Este documento presenta un curso de introducción a la inteligencia artificial. Explica conceptos clave como la representación del conocimiento, lenguajes de programación, estrategias de búsqueda y sistemas expertos. También define la inteligencia artificial y su relación con la inteligencia humana, y describe las principales áreas de aplicación como el procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático.

1. Curso de Inteligencia Artificial

2. Curso de Inteligencia Artificial CONTENIDO 1. Introducción 2. Representación del Conocimiento 3. Lenguajes de Programación para I.A. 4. Estrategias de búsqueda. 5. Sistemas Expertos

3. Curso de Inteligencia Artificial BIBLIOGRAFÍA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un Enfoque Moderno Stuart Russell, Peter Norvig 2ª Edición, Pearson Prentice Hall INTELIGENCIA ARTIFICIAL Elaine Rich, Kevin Knight 2ª Edición, McGraw Hill INTELIGENCIA ARTIFICIAL Patrick Henry Winston 3ª Edición., Addison Wesley

4. Curso de Inteligencia Artificial 1. Introducción

5. Curso de Inteligencia Artificial La Inteligencia Artificial y la humana Antes de describir la inteligencia artificial, conviene distinguir claramente entre los términos inteligencia artificial e inteligencia humana. Todos los sistemas exitosos de IA se basan en el conocimiento y la experiencia humanos, y patrones de razonamiento seleccionados. Los sistemas exitosos de IA son “naturalmente” inteligentes. Son como libros de texto y otros artefactos humanos de inteligencia.

6. Curso de Inteligencia Artificial La Inteligencia Artificial y la humana La mayor parte de los sistemas de IA pueden ser desarrollados solo cuando la inteligencia humana puede ser expresada en forma sencilla (por ejemplo : si x entonces y ). Los sistemas existentes extienden el poder de los expertos, pero de ninguna manera los sustituyen ni “capturan” mucha de su inteligencia. A los sistemas inteligentes existentes les falta el sentido común y la generalidad de los seres humanos.

7. Curso de Inteligencia Artificial La Inteligencia Artificial y la humana Por su parte, la inteligencia humana es de gran complejidad y de mucha mayor amplitud que las computadoras o los sistemas de información. Los filósofos, los psicólogos y otros estudiosos del conocimiento humano han reconocido que los aspectos claves de la inteligencia humana van más allá de toda descripción posible, y por lo tanto, no pueden ser imitados fácilmente por cualquier máquina diseñada escrupulosamente. Si un problema no puede ser descrito, no puede ser programado.

8. Ing. Sergio Garza Carranza M.C. Curso de Inteligencia Artificial La Inteligencia Artificial y la humana Al menos cuatro capacidades importantes quedan involucradas en la inteligencia humana : Raciocinio. Comportamiento. Uso de metáforas y analogías. Creación y uso de conceptos.  

9. Ing. Sergio Garza Carranza M.C. Curso de Inteligencia Artificial Definición Inteligencia. Facultad de entender, de comprender. Aptitud, variable con los individuos y las especies, para resolver todo tipo de problemas. Capacidad para percibir hechos, proposiciones y relaciones, y razonar sobre ellos. “ La inteligencia distingue al hombre del animal”

10. Ing. Sergio Garza Carranza M.C. Curso de Inteligencia Artificial Definición Inteligencia Artificial. Existen muchas definiciones de Inteligencia artificial, sin embargo todas ellas giran en torno a una misma idea. Por ejemplo: “ Conjunto de técnicas que se aplican a la computadora con el objeto de desarrollar su capacidad para realizar funciones de aprendizaje y autocorrección” La siguiente tabla muestra una clasificación de algunas definiciones de IA con respecto a su enfoque.

11. “ La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, tales como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje ...” (Bellman, 1978). “ El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales” (Charniak y McDermott, 1985). “ Estudio de los cálculos que permiten percibir, razonar y actuar” (Winston, 1992). “ El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia” (Kurzweil, 1990). “ El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor” (Rich y Knight, 1991). “ Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales” (Schalkoff, 1990). “ La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente” (Luger y Stubblefield, 1993) Eficiencia Humana Racionalidad Conducta Procesos mentales y razonamiento

12. Ing. Sergio Garza Carranza M.C. Curso de Inteligencia Artificial FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Filosofía ¿Cómo se genera la inteligencia mental a partir de un cerebro físico? ¿De dónde viene el conocimiento? ¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción? Lógica, métodos de razonamiento. Mente como sistema físico. Fundamentos de aprendizaje, lenguaje, racionalidad.

13. Ing. Sergio Garza Carranza M.C. Curso de Inteligencia Artificial FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Matemáticas ¿Qué se puede computar? ¿Cómo razonamos con información incompleta? Algoritmos Indecisión, inflexibilidad. Probabilidad

14. Curso de Inteligencia Artificial FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Neurociencia ¿Cómo procesa la información el cerebro? Neuronas Actividad mental Psicología ¿Cómo piensan y actúan los humanos y animales? Conductismo

15. Curso de Inteligencia Artificial FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Economía ¿Cómo se debe llevar a cabo el proceso de toma de decisiones para maximizar el rendimiento? Teoría de toma de decisiones Investigación operativa.

16. Curso de Inteligencia Artificial Antecedentes. En 1956, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros innovadores en los primeros estudios sobre computadoras y de la inteligencia se reunieron en el Darmouth College. Jhon McCarhty Jhon McCarthy, entonces profesor asistente de matemáticas en Darmouth, acuñó el término inteligencia artificial para el tema de la conferencia. Marvin Minsky

17. Curso de Inteligencia Artificial El punto cumbre fué la presentación del Logic Theorist. Este sistema procesaba símbolos no numéricos en lugar de números, y demostró ciertos teoremas de los Principia Mathematica de Alfred North Whitehead y Bertrand Russell. Este fué el primer software en manifestar propiedades de inteligencia artificial. Alfred North Whitehead Bertrand Russell

18. Curso de Inteligencia Artificial DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL El desarrollo de las técnicas de IA tiene dos fuentes principales: El Enfoque Ascendente El Enfoque Descendente El enfoque ascendente , trata de imitar al cerebro humano al nivel de máquina. Las máquinas de “retroalimentación” de Norbert Wiener, el Perceptrón de Frank Rosenblatt y las computadoras neurales actuales se basan en este enfoque. Norbert Wiener

19. Curso de Inteligencia Artificial DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL El enfoque descendente , trata de representar el conocimiento humano a través de la lógica. El Logic Theorist de Newell y Simon, el General Problem Solver y los sistemas expertos actuales son los ejemplos más importantes de este enfoque. Allen Newell

20. Ing. Sergio Garza Carranza M.C. Curso de Inteligencia Artificial AREAS DE APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Búsqueda de soluciones Sistemas expertos Procesamiento de lenguaje natural Reconocimiento de patrones Robótica Aprendizaje Lógica Lógica Difusa Juegos Redes neuronales Algoritmos genéticos Realidad virtual

21. Curso de Inteligencia Artificial Búsqueda de Soluciones El término búsqueda aplicado a la Inteligencia Artificial, no significa encontrar una pieza específica de información en una base de datos, sino buscar las soluciones de un problema. Por ejemplo : Encontrar la ruta más corta entre dos ciudades, o el famoso “problema del agente viajero”

22. Curso de Inteligencia Artificial Sistemas Expertos Son el primer producto viable commercialmente de la Inteligencia Artificial. Permiten introducir información acerca de una materia específica a la computadora (base de conocimientos) , y actúan como si fueran expertos en la materia. Un Sistema experto simula el proceso de razonamiento humano mediante la aplicación específica de conocimientos e inferencias.

23. Curso de Inteligencia Artificial Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) Para muchos investigadores , es el más difícil de alcanzar de todos los objetivos de la Inteligencia Artificial : Permitir a la computadora comprender el lenguaje humano directamente; sin el complicado conjunto de lenguajes intermedios.

24. Curso de Inteligencia Artificial Reconocimiento de Patrones (Visión) Engloba un conjunto de técnicas de la matemática aplicada y de la informática, ha despertado un gran interés en las últimas décadas por sus numerosas aplicaciones, entre las que se pueden citar las siguientes: ayuda al diagnóstico médico, análisis automático de señales, teledetección, inspección automática de productos industriales, sistemas de vigilancia automática, procesamiento de documentos, búsqueda automática de información digitalizada etc.

25. Curso de Inteligencia Artificial Aprendizaje Esta área de la Inteligencia Artificial trata de la realización de programas que aprendan de sus errores, de observaciones o por encargo. En este sentido, aprender simplemente significa hacer a una computadora capaz de beneficiarse de la experiencia.

26. Curso de Inteligencia Artificial Robótica Como aplicación a la robótica, la Inteligencia Artificial es el estudio de cómo controlar movimiento, lo cual es llamado razonamiento espacial. El principal problema para los robots autónomos es el de interactuar con el mundo humano, con sus obstáculos, sucesos inesperados y entorno cambiante.

27. Curso de Inteligencia Artificial Lógica Uno de los productos de la I.A. de gran importancia práctica actual son aquellos programas que se pueden usar para estudiar la corrección lógica de argumentos mediante la aplicación de reglas estándar de lógica. Esto incluye demostraciones matemáticas, lógica formal y lógica filosófica.

28. Curso de Inteligencia Artificial Lógica Difusa Esta área de la Inteligencia Artificial estudia los problemas de hacer que una computadora sea capaz de tomar decisiones (“pensar”) usando conocimiento incompleto o probabilístico.

29. Curso de Inteligencia Artificial Juegos Una de las primeras aplicaciones de I.A. Fueron los juegos, el primer programa para jugar damas fue concebido en 1947 pero se realizó hasta 1962. Se dice que el primer juego de ajedrez por computadora fue creado por Claude Shannon en 1953. Actualmente la pasión por los videojuegos es dominante en todo el mundo por niños e inclusive adultos.

30. Curso de Inteligencia Artificial Algoritmos Genéticos Los Algoritmos Genéticos son una técnica computacional inspirada en modelos biológicos que han sido utilizados para realizar búsquedas eficientes en espacios de soluciones altamente complejos y grandes. Los Algoritmos Genéticos son métodos adaptivos que pueden ser utilizados para implementar búsquedas y problemas de optimización. Los Algoritmos Genéticos están basados en los procesos genéticos de los organismos biológicos, codificando una posible solución a un problema en un “cromosoma” compuesto por una cadena de bits o caracteres.

31. Ing. Sergio Garza Carranza M.C. Curso de Inteligencia Artificial Redes Neuronales Artificiales Es una nueva forma de computación que es capaz de manejar las imprecisiones e incertidumbres que aparecen cuando se trata de resolver problemas relacionados con el mundo real (reconocimiento de formas, toma de decisiones, etc..), ofreciendo soluciones robustas y de fácil implementación. Las RNA están compuestas de muchos elementos sencillos que operan en paralelo, el diseño de la red está determinado mayormente por las conexiones entre sus elementos. Al igual que las conexiones de las neuronas cerebrales. La idea de las redes neuronales fue concebida originalmente como un intento de modelar la biofisiología del cerebro humano, esto es, entender y explicar como funciona y opera el cerebro.

32. Curso de Inteligencia Artificial Realidad Virtual Una de las mas recientes aplicaciones de la I.A. es la Realidad Virtual. Básicamente consiste en la elaboración de programas que logran engañar a los sentidos del ser humano, haciéndolo creer que se encuentra flotando, corriendo o volando una nave espacial. Estas aplicaciones han sido de gran utilidad en la simulación de vuelos para el entrenamiento de pilotos, astronautas, buzos, etc.

33. Curso de Inteligencia Artificial Programa Inteligente Es aquel programa que exhibe un comportamiento similar al de un humano cuando se enfrenta a un problema específico; no es necesario que el programa resuelva concretamente o intente resolver el problema de la misma forma que un humano.

34. Curso de Inteligencia Artificial Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a resolver problemas de análisis. Los sistemas inteligentes pueden ayudar a desarrollar nuevos elementos del conocimiento. Los sistemas inteligentes pueden aprender apartir de ejemplos y realizar generalizaciones. Pero...¿Cómo evaluar a un sistema como “inteligente”?

35. Curso de Inteligencia Artificial Prueba de Turing Un procedimiento bien conocido para evaluar el éxito de un programa de IA es la prueba de Turing. En esta prueba un entrevistador se comunica vía textual de entrada/salida, con un sistema de IA y con otra persona que participa en la prueba. El entrevistador no se da cuenta cuál respuesta viene de la computadora y cuál de la otra persona. Si después de hacer suficientes preguntas el entrevistador no puede diferenciar entre el hombre y la máquina, entonces el sistema pasa la prueba y se estima que es exitoso, es decir, “inteligente”. Allan Turing

36. Curso de Inteligencia Artificial Objetivos de la Inteligencia Artificial Realizar investigaciones sobre el comportamiento humano para desarrollar herramientas de apoyo que ayuden a mejorar las actividades del hombre. Desarrollar y aplicar técnicas para representar un gran volumen de conocimientos, para resolver problemas complejos de una manera rápida y confiable. Lograr “crear pensamiento” (sistemas basados en conocimientos) y poder desarrollar sistemas diferentes a los convencionales que no toman decisiones propias.

37. Curso de Inteligencia Artificial Problemas de la IA en México Escasez de recursos humanos, de software y de hardware Falta de investigación Problemas sociales asociados con la automatización: desempleo, inconformidad, etc.