Introducción a la Inteligencia Artificial

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

1 Introducción a la Inteligencia Artificial
Tema 1a Julio Waissman Vilanova

2 Muy breve reseña histórica de la IA
Gestación y nacimiento ( ) La época de las grandes expectativas ( ) “Winter is comming” (IA winter) ( ) La fiebre por los sistemas basados en conocimiento ( ) La IA se convierte en una industria (1980-) El regreso de las redes neuronales (1986-) La IA adopta el método científico (1987-) La emergencia de los agentes inteligentes (1995-) Una cantidad ingente de datos (2001-)

3 ¿Porqué se llama inteligencia artificial?
En 1956 John McCarthy utilizó el nombre “Artificial Intelligence” para un workshop en el Dartmouth College. McCarthy utilizó “Artificial” en lugar de “Computational” porque en esa época no estaba claro que las computadoras digitales serían la herramienta en que se desarrollaría. Norbert Weiner en el MIT estaba desarrollando ideas similares con circuitos analógicos y McCarthy no quiso excluir los trabajos de Weiner del área que se estaba gestando. Inteligencia Artificial resultó ser un nombre desafortunado.

4 Racionalidad computacional

5 ¿Que es la inteligencia artificial?
Es el desarrollo de agentes racionales. Es el desarrollo de agentes que al interactuar con un entorno (y posiblemente otros agentes) maximice la esperanza de una utilidad futura.

6 Interactuar con un entorno
acciones percepciones

7 Interactuar racionalmente
Maximizar la utilidad esperada (no se puede mejorar lo que no se puede medir), con las mediciones disponibles (racional ≠ omnisciente), con las acciones posibles (racional ≠ clarividente), con lo que se conoce del entorno (racional implica exploración, aprendizaje y autonomía). Racional no significa exitoso ni perfecto

8 Entornos y agentes de las transparencias del curso de Rusell

9 Lo que debe saber el agente del entorno
Medida de desempeño/utilidad (performance) Características del entorno Actuadores Sensores P E A S

10 Características del entorno
Discreto / Continuo Estático / Dinámico Observable / Parcialmente observable Determinista / estocástico Conocido / Desconocido Un agente / Multiagente Episódico /Secuencial

11 Ejemplos de entornos

12 ¿Como modelo un entorno?
Inventario de conceptos Variables de estado Espacio de estado Estado Percepciones Acciones y acciones legales ¿Y si mi entorno es estocástico?

13 Un ejemplo tonto ilustrativo
Disc / Cont. Est. / Din. Obs. / P. Obs. Det. / Estoc. Con. / Desc. Mono / Multi Ep. / Seq. de las transparencias del curso de Rusell

14 ¿Que tipos de entornos vamos a ver en este curso?
Deterministas, observables, conocidos, estáticos. Deterministas, observables, conocidos, dinámicos. Estocásticos/parcialmente observables, conocidos/desconocidos, estáticos. Estocásticos/parcialmente observables, conocidos/desconocidos, dinámicos. Entornos Discretos

15 ¿Para que me sirve IA? La IA ya no es un tema de investigación. Prácticamente todos los sistemas modernos utilizan técnicas que se revisarán en el curso. Difícil actualmente separar la IA de otras disciplinas de ciencias de la computación. Cultura básica indispensable como científico de la computación. Indispensable para realizar estudios de posgrado. Desarrollo de habilidades de abstracción.

16 ¿Que se puede hacer con la IA?
Play a decent game of table tennis Drive safely along a curving mountain road Drive safely along Telegraph Avenue Buy a week’s worth of groceries on the web Buy a week’s worth of groceries at Berkeley Bowl Play a decent game of bridge Discover and prove a new mathematical theorem Design and execute a research program in molecular biology Write an intentionally funny story Give competent legal advice in a specialized area of law Translate spoken English into spoken Swedish in real time Converse successfully with another person for an hour