conversaciones artificiales (miguel rebollo)

Conversaciones Artificiales

La inteligencia artificial en la red

Miguel Rebollo (@mrebollo)Univ. Politécnica de Valencia

martes 1 de marzo de 2011

inteligencia.(Del lat. intelligentĭa).

1. f. Capacidad de entender o comprender.2. f. Capacidad de resolver problemas.

Capacidadespensamiento abstractocomunicaciónplanificaciónresolución de problemas

COMUNICA.T INTERNET COMUNICO LUEGO EXISTO

¿Es posible construir máquinas que se comporten como si fueran inteligentes?

Noción débil

¿Es posible construir máquinas qué comprendan lo que hacen?

Noción fuerte

Un poco de historia...

Doncellas doradas

Autómatas de oro creadas por Hefestos con la apariencia de jóvenes mujeres. Se decía que poseían inteligencia, fuerza y el don del habla.

Homero. La Iliada (s. VIII a.C.)

Ars MagnaRamón Llull idea una primera máquina que podía razonar y determinar verdad o falsedad de un predicado (1305)

GolemServidor con poca inteligencia, que seguía las órdenes al pie de la letra

AutómatasMáquinas que trataban de emular los movimientos de animales o personas

El Turco (1769)¿verdad o engaño? Llegó a ganar una partida de ajedrez a Napoleón

AndroideRobot con forma de ser humano que además de la apariencia imita su conducta

GinoideRobots con forma de mujer

Apariencia no humana

Cualquier tipo de hardware o software puede albergar inteligencia

InteligenciaArtificial

Término empleado por primera vez por M. Minsky en la Conferencia de Dartmouth (1955)

Test de TouringConseguir que una máquina y una persona sean indistinguibles en una conversación

Técnicas de IA

1. Resolución de problemas

BúsquedaHay problemas difíciles de resolver incluso para un ordenador

Juega a las torres de hannoi

HeurísticaAplicar reglas que nos permitan encontrar soluciones aceptables sin explorar todo el espacio de soluciones

2. Representación del conocimiento y

razonamiento

LógicaSistema que describe con un lenguaje formal (matemático) el mundo y una teoría para la demostración de la verdad o falsedad de oraciones

Problema marco

Conocimiento explícito: debe especificarse todo lo que es cierto

IncompletitudNingún sistema consistente se puede usar para demostrarse a sí mismo

Kurt Gödel

Sistemas expertos

Modelan las decisiones que puede tomar un experto en la resolución de problemas

3. Planificación

Problema de planificación

acciones posibles+ estado inicial+ estado final=plan o curso de acción

Mundo de bloques

4. Satisfacción de restricciones

CSPEncontrar un conjunto de soluciones que cumpla todas las restricciones impuestas

RobustezEncontrar soluciones válidas aunque cambien las condiciones

5. Aprendizaje

Redes neuronales

Simulan el comportamiento de una neurona individual y cómo conectándolas por capas podemos construir sistemas que aprenden

Algoritmos genéticos

Generación de soluciones aleatorias y selección de los mejores individuos. Generación de nuevas soluciones por cruzamiento y mutación

Ap. basado en casos

Aprovecha la experiencia pasada en la resolución de problemas similares

Aprendizaje por refuerzo

Aprende por observación y los resultados son recompensados o penalizados

6. Comunicación y percepción

Reconocimiento de formas

Ser capaz de interpretar imágenes y reconocer objetos en ellas

Procesamiento del lenguaje

Conseguir que las máquinas comprendan el lenguaje natural

RobóticaEntidades animadas con comportamiento inteligente¿vida artificial?

Ejemplos de aplicación

Knowledge NavigatorPincha en la imagen para ver el vídeo

1. Web semántica

Uso de ontologías

• conocimiento en tripletas

• construye redes semánticas

• lenguajes: RDF, OWL

• permiten capturar la semántica

FOAFhttp://www.foaf-project.org/

WolframAlphahttp://www.wolframalpha.com/

http://www.wolframalpha.com/

2. Sistemas de recomendación

Conocimieno social

• adaptación a los gustos de los usuarios

• construcción de perfiles

• problema del arranque en frío

• filtrado colaborativo

Amazonhttp://www.amazon.com/

3. Realidad aumentada

Extiende capacidades

• ubiquidad y geoposicionamiento

• información complementaria

• necesidad de nuevos interfaces

• potencia: aplicaciones exigentes

Layarhttp://www.layar.com/

Word Lenshttp://questvisual.com/

Cirugía asistidamartes 1 de marzo de 2011

Conducción aumentadamartes 1 de marzo de 2011

4. Emociones

Reconocimientomartes 1 de marzo de 2011

Generación (influencia)martes 1 de marzo de 2011

5. Simulación

Modelado de multitudes

percepción del entornocontrol del espaciomotivación

Ejemplo: Simulación de peatones en el templo de Petramartes 1 de marzo de 2011

6. Entornos 3D

Metaversos

• punto de encuentro de inteligencia humana y artificial

• avatares y agentes

Instituciones 3Dmartes 1 de marzo de 2011

Preguntas abiertas

• emulación del cerebro humano

• ser inteligente o parecerlo

• conciencia de sí mismo

• arte, sentidos ¿inteligencia corporal?

• ocio

Miguel RebolloDept. Sistemas Informáticos y ComputaciónUniv. Politécnica de Valenciahttp://www.mrebollo.es mrebollo@dsic.upv.es twitter/mrebollo facebook/mrebollo linkedin/mrebollohttp://about.me/mrebollo

Blog “Informática para no especialistas”http://infade.blogspot.com

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Education

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