ingenierÍa del conocimiento - docente … · a nivel de procesos cognitivos ... neuronales -...
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IC-Introducción 1
INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
ING. ELECTRÓNICADOCENTES: Ana Casali
Alejandro Hernandez
IC-Introducción 2
IIA - OBJETIVOS
ADQUIRIR CONOCIMIENTOS EN:
Tipos de problemas abordados por la IA
Manejo de algunas Herramientas de IA.
Aplicaciones en la Ingeniería.
ADQUIRIR HABILIDADES PARA:
Investigar
Desarrollar un prototipo de Sistema Inteligente
Realizar informes
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IC - MODULOS
INTRODUCCION
SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
RAZONAMIENTO APROXIMADO
FUZZY SYSTEMS
APRENDIZAJE (REDES NEURONALES)
AGENTES INTELIGENTES
IC-Introducción 4
IC - PROMOCION
TP 1: Introducción
TP 2: Sistemas Basados en Conocimiento
TP 3: Fuzzy Systems
TP 4: Redes Neuronales
EVALUACION GLOBALIZADORA
IC-Introducción 5
IC – MATERIALES
Página web DSI-EIE
http://dsi.fceia.unr.edu.ar
Consultas:
IC-Introducción 6
Además de una Película...
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?
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Sistemas de control (vuelos espaciales)
Planificadores (aeropuertos)
Sistemas de soporte a la decisión
Supervisores inteligentes
e-commerce, subastas electrónicas
Agentes recomendadores (Web!!!)
e-learning .....
En que desarrollos encontramos algo de IA ?
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QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?
Distintas definiciones.
Conceptos fundamentales.
Historia / Estado actual.
Ramas de IA
Distintos campos de aplicación.
IC-Introducción 10
QUE ES LA IA ?
La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la Computación que se ocupa del diseño de sistemas inteligentes, esto es sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas.
Feigenbaum y Barr ’80s
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El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento, los humanos hacen mejor.
E. Rich - Knight, 1991
La rama de la Ciencias de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente.
Luger y Stubblefield, 1993
QUE ES LA IA ?
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Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas inteligentes (especialmente programas).
Esto está relacionado a la tarea de usar computadoras para entender la inteligencia humana, pero IA no tiene que limitarse a métodos que son biológicamente observables.
J. Mc Carthy, 1998
QUE ES LA IA ?
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LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
SISTEMAS QUE
PIENSAN COMO
HUMANOS
SISTEMAS QUE
PIENSAN
RACIONALMENTE
SISTEMAS QUE
ACTUAN COMO
HUMANOS
SISTEMAS QUE
ACTUAN
RACIONALMENTE
Inteligencia
ideal
RAZONAMIENTO
COMPORTAMIENTO
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DIFERENTES MODELOS:
SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO
A nivel de procesos cognitivos
CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES
De la forma más eficiente
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MODELOS COGNITIVOS
CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES AL USUARIO, FACIL DE MODIFICAR -INCREMENTAR
SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (KBS)
AGENTES DELIBERATIVOS
MODELOS CONEXIONISTAS REDES NEURONALES
ALGORITMOS GENETICOS
AGENTES REACTIVOS
DIFERENTES MODELOS:
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MODELOS COGNITIVOS
SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
FUZZY SYSTEM
AGENTES DELIBERATIVOS.
MODELOS CONEXIONISTAS
REDES NEURONALES
DIFERENTES MODELOS:
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FILOSOFIA (desde 428 aC)
teorías del razonamiento y aprendizaje
MATEMATICA (desde el 800)
teorías formales de la lógica
PSICOLOGIA (desde 1879)
investigación de la mente humana
INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)
herramientas para poder concretar IA
LINGÜÍSTICA (1957)
teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
FUNDAMENTOS DE LA IA
HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig)• Génesis de la IA (1943-1956)
-Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo)
-Shannon - Turing (ajedrez)
-Minsky - Edmonds (red neuronal)
-Newell- Simon (teórico lógico)
• Entusiasmo inicial (1952 - 1969)
-GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución -
Perceptrón
• Una dosis de realidad (1966 - 1974)
-falta de robustez en problemas variados
(traducciones, micromundos)- mayor complejidad
• Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979)
-uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.
• De 1986 al Presente:
•Regreso y profundización de las redes
neuronales - modelos conexionistas.
•Cambio tanto en los contenidos como en la
metodología de IA.
•Utilización de teorías ya existentes.
•Aplicaciones más reales
• IA se convierte en industria (1980 - 1988)
- Proyectos e inversiones - Lisp Machines
De 1986 en adelante:
•Avances en:•ROBOTICA
•VISION
•REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
•APRENDIZAJE
• Mejor comprensión de los problemas y de su
complejidad
• Mayor capacidad de manejo matemático
METODOS MAS SOLIDOS
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HISTORIA DE LA IA
• http://www.uned.es/pfp-internet-y-
educacion/historia.html
• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html
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RAMAS DE IA:
Búsqueda Heurística
Representación del conocimiento
Inferencia
Planificación
Aprendizaje
Lenguaje Natural
Visión
Robótica
IJCAI is the International Joint Conference on AIhttp://www.ijcai-07.org/• Content Areas
• Constraint Satisfaction • Control Learning • Learning • Knowledge Representation/Reasoning • Multiagent Systems • Natural Language Processing • Planning and Scheduling • Robotics • Search • Uncertainty • Web/Data• Other (applications, philosophical foundations
mathematical foundations...)
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EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA:
• 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1,
Prospector, Dendral,...)
• 89 HITECH Programa de ajedrez.
• 92 MARVEL S.E. En tiempo real que
monitorea nave espacial
• 94 PEGASUS Realiza reservas de
vuelos
• Sistemas de conducción de automóviles
S.E. En distintos dominios ...
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Históricamente los investigadores en IA se han
enfocado en los distintos componentes del
comportamiento inteligente (aprendizaje,
razonamiento, visión, ….), de forma aislada.
En la actualidad, algunos autores sugieren que
la inteligencia, es producto de la interacción entre
un agente y su entorno.
Entonces, el comportamiento inteligente emerge
de la interacción de varios comportamientos
simples.(Brooks-MIT)
QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE
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QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE
IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES.
Norvig & Russell
Principios generales que rigen a los A.R.
Elementos usados para construirlos.
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AGENTE INTELIGENTE
AGENTE Es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa mediante efectores.
AGENTE INTELIGENTE:
Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo a sus percepciones.
Es aquel que emprende la mejor acción posible en una situación dada.
Russel & Norvig
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AGENTES
Queremos construir agentes actores y no
solamente razonadores.
Ciertamente, no está muy claro como podemos ver
inteligencia en un sistema que nunca actúa.
Martha Pollack, from Computers and Thought
Lecture, IJCAI-91.
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AGENTEEs un sistema de computación situado en
algún entorno, que es capaz de una acciónautónoma y flexible para alcanzar sus objetivosde diseño.
Wooldridge & Jennings
DébilNociones de Agentes
Fuerte
AGENTE INTELIGENTE
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Noción Débil:Es la forma más general en que es
usado el término agente. Es un sistemade software (hardware) con las siguientespropiedades: Autonomía. Habilidad Social. Reactividad. Proactividad.
AGENTE INTELIGENTE
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Noción más fuerte:Además de las propiedades anteriores,
se agregan nociones mentales como:
Conocimiento. Creencias. Intenciones. Obligaciones (Emociones)
AGENTE INTELIGENTE
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SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS)
CARACTERISTICAS Cada agente tiene información y capacidades limitadas para resolver un problema
No hay un control global del sistema Los datos están descentralizados Computación es asincrónica
Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la
interoperatividad de sistemas existentes
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UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO
VOLUMINOSO
CAMBIANTE
DIFICIL DE REPRESENTAR
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Conjunto de Conocimientos y Técnicas que
permiten aplicar el saber científico a la utilización del conocimiento.
ADQUISICION
QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACION
INFERENCIA
MANTENIMIENTO
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
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• Es la disciplina tecnológica que se centra en el desarrollo, funcionamiento y mantenimiento de Sistemas Basados en Conocimiento (SBC – KBS) de una forma sistemática, disciplinada y cuantificable (utilizando Ingeniería de Software)
• SBC: sistema de software capaz de soportar la representación explícita de conocimiento.
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
IC-Introducción 37
• SBC: sistema de software que mantienen una gran cantidad de conocimiento (Base de conocimiento) y que incluyen métodos adecuados para explotarlo.
• Sistema Experto: es un SBC que contiene el conocimiento utilizados por expertos humanos (imita la actividad de un experto)
SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO
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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA
TEST DE TURING (www.turing.org.uk/turing/)
Comportarse como humano
El ambiente plantea muchos desafíos (el diálogo es totalmente libre) que resulta difícil para un sistema igualar a la contraparte humana
EL SISTEMA DEBERIA SER CAPAZ DE
• Procesar lenguaje natural• Representar el conocimiento• Razonar automáticamente• Aprendizaje automático• (Visión - Robótica)
IC-Introducción 40
EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS
Evaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente.
(E. Rich)
EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA
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LENGUAJES EN IA:
LISP (COMMON LISP)
Lenguaje funcional - procesamiento simbólico.
PROLOG
Programación lógica
C ( C ++ ) / JAVA
Procedural - Orientación a objetos
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APLICACIONES
“El campo de la IA está involucrado en la invención de máquinas que
ayuden a la gente de distintas formas, dando a las máquinas alguna
de las capacidades que los humanos tenemos tales como entender el
lenguaje, interpretar imágenes o aprender de la experiencia.
Generalmente estas máquinas no se parecen ni actúan de la forma
que lo hacen las personas, pero pueden sernos asombrosamente
útiles mejorando y asistendo nuestras vidas, y complementando más
que reemplazando las cosas que los humanos hacen. Y esta es la
meta hacia la cuál estamos trabajando colectivamente."
- Tom Mitchell (CMU)
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APLICATIONS
Artificial intelligence is already very much a part of everyday
life in industrialized nations. AI is helping people in every field
make better use of information to work smarter, not harder
Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental SciencesPAGES interprets the analysis of drill results provided by a geophysics laboratory. This application was developed in collaboration with Dr. Rick Requejo of Geochemical Solutions International.
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Identificación en línea de parámetrosdel modelo de control.Validación de sensores.Distribución de modelos utilizando conceptos innovadores de plataformasde comunicación.Diagnóstico e identificación de fallas de equipos.
Desarrollador, integrador y usuario final
Qué es el T-Expert ?
• Es un Sistema Experto orientado al ingeniero de proceso, con
herramientas gráficas que le permiten escribir la lógica que el usa para
resolver o analizar un problema en un leguaje familiar como lo es un
diagrama de flujo.
• Este sistema basado en reglas, se combina con los hechos que vienen de
campo para forman la base de conocimiento. Esta base de conocimiento es
evaluada por un motor de inferencia, que realiza inferencias lógicas.
Las inferencias pueden comprender la generación de acciones o la creación
de nuevos hechos.
Qué es un Sistema Experto ?
•Es una rama de Inteligencia Artificial que hace uso extensivo de
conocimiento especializado para resolver problemas al mismo nivel que un
experto humano.
T-EXPERT SIDERAR
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Características del sistema:
• Alta performance
•El sistema debe ser capaz de responder al mismo nivel que el experto
en el campo. Manejando datos incompletos o inexactos.
• Adecuado tiempo de respuesta
• Entendible
•El sistema debe ser capaz de explicar los pasos que lo llevaron a su
razonamiento. Opuesto al concepto “caja negra”
• Flexible
•Permite manejar en forma eficiente y modular la actualización de las
reglas
• Autodocumentado
T-EXPERT SIDERAR
Real time data
base
IVISION
Input Data
Source
1) Data
Adquisition
6) Time
Registrator
3)
Inference
Engine
2) Knowledge
base
8)Rule
Acquisition
Interface
FactsRules
Expert
User
Expert
10) Output
Interface
Shared
Memory
9) Rule
Execution
Interface
5)Explanation
Facil i ty
4) Actions
Administrator
Data Base
Recorder
Data
base
7) Knwoledge
refining
Real Time
Recorder
IVISION
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Areas de aplicación:
• Diagnóstico : Inferir problemas subyacentes basándose en la observación
de evidencia
•Interpretación: Explicar datos observados.
•Monitoreo: Comparar datos observados contra los esperados para juzgar
performance.
•Planeamiento: Divisar acciones para llegar a un resultado.
•Predicción: Predecir resultado de una situación dada.
•Recomendación: Prescribir el tratamiento a un problema.
•Control: Regular un proceso. Puede requerir interpretación,diagnóstico,monitoreo
planeamiento, predicción y recomendación.
T-EXPERT SIDERAR
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ARCHON: Cooperating Agents for Industrial Process Control
ARCHON (ARchitecture for Cooperative Heterogeneous ON-line systems) ha sido el proyecto Europeo más grande de IA Distribuida (Distributed Artificial Intelligence - DAI). Este sistema presenta una arquitectura de propósito general, software framework, y una metodología que ha sido utilizada para soportar y desarrollar sistemas DAI en varios dominios industriales reales.
• electricity transportation management
• particle accelerator control
IC-Introducción 52
Archon- Acelerador de partículas
Se utiliza Archon como entorno de trabajo para
construir una aplicación DAI (inteligencia artificial
distribuida) para control y diagnóstico de fallas en
el Proton Synchrotron (PS), uno de los aceleradores
de partículas del CERN (Laboratorio Europeo para
Partículas Físicas). El complejo PS es el corazón de
CERN y facilita los experimentos y además actúa
como un inyector para los aceleradores más
grandes.
IC-Introducción 53
Aceleradores de partículas
Son sistemas complejos que generan rayos de partículas,
los cuales son utilizados por los científicos para sus
experimentos. Los rayos se forman estableciendo ciertas
propiedades físicas ( dimensiones del rayo por ej.) a lo
largo de su camino dentro del acelerador.
Estos parámetros son controlados desde el Sistema de
Control.
IC-Introducción 54
Por qué la utilización de DAI?
El tamaño del dominio es muy grande como para que se utilice un solo sistema, siendo que DAI presenta el medio de dividir el conocimiento y asignárselo a diferentes agentes, recombinando todo después.
Los sistemas de control se dividen en subsistemas que realizan las actividades, pero estos deben actuar de forma coordinada y coherente.
Existe una gran cantidad de software sobre aceleradores que carecen de inteligencia, entonces Archon es capaz de integrarse con estos para darle interactividad.
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Robótica
Robots para múltiples aplicaciones
(limpieza, desactivar minas, inspeccionar volcanes, espaciales, ….)
Empresa multimillonaria…
IC-Introducción 57
Robocup: Small League
RoboCup is a competition domain designed toadvance robotics and AI research through a friendly competition.
Small Size robot soccer is one of the RoboCupleague divisions. Small Size robot soccer, orF180 as it is otherwise known, focuses on theproblem of intelligent multi-agent cooperationand control in a highly dynamic environmentwith a hybrid centralized/distributed system.
IC-Introducción 60
Herramientas inteligentes Smart Tools - Companies in health care, finance, and
retailing are using artificial-intelligence systems to filter huge amounts of data and identify suspicious transactions. Artificial intelligence (AI) is often a crucial ingredient in their stellar performance.
In fact, AI is now a part of a swath of industries as broad as the BW50 itself. AI software helps engineers create better jet engines.
In factories, it boosts productivity by monitoring equipment and signaling when preventive maintenance is needed.
The Pentagon uses AI to coordinate its immense logistics operations.
And in the pharmaceutical sector, it is used to gain new insights into the tremendous amount of data on the human genome."
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Bibliografía
• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –
Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1
http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html
• Inteligencia Artificial. Modelos Técnicas y Aplicaciones.
Escolano Ruiz F. et al. Thomson, 2003.
• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición –
Mc Graw Hill 1994, Cap 1
• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy
http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/