Inteligencia artificial

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA INGEN IERIA DE SISTEMAS e INFO INFORMÁ RMÁTICA TICA SESION

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Definición de IA Conducta Inteligen Inteligente te Historia y evolución de la IA Técnicas de la IA. Aplicaciones.

MSc. Euler Tito Chura

Terminología Inteligencia Artificial Mente Máquina Cerebro

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Inteligencia: Inteligencia: Facultad de comprender, de conocer. // Habilidad, destreza.

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 Artificial:  Artificial: Hecho por la mano del hombre // Contrario a natural.

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Mente: Mente: inteligencia, pensamiento, memoria.

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Máquina: Máquina: conjunto de instrumentos que transforma la energía para producir efectos determinados.

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Cerebro: Cerebro: materia nerviosa que ocupa el cráneo // Inteligencia.. Inteligencia 2

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Percepción: sensación interior, impresión material hecha por los sentidos.

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Razón: facultad para juzgar.

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Raciocinio: facultad, acción o modo de razonar. // Conceptos que se deducen que permiten llegar a una demostración.

Terminología

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Percepción Razón Raciocinio Intuición Heuristica Informática

Intuición: conocimiento claro o imediato de verdades que se encuentran en nuestro espíritu sin la necesidad del raciocinio.

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Heurística: arte de inventar. // Derivado de la práctica.

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Informática: ciencia del tratamiento automático y lógico de la información.

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Definición de IA Desarrollo de métodos y algoritmos que permitan a las computadoras comportarse de modo inteligente.  Alan Türing: Al final del siglo seremos capaces de fabricar máquinas que piensan sin el temor de que alguien lo contradiga. IA nace como disciplina en la conferencia “The Dartmouth Summer research Project on Artificial Intelligence”, organizada entre otros por, John McCarthy, Marvin Minsky,  Allen Newell e Herbert Simon.

Nombres importantes en la IA:

 – Thomas Hobbes (1650, reglas), Leibnitz, Türing,

Definición de IA

 – John McCarthy (IA, 1956), Allen  Newell,  – Herbert Simon, Marvin Minsky, Edward Feigenbaum,  – Carnegie Mellon University (CMU), Massachussetts Institute of Technology 4

No existe un consenso para una única definición de inteligencia artificial, inclusive las opiniones que acreditan que la IA no es posible. Una definición general de la IA es:

Definición de IA

La Inteligencia artificial es una área de la ciencia de la computación cuyo interés es el desenvolvimiento de sistemas computacionales inteligentes, esto es, sistemas computacionales que exiben características asociadas con la inteligencia en el comportamiento humano tales como la comprensión del lenguaje, aprendizaje, raciocínio y resolución de problemas. 5

IA: sistemas que piensan como los humanos o racionalmente

Definición de IA

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(Haugeland, 1985) “IA es un nuevo y excitante esfuerzo para hacer que las computadoras piensen ... máquinas con mentes, en el sentido literal y completo.”

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(Bellman, 1978) “IA consiste en la automatización de las actividades asociadas como pensamiento humano (toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje)”

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(Charniak e McDermott, 1985) “IA es el estudio de las faculdades mentales a través del uso de los modelos computacionales”

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(Winston, 1992) “IA es el estudio de los cálculos que hacen posible: razonar, percibir y actuar.” 6

IA: sistemas que actúan como los humanos o racionalmente

Definición de IA

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(Kurzweil, 1990) "IA es el arte de crear máquinas que realizan funciones que precisan de inteligencia cuando son realizadas por las personas"

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(Rich e Knight, 1991) “IA es el estudio de cómo hacer que las computadoras hagan cosas en las cuales los procesos son menores.”

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(Schalkoff, 1990) , “IA es un campo de estudio que busca explicar y emular el comportamiento inteligente en términos de procesos computacionales.”

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(Luger e Stubblefield, 1993) “IA es una rama de la ciencia de la computación que está interesada en la automatización del comportamiento inteligente.” 7

Definición de IA

 Actuando humanamente: La prueba de Turing (1950). Para que un sistema de IA tenga esa capacidade se considera que debe pasar por la prueba de Turing (1950), para eso la computadora debe ser capaz de: procesamiento del lenguaje natural, representación del conocimiento, raciocinio automatizado, aprendizaje de máquinas, visión computacional, robótica. Pensando humanamente: El método del modelo cognitivo. Desenvolvimiento de teorias sobre los trabajos de la mente humana.

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Pensando racionalmente: las leyes del método del pensamiento, uso de silogismos, Aristóteles fué uno de los primeros en codificar el pensamiento correcto, o sea, procesos de raciocínio irrefutables. Esas leyes iniciarían la lógica formal (siglos XIX, XX). Ejemplo: Juan es un hombre; todos los hombres son mortales; en consecuencia Juan es un mortal.

Definición de IA

 Actuando racionalmente: El método del agente racional. Un agente es cualquier cosa que percibe y actua. Por tanto, la IA es vista como el estudio y construcción de agentes racionales. Un agente racional es algo que procura seguir sus objetivos a través de sus creencias.

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Definición de IA

Pregunta: Una computadora es capaz de realizar actividades inteligentes como los seres humanos ?... Por mas de cinco décadas la respuesta fué no, la incapacidad para sintetizar en los circuitos electrónicos  procesos tan complejos que acontecen en el cerebro humano.

Dentro de dominios bien delimitados de la IA si es  posible. 10

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Inteligencia artificial (IA): subclase de la ciencia de la computación. Ideas de la IA: son antiguas y pertenecen al inicio de la civilización humana. Cinema: Artificial Intelligence, Matrix, 2001: star Wars, Avatar, etc Símbolos de la IA: robot y computadora.

Historia de la inteligencia artificial

3  A S 5 4

D

4

4

B

C

5 2

E

4

G F

3

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Es una área que formula y mejora procedimientos generales de manipulación del conocimiento para resolver problemas no algorítmicos. Esas técnicas intentan establecer reglas para generar una secuencia de soluciones parciales que muestran una tendencia para la 12 solución del problema.

Para todas las personas, si x es jefe de y, entonces y es subordinado de x. ∀x, y Jefe(x,y) ⇒ Subordinado(y,x) Todas las personas aman a alguien ∀x ∃y Persona(x) ∧ Persona(y) ⇒ Ama(x, y) Existen personas a las que les quieren todos ∃y ∀x

Persona(y) ∧ Persona(x) ∧ Ama(x,y),

y)

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Esta área desenvuelve y mejora formalismos, lenguajes y sistemas para la codificación, análisis y manipulación eficiente del conocimento en la computadora.

Esta área utiliza una combinación de las dos áreas anteriores para simular en la computadora los mecanismos de resolución de problemas utilizados por los especialistas humanos dentro de un domínio específico. La idea es sustituir el especialista humano por un especialista basado en la computadora.

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

 Aprendizaje : Esta área se dedica a la elaboración de técnicas que permite, de manera dinámica y automatizada, mejorar el desempeño de software en tiempo de ejecución. El aprendizaje puede ser supervisado o no.

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Es una área que desenvuelve y formula estructuras computacionales altamente paralelas que modelan las neuronas biológicas y sus interligaciones o sinapsis. Después de un entrenamiento, esas estructuras tienen la capacidad de almacenar y reproducir algunos comportamientos enfatizados durante el entrenamiento.

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Esta área de la IA desenvuelve metodologias para dotar a las máquinas de capacidades de comunicación en alto nível a través del lenguaje natural escrito o hablado, intentando que la interacción hombremáquina sea mas directa y productiva.

etwa zwischen 6 und 8

fast genau 2

ungefähr 13

Esta área pretende representar y usar en forma eficiente el conocimiento difuso e impreciso mediante el uso de conjuntos difusos. El término lógica difusa se asocia en primera instancia la teoria lógica que auxilia en la formalización de raciocínio aproximado. Técnicas de la IA Podría ser incluída en Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). lógica de multivalores para Representación del conocimiento que sea más completa, Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). utiliza conceptos que Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). incluye: variables Procesamiento del lenguaje natural linguísticas, reglas difusas Conjuntos difusos (Fuzzy sets). if-then, cuantificadores Computación evolutiva (Evolutionary computation). difusos. Minería de datos (Data mining). 1

6

2

negativ groß

negativ mittel

negativ klein

13

8

ungefähr  null

 positiv klein

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Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

 positiv mittel

 positiv groß

Son una nueva técnica de optimización que emula a los mecanismos evolucionarios del mundo natural. Esa metáfora biológica está basada en un mecanismo de selección que asegura su existencia, en un mecanismo de hibridización (crossover) que permite la evolución del sistema, y un mecanismo de mutación que introduce el efecto de "chance". La computación evolutiva es una generalización de los algoritmos genéticos y la programación genética.

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Esta área se concentra en el análisis de datos en una base de datos usando herramientas para identificar patrones y establecer relaciones sin el conocimento del significado de los datos; fue inventada por la IBM. DM puede ser hecha en una Data warehouse.

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Considera el desenvolvimento de sistemas computacionales que a diferencia de la computación convencional (hard) son tolerantes a la imprecición, incerteza, verdad parcial, aproximación. El modelo es la mente humana. Principais constituintes: FL, NN, EC, ML, PR.

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Esta área se concentra en el estudio de las formas de cooperación entre diferentes agentes. Los agentes normalmente están distribuídos en un cierto número de procesadores interligados por una red de área local

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Técnicas de la IA • • • • • • • • • • •

Métodos de búsqueda heurística (Problem solving). Representación del conocimiento Sistemas expertos o especialistas (Expert systems). Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks). Procesamiento del lenguaje natural Conjuntos difusos (Fuzzy sets). Computación evolutiva (Evolutionary computation). Minería de datos (Data mining). Computación suave (Soft computing). Inteligencia artificial distribuída. Visión artificial

Esta área pretende dotar al computador de capacidad sensitiva a través de visión computacional, procesamiento de voz, noción de proximidad, etc. Esas técnicas son necesarias para el desenvolvimento de robots con alto grado de autonomía.