit intelligence in the absence of
action.
Martha Pollack, from Computers and Thought
Lecture, IJCAI-91.

26. IIA-Introducción 26
AGENTE
Es un sistema de computación situado en
algún entorno, que es capaz de una acción
autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos
de diseño.
Wooldridge & Jennings
Débil
Nociones de Agentes
Fuerte
AGENTE INTELIGENTE

27. IIA-Introducción 27
Noción Débil:
Es la forma más general en que es
usado el término agente. Es un sistema
de software (hardware) con las siguientes
propiedades:
 Autonomía.
 Habilidad Social.
 Reactividad.
 Proactividad.
AGENTE INTELIGENTE

28. IIA-Introducción 28
Noción más fuerte:
Además de las propiedades anteriores,
se agregan nociones mentales como:
 Conocimiento.
 Creencias.
 Intenciones.
 Obligaciones
 (Emociones)
AGENTE INTELIGENTE

29. IIA-Introducción 29
INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA
(DAI – MIT en los 80´s)
 RESOLUCION DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS (DPS)
 SISTEMAS MULTIAGENTES (MAS)
Significado mas general
Usado para referir a todo sistema
compuesto por múltiples autónomos
(semi-autónomos) componentes.

30. IIA-Introducción 30
SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS)
CARACTERISTICAS
 Cada agente tiene información y capacidades
limitadas para resolver un problema
 No hay un control global del sistema
 Los datos están descentralizados
 Computación es asincrónica
Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la
interoperatividad de sistemas existentes

31. IIA-Introducción 31
UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO
CONOCIMIENTO
 VOLUMINOSO
 CAMBIANTE
 DIFICIL DE
REPRESENTAR

32. IIA-Introducción 32
ADQUISICION
QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACION
INFERENCIA
Y DEL MANEJO DEL CONOCIMIENTO
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

33. IIA-Introducción 33
PROBLEMAS EN IA SON COMPLICADOS Y
VARIADOS EXISTEN TECNICAS APROPIADAS ????
QUE ES UNA TECNICA DE IA?? (Rich)
Es un método que utiliza el conocimiento
representado de tal forma que:
Represente generalizaciones
Debe ser comprendido por las personas que lo
proporcionan
Puede modificarse fácilmente
Puede utilizarse en distintas situaciones aunque no
sea certero (modelos cognitivos)

34. IIA-Introducción 34
EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA
 TEST DE TURING (www.turing.org.uk/turing/)
Comportarse como humano
 El ambiente plantea muchos desafíos (el diálogo
es totalmente libre) que resulta difícil para un
sistema igualar a la contraparte humana
EL SISTEMA DEBERIA SER CAPAZ DE
• Procesar lenguaje natural
• Representar el conocimiento
• Razonar automáticamente
• Aprendizaje automático
• (Visión - Robótica)

35. IIA-Introducción 35
EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS
Evaluar si el sistema (Agente) se
comporta de acuerdo a los objetivos
planteados previamente.
(E. Rich)
EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

36. IIA-Introducción 36
LENGUAJES EN IA:
 LISP (COMMON LISP)
 Lenguaje funcional - procesamiento
simbólico.
 PROLOG
 Programación lógica
 C ( C ++ ) / JAVA
 Procedural - Orientación a objetos

37. IIA-Introducción 37
APLICATIONS
"What the field of AI is really about is inventing machines
that will help people in a variety of ways, by giving
machines some of the sophisticated capabilities that
humans have, such as the ability to understand spoken
words, or interpret images, or to learn from experience.
Usually these machines do not look or act at all like people,
but they can be amazingly useful to people by improving
and assisting our lives, and complementing rather than
replacing the things that we humans like to do. And that's
the goal we are collectively working toward."
Tom Mitchell

38. IIA-Introducción 38
APLICATIONS
Artificial intelligence is already very much a part of everyday
life in industrialized nations.
AI is helping people in every field make better use of
information to work smarter, not harder