conferencia 1. introductoria

Sistemas Informticos InteligentesDra. Yail Caballero [email protected]

Sistemas Informticos Inteligentes. Universidad de Camaguey. CubaDra. Yail Caballero Mota [email protected]

Tema 1: Introduccin a la Inteligencia Artificial

Tema 2: El papel de las Expectativas. Heurstica

Tema 3: Datos y conocimiento

Tema 4: Metaheursticas bioinspiradas (AG y RNA)

Tema 5: Agentes inteligentes y sistemas multiagentes

Tema 6: Solucin a la incertidumbre

Tema 7: Sistemas Basados en el Conocimiento Contenidos del Curso


Discusin por equipos de una temtica novedosa de la Inteligencia Artificial.

Artculo cientfico.

Programacin por equipos de sistemas inteligentes sencillos.

Examen individual. Evaluacin del Curso

La Inteligencia Artificial:Por qu estudiarla, qu ofrece, campos afines y tendencias actuales


SumarioPor qu estudiar la Inteligencia Artificial?Cmo se define y cules son sus orgenes?Test de TuringTipos de problemas que resuelveComputacin Convencional v.s. Inteligencia ArtificialMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRedes neuronales artificialesAlgoritmos genticosInteligencia colectivaAlgunas aplicaciones de la Inteligencia ArtificialTendencias actuales de la Inteligencia ArtificialNuevas disciplinas


Motores de bsquedaRobticaCienciaDiagnstico MdicoAplicacionesPor qu estudiar IA?


Posturas clsicas extremas sobre la Inteligencia ArtificialImposibilidad de su existencia por ser una caracterstica de la vida e imposible de trasladar a una mquina.

Considerar cualquier sistema artificial de toma de decisiones por muy simple que sea. Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDefiniciones y orgenes


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasLa IA segn Kurzweil es el arte de crear mquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia.

Definiciones y orgenes


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasLa IA segn Stubblefied es la rama de la ciencia de la computacin que se ocupa de la automatizacin de la conducta inteligente.

Definiciones y orgenes


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasLa IA segn Schalkoff es el campo de estudio que se enfoca a la explicacin y emulacin de la conducta inteligente en funcin de procesos computacionales.Definiciones y orgenes


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasFarid Fleifel Tapia describe la IA como la rama de la ciencia de la computacin que estudia la resolucin de problemas no algortmicos mediante el uso de cualquier tcnica de computacin disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los mtodos que se apliquen para lograr esa resolucin. Definiciones y orgenes


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasLos orgenes de la IA Alan Turing.

Computing Machinery and Intelligence en 1950.

Test de Turing: procedimiento para identificar la existencia de inteligencia en una mquina. Definiciones y orgenesTest de Turing


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasTest de Turing un desafoLa mquina debe hacerse pasar por humana en una conversacin con un hombre.

Al sujeto no se le avisa si est hablando con una mquina o una persona.

Si el sujeto es incapaz de determinar si la otra parte de la comunicacin es humana o mquina, entonces la mquina es inteligente. Definiciones y orgenesTest de Turing


Test de TuringMquinaHumano?El test de Turing provee esquemas que son usados para evaluar programas de Inteligencia Artificial. Ejemplo: Evaluacin de sistemas basados en los casos.


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDefinicin de IA segn Alan TuringSi durante el intercambio entre una computadora y el usuario este ltimo cree que est intercambiando con otro humano, entonces se dice que el programa es inteligente.

Definiciones y orgenesTest de Turing


Conferencia de Darmouth 1956Previsiones triunfalistas a diez aos que jams se cumplieron

abandono casi total de las investigaciones durante 15 aosJohn McCarthy Marvin Minsky Claude Shannon


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasTipos de problemasAlgortmicamente tratablesAlgortmicamente no tratablesNo algortmicos Problemas queresuelve


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasProblema del viajero vendedor(Travelling Salesman Problem)Hallar el camino que visita n ciudades slo una vez

Problema NPHay n! soluciones que explorarNo existe un algoritmo eficiente para hallar la solucinMnimos locales, frustracin

Algoritmos ptimos no aplicables cuando crece n

Problemas queresuelve


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasJuego del AjedrezEntrenador Tutor Medida de inteligencia Modelo para otras aplicaciones



Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasLa IA ofrece tcnicas para enfrentar los problemas que:su dimensin hace poco posible usar un algoritmo conocido (algortmicamente intratables)

carecen de algoritmo para resolverlos (no algortmicos)



Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDefinicin de IA segn SchildltUn programa inteligente es uno que muestra un comportamiento similar al humano cuando se enfrenta a un problema. No es necesario que el programa resuelva realmente el problema de la misma forma que el hombre.Problemas queresuelveDefiniciones y orgenes


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDefinicin de IA segn ForsythLa IA se relaciona con problemas los cuales han escapado de una caracterizacin matemtica.

Problemas queresuelveDefiniciones y orgenes


Definicin de IA segn Elaine RichLa IA es el estudio de cmo lograr que las computadoras hagan cosas que por el momento, las personas hacen mejor.Una computadora encuentra las races de una ecuacin mucho ms rpido y con mayor exactitud que un hombre; sin embargo, el hombre reconoce mucho mejor un conjunto de caracteres.Ejemplo


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDos escuelas de pensamiento 50 ~ 60:

Manipulacin simblicaEl comportamiento inteligente consiste en reglas de manipulacin de smbolos

Reconocimiento de patronesAprendizaje a partir de ejemplos

Problemas queresuelveDefiniciones y orgenes


Tipo de procesamientoTipo de informacin

Numrica SimblicaAlgortmicoClculo cientficotradicionalGestinHeursticoSimulaciones numricas que requieren reducir estados posibles IA


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasA qu interrogantes se enfrenta?Cmo aprender?Cmo jugar?Cmo comunicarse con otros?Cmo percibir (ver, or, hablar, escribir, inferir cosas, )?Cmo crear?.



Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDiferencias de la IA con la Ciencia de la Computacin ConvencionalPunto de vista (razonamiento plausible y lgico en lugar de clculos cualitativos)

Contenido (actividad mental conocimiento intensivo)

Manipulacin simblica (en lugar de orientacin numrica)

Diseo basado en el conocimiento (tiene una lnea de razonamiento y puede explicarse por s misma)

Enfoques heursticos o solucin aproximada de problemas

Computacin Convencional v.s. IA


Problema general de la IADesarrollar habilidades artificiales para procesar: Lenguaje: - traduccin, comprensin, reconocimiento de la voz.

Conocimiento: - representacin, adquisicin y recuperacin de conocimiento.

Visin: - datos visuales complejos, OCR.

Aprender: - por deduccin, induccin, analoga e instruccin.


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasElementos bsicos en todo modelo computacional

la forma utilizada para describir el conocimiento sobre el dominio de la aplicacin que se modela y

el mtodo utilizado para manipular este conocimiento en busca de un objetivo concreto. Computacin Convencional v.s. IA


Modelo computacional

Se brindan los operadores y las estructuras de control que permiten resolver el problema.

= formalismo +Modelo computacionalmtodo de solucinSe describe el conocimiento que se tiene sobre el dominio del problema. Descripcin y forma de almacenar la informacin.


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasParadigmas de programacin convencionalesFormalismo y mtodo de solucin no se pueden separar.

Para modificar el conocimiento o el mtodo de solucin hay que cambiar el programa completo. Computacin Convencional v.s. IA


Formalismo y mtodo de solucinFormalismoMtodo de solucinComputacin Convencional v.s. Inteligencia Artificial


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasAlgunos mtodos de solucin de problemas de la IABsqueda a ciegasBsqueda heursticaSolucin por analogaSolucin de problemas bajo incertidumbreMtodos de aprendizaje automticoMtodos de Solucin de problemas


Razonamiento bajo incertidumbre, aproximado, inexactoINCERTIDUMBRE DudaAmbigedadCuestionableProblemticoNo seguro Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasMtodos de Solucin de problemasTres grandes categoras de incertidumbre:

Provocada por informacin o conocimiento impreciso. Provocada por informacin incompleta.Provocada por conceptos o palabras que son inherentemente inexactos.


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasManejo de incertidumbreLgica borrosa (Fuzzy Sets)

Conjuntos aproximados (Rough Sets)

Mtodos de Solucin de problemas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasLgica borrosaEl principio borroso: todo es cuestin de grado (Kosko)

"Los enunciados que hablan de hechos no son o verdaderos o falsos del todo. Su verdad cae entre la verdad y la falsedad totales, entre el 1 y el 0. No son bivalentes; son multivalentes, grises; son borrosos".

Empieza a romperse el A o no A de Aristteles: "Cuanto ms se parece una cosa a su contraria, ms borrosa es".Mtodos de Solucin de problemas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasConjuntos borrososDesarrollados por Lotfi Zadeh

Son una parte de SoftComputingenfoque emergente de la computacin que persigue la destacable habilidad de la mente humana para razonar y aprender en un ambiente de incertidumbre e imprecisin (Zadeh)Mtodos de Solucin de problemas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasConjuntos aproximadosDesarrollada por Zdzislaw Pawlak, 1980.

Excelente herramienta matemtica para el anlisis de datos.

Ofrece una exitosa base terica para la solucin de muchos problemas dentro del descubrimiento de conocimiento.Mtodos de Solucin de problemas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasTeora de los conjuntos aproximados (Rough Sets Theory RST)

Relacin de equivalencia RST clsica

Relacin de tolerancia osimilitudSistema de informacinRelacin de separabilidad+=Teora de conjuntos aproximados RST extendida

Mtodos de Solucin de problemas


La BSQUEDA es la BASE de los MTODOS DE SOLUCIN DE PROBLEMAS de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasQu es necesario definir para el problema?Estado inicial.Acciones u operadores de bsqueda.Espacio de estado.Camino.Criterio objetivo.Estado objetivo.Solucin.Costo de la bsqueda.Definicin formal de la solucin de problemas mediante bsquedaHeursticas ymetaheursticas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasTres alternativas de bsquedaOptimizacin Analtica

Bsqueda a Ciegas

Heurstica

Enumeracin Completa

Bsqueda Parcial

Bsqueda

Heursticas ymetaheursticas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasHeurstica sus orgenesProviene del griego HEURISKEINsignifica DESCUBRIR

tambin origen de EUREKAfamosa exclamacin de Arqumides HEURIKA (lo encontr), que lanz al descubrir un mtodo para determinar la pureza del oro. Heursticas ymetaheursticas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasSegn Feigenbaum y Feldman una heurstica es una regla para engaar, simplificar o para cualquier otra clase de ardid el cual limita drsticamente la bsqueda de soluciones en grandes espacios de estados.

Otros la definen como el conjunto de reglas que evalan la posibilidad de que una bsqueda va en la direccin correcta.Definiciones de HeursticaHeursticas ymetaheursticas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasEjemplo de heursticaNORTESURESTEOESTEVegetacin verdeMovimiento de animalesVegetacin amarillaVegetacin verde

Vegetacin amarilla

Hombre

Heursticas ymetaheursticas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasPrincipales desventajas y limitaciones de las heursticasLa flexibilidad inherente de los mtodos heursticos pueden conducir a errores o a manipulaciones fraudulentas.

Ciertas heursticas se pueden contradecir al aplicarse al mismo problema, lo cual genera confusin y hacen perder credibilidad a los mtodos heursticos.

Soluciones ptimas no son identificadas.

Las mejoras locales determinadas por las heursticas pueden cortar el camino a soluciones mejores por la falta de una perspectiva global.

La brecha entre la solucin ptima y una generada por heurstica puede ser grande.Heursticas ymetaheursticas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasRazones para usar heursticas en la Inteligencia ArtificialSin ellas estaramos atrapados en la explosin combinatoria.

Pocas veces necesitamos la solucin ptima, usualmente una buena aproximacin satisface nuestras exigencias. Por ejemplo, al tratar de parquear un auto, cuando se encuentra un espacio disponible se parquea, aunque ms adelante exista uno mejor.

Aunque las aproximaciones producidas por ellas pueden, en el peor de los casos, no ser muy buenas, los peores casos surgen raramente en el mundo real.Heursticas ymetaheursticas


como el estudio de tcnicas para resolver problemas exponencialmente difciles en un tiempo polinomial explotando el conocimiento sobre el dominio del problema.Ventajas de las heursticas conducen a otra forma de definir Inteligencia Artificial:


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasUna funcin de evaluacin heurstica es una funcin que hace corresponder situaciones del problema con nmeros.

La calidad el nodo se estima numricamente por una funcin de evaluacin heurstica.

Da una medida conceptual de la distancia entre un estado dado y el estado objetivo.Funciones de evaluacin heursticasHeursticas ymetaheursticas


MetaheursticaEstrategia maestra que gua y modifica otras heursticas para hallar soluciones a diferentes clases de problemas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasEjemplos de metaheursticas bioinspiradasRedes neuronales artificiales

Algoritmos genticos

Inteligencia colectivaMetaheursticasbioinspiradas


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasRedes neuronales artificialesMetaheursticasbioinspiradasRNA


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasRedes neuronales y el cerebroModelo basado en la arquitectura del cerebro humanoNeuronas conectadas por axones y dendritas100 billones de neuronas1,000 dendritas por neurona100,000 billones sinapsis10 millones de billones de interconexiones por segundoMetaheursticasbioinspiradasRNA


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasModelo computacional que pretende simular el funcionamiento del cerebro a partir del desarrollo de una arquitectura que toma rasgos del funcionamiento de este rgano sin llegar a desarrollar una rplica del mismo.

Definicin de Red Neuronal Artificial (RNA)MetaheursticasbioinspiradasRNA


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasElementos de un RNATopologa

Modelo de la neurona

Algoritmo de aprendizajeMetaheursticasbioinspiradasRNA


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasTopologa de las RNAOrganizacin o arquitectura del conjunto de neuronas que la forman; comprende - la distribucin espacial de las mismas y - los enlaces entre ellas. MetaheursticasbioinspiradasRNA


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasAlgoritmos genticosMetaheursticasbioinspiradasAG


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasMtodos de bsqueda de propsito general basados en los principios de la gentica natural.

Algoritmos de bsqueda basados en los mecanismos de la seleccin natural y la gentica.

Algoritmos genticosMetaheursticasbioinspiradasAG


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinas

Estructura de control que organiza o dirige un conjunto de transformaciones y operaciones diseadas para simular estos procesos de evolucin.

Mtodos de bsqueda aleatoriamente guiados. Algoritmos genticosMetaheursticasbioinspiradasAG


Modelos computacionales bioinspiradosBandadas de avesManchas de pecesEnjambres de insectos


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasSistemas inspirados en la naturalezaNATURALEZA inspiracin en diferentes reas de la actividad humana

ORGANISMOS NATURALES capacidad para enfrentar problemas complejos y dinmicos

CAPACIDAD DE ADAPTACIN Y APRENDIZAJE mediante evolucin

MetaheursticasbioinspiradasInteligenciaColectiva


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDinmicosFlexiblesRobustosAutoorganizadosSimplicidad (elementos bsicos)DescentralizacinCaractersticas de los sistemas inspirados en la naturalezaMetaheursticasbioinspiradasInteligenciaColectiva


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasEnjambre (Swarm)Coleccin estructurada de organismos (agentes) que interactan.

LA INTELIGENCIA no EST en los individuos, sino EN EL COLECTIVO.MetaheursticasbioinspiradasInteligenciaColectiva


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasReportado por primera vez por James Kennedy en 1995.

La inteligencia colectiva que emerge de un grupo de entidades simples (agentes).

Cualquier intento de disear algoritmos inspirados por el comportamiento colectivo de colonias de insectos, sociales u otras sociedades de animales. Swarm IntelligenceMetaheursticasbioinspiradasInteligenciaColectiva


Colonias de insectosson sistemas distribuidos que, a pesar de la simplicidad de sus individuos, presentan una organizacin social altamente estructurada.Las colonias de hormigas, y ms generalmente las sociedades de insectos


Mecanismo simple y robustoINDIVIDUOSSiguen reglas simplesCOLECTIVOEjecuta tareas complejasNingn miembro controla el colectivoSIMPLICIDAD Y ROBUSTEZ


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasLas hormigas se mueven ms o menos aleatoriamente.

Algunos otros animales sociales se mueven de una manera ms ordenadaBanco de peces (Fish schools)Banda de pjaros (Bird flocks)

Naturaleza inteligenteBandas, Manada y Cardume (Flocks, Herds and Schools)MetaheursticasbioinspiradasInteligenciaColectiva


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasColonias de hormigas (Ant colonies)

Bandas de pjaros (Bird flocks)

Bancos de peces (Fish schools)Ejemplos de Swarm IntelligenceMetaheursticasbioinspiradasInteligenciaColectiva


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasModelos ms populares (Metaheursticas)Optimizacin basada en hormigas (Ant Colony Optimization)

Optimizacin basada en emjambre de partculas (Particle Swarm Optimization)

MetaheursticasbioinspiradasInteligenciaColectiva


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasAlgunas aplicaciones de la IAPlanificacin automticaProcesamiento de lenguaje naturalRobticaSolucin de problemas de diagnsticoControl de sistemasReconocimiento de escritura y del hablaProcesamiento de imgenesAgrupamientoAplicaciones


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasDescubrimiento de conocimiento en datos (KDD), minera de datos y textos (DM y TM)

Agentes inteligentes para WWW (Web intelligent)

Robtica (Robot Soccer, Intelligent Driving, Robot Waiters)

Creacin de bases de conocimiento y comparticin de conocimiento (especialmente para ciencia e ingeniera)

Inteligencia colectivaLa inteligencia artificial tendencias de desarrolloTendenciasActuales


Definiciones y orgenesTest de TuringProblemas que resuelveComputacin convencional v.s. IAMtodos de solucin de problemasHeursticas y metaheursticasMetaheursticas bioinspiradasRNAAGInteligencia colectivaAplicaciones Tendencias actualesNuevas disciplinasNuevas disciplinasAutomtica + Mecnica + Computacin + IA = MECATRNICA

Biologa Molecular + Computacin + IA = BIOINFORMTICA

Robtica + IA = ROBTICA ANTROPOMORFA

Nuevasdisciplinas

La Inteligencia Artificial:Por qu estudiarla, qu ofrece, campos afines y tendencias actuales

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conferencia 1. introductoria

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