Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos

Presentación del tema: "Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos"— Transcripción de la presentación:

1 Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos
Sistemas de información gerencial

2 Inteligencia Artificial
Podemos pensar en la IA como en aquella ciencia que incorpora conocimiento a procesos o actividades para que estos den éxito. “La Inteligencia Artificial es el arte de construir maquinas que hagan cosas que, si las hicieran los humanos requerirían inteligencia” Marvin Minsky, Pionero de la IA

3 Definiciones Para Hayes, la inteligencia artificial es el estudio de la inteligencia como proceso. Este último término, proceso, no implica siempre obligatoriamente operaciones numéricas, sino que indica los procedimientos efectivos por medio de los cuales se pueden generar comportamientos inteligentes. Para Cortes, Milan y Plaza, la IA es la disciplina que se encarga del estudio de las diversas alternativas que pueden ser arbitradas para captar el conocimiento. Su idea es que la IA puede entenderse como el estudio de las posibles representaciones del conocimiento y su empleo en el lenguaje, el razonamiento, el aprendizaje, etc. Para Sloman, el comportamiento inteligente esta infinitamente ligado con las habilidades para: construir , interpretar, describir, modificar, comparar y utilizar estructuras complejas, incluidas las simbólicas.

4 El principal objetivo de la IA es la creación de maquinas inteligentes
Objetivos de la IA El principal objetivo de la IA es la creación de maquinas inteligentes Colaborar en una mejor compresión de la inteligencia humana y de todos los procesos que la acompañan: el aprendizaje, la visión, el conocimiento y el lenguaje. Creación de entes o sistemas automáticos que sean capaces de llevar a cabo tareas y funciones que han estado, hasta el momento, reservadas en su desempeño exclusivamente a seres humanos.

5 Hitos de la Inteligencia Artificial
Al principio, las ambiciosas predicciones atrajeron millones de dólares en inversiones para proyectos de máquinas inteligentes, pero los resultados fueron pobres. Pero, en los últimos 25 años, nuevas aproximaciones a la inteligencia artificial, ayudadas por el avance de la tecnología, se han traducido en logros científicos que se acercan a los sueños de los pioneros como Alan Turing y Grey Walter.

6 1. Fin de la Segunda Guerra Mundial
La Segunda Guerra Mundial juntó a científicos de distintas disciplinas incluyendo campos emergentes como la neurociencia y la computación. El matemático británico Alan Turing es considerado el padre de la inteligencia artificial.

7 2. El invierno de la inteligencia artificial
A principios de los años 70, la inteligencia artificial estaba en problemas: millones habían sido invertidos en ambiciosos proyectos y había poco para mostrar. El matemático James Lighthill dio en 1973 un reporte sobre el poco avance de la inteligencia artificial en Reino Unido.

8 3. La gran oportunidad de negocios
Los nuevos sistemas comerciales fueron menos ambiciosos que sus precursores. En vez de tratar de crear un gran robot inteligente, esos "expertos en sistemas" se enfocaron en hacerlos cumplir tareas mucho más específicas. Digital Equipment Corporation fue de las primera empresas en utilizar la inteligencia artificial con un fin determinado.

9 4. Azul profundo En 1997, se conoció con nombre propio a la primera superestrella de la inteligencia artificial: Azul Profundo (Deep Blue). La supercomputadora creada por IBM se enfrentó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov y por primera vez una máquina venció a un ser humano en una competencia de esta disciplina. El campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov fue vencido por Deep Blue en 1996.

10 5. El primer robot en casa La empresa estadounidense iRobot creó el primer producto comercial exitoso para el uso en el hogar que utiliza el principio de inteligencia artificial: la aspiradora autónoma Roomba. La aspiradora Roomba se convirtió en el primer objeto en ser comercializado exitosamente en utilizar inteligencia artificial.

11 6. Máquinas de guerra Al ver que sus sueños de inteligencia artificial funcionar durante la Guerra Fría se desvanecieron, el ejército de Estados Unidos ahora está de regreso con nuevos experimentos. Su principal inversión son los robots autónomos. BigDog, producido por la empresa Boston Dynamics, fue uno de los primeros resultados. "BigDog" así han sido llamados estos artefactos terrestes utilizados por el ejército de Estados Unidos.

12 7. Reconocimiento de voz En noviembre de 2008, una pequeña ayuda apareció en el nuevo iPhone: una aplicación de Google que reconocía la voz. Siri fue lanzado en 2010, aunque en 2008 Google ya había lanzado un programa de reconocimiento de voz.

13 Tratamiento de Lenguajes Naturales
Áreas de Aplicación Tratamiento de Lenguajes Naturales Sistemas Expertos Robótica Problemas de percepcion (vision y habla) Aprendizaje

14 Áreas de Aplicación Las tecnologías de inteligencia artificial se aplican actualmente en Smartphone, coches sin conductor, y también en numerosos proyectos empresariales con el objetivo de filtrar el spam del correo electrónico, manejar programaciones complejas, o detectar posibles fraudes en descargas relacionadas con Big Data. “Las TI necesitan IA frente al incremento de ciberataques con los que tenemos que batallar. En la actualidad, con la explosión de las aplicaciones web y big data estamos empezando a presenciar problemas de mayor magnitud y complejidad”, afirma Stephen Smith, profesor especializado en robótica e IA de la Universidad de Carnegie Mellon; un especialista que está convencido de que la IA está a punto de realizar su entrada masiva en organizaciones de todos los sectores, con un efecto de cascada.

15 Comparación Inteligencia Artificial – Inteligencia Natural
Rasgos Comunes Aumenta con la experiencia Obsolescencia y empobrecimiento por falta de uso Aspectos Positivos Bien documentada, se puede transmitir con facilidad. Acumula Conocimiento Es consistente Perdura tras la desaparición de la persona Coste Razonable Aspectos Negativos De forma general no es creativa No forma parte de la cultura general de una persona Rasgos Comunes - Aumenta con la experiencia - Obsolescencia y empobrecimiento por falta de uso Aspectos Negativos Documentación escasa Difícil transmisión Efímera y no permanente Desaparece con la persona Coste Alto Aspectos Positivos Es creativa Forma parte de la cultura general de una persona

16 Transición del procesamiento de datos al procesamiento de conocimiento
PROCESAMIENTO DE CONOCIMIENTOS METODOS ALGORITMICOS BUSQUEDA INTELIGENTE DATOS CONOCIMIENTO

17 Redes Neuronales Artificiales
Los investigadores ha perseguido la creación de un modelo en el ordenador que iguale o adopte las distintas funciones básicas del cerebro. El resultado ha sido una nueva tecnología llamada Computación Neuronal o también Redes Neuronales Artificiales.

18 Características Están inspiradas en las neuronas humanas y están construidas por elementos que se tienen un comportamiento similar al de las neuronas biológicas del cerebro humano. Aprenden de la Experiencia Abstraen las características principales de una serie de datos. Generalizan de ejemplos previos a ejemplos nuevos

19 Estructura Básica de una Red Neuronal
Analogía con el cerebro

20 Estructura Básica de una Red Neuronal
Redes Neuronales Artificiales

21 Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
Reconocimiento de Imágenes Análisis y Procesado de señales Procesado del Lenguaje Filtrado de ruido Control de Procesos Diagnósticos médicos

22 Otras Aplicaciones Conversión Texto a Voz: La conversión texto-voz consiste en cambiar los símbolos gráficos de un texto en lenguaje hablado. Problemas de Combinatoria: en este tipo de problemas la solución mediante cálculo tradicional requiere un tiempo de proceso (CPU) que es exponencial con el número de entradas. Modelos Económicos y Financieros: una de las aplicaciones más importantes del modelado y pronóstico es la creación de pronósticos económicos como por ejemplo los precios de existencias, la producción de las cosechas, el interés de las cuentas, el volumen de las ventas etc.

23 Implementación y Tecnologías Emergentes
Simuladores Software Aceleradores Hardware Chips de Silicio

24 Sistemas Expertos Sistemas de información gerencial

25 Sistemas Expertos Se puede decir que los Sistemas Expertos son el primer resultado operacional de la IA, son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.

26 ¿Por qué utilizar un Sistema Experto?
Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal especializado". Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos. Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano. El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones: - Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos. - En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas. - Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.

27 Arquitectura Sistema Experto

28 Historia 1955 - Newell y Simon desarrollan la Teoría de la lógica.
se celebra una conferencia en Vermont (USA) de gran trascendencia en el desarrollo de la I.A. John McCarthy propone por primera vez el uso del término "Inteligencia Artificial" para denominar el estudio del tema. Aparece la primera versión de "The General Problem Solver" (GPS, Solucionador general de problemas), un programa capaz de solucionar problemas de sentido común pero no problemas del mundo real como diagnósticos médicos. McCarthy anuncia su nuevo desarrollo el lenguaje LISP (LISt Procesing), el lenguaje de elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio de la IA.

29 Historia Aparece DENDRAL, el primer sistema experto. Es en ese año cuando Feigenbaum entra a formar parte del departamento de informática de Stanford. Aparece el lenguaje PROLOG basado en las teorías de Minsky. Se desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. El cometido de este sistema experto era el de servir de intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su base de datos. Aparece XCON, primer programa que sale del laboratorio Su usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC). Se instauró totalmente en DEC. Y en 1984, el XCOM había crecido hasta multiplicarse por diez. El XCOM supuso un ahorro de cuarenta millones de dólares al año para la DEC.

30 Historia Años 80 a 85 - Se produce la revolución de los Sistemas Expertos. En estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como el DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel y eléctricas. "Aldo en Disco" para la reparación de calderas hidroestáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias. Se crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. formando una inversión total de 300 millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las "máquinas Lisp", que se trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central, y el otro producto fueron las "herramientas de desarrollo de sistemas expertos".

31 El Primer Sistema Experto
Dendral Este primer Sistema Experto hace su aparición en 1.965 El objetivo de DENDRAL fue estudiar un compuesto químico. El descubrimiento de la estructura global de un compuesto exigía buscar en un árbol las posibilidades, y por esta razón su nombre es DENDRAL que significa en griego "árbol". Antes de DENDRAL los químicos solo tenían una forma de resolver el problema, estar era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos.

32 Algunos Sistemas Expertos
Mycin Sistema Experto para diagnósticos médicos MYCIN es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos, iniciado pro Ed Feigenbaum y posteriormente desarrollados por E.Shortliffe y sus colaboradores.

33 Su función es la de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre.

34 Algunos Sistemas Expertos
Xcon Sistema Experto para configuración de Ordenadores. XCON es un Sistema Experto para configuraciones desarrollado por la Digital Equipment Corporation. Según los deseos individuales del cliente se configuran redes de ordenadores VAX. Ya que el abanico de productos que se ofrecen en el mercado es muy amplio, la configuración completa y correcta de un sistema de estas características es un problema de gran complejidad.

35 Algunos Sistemas Expertos
COACH (Cognitive Adaptive Computer Help) Sistema Experto para configuración de Ordenadores. Permite crear ayuda personalizada al usuario. Es un observador de las acciones del usuario que está aprendiendo a operar un ambiente, y en base a ellas construye un modelo adaptativo del usuario.

36 Algunos Sistemas Expertos
G2 de Gensym: G2 de Gesnym es un programa computacional del tipo “Rule Engine” para soluciones de procesos críticos que automatizan las decisiones en tiempo real. Con G2 las organizaciones más grandes del mundo dedicadas a la manufactura, al servicio público, comunicaciones, transporte urbano, aeroespaciales, finanzas y gestión gubernamental, maximizan la agilidad de su negocio y logran mayores niveles de rendimiento. Entre los usuarios de G2 están: ABB, Alcan, Codelco, Dow Chemical, DuPont, Ericsson, ExxonMobil, Foxboro, Petrobrás, Shell, Unilever, Ford, Hitachi, HP, JEA, Lafarge, Motorola, Nokia, Canal de Panamá, Siemens, Tokio electric and Power, Toyota, General Electric, NASA, el gobierno de Estados Unidos y muchos otros.

37 Tipos de Sistemas Expertos
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos: 1. Basados en reglas previamente establecidas. 2. Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning). 3. Basados en redes bayesianas. En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene: - Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación. - Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con - anterioridad se adapta al nuevo problema. - Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.

38 Sistemas Expertos Basados en Reglas
Los sistemas basados en reglas trabajan mediante la aplicación de reglas, comparación de resultados y aplicación de las nuevas reglas basadas en situación modificada. También pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, bien empezando con una evidencia inicial en una determinada situación y dirigiéndose hacia la obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones y volviendo hacia atrás para encontrar una evidencia existente (o una deducción de una evidencia existente) que apoye una hipótesis en particular.

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40 Sistemas Expertos Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
Este tipo de sistemas basa su funcionamiento en experiencias anteriormente vividas, ya sea por el propio sistema o bien por la persona experta, y a partir de este conocimiento de vivencias realizar una asociación con estas experiencias para extraer una solución de esto.

41 Basados en redes bayesianas
Formalmente, las redes bayesianas son grafos dirigidos acíclicos cuyos nodos representan variables aleatorias en el sentido de Bayes: las mismas pueden ser cantidades observables, variables latentes, parámetros desconocidos o hipótesis. Las aristas representan dependencias condicionales; los nodos que no se encuentran conectados representan variables las cuales son condicionalmente independientes de las otras.

42 Factores Críticos de Exito
Plantear una problemática de manera errónea Conocer los programas de desarrollo para la implementación y contar con la infra estructura Contar con la infraestructura adecuada para la implementación de los sistemas expertos y/o la inteligencia artificial La información ingresada en el sistema debe ser verídica El usuario debe tener el conocimiento de las herramientas

43 Conclusiones Un sistema experto es aquel que simula el razonamiento humano ayudando usuario. Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos, los Sistemas Expertos pueden recoger y difundir su conocimiento. En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas. La posibilidad de poder emular la inteligencia humana ha despertado la curiosidad del ser humano desde tiempos remotos. Y el hombre encontró dos caminos para lograr dicho fin.