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Inteligencia Artificial

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  • 1. Inteligencia Artificial Maria Petra Paredes Xochihua
  • 2. Tabla de Contenido 1.Inteligencia El Cerebro Humano 2.Inteligencia Artificial Definición del concepto IA 3.¿Inteligencia Artificial? 4. Técnicas de la IA Bibliografía /35 2
  • 3. 1. INTELIGENCIA /35 3
  • 4. ¿Inteligencia? • Es la facultad que tienen las personas de conocer, analizar, comprender situaciones. • Es un conjunto de habilidades, destrezas y experiencias sobre cierto dominio. • Es la capacidad de resolver problemas. ¿Tienen inteligencia los animales? ¿El libre albedrío es inteligencia? ¿La conciencia de si mismo es inteligencia? Albedrío. Voluntad no gobernada por la razón, sino por el apetito, antojo o capricho. /35 4
  • 5. Ejercicio 1 • Diga el orden en que se puede clasificar la “inteligencia” de los siguientes animales. Argumente su respuesta. 1. Chimpancé 2. Gorila 3. Mono 4. Perro 5. Gato 6. Loro 7. Delfín 8. Pollo /35 5
  • 6. Signos de Inteligencia • Aprender de la experiencia • Encontrar sentido a mensajes ambiguos • Responder rápidamente a situaciones nuevas. • Entender e inferir en forma racional. • Aplicar conocimiento para manipular el medio que nos rodea. • Aplicar y adquirir conocimiento nuevo. • Pensar y razonar. /35 6
  • 7. Ejercicio 2. Anagramas • Con las mismas letras de cada una de estas palabras, sin obviar ni repetir ninguna de ellas, forme otras tres que pertenecen al mismo tema. ORCULIC ORDCAUAD GONTIRAUL EL COMERCIO lunes 1 de agosto 2005, página C8 /35 7
  • 8. Cerebro Humano • 1011 Neuronas (procesadores) • Poder desconocido • 1000 – 10000 conexiones por neurona • Capacidad basada en las conexiones. • Cada neurona es muy compleja. • Almacenamiento redundante. • No binario, no estable y no asíncrono. /35 8
  • 9. ¿Cómo funciona ? Neuronas Sonido inform a ción Conexiones Color Sabor Olor Tersura nes accio /35 9
  • 10. Características del Sistema Nervioso • adaptabilidad • aprendizaje continuo • distribución del procesamiento y del “almacenamiento” • alta redundancia • plasticidad (creación/modificación de sinapsis). • tolerante a fallas • 10 a 100 billones de neuronas, cada una conectado a otras 10.000 neuronas • Los humanos pierden aprox.. 1000 neuronas por día. 10 /35
  • 11. Aprendizaje Patrones de actividad. • Ésta forma de aprendizaje es la que explica la memoria de corto plazo. Cambios físicos y químicos en las neuronas. • En este aprendizaje se modifican las conexiones entre unidades haciendo que grupos de neuronas se vuelvan más o menos eficientes para excitar o inhibir a otras neuronas. • Explica la memoria de largo plazo. Creación de nuevas conexiones. • En este aprendizaje se crean nuevas conexiones. 11 /35
  • 12. Ejercicio 3 • ¿Cómo se puede medir el aprendizaje? • ¿Medir la capacidad de memoria es medir la capacidad de aprendizaje? • ¿Memorizar el capítulo 1 de AIMA implica que se aprendió el capítulo? • ¿Leer esta transparencia es suficiente para aprender los conceptos de la inteligencia artificial? • ¿qué falta? 12 /35
  • 13. Aprendizaje • El aprendizaje es un proceso por el cual el individuo cambia de actitud. • Es un proceso unido a la experiencia. • El proceso fundamental del aprendizaje es la imitación, es decir la repetición de un proceso observado. • El aprendizaje se define técnicamente como un cambio relativamente estable en la conducta del sujeto como resultado de la experiencia, producidos a través del establecimiento de asociaciones entre estímulos y respuestas mediante la práctica en un nivel elemental 13 /35
  • 14. Ejercicio 4 1. ¿Conoce algún sistema que memorice datos? 4. ¿Conoce algún sistema que aprenda comportamientos (es decir acciones)? 14 /35
  • 15. 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL 15 /35
  • 16. Inteligencia Artificial • Nació en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. • Es una ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana, que sea capaz de aprender, reconocer y pensar. 16 /35
  • 17. Inteligencia Artificial • Ciencia. ¿arte, religión? • Intento. ¿se logrará alguna vez? • Crear programas para máquinas. ¿software o hardware? • Imitar. ¿simulación o imitación? • Comportamiento. ¿comportamiento == acción? • Comprensión. ¿compresión == pensamiento? • Humano. ¿cómo piensan o actúan los humanos? • Capacidad de aprender. ¿memorizar o aprender? • Capacidad de reconocer. ¿igual o parecido? • Capacidad de pensar. ¿lógica? 17 /35
  • 18. Objetivos de la Inteligencia Artificial • Es la comprensión de nosotros mismos como entidades inteligentes • Es la construcción de entidades inteligentes artificiales. • Es el arte de crear máquinas que realizan funciones que requieren inteligencia cuando dichas funciones son realizadas por el hombre. • Es el estudio de cómo hacer que los ordenadores ejecuten cosas que, por el momento, los seres humanos lo hacemos mejor. • Hace uso intensivo del software y algoritmos. 18 /35
  • 19. Inteligencia Artificial • Es la construcción de algoritmos para imitar el comportamiento y el razonamiento de los humanos. Observar que la definición no menciona el hardware. El hardware es administrado finalmente por el software 19 /35
  • 20. Motivación para la investigación en IA • La IA es una de las disciplinas más nuevas (inició formalmente en 1956). • A diferencia de otros campos de estudio donde “todo está descubierto” (como la física o las matemáticas), la IA tiene muchas áreas con grandes oportunidad para la investigación e innovación. 20 /35
  • 21. Alcance de la IA • La IA abarca desde áreas generales (percepción, razonamiento lógico) hasta específicas (ajedrez, teoremas, etc.) • Permite automatizar el trabajo intelectual a científicos de otras áreas. • Ofrece a los científicos de IA el aplicarla en cualquier área donde se aplique el intelecto humano. 21 /35
  • 22. Definición del Concepto de Inteligencia Artificial 22 /35
  • 23. Proceso de Razonamiento y Comportamiento ¿Razonar  Actuar? ¿Actuar  Razonar? Razonamiento  (Lógica) razonamiento para llegar a conclusiones. Comportamiento  (Acción) acciones para llegar a objetivos. 23 /35
  • 24. Categorías para las definiciones de IA Humano Racional Sistemas que Sistemas que Pensamiento piensan piensan como racionalmente humanos 24 /35
  • 25. Categorías para las definiciones de IA Humano Racional Sistemas que Sistemas que Comportamiento actúan como actúan (actuación) humanos racionalmente (idealmente) 25 /35
  • 26. ¿Qué es la Inteligencia Artificial? “La interesante tarea de lograr que “El estudio de las facultades las computadoras piensen... mentales mediante el uso de Máquinas con mente, en su amplio modelos computacionales” sentido literal” (Haugeland, 1985) (Carniak y McDermott, 1985) “[La automatización de] “El estudio de los cálculos que actividades que vinculamos con permiten percibir, razonar y actuar” procesos de pensamiento humano, (Winston, 1992) actividades tales como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje...” (Bellman, 1978) “El arte de crear máquinas con “Un campo de estudio que se capacidad de realizar funciones que enfoca a la explicación y emulación realizadas por personas requieren de la conducta inteligente en inteligencia” (Kurzweil, 1990) función de procesos “”El estudio de cómo lograr que las computacionales” (Schalkoff, computadores realicen tareas que, 1990). por el momento, los humanos hacen mejor” (Rich y Knight, “La rama de la ciencia de la 1991) computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente” (Luger y Stubblefield, 1993). 26 /35
  • 27. Ejercicio 4 • ¿Cómo se puede inhabilitar la prueba de turing? • ¿Qué preguntas se puede hacer a una persona de tal forma que se pueda diferenciar de un computador? • ¿Qué preguntas se puede hacer a un computador de tal forma que se pueda diferenciar de una persona? 27 /35
  • 28. 3. ¿INTELIGENCIA ARTIFICIAL? 28 /35
  • 29. ¿Inteligencia Artificial? • ¿Puede pensar realmente un sistema inteligente artificial dentro de una computadora? • ¿Tiene realmente libre albedrío? • ¿Puede llegar a reemplazar al ser humano? • ¿Hasta que punto puede un sistema ser inteligente? 29 /35
  • 30. 4. TÉCNICAS DE LA IA 30 /35
  • 31. Técnicas de la IA • Sistemas Basados en Conocimiento. • Visión Computacional • Procesamiento de Voz y Lenguaje Natural • Lógica Difusa • Redes Neuronales • Computación Evolutiva • Sistemas Multiagente • Robótica • Aprendizaje Mecánico. • Técnicas Heurísticas (recocido simulado) 31 /35
  • 32. Modelos Inspirados en la Naturaleza • Neuronas  Red Neuronal • Evolución Natural  Algoritmo genético • Experiencia  Sistema Experto • Razonamiento  Lógica Difusa • Hormigas  Colonia de Hormigas 32 /35
  • 33. Bibliografía • Artificial Intelligence: A Modern Approach Stuart Russell & Peter Norving Prentice Hall, 1995 33 /35
  • 34. ¿¿¿ PREGUNTAS ??? 34 /35
  • 35. ¡ GRACIAS POR SU ATENCION ! 35 /35

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