Inteligencia Artificial
Despertar del sueño booleanoEgdares Futch H.
Qué dicen los expertos sobre IA
El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. (Kurzweil, 1990). El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight, 1991). La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente (Luger y Stubblefield, 1993). Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales (Schalkoff, 1990).
Qué dice el Web sobre la IA
IA es la reproducción de los métodos de razonamiento o intuición humanosUsar modelos computacionales para simular comportamiento (humano) y procesos inteligentesIA es el estudio de las facultades mentales a través del uso de métodos computacionales
Comportamientointeligente
Humanos
Computadora
¿ Qué es la IA ?
Disciplina que sistematiza y automatiza tareas intelectuales
para crear máquinas que:
Actúen como humanos
Actúen racionalmente
Piensen como humanos
Piensen racionalmente
Actuar como humanos
IA es el arte de crear máquinas que realicen funciones que requieren de inteligencia cuando la realizan humanosMetodología: Elija una tarea intelectual en la que los humanos son mejores y ponga a una computadora a hacerloTest de Turing
•Demostrar un teorema•Jugar ajedrez•Planear operación•Diagnosticar enfermedad•Navegar en el edificio
El caso del Ajedrez
Pro: “Decir que Deep Blue no piensa realmente sobre el
ajedrez es como decir que un avión realmente no vuela porque no aletea” – Drew McDermott
Contra: “El ajedrez es la Drosophila de la IA. Si los geneticistas
se hubieran empeñado de esa manera, tendríamos ahora moscas muy rápidas” – John McCarty
Autista vs. Sentido común
Pensar como humanos
La forma en la que la computadora hace sus funciones importaComparación de los pasos para hacer un razonamientoCiencias cognoscitivas teorías verificables de la mente humana
Pero, ¿queremos duplicar las imperfecciones humanas?
Pensar y actuar racionalmente
Siempre tomar la mejor decisión con lo que se tenga a mano (tiempo, conocimiento, recursos)Conocimiento perfecto, recursos ilimitados razonamiento lógicoConocimiento imperfecto, recursos limitados racionalidad limitada
•Conexión a la economía, investigación de operaciones, y teoría de control•Pero ignora el rol de la conciencia, emociones, miedos, etc.
Pensar (meditación de Feynman)
Todos conocemos la mente humana porque tenemos unaPensar no requiere instrucciones “Pensar no es más que hablarse a sí
mismo” dijo Richard. John contestó: “Trata de pensar en un engranaje…cómo te lo contaste?”
Algunas características Frontera entre programación tradicional e IA
La IA es programación Frontera se mueve: cuando algo funciona ya no es IA La IA se ocupa de aquellos problemas para los que no existen
soluciones algorítmicas satisfactorias y de aquellos que requieren el manejo explícito del conocimiento
La IA se ocupa de tareas que, de momento, la gente realiza mejor Técnicas de la Inteligencia Artificial
Métodos generales de la computación+ técnicas específicas Enfoque algorítmico clásico da por hecho que se dispone de toda la
información necesaria para llegar a una solución óptima del problema abordado
En Inteligencia Artificial, las decisiones se basan en un conocimiento parcial que no garantiza encontrar el óptimo
La inteligencia consiste precisamente en saber sacar el máximo provecho a la información disponible para tratar de obtener el resultado deseado e.d compromiso entre exhaustividad del análisis y calidad del resultado
Las técnicas computacionales desarrolladas dentro de este marco metodológico son llamadas heurísticas
Algo de historia
1956: Se inventa el término “Inteligencia Artificial” en Darthmouth para diferenciarlo de la cibernética y de la teoría de autómataPeríodo inicial (50’s a finales de los 60’s): Principios básicos y generalidades Solución de problemas generales Demostración de teoremas Juegos Cálculo formal
ResultadosFalta de éxito en la resolución de problemas significativosExito por las contribuciones a la comprensión de la resolución de problemas:
1. 1. papel de la búsqueda en la resolución de problemas
2. 2. papel clave del conocimiento en el control de la búsqueda (conclusión obtenida del fracaso de los sistemas por su carencia de conocimiento específico. P.e. sistemas de traducción con sólo reglas sintácticas básicas y diccionarios palabra a palabra)
Gran interés por los programas de juegos Es más fácil medir el éxito Reglas muy simples => parecía que se podía obviar
el problema del conocimiento: bastaba explorar el árbol de posibles movimientos conociendo sólo las reglas
Esta aproximación falla por el enorme número de posibilidades (del orden de 35100 para el ajedrez) => necesario conocimiento
Algo de historia
1969-1971: Shakey el robot (Fikes, Hart, Nilsson) Planificación basada en lógica (STRIPS)Planificación de movimiento (gráfica de visibilidad)Aprendizaje inductivo (PLANEX)Visión de computadora
Algo de historia
Período “Conocimiento es poder” (mitad de los 60’s a mitad de los 80’s): Enfoque en tareas limitadas que requerían
expertise Codificación de la expertise en forma de
reglas:If: carro tiene llantas de todo terreno and
4-wheel drive andbuena altura
Then: el carro puede ir a terrenos difíciles (0.8) Ingeniería de conocimiento Proyecto del computador de 5ta generación Sistema CYC (Lenat)
Algo de historia
La IA se convierte en una industria (80’s – presente): Sistemas expertos: Digital Equipment,
Teknowledge, Intellicorp, Du Pont, búsqueda de petróleo, …
Lisp machines: LMI, Symbolics, … Robótica: Machine Intelligence
Corporation, Adept, GMF (Fanuc), ABB, …
Reconocimiento de voz
Algo de historia
Retorno de las redes neurales, algoritmos genéticos, y vida artificial (80’s – 90’s)Mayor conexión con la economía, investigación de operaciones, y teoría de control (90’s – presente)IA se vueve menos filosófica, más técnica y orientada a la matemática
Predicciones y realidad
En los 60’s, un famoso profesor de AI de MIT dijo: “Al final del verano, habremos desarrollado un ojo electrónico”Aún hoy, aún no existe un sistema de visión por computadora capaz de entender escenas dinámicas complejasSin embargo, todos los días se realiza monitoreo de tráfico, reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, inspección de partes, etc. por computadora
Predicciones y realidad
En 1958, Herbert Simon (CMU) predijo que en 10 years una computadora sería campeón de ajedrezEsto fue cierto en 1998Hoy, computadoras son campeones mundiales en Damas, Otelo, y Ajedrez, pero no en Go
IA en acción
Un sistema para hacer demostraciones de teoremas en geometría elemental Euclideana (E. Gelernter) encontró una prueba brillante del Pons Asinorum
Se debió a comportamiento inteligente? Estaba esta prueba en el subconciente del programador? O estaba escondida en el código del programa?
Investigación moderna de IA
Centrada alrededor del concepto de agenteModelo que construye una mente en base a pequeñas partes (agentes) que no tienen inteligencia, pero que pueden realizar cosas simplesLa sociedad de la mente
Noción de un agenteNoción de un agente
entornoagente
?
sensores
manipuladoresApuntador láser
sonaresSensores táctiles
Noción de un AgenteNoción de un Agente
entornoagente
?
sensores
manipuladores
•Localidad de manipuladores/sensores•Modelado imperfecto•Limitaciones tiempo/recursos•Interacción secuencial
Ejemplo: Seguir un blancoEjemplo: Seguir un blanco
blancorobot
• El robot debe mantener el blanco a la vista• No se conoce de antemano el trayecto del blanco• El robot puede no conocer los obstáculos previamente• Se requieren decisiones rápidas
Temas de la investigación Temas de la investigación en IAen IA
Representando conocimiento
Usando conocimiento
Adquiriendo conocimiento
Solución de problemas: Búsquedas Satisfacción de reqs
Lógica e inferenciaPlanificaciónManejando incertidumbre
Búsqueda adversarial Decisiones en
incertidumbre probabilística
Redes de creencias (Bayes)
Aprendizaje inductivo
Muchas gracias!