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

http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/deed.en







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.)


http://es.wikipedia.org/wiki/Aut%C3%B3mata

http://es.wikipedia.org/wiki/Aut%C3%B3mata

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


http://www.mazeworks.com/hanoi/index.htm

http://www.mazeworks.com/hanoi/index.htm

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


http://www.youtube.com/watch?v=hb4AzF6wEoc

http://www.youtube.com/watch?v=hb4AzF6wEoc


1. Web semántica



Uso de ontologías

• conocimiento en tripletas

• construye redes semánticas

• lenguajes: RDF, OWL

• permiten capturar la semántica



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


http://www.foaf-project.org

http://www.foaf-project.org


WolframAlphahttp://www.wolframalpha.com/

http://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/


http://www.amazon.com

http://www.amazon.com


3. Realidad aumentada



Extiende capacidades

• ubiquidad y geoposicionamiento

• información complementaria

• necesidad de nuevos interfaces

• potencia: aplicaciones exigentes



Layarhttp://www.layar.com/


http://www.layar.com

http://www.layar.com


Word Lenshttp://questvisual.com/


http://questvisual.com

http://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

http://www.youtube.com/watch?v=1ZUpA24kxrY

http://www.youtube.com/watch?v=1ZUpA24kxrY


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 [email protected] twitter/mrebollo facebook/mrebollo linkedin/mrebollohttp://about.me/mrebollo

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