Inteligencia Artificial Despertar  del sue ño  booleano Egdares Futch H.
Qué dicen los expertos sobre IA <ul><li>El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por p...
Qué dice el Web sobre la IA <ul><li>IA es la reproducción de los métodos de razonamiento o intuición humanos </li></ul><ul...
¿ Qué es la IA ? <ul><li>Disciplina que sistematiza y automatiza tareas intelectuales para crear máquinas que: </li></ul>P...
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El caso del Ajedrez <ul><li>Pro: </li></ul><ul><ul><li>“ Decir que Deep Blue no piensa realmente sobre el ajedrez es como ...
Pensar como humanos <ul><li>La forma en la que la computadora hace sus funciones importa </li></ul><ul><li>Comparación de ...
Pensar y actuar racionalmente <ul><li>Siempre tomar la mejor decisión con lo que se tenga a mano (tiempo, conocimiento, re...
Pensar (meditación de Feynman) <ul><li>Todos conocemos la mente humana porque tenemos una </li></ul><ul><li>Pensar no requ...
Algunas características <ul><li>Frontera entre programación tradicional e IA </li></ul><ul><ul><li>La IA es programación <...
Algo de historia <ul><li>1956:  Se inventa el término “Inteligencia Artificial” en Darthmouth para diferenciarlo de la cib...
Resultados <ul><li>Falta de éxito en la resolución de problemas significativos </li></ul><ul><li>Exito por las contribucio...
Algo de historia <ul><li>1969-1971:  Shakey el robot (Fikes, Hart, Nilsson)  </li></ul><ul><li>Planificación basada en lóg...
Algo de historia <ul><li>Período “Conocimiento es poder” (mitad de los 60’s a mitad de los 80’s):   </li></ul><ul><ul><li>...
Algo de historia <ul><li>La IA se convierte en una industria (80’s – presente):   </li></ul><ul><ul><li>Sistemas expertos:...
Algo de historia <ul><li>Retorno de las redes neurales, algoritmos genéticos, y vida artificial (80’s – 90’s) </li></ul><u...
Predicciones y realidad <ul><li>En los 60’s, un famoso profesor de AI de MIT dijo: “Al final del verano, habremos desarrol...
Predicciones y realidad <ul><li>En 1958, Herbert Simon (CMU) predijo que en 10 years una computadora sería campeón de ajed...
IA en acción <ul><li>Un sistema para hacer demostraciones de teoremas en geometría elemental Euclideana (E. Gelernter) enc...
Investigación moderna de IA <ul><li>Centrada alrededor del concepto de agente </li></ul><ul><li>Modelo que construye una m...
Noción de un agente entorno agente ? sensores manipuladores Apuntador láser sonares Sensores táctiles
Noción de un Agente <ul><li>Localidad de manipuladores/sensores </li></ul><ul><li>Modelado imperfecto </li></ul><ul><li>Li...
Ejemplo: Seguir un blanco <ul><li>El robot debe mantener el blanco a la vista </li></ul><ul><li>No se conoce de antemano e...
Temas de la investigación en IA <ul><li>Representando conocimiento </li></ul><ul><li>Usando  conocimiento </li></ul><ul><l...
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Inteligencia Artificial: Despertar del sueño booleano

  1. 1. Inteligencia Artificial Despertar del sue ño booleano Egdares Futch H.
  2. 2. Qué dicen los expertos sobre IA <ul><li>El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. (Kurzweil, 1990). </li></ul><ul><li>El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight, 1991). </li></ul><ul><li>La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente (Luger y Stubblefield, 1993). </li></ul><ul><li>Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales (Schalkoff, 1990). </li></ul>
  3. 3. Qué dice el Web sobre la IA <ul><li>IA es la reproducción de los métodos de razonamiento o intuición humanos </li></ul><ul><li>Usar modelos computacionales para simular comportamiento (humano) y procesos inteligentes </li></ul><ul><li>IA es el estudio de las facultades mentales a través del uso de métodos computacionales </li></ul>Comportamiento inteligente Humanos Computadora
  4. 4. ¿ Qué es la IA ? <ul><li>Disciplina que sistematiza y automatiza tareas intelectuales para crear máquinas que: </li></ul>Piensen racionalmente Piensen como humanos Actúen racionalmente Actúen como humanos
  5. 5. Actuar como humanos <ul><li>IA es el arte de crear máquinas que realicen funciones que requieren de inteligencia cuando la realizan humanos </li></ul><ul><li>Metodología: Elija una tarea intelectual en la que los humanos son mejores y ponga a una computadora a hacerlo </li></ul><ul><li>Test de Turing </li></ul><ul><li>Demostrar un teorema </li></ul><ul><li>Jugar ajedrez </li></ul><ul><li>Planear operación </li></ul><ul><li>Diagnosticar enfermedad </li></ul><ul><li>Navegar en el edificio </li></ul>
  6. 6. El caso del Ajedrez <ul><li>Pro: </li></ul><ul><ul><li>“ Decir que Deep Blue no piensa realmente sobre el ajedrez es como decir que un avión realmente no vuela porque no aletea” – Drew McDermott </li></ul></ul><ul><li>Contra: </li></ul><ul><ul><li>“ El ajedrez es la Drosophila de la IA. Si los geneticistas se hubieran empeñado de esa manera, tendríamos ahora moscas muy rápidas” – John McCarty </li></ul></ul><ul><li>Autista vs. Sentido común </li></ul>
  7. 7. Pensar como humanos <ul><li>La forma en la que la computadora hace sus funciones importa </li></ul><ul><li>Comparación de los pasos para hacer un razonamiento </li></ul><ul><li>Ciencias cognoscitivas  teorías verificables de la mente humana </li></ul>Pero, ¿queremos duplicar las imperfecciones humanas?
  8. 8. Pensar y actuar racionalmente <ul><li>Siempre tomar la mejor decisión con lo que se tenga a mano (tiempo, conocimiento, recursos) </li></ul><ul><li>Conocimiento perfecto, recursos ilimitados  razonamiento lógico </li></ul><ul><li>Conocimiento imperfecto, recursos limitados  racionalidad limitada </li></ul><ul><li>Conexión a la economía, investigación de operaciones, y teoría de control </li></ul><ul><li>Pero ignora el rol de la conciencia, emociones, miedos, etc. </li></ul>
  9. 9. Pensar (meditación de Feynman) <ul><li>Todos conocemos la mente humana porque tenemos una </li></ul><ul><li>Pensar no requiere instrucciones </li></ul><ul><ul><li>“ Pensar no es más que hablarse a sí mismo” dijo Richard. John contestó: “Trata de pensar en un engranaje…cómo te lo contaste?” </li></ul></ul>
  10. 10. Algunas características <ul><li>Frontera entre programación tradicional e IA </li></ul><ul><ul><li>La IA es programación </li></ul></ul><ul><ul><li>Frontera se mueve: cuando algo funciona ya no es IA </li></ul></ul><ul><ul><li>La IA se ocupa de aquellos problemas para los que no existen soluciones algorítmicas satisfactorias y de aquellos que requieren el manejo explícito del conocimiento </li></ul></ul><ul><li>La IA se ocupa de tareas que, de momento, la gente realiza mejor </li></ul><ul><li>Técnicas de la Inteligencia Artificial </li></ul><ul><ul><li>Métodos generales de la computación+ técnicas específicas </li></ul></ul><ul><ul><li>Enfoque algorítmico clásico da por hecho que se dispone de toda la información necesaria para llegar a una solución óptima del problema abordado </li></ul></ul><ul><ul><li>En Inteligencia Artificial, las decisiones se basan en un conocimiento parcial que no garantiza encontrar el óptimo </li></ul></ul><ul><ul><li>La inteligencia consiste precisamente en saber sacar el máximo provecho a la información disponible para tratar de obtener el resultado deseado e.d compromiso entre exhaustividad del análisis y calidad del resultado </li></ul></ul><ul><ul><li>Las técnicas computacionales desarrolladas dentro de este marco metodológico son llamadas heurísticas </li></ul></ul>
  11. 11. Algo de historia <ul><li>1956: Se inventa el término “Inteligencia Artificial” en Darthmouth para diferenciarlo de la cibernética y de la teoría de autómata </li></ul><ul><li>Período inicial (50’s a finales de los 60’s): Principios básicos y generalidades </li></ul><ul><ul><li>Solución de problemas generales </li></ul></ul><ul><ul><li>Demostración de teoremas </li></ul></ul><ul><ul><li>Juegos </li></ul></ul><ul><ul><li>Cálculo formal </li></ul></ul>
  12. 12. Resultados <ul><li>Falta de éxito en la resolución de problemas significativos </li></ul><ul><li>Exito por las contribuciones a la comprensión de la resolución de problemas: </li></ul><ul><ul><li>1. papel de la búsqueda en la resolución de problemas </li></ul></ul><ul><ul><li>2. papel clave del conocimiento en el control de la búsqueda (conclusión obtenida del fracaso de los sistemas por su carencia de conocimiento específico. P.e. sistemas de traducción con sólo reglas sintácticas básicas y diccionarios palabra a palabra) </li></ul></ul><ul><li>Gran interés por los programas de juegos </li></ul><ul><ul><li>Es más fácil medir el éxito </li></ul></ul><ul><ul><li>Reglas muy simples => parecía que se podía obviar el problema del conocimiento: bastaba explorar el árbol de posibles movimientos conociendo sólo las reglas </li></ul></ul><ul><ul><li>Esta aproximación falla por el enorme número de posibilidades (del orden de 35100 para el ajedrez) => necesario conocimiento </li></ul></ul>
  13. 13. Algo de historia <ul><li>1969-1971: Shakey el robot (Fikes, Hart, Nilsson) </li></ul><ul><li>Planificación basada en lógica (STRIPS) </li></ul><ul><li>Planificación de movimiento (gráfica de visibilidad) </li></ul><ul><li>Aprendizaje inductivo (PLANEX) </li></ul><ul><li>Visión de computadora </li></ul>
  14. 14. Algo de historia <ul><li>Período “Conocimiento es poder” (mitad de los 60’s a mitad de los 80’s): </li></ul><ul><ul><li>Enfoque en tareas limitadas que requerían expertise </li></ul></ul><ul><ul><li>Codificación de la expertise en forma de reglas: If: carro tiene llantas de todo terreno and 4-wheel drive and buena altura Then: el carro puede ir a terrenos difíciles (0.8) </li></ul></ul><ul><ul><li>Ingeniería de conocimiento </li></ul></ul><ul><ul><li>Proyecto del computador de 5 ta generación </li></ul></ul><ul><ul><li>Sistema CYC (Lenat) </li></ul></ul>
  15. 15. Algo de historia <ul><li>La IA se convierte en una industria (80’s – presente): </li></ul><ul><ul><li>Sistemas expertos: Digital Equipment, Teknowledge, Intellicorp, Du Pont, búsqueda de petróleo, … </li></ul></ul><ul><ul><li>Lisp machines: LMI, Symbolics, … </li></ul></ul><ul><ul><li>Robótica: Machine Intelligence Corporation, Adept, GMF (Fanuc), ABB, … </li></ul></ul><ul><ul><li>Reconocimiento de voz </li></ul></ul>
  16. 16. Algo de historia <ul><li>Retorno de las redes neurales, algoritmos genéticos, y vida artificial (80’s – 90’s) </li></ul><ul><li>Mayor conexión con la economía, investigación de operaciones, y teoría de control (90’s – presente) IA se vueve menos filosófica, más técnica y orientada a la matemática </li></ul>
  17. 17. Predicciones y realidad <ul><li>En los 60’s, un famoso profesor de AI de MIT dijo: “Al final del verano, habremos desarrollado un ojo electrónico” </li></ul><ul><li>Aún hoy, aún no existe un sistema de visión por computadora capaz de entender escenas dinámicas complejas </li></ul><ul><li>Sin embargo, todos los días se realiza monitoreo de tráfico, reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, inspección de partes, etc. por computadora </li></ul>
  18. 18. Predicciones y realidad <ul><li>En 1958, Herbert Simon (CMU) predijo que en 10 years una computadora sería campeón de ajedrez </li></ul><ul><li>Esto fue cierto en 1998 </li></ul><ul><li>Hoy, computadoras son campeones mundiales en Damas, Otelo, y Ajedrez, pero no en Go </li></ul>
  19. 19. IA en acción <ul><li>Un sistema para hacer demostraciones de teoremas en geometría elemental Euclideana (E. Gelernter) encontró una prueba brillante del Pons Asinorum </li></ul><ul><ul><li>Se debió a comportamiento inteligente? </li></ul></ul><ul><ul><li>Estaba esta prueba en el subconciente del programador? </li></ul></ul><ul><ul><li>O estaba escondida en el código del programa? </li></ul></ul>
  20. 20. Investigación moderna de IA <ul><li>Centrada alrededor del concepto de agente </li></ul><ul><li>Modelo que construye una mente en base a pequeñas partes (agentes) que no tienen inteligencia, pero que pueden realizar cosas simples </li></ul><ul><li>La sociedad de la mente </li></ul>
  21. 21. Noción de un agente entorno agente ? sensores manipuladores Apuntador láser sonares Sensores táctiles
  22. 22. Noción de un Agente <ul><li>Localidad de manipuladores/sensores </li></ul><ul><li>Modelado imperfecto </li></ul><ul><li>Limitaciones tiempo/recursos </li></ul><ul><li>Interacción secuencial </li></ul>entorno agente ? sensores manipuladores
  23. 23. Ejemplo: Seguir un blanco <ul><li>El robot debe mantener el blanco a la vista </li></ul><ul><li>No se conoce de antemano el trayecto del blanco </li></ul><ul><li>El robot puede no conocer los obstáculos previamente </li></ul><ul><li>Se requieren decisiones rápidas </li></ul>blanco robot
  24. 24. Temas de la investigación en IA <ul><li>Representando conocimiento </li></ul><ul><li>Usando conocimiento </li></ul><ul><li>Adquiriendo conocimiento </li></ul><ul><li>Solución de problemas: </li></ul><ul><ul><li>Búsquedas </li></ul></ul><ul><ul><li>Satisfacción de reqs </li></ul></ul><ul><li>Lógica e inferencia </li></ul><ul><li>Planificación </li></ul><ul><li>Manejando incertidumbre </li></ul><ul><ul><li>Búsqueda adversarial </li></ul></ul><ul><ul><li>Decisiones en incertidumbre probabilística </li></ul></ul><ul><ul><li>Redes de creencias (Bayes) </li></ul></ul><ul><li>Aprendizaje inductivo </li></ul>
  25. 25. Muchas gracias! [email_address]
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