SISTEMAS INTELIGENTES ¿De qué estamos hablando? Carlos Lameda Enero, 2006

¿De qué estamos hablando?  Definiciones  Algunas áreas de la IA  Aplicaciones  Ideas Finales

DEFINICIONES: Sistema Inteligencia Inteligencia artificial Sistema inteligente

Un grupo de elementos independientes pero interrelacionados que componen un todo unificado. Conjunto de elementos relacionados que trabajan de forma conjunta para realizar una tarea o proveer un servicio. Una colección de componentes organizados para realizar una función específica o un conjunto de funciones. SISTEMA Un grupo de elementos interactuantes, interrelacionados o interdependientes que forman o se consideran que forman una entidad colectiva.

Capacidad de percibir, plantear y resolver problemas. La habilidad de un sistema para actuar apropiadamente en un ambiente incierto, donde una acción apropiada es aquella que aumente la probabilidad de éxito, y éxito es el alcance de sub-metas de comportamiento que apoyan la meta esencial meta esencial del sistema. Habilidad para resolver problemas o alcanzar objetivos. Un sistema tiene mayor inteligencia si alcanza sus objetivos más rápidamente y más facilmente. La inteligencia incluye la capacidad de aprender para lograr sus objetivos. INTELIGENCIA

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina que intenta: Entender las entidades inteligentes, Proveer un vehículo para construirlas y…. Ofrecer una herramienta para probar teorías sobre la inteligencia.

A fin de definir qué es IA, se han tomado conceptos de textos recientes, los cuales varían a lo largo de dos dimensiones: –Procesos mentales vs. comportamiento –Actuar como humanos vs. Actuar racionalmente

Sistemas que piensan como humanos Sistemas que piensan racionalmemte Sistemas que actúan como humanos Sistemas que actúan racionalmente Estas dos dimensiones, al combinarse, generan cuatro objetivos que persigue la Inteligencia Artificial (IA): Estos objetivos representan enfoques de la IA que históricamente se han seguido, con cierta interacción entre ellos y también algo de controversia.

Actuando en forma humana: el enfoque del Test de Turing Test propuesto por Alan Turing en 1950 para definir operacionalmente la inteligencia. Un computador, que al interactuar con un humano, éste no podría saber si había interactuado con un hombre o una máquina, habría aprobado el test. Esto requiere de capacidades tales como : Procesamiento de lenguaje natural, representación de conocimiento, razonamiento automático, aprendizaje de máquinas. El Test de Turing total incluye elementos de visión de computador y de robótica.

Pensando como los humanos: el enfoque del modelo cognitivo Newell y Simon (1961) desarrollaron un solucionador general de problemas (GPS). Importa, no sólo resolver mediante programas correctamente los problemas, sino que la secuencia de pasos del razonamiento sea comparable a la de los humanos. De este enfoque se ha derivado la ciencia cognitiva que integra modelos de computación con técnicas experimentales de la psicología.

Pensando racionalmente: el enfoque de leyes del pensamiento. El filósofo griego Aristóteles intentó codificar procesos de razonamiento irrefutables. Sus famosos silogismos ofrecían patrones para estructuras de argumentos que siempre generan conclusiones correctas a partir de premisas correctas. La tradición logicista de la IA aspira construir programas lógicos que creen sistemas inteligentes.

Actuar racionalmente: el enfoque del agente racional Significa actuar para alcanzar los objetivos propios, con base en ciertos supuestos. Agente: algo que percibe y actúa. El enfoque moderno de la IA se concentra en los principios generales de los agentes racionales y en los componentes necesarios para construirlos.

Algunas áreas de la IA  Representación del Conocimiento  Procesamiento de lenguaje natural  Deducción Automática  Reconocimiento de Voz  Visión por computador  Robótica  Redes Neuronales  Lógica difusa  Algoritmos Genéticos

SISTEMAS INTELIGENTES Son sistemas que aprenden durante su existencia, y que actúan para alcanzar sus objetivos, los cuales obtienen más a menudo que si los alcanzaran por puro azar. Son sistemas que efectúan acciones, las cuales si son realizadas por humanos, requieren una cantidad sustancial de inteligencia. Son sistemas basados en Inteligencia Artificial (IA).

Algunas categorías de sistemas inteligentes Sistemas basados en conocimiento Computacíoninteligente Sistemas basados en reglas Sistemas difusos Sistemas expertos Redes neuronales Sistemas evolutivos

Aplicaciones u Análisis científico u Diagnosis médica u Análisis financiero

u Ingeniería  Diseño  Detección de fallos  Planificación de fabricación  Control de procesos Aplicaciones  Planificación de Tareas  Diseños y Diagnósticos Complejos

Aplicaciones u Juegos (estrategias)  Ajedrez  Backgamon  Damas

u Percepción  Visión  Habla Sentido Común u Lenguaje Natural  Comprensión  Generación  Traducción u Control de un robot Aplicaciones Tareas de la Vida Diaria

Ideas Finales La IA ha permitido y permitirá ampliar horizontes, amplificar capacidades, modelar aspectos de la inteligencia y crear máquinas que emulen un comportamiento inteligente.

Ideas Finales Los sistemas inteligente construidos en la actualidad distan mucho de las capacidades de los seres vivos... Pero cada vez aparecen sistemas con mejores soluciones a problemas específicos

Bibliografía [1] Russell, S. y Norvig, P. Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Capítulo 1 [2] Haton, J. y Haton, S. Inteligencia Artificial. Una Aproximación. Capítulo 1 [3] Rich, E. y Knight, K. Inteligencia Artificial. Capítulo 1 [4]

[5] Fritz, Walter. Sistemas Inteligentes y sus Sociedades. [6] Meystel, Alexander and Albus, James. Intelligent Systems, Architecture, Design and Control. Wiley, [7] Hopgood, Adrian. Intelligent Systems for Engineers and Scientists (2 nd edition) CRC, [8] Hopgood, Adrian. Artificial Intelligence: Hype or Reality. IEEE Computer Magazine. May 2003, pp Fuentes Bibliográficas