Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los orígenes y evolución de la IA, sus principales ramas como representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento y agentes inteligentes. También define qué es un agente inteligente y describe los diferentes enfoques y modelos en IA como los sistemas simbólicos físicos y los agentes.

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
QUE ES LA IA ?
 La Inteligencia Artificial es la parte de las
Ciencias de la Computación que se ocupa del
diseño de sistemas inteligentes, esto es
sistemas que exhiben características que
asociamos con la inteligencia en las
conductas humanas.
Feigenbaum y Barr ’80s

8. IIA-Introducción 8
 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 ?

9. IIA-Introducción 9
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 ?

10. IIA-Introducción 10
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

11. IIA-Introducción 11
DIFERENTES MODELOS:
 SIMULAR EL COMPORTAMIENTO
HUMANO
 A nivel de procesos cognitivos
 CONSTRUIR PROGRAMAS
INTELIGENTES
 De la forma más eficiente

12. IIA-Introducción 12
MODELOS COGNITIVOS
 CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES
AL USUARIO, FACIL DE MODIFICAR -
INCREMENTAR
 SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (KBS)
 AGENTES DELIBERATIVOS
MODELOS CONEXIONISTAS
 REDES NEURONALES
 ALGORITMOS GENETICOS
 AGENTES REACTIVOS
DIFERENTES MODELOS:

13. IIA-Introducción 13
 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

14. 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.

15. • 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

16. 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

17. IIA-Introducción 17
HISTORIA DE LA IA
• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html
•http://www.uned.es/pfp-internet-y-
educacion/historia.html

18. IIA-Introducción 18
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.

19. IIA-Introducción 19
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

20. 20
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

21. IIA-Introducción 21
RAMAS DE IA:
 Búsqueda Heurística
 Representación del conocimiento
 Inferencia
 Planificación
 Aprendizaje
 Lenguaje Natural
 Visión
 Robótica

22. 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...)

23. 23
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 ...

24. IIA-Introducción 24
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

25. IIA-Introducción 25
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.

26. IIA-Introducción 26
AGENTE (Norvig&Russell)

27. IIA-Introducción 27
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

28. IIA-Introducción 28
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.

29. IIA-Introducción 29
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

30. IIA-Introducción 30
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

31. IIA-Introducción 31
Noción más fuerte:
Además de las propiedades anteriores,
se agregan nociones mentales como:
 Conocimiento.
 Creencias.
 Intenciones.
 Obligaciones
 (Emociones)
AGENTE INTELIGENTE

32. IIA-Introducción 32
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.

33. IIA-Introducción 33
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

34. IIA-Introducción 34
UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO
CONOCIMIENTO
 VOLUMINOSO
 CAMBIANTE
 DIFICIL DE
REPRESENTAR

35. IIA-Introducción 35
ADQUISICION
QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACION
INFERENCIA
Y DEL MANEJO DEL CONOCIMIENTO
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

36. IIA-Introducción 36
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)

37. IIA-Introducción 37
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)

38. IIA-Introducción 38
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

39. IIA-Introducción 39
MODELOS COGNITIVOS
 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO.
 AGENTES DELIBERATIVOS.

40. IIA-Introducción 40
LENGUAJES EN IA:
 LISP (COMMON LISP)
 Lenguaje funcional - procesamiento
simbólico.
 PROLOG
 Programación lógica
 C ( C ++ ) / JAVA
 Procedural - Orientación a objetos

41. IIA-Introducción 41
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

42. IIA-Introducción 42
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

43. IIA-Introducción 43
Bibliografía
• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –
Prentice Hall, Cap 1
http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html
• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición –
Mc Graw Hill 1994, Cap 1
• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy
http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/

44. IIA-Introducción 44
Links
• Entrevistas:
• http://www.aaai.org/AITopics/html/interview.html#online
• Entrevista a D. Hofstadter
http://www.wired.com/wired/archive/3.11/kelly.html
http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html
• Hubert Dreyfus (critico de IA)
http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/indices/a-tree/d/
Dreyfus:Hubert_L=.html

45. IIA-Introducción 45
Taller (Descubriendo a la IA)
• Buscar 2 o 3 Institutos de IA (líneas de
investigación, proyectos, publicaciones)
• Ver publicaciones / organizaciones / eventos
científicos sobre IA
• Buscar otras definiciones de IA y clasificarlas
de algún modo (ejemplo: Logro de resultados
teóricos o aplicaciones prácticas)
• Investiga algún aporte de la IA que se haya
implementado en alguna aplicación interesante
en los últimos tiempos.

46. IIA-Introducción 46
IIIA – Bellaterra España
http://www.iiia.csic.es
• Líneas de investigación
• Proyectos
• Proyecto AT

47. IIA-Introducción 47
ISISTAN
http://www.exa.unicen.edu.ar/isistan/
LINEAS DE INVESTIGACION:
Software Agents
Software architectures
Simulation
PROYECTOS:
•Javalog
•Interface agents
•Frameworks for buildings MAS

48. IIA-Introducción 48
Berkeley - USA
http://buffy.eecs.berkeley.edu/Research/CS/AI/
CS Research Area:
Intelligent Systems
. Particular strengths of the Berkeley effort are the
integration of AI, probabilistic, and control-theoretic
approaches to intelligent systems, the combination of
rigorous foundations with large-scale intelligent systems
development and the close collaborations within the group
and with other outstanding UC Berkeley faculty across
many disciplines.

49. IIA-Introducción 49
Berkeley - USA
http://buffy.eecs.berkeley.edu/Research/CS/AI/
CS Research Area:
Intelligent Systems
Projects
El trabajo en el Departamento se realiza en proyectos
multifacéticos que combinan distintos tópicos. Por ejemplo:
•Berkeley Aerobot (BEAR)
•Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC)
•California Partners For Advanced Transit and Highways (PATH)
•Computer Vision Group
•The Digital Library Project
•Framenet

50. IIA-Introducción 50
Berkeley - USA
Intelligent Systems
More Projects
•Grouping and Perceptual Organization
•Learning Complex Motor Tasks in Natural and Artificial Systems (CML)
•Micromechanical Flying Insect (MFI)
•MURI: An Integrated Approach to Intelligent Systems
•Neural Theory of Language (NTL)
•Roadwatch: Machine Vision Based Traffic Surveillance
•Robotic Telesurgery
•Recognition and Content-based Image Retrieval
•Speech Research in the Realization Group
•3D Direct Interfaces (3DDI)