Inteligencia Artificial Despertar del sue ño booleano Egdares Futch H.

Qué dicen los expertos sobre IA 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, Knight, 1991). La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente (Luger y Stubblefield, 1993). Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales (Schalkoff, 1990).

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, Knight, 1991).

La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente (Luger y Stubblefield, 1993).

Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales (Schalkoff, 1990).

Qué dice el Web sobre la IA IA es la reproducción de los métodos de razonamiento o intuición humanos Usar modelos computacionales para simular comportamiento (humano) y procesos inteligentes IA es el estudio de las facultades mentales a través del uso de métodos computacionales Comportamiento inteligente Humanos Computadora

IA es la reproducción de los métodos de razonamiento o intuición humanos

Usar modelos computacionales para simular comportamiento (humano) y procesos inteligentes

IA es el estudio de las facultades mentales a través del uso de métodos computacionales

¿ Qué es la IA ? Disciplina que sistematiza y automatiza tareas intelectuales para crear máquinas que: Piensen racionalmente Piensen como humanos Actúen racionalmente Actúen como humanos

Disciplina que sistematiza y automatiza tareas intelectuales para crear máquinas que:

Actuar como humanos IA es el arte de crear máquinas que realicen funciones que requieren de inteligencia cuando la realizan humanos Metodología: Elija una tarea intelectual en la que los humanos son mejores y ponga a una computadora a hacerlo Test de Turing Demostrar un teorema Jugar ajedrez Planear operación Diagnosticar enfermedad Navegar en el edificio

IA es el arte de crear máquinas que realicen funciones que requieren de inteligencia cuando la realizan humanos

Metodología: Elija una tarea intelectual en la que los humanos son mejores y ponga a una computadora a hacerlo

Test de Turing

Demostrar un teorema

Jugar ajedrez

Planear operación

Diagnosticar enfermedad

Navegar en el edificio

El caso del Ajedrez Pro: “ Decir que Deep Blue no piensa realmente sobre el ajedrez es como decir que un avión realmente no vuela porque no aletea” – Drew McDermott Contra: “ El ajedrez es la Drosophila de la IA. Si los geneticistas se hubieran empeñado de esa manera, tendríamos ahora moscas muy rápidas” – John McCarty Autista vs. Sentido común

Pro:

“ Decir que Deep Blue no piensa realmente sobre el ajedrez es como decir que un avión realmente no vuela porque no aletea” – Drew McDermott

Contra:

“ El ajedrez es la Drosophila de la IA. Si los geneticistas se hubieran empeñado de esa manera, tendríamos ahora moscas muy rápidas” – John McCarty

Autista vs. Sentido común

Pensar como humanos La forma en la que la computadora hace sus funciones importa Comparación de los pasos para hacer un razonamiento Ciencias cognoscitivas  teorías verificables de la mente humana Pero, ¿queremos duplicar las imperfecciones humanas?

La forma en la que la computadora hace sus funciones importa

Comparación de los pasos para hacer un razonamiento

Ciencias cognoscitivas  teorías verificables de la mente humana

Pensar y actuar racionalmente Siempre tomar la mejor decisión con lo que se tenga a mano (tiempo, conocimiento, recursos) Conocimiento perfecto, recursos ilimitados  razonamiento lógico Conocimiento imperfecto, recursos limitados  racionalidad limitada Conexión a la economía, investigación de operaciones, y teoría de control Pero ignora el rol de la conciencia, emociones, miedos, etc.

Siempre tomar la mejor decisión con lo que se tenga a mano (tiempo, conocimiento, recursos)

Conocimiento perfecto, recursos ilimitados  razonamiento lógico

Conocimiento imperfecto, recursos limitados  racionalidad limitada

Conexión a la economía, investigación de operaciones, y teoría de control

Pero ignora el rol de la conciencia, emociones, miedos, etc.

Pensar (meditación de Feynman) Todos conocemos la mente humana porque tenemos una Pensar no requiere instrucciones “ Pensar no es más que hablarse a sí mismo” dijo Richard. John contestó: “Trata de pensar en un engranaje…cómo te lo contaste?”

Todos conocemos la mente humana porque tenemos una

Pensar no requiere instrucciones

“ Pensar no es más que hablarse a sí mismo” dijo Richard. John contestó: “Trata de pensar en un engranaje…cómo te lo contaste?”

Algunas características Frontera entre programación tradicional e IA La IA es programación Frontera se mueve: cuando algo funciona ya no es IA 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 La IA se ocupa de tareas que, de momento, la gente realiza mejor Técnicas de la Inteligencia Artificial Métodos generales de la computación+ técnicas específicas Enfoque algorítmico clásico da por hecho que se dispone de toda la información necesaria para llegar a una solución óptima del problema abordado En Inteligencia Artificial, las decisiones se basan en un conocimiento parcial que no garantiza encontrar el óptimo 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 Las técnicas computacionales desarrolladas dentro de este marco metodológico son llamadas heurísticas

Frontera entre programación tradicional e IA

La IA es programación

Frontera se mueve: cuando algo funciona ya no es IA

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

La IA se ocupa de tareas que, de momento, la gente realiza mejor

Técnicas de la Inteligencia Artificial

Métodos generales de la computación+ técnicas específicas

Enfoque algorítmico clásico da por hecho que se dispone de toda la información necesaria para llegar a una solución óptima del problema abordado

En Inteligencia Artificial, las decisiones se basan en un conocimiento parcial que no garantiza encontrar el óptimo

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

Las técnicas computacionales desarrolladas dentro de este marco metodológico son llamadas heurísticas

Algo de historia 1956: Se inventa el término “Inteligencia Artificial” en Darthmouth para diferenciarlo de la cibernética y de la teoría de autómata Período inicial (50’s a finales de los 60’s): Principios básicos y generalidades Solución de problemas generales Demostración de teoremas Juegos Cálculo formal

1956: Se inventa el término “Inteligencia Artificial” en Darthmouth para diferenciarlo de la cibernética y de la teoría de autómata

Período inicial (50’s a finales de los 60’s): Principios básicos y generalidades

Solución de problemas generales

Demostración de teoremas

Juegos

Cálculo formal

Resultados Falta de éxito en la resolución de problemas significativos Exito por las contribuciones a la comprensión de la resolución de problemas: 1. papel de la búsqueda en la resolución de problemas 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) Gran interés por los programas de juegos Es más fácil medir el éxito Reglas muy simples => parecía que se podía obviar el problema del conocimiento: bastaba explorar el árbol de posibles movimientos conociendo sólo las reglas Esta aproximación falla por el enorme número de posibilidades (del orden de 35100 para el ajedrez) => necesario conocimiento

Falta de éxito en la resolución de problemas significativos

Exito por las contribuciones a la comprensión de la resolución de problemas:

1. papel de la búsqueda en la resolución de problemas

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)

Gran interés por los programas de juegos

Es más fácil medir el éxito

Reglas muy simples => parecía que se podía obviar el problema del conocimiento: bastaba explorar el árbol de posibles movimientos conociendo sólo las reglas

Esta aproximación falla por el enorme número de posibilidades (del orden de 35100 para el ajedrez) => necesario conocimiento

Algo de historia 1969-1971: Shakey el robot (Fikes, Hart, Nilsson) Planificación basada en lógica (STRIPS) Planificación de movimiento (gráfica de visibilidad) Aprendizaje inductivo (PLANEX) Visión de computadora

1969-1971: Shakey el robot (Fikes, Hart, Nilsson)

Planificación basada en lógica (STRIPS)

Planificación de movimiento (gráfica de visibilidad)

Aprendizaje inductivo (PLANEX)

Visión de computadora

Algo de historia Período “Conocimiento es poder” (mitad de los 60’s a mitad de los 80’s): Enfoque en tareas limitadas que requerían expertise 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) Ingeniería de conocimiento Proyecto del computador de 5 ta generación Sistema CYC (Lenat)

Período “Conocimiento es poder” (mitad de los 60’s a mitad de los 80’s):

Enfoque en tareas limitadas que requerían expertise

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)

Ingeniería de conocimiento

Proyecto del computador de 5 ta generación

Sistema CYC (Lenat)

Algo de historia La IA se convierte en una industria (80’s – presente): Sistemas expertos: Digital Equipment, Teknowledge, Intellicorp, Du Pont, búsqueda de petróleo, … Lisp machines: LMI, Symbolics, … Robótica: Machine Intelligence Corporation, Adept, GMF (Fanuc), ABB, … Reconocimiento de voz

La IA se convierte en una industria (80’s – presente):

Sistemas expertos: Digital Equipment, Teknowledge, Intellicorp, Du Pont, búsqueda de petróleo, …

Lisp machines: LMI, Symbolics, …

Robótica: Machine Intelligence Corporation, Adept, GMF (Fanuc), ABB, …

Reconocimiento de voz

Algo de historia Retorno de las redes neurales, algoritmos genéticos, y vida artificial (80’s – 90’s) 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

Retorno de las redes neurales, algoritmos genéticos, y vida artificial (80’s – 90’s)

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

Predicciones y realidad En los 60’s, un famoso profesor de AI de MIT dijo: “Al final del verano, habremos desarrollado un ojo electrónico” Aún hoy, aún no existe un sistema de visión por computadora capaz de entender escenas dinámicas complejas Sin embargo, todos los días se realiza monitoreo de tráfico, reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, inspección de partes, etc. por computadora

En los 60’s, un famoso profesor de AI de MIT dijo: “Al final del verano, habremos desarrollado un ojo electrónico”

Aún hoy, aún no existe un sistema de visión por computadora capaz de entender escenas dinámicas complejas

Sin embargo, todos los días se realiza monitoreo de tráfico, reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, inspección de partes, etc. por computadora

Predicciones y realidad En 1958, Herbert Simon (CMU) predijo que en 10 years una computadora sería campeón de ajedrez Esto fue cierto en 1998 Hoy, computadoras son campeones mundiales en Damas, Otelo, y Ajedrez, pero no en Go

En 1958, Herbert Simon (CMU) predijo que en 10 years una computadora sería campeón de ajedrez

Esto fue cierto en 1998

Hoy, computadoras son campeones mundiales en Damas, Otelo, y Ajedrez, pero no en Go

IA en acción Un sistema para hacer demostraciones de teoremas en geometría elemental Euclideana (E. Gelernter) encontró una prueba brillante del Pons Asinorum Se debió a comportamiento inteligente? Estaba esta prueba en el subconciente del programador? O estaba escondida en el código del programa?

Un sistema para hacer demostraciones de teoremas en geometría elemental Euclideana (E. Gelernter) encontró una prueba brillante del Pons Asinorum

Se debió a comportamiento inteligente?

Estaba esta prueba en el subconciente del programador?

O estaba escondida en el código del programa?

Investigación moderna de IA Centrada alrededor del concepto de agente Modelo que construye una mente en base a pequeñas partes (agentes) que no tienen inteligencia, pero que pueden realizar cosas simples La sociedad de la mente

Centrada alrededor del concepto de agente

Modelo que construye una mente en base a pequeñas partes (agentes) que no tienen inteligencia, pero que pueden realizar cosas simples

La sociedad de la mente

Noción de un agente entorno agente ? sensores manipuladores Apuntador láser sonares Sensores táctiles

Noción de un Agente Localidad de manipuladores/sensores Modelado imperfecto Limitaciones tiempo/recursos Interacción secuencial entorno agente ? sensores manipuladores

Localidad de manipuladores/sensores

Modelado imperfecto

Limitaciones tiempo/recursos

Interacción secuencial

Ejemplo: Seguir un blanco El robot debe mantener el blanco a la vista No se conoce de antemano el trayecto del blanco El robot puede no conocer los obstáculos previamente Se requieren decisiones rápidas blanco robot

El robot debe mantener el blanco a la vista

No se conoce de antemano el trayecto del blanco

El robot puede no conocer los obstáculos previamente

Se requieren decisiones rápidas

Temas de la investigación en IA Representando conocimiento Usando conocimiento Adquiriendo conocimiento Solución de problemas: Búsquedas Satisfacción de reqs Lógica e inferencia Planificación Manejando incertidumbre Búsqueda adversarial Decisiones en incertidumbre probabilística Redes de creencias (Bayes) Aprendizaje inductivo

Representando conocimiento

Usando conocimiento

Adquiriendo conocimiento

Solución de problemas:

Búsquedas

Satisfacción de reqs

Lógica e inferencia

Planificación

Manejando incertidumbre

Búsqueda adversarial

Decisiones en incertidumbre probabilística

Redes de creencias (Bayes)

Aprendizaje inductivo

Muchas gracias! [email_address]