Introducción a la Inteligencia Artificial

Presentación del tema: "Introducción a la Inteligencia Artificial"— Transcripción de la presentación:

1 Introducción a la Inteligencia Artificial
Mg. Samuel Oporto Díaz

2 Mapa Conceptual del Curso

3 Tabla de Contenido

4 1. Objetivos Exponer el conceptos inteligencia natural
Presentar las características del cerebro humano. Exponer los aspectos de la inteligencia natural. Identificar los aspectos de la inteligencia artificial según la definición del AIMA Preguntar si es posible la IA Presentar las técnicas de la IA

5 INTELIGENCIA NATURAL

6 ¿Inteligencia? ¿La inteligencia es causa o consecuencia? ¿de qué?
¿cómo pensamos? ¿cómo medimos la inteligencia? ¿la medida es binaria o difusa? ¿tienen inteligencia los animales? ¿inteligencia = instinto? ¿el libre albedrío es inteligencia? ¿la conciencia de si mismo es inteligencia?

7 ¿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. Más definiciones ¿Por qué es necesario definir qué es la Inteligencia?

8 Ejercicio 1 Diga el orden en que se puede clasificar la “inteligencia” de los siguientes animales. Argumente su respuesta. Chimpancé Gorila Mono Perro Gato Loro Delfín Pollo

9 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.

10 Ejercicio 2 Diga cuál es el valor de A y B, si se cumple la siguiente operación: Diga el valor de A, B y C si se cumple la siguiente operación: A B + B A 1 A 0 A B + B A 1 B 0 A B C + C B A X X X

11 Ejercicio 3. Anagramas ORCULIC ORDCAUAD GONTIRAUL
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

12 Aspectos de la Inteligencia Natural
Percepción Aprendizaje Memoria y Asociación El pensamiento abstracto. Razonamiento Solución de problemas Imaginación o Creatividad Conciencia Comunicación ¿Cuáles de estas facultades no pueden tener los animales? ¿Cuáles de estas facultades no lo pueden tener las máquinas?

13 Aspectos de la Inteligencia
INTELIGENCIA HUMANA Percepción Aprendizaje Memoria y asociación El pensamiento abstracto. Razonamiento Solución de problemas Creatividad e imaginación Conciencia Comunicación INTELIGENCIA ARTIFICIAL Percepción Aprendizaje Memoria y asociación El pensamiento abstracto. Razonamiento Solución de problemas Creatividad e imaginación Conciencia Comunicación

14 Ejercicio 4 En qué se diferencian los siguientes conceptos:
Percepción y aprendizaje, ¿cuál es primero? Aprendizaje y memoria, ¿se puede memorizar sin aprender? Memoria y comportamiento, Memoria y asociación, [a  b; a  b ] Percepción y comunicación.

15 EL CEREBRO HUMANO

16 Cerebro Humano 1011 Neuronas (procesadores) Poder desconocido
1000 – conexiones por neurona Capacidad basada en las conexiones. Cada neurona es muy compleja. Almacenamiento redundante. No binario, no estable y no asíncrono.

17 ¿Cómo funciona ? información acciones Neuronas Conexiones Sonido Color
Sabor Olor Tersura acciones

18 Sensores humanos Sonido  102 Hz, 104 Hz Color  1015 Hz
Sabor  ¿es una onda? Olor  ¿es una reacción química? Tersura ¿es una onda?

19 Ejercicio 5 Diga qué perciben los siguientes sensores:
¿Existen sensores para medir?: Tersura de un objeto. El sabor de una sustancia. El olor de una sustancia Fotodiodo Giroscopio Micrófono Sonar Termistor Voltímetro Distancia Luz Orientación Sonido Temperatura Voltaje

20 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 neuronas Los humanos pierden aprox neuronas por día.

21 APRENDIZAJE

22 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

23 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.

24 Jerarquías Entendimiento Aprendizaje Memoria Percepción

25 Ejercicio 6 ¿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?

26 Ejercicio 7 Extendiendo la definición de aprendizaje, diga si los sistemas de información tienen capacidad de memorizar o de aprender. Explique su respuesta con un ejemplo. ¿Conoce algún sistema que memorice datos? ¿Conoce algún sistema que aprenda comportamientos (es decir acciones)?

27 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

28 ¿Qué es Artificial? Hecho por mano o arte del hombre.
¿Lo que hacen los animales es artificial?

29 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.

30 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?

31 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.

32 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

33 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.

34 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.

35 RACIONALIDAD

36 Racionalidad La racionalidad se entiende referida a la acción y designa aquel tipo de acción configurada de forma que permita obtener ciertos objetivos predefinidos. La racionalidad consiste en la inteligente persecución de fines mediante acciones adecuadas. Un agente racional es aquel que saca el máximo provecho (objetivo, meta) de una dada situación (restricciones). Actuar racionalmente significa elegir una alternativa con la jerarquía más alta dentro de un grupo de alternativas factibles.

37 Racionalidad Está referida a la decisión tomar dado que no necesariamente se dispone de toda la información. La racionalidad está referida al logro del objetivo planteado minimizando las desviaciones. Esta relacionada a la conducta, pero no significa que los humanos sean irracionales o mentalmente desequilibrados. RACIONALIDAD Ξ DECISIONES RACIONALIDAD ≠ OMNICENCIA

38 Ejercicio 8 Diga que haría en los siguientes casos:
Tiene una pregunta con dos alternativas y no sabe la respuesta. ¿qué alternativa marca? Está caminando y se aparecen 3 delincuentes armados y le solicitan dinero. Está manejando su automóvil a 80 k/m y repentinamente se cruza una persona. (usted logra ver a la persona a 5 metros de distancia). Ve a su enamorada besándose con su mejor amigo. Está en la orilla de la playa y viene una ola muy grande.

39 Racionalidad Limitada
Actuar racionalmente cuando no se dispone de tiempo para efectuar los cálculos para tomar una decisión.

40 Ejercicio 9 Estas trabajando en una empresa distribuidora de alimentos y te asignan la tarea de entregar un paquete a cada uno de 100 clientes. ¿Cuánto tiempo tomarías en decidir en qué orden visitar a los clientes? Se intenta minimizar la distancia recorrida en cada viaje. 100 * 99 * 98 * 97 * …. * 1 = 100!

41 2.1. DEFINICIÓN DEL CONCEPTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

42 Proceso de Razonamiento y Comportamiento
¿Razonar  Actuar? ¿Actuar  Razonar? Razonamiento  (Lógica) razonamiento para llegar a conclusiones. Comportamiento  (Acción) acciones para llegar a objetivos.

43 Categorías para las definiciones de IA
Humano Racional Sistemas que piensan como humanos Sistemas que piensan racionalmente Pensamiento

44 Categorías para las definiciones de IA
Humano Racional Sistemas que actúan como humanos Sistemas que actúan racionalmente (idealmente) Comportamiento (actuación)

45 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
“La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen... Máquinas con mente, en su amplio sentido literal” (Haugeland, 1985) “El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales” (Carniak y McDermott, 1985) “[La automatización de] actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje...” (Bellman, 1978) “El 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 inteligencia” (Kurzweil, 1990) “Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales” (Schalkoff, 1990). “”El estudio de cómo lograr que las computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor” (Rich y Knight, 1991) “La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente” (Luger y Stubblefield, 1993).

46 Categorías para las definiciones de IA
Humano Racional Sistemas que piensan como humanos Sistemas que piensan racionalmente (idealmente) Pensamiento 2 3 Sistemas que actúan racionalmente (idealmente) Sistemas que actúan como humanos Comportamiento (actuación) 1 4 Razonamiento  (Lógica) razonamiento para llegar a conclusiones. Comportamiento  (Acción) acciones para llegar a objetivos.

47 2.2. TEST DE TURING

48 Actuar como humano: La prueba de Turing
Propuesto por Alan Turing (1950). Turing definió la conducta inteligente como “la capacidad de lograr eficiencia humana en todas las actividades cognoscitivas, suficiente para engañar a un evaluador”.

49 1. Test de Turing Escenario: dos seres humanos y un ordenador; uno de los seres humanos, el interrogador, debe averiguar cuál de los otros dos participantes es el ordenador; el interrogador puede preguntar cualquier cosa, sin importar el tema o la profundidad, y al ordenador se le permite hacer todo lo posible por provocar la errónea identificación. El ser humano participante debe, sin embargo, responder siempre verazmente a las cuestiones que se le formulen.

50 1. La prueba de Turing Para que una computadora pase la prueba de Turing, debe por lo menos: Procesar lenguaje natural Representar el conocimiento Razonar automáticamente Auto aprender Para la prueba total de Turing, la computadora debe tener Vista Robótica

51 Ejercicio 10 ¿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?

52 2.3. MODELO COGNOSCITIVO

53 Pensar como humano: El modelo cognoscitivo
Primero habría que definirse ¿cómo piensan los humanos?. Lo hacen mediante Introspección Experimentos psicológicos GPS (General Problem Solver), de Newell y Simon (1961) vs. Wang (1960). La ciencia cognoscitiva usa modelos de IA y experimentos psicológicos. Aportaciones: Visión, lenguaje natural, aprendizaje

54 2.4. PENSAMIENTO RACIONAL

55 Pensar racionalmente: Las leyes del pensamiento
Aristóteles intentó codificar la “manera correcta de pensar” (silogismos). De ahí surge la lógica. La tradición logicista de IA trata de hacer sistemas inteligentes basados en la lógica. Problemas: pasar conocimiento informal e incierto en términos lógicos formales y realizar la solución teórica obtenida en la práctica. Representación del conocimiento impreciso Versus Notación Lógica Lógica fuzzy(1968)

56 2.5. ACTUACIÓN RACIONAL

57 Actuar racionalmente: El agente racional
Actuar racionalmente es hacerlo de tal manera que se logran los objetivos deseados. Un agente es algo que percibe y actúa. De acuerdo a esto, la IA es el estudio y construcción de agentes racionales. Actuar racionalmente no implica sólo actuar por inferencias lógicas (ejemplo, reflejos).

58 4. TÉCNICAS DE LA IA

59 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)

60 Modelos Inspirados en la Naturaleza
Neuronas  Red Neuronal Evolución Natural  Algoritmo genético Experiencia  Sistema Experto Razonamiento  Lógica Difusa Enfriamiento de metales  Recocido Simulado Hormigas  Colonia de Hormigas

61 Bibliografía Artificial Intelligence: A Modern Approach
Stuart Russell & Peter Norving Prentice Hall, 1995 Capitulo 1

62 PREGUNTAS