inteligencia artificial edgar altamirano unidad académica de matemáticas universidad autónoma de...
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Inteligencia Artificial
Edgar AltamiranoUnidad Académica de Matemáticas
Universidad Autónoma de Guerrero
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 2
Agenda
• ¿Qué es Inteligencia Artificial?
• ¿Qué se estudia en cursos de Inteligencia Artificial?
• El futuro de la IA
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 3
¿Qué es Inteligencia Artificial?
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 4
Test de Turing
Procesar Lenguaje Natural Representar Conocimiento
Razonar Automáticamente Autoaprendizaje
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Inteligencia Artificial
Sistemas queactúan
racionalmente
Sistemas que piensan como
humanos
Sistemas quepiensan
racionalmente
Sistemas queactúan como
humanos
PENSAMIENTO
CONDUCTA
HUMANO RACIONAL
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• El estudio de las facultades mentales humanas mediante el uso de modelos computacionales
• El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento, los seres humanos hacen mejor
Inteligencia Artificial
Dos definiciones de IA
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• Entender los principios que hacen posible la inteligencia.
• Formalizar el Conocimiento y el razonamiento automatizado
• Desarrollar artefactos inteligentes• Hacer que el trabajo con
Computadoras sea tan fácil como interactuar con gente.
Objetivos de la I A
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Agenda
• ¿Qué es Inteligencia Artificial?
• ¿Qué se estudia en cursos de Inteligencia Artificial?
• El futuro de la IA
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Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
Soluciónde
Problemas
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
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Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
Soluciónde
Problemas
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
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Agentes de Software• Es un robot de software capaz de extraer información de su
medioambiente y utilizar su conocimiento del mundo para actuar racionalmente de una manera significativa
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Programas de Agentes
Función Agente (percepción)static memoria;memoria ← Actualiza_Memoria(memoria, percepción);acción ← Elije_la_mejor_acción(memoria);memoria ← Actualiza_Memoria(memoria, acción);
retorna acción;
Agentes de Software
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El mundo de WumpusAgentes de Software
4
1
2
3
1 42 3
Percepciones:
BrisaHedorResplandorGolpeGrito
Acciones:
CaminarDispararAgarrar
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Soluciónde
Problemas
Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
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¿De qué clase de problemas se ocupa la ¿De qué clase de problemas se ocupa la IA?IA?
Solución de Problemas
1. Problemas en los que se utiliza un algoritmo determinista que garantiza la solución al problema
2. Problemas complejos que se resuelven con la búsqueda de una solución búsqueda de una solución; de ésta última clase de problemas se ocupa la IA
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Representación de problemas complejos mediante espacios de estados
Estado Inicial
EstadoMeta
Solución de Problemas
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Solución de ProblemasEspacio de estados en teoría de juegos
Solución de ProblemasEspacio de estados en teoría de juegos
9!+1 = 362,880
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Deep Blue vs Garry Kasparov (1997)
• Programa escrito en C ejecutado sobre un sistema operativo AIX
• Computadora IBM RS/6000
• Considera 60 billones de posiciones en los 3 minutos permitidos por jugada
• El árbol del juego de Ajedrez tendría 10120 posibles movimientos
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Solución de ProblemasSolución de Problemas
1
5
2
4
6 3
1 13 12 18 7 14
2 13 21 26 15 25
3 12 21 11 6 4
4 18 26 11 12 14
5 7 15 6 12 9
6 14 25 4 14 9
1 2 3 4 5 6
Matriz de distanciasRed de Ciudades
El problema del Agente ViajeroRutas posibles = (n-1)!(11-1)! = 3,628,000
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Soluciónde
Problemas
Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
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Representación y Razonamiento
1. "Antonio estudia lo mismo que Juan"estudia( Juan, X ) estudia( Antonio, X )
2. "Juan estudia Informática"estudia(Juan,Informática)
¿Qué estudia Antonio?
Lógica Matemática
estudia(Juan,X) estudia(Antonio,X)estudia(Juan,Informática)
estudia(Antonio,Informática)
X ← Informática
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Representación y Razonamiento
(1) Antecedente Consecuente
IF x es una manzana THEN x es una fruta.
(2) Premisa Conclusión
IF Penicilina es indicada AND el paciente no es alérgico THEN prescribir Penicilina
ELSE NOT prescribir Penicilina
(3) Situación Acción
IF temperatura ≥ 20 THEN desconectar la calefacción.
Reglas de Producción
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hecho: AR1: A CR2: A HR3: C DR4: D ER5: B F XR6: D G BR7: C F BR8: A H DR9: A C H BR10: A B C H F
Representación y Razonamiento Reglas IF-THEN-ELSE
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Representación y Razonamiento Redes Semánticas
animal
pájaro volar
albatros kiwiKim
es_un
moverseluz_del_día
activo_en
noche
caminar
café
Rosa
Alberto
es_unes_un
es_un
es_un
es_un
activo_en
método_para
color
color
método_para
moverse
blanco_y_negro
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Soluciónde
Problemas
Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
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Base deConocimientos
Sistemas basados en Conocimientos Sistemas dotados de una experticidad
específica y del saber cómo resolver problemas en un cierto dominio de conocimientos
SoluciónResolvedor
DeProblemas
Problema
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Sistemas Expertos
Sistemas basados en Conocimientos
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Soluciónde
Problemas
Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
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IImprecisiónmprecisión
IIncertidumbrencertidumbre
IIncompletitudncompletitud
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Incertidumbre
Es la confianza que tenemos las personas en que algún evento determinado sea verdadero.
SI La cepa del organismo es gram-positivo Y La morfología del organismo es coco Y Los organismos crecen de forma entrelazada ENTONCES Hay evidencia sugerente (0.7) de que el
organismo sea estreptococus
probabilidad Factor de confianza
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Incertidumbre
Aproximaciones numéricas• Un solo valor• Dos valores• Conjuntos difusos
Aproximaciones simbólicas• Representación única• Representaciones locales
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Soluciónde
Problemas
Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 34
Aprendizaje
Mejoramiento de la actuación basado en la experiencia
Aprendizaje Computacional
• Mejoramiento de la tarea T• Con respecto a una medida de actuación A• Basado en la experiencia E
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Aprendizaje en el juego de Damas• Tarea T: jugar damas• Medida de actuación A: porcentaje de
juegos ganados contra otros oponentes• Entrenamiento (experiencia) E:
practicas de juegos contra sí mismo
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Aprendiendo a reconocer palabras manuscritasTarea T: reconocer y
clasificar palabras manuscritas dentro de una imagen
Medida de actuación A: porcentaje de palabras correctamente clasificadas
Entrenamiento (experiencia) E: una base de datos con palabras manuscritas previamente clasificadas
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Una neurona en un sistema biológico vivo
Aprendizaje: Redes Neuronales
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Procesamiento de una neurona
Aprendizaje: Redes Neuronales
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 39
Tabla de Verdad para “AND”
Aprendizaje: Redes Neuronales
11
1.5
(0101) Y
(0011) X
Salida (0001)
X Y X Y
0 0 0
0 1 0
1 0 0
1 1 1
Σ = 0*1 + 0*1 = 0 < 1.5
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Red con una capa ocultaCapa de Entrada Capa Oculta Capa de Salida
Conecciones con Pesos
Vector de Entrada Vector de Salida
Aprendizaje: Redes Neuronales
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 41
Redes Neuronales:
Reconocimientode Rostros
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 42
Aprendiendo a guiar un vehículo autónomo
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 43
Soluciónde
Problemas
Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 44
¿Qué es un Robot?
“Es un manipulador multifuncional reprogramable diseñado para mover material, partes, herramientas o dispositivos especializados al través de movimientos programados para la realización de diversas tareas”
Robótica
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 45
Beneficios de la Robótica
Nos libera de trabajos peligrosos, sucios y aburridos o repetitivos.
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 46
Configuración básica de un robot
• El Sistema ManipuladorElementos rígidos, de agarre, motores
• El Sistema de ControlComputadora y lenguajes de programaciónPlanificar y controlar los movimientos
• Los Sistemas SensitivosDe contacto directoRemotos: visión, sonido
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 47
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 48
Soluciónde
Problemas
Agentes deSoftware
IA
Lenguajes deProgramación
IncertidumbreImprecisión
Incompletitud
AprendizajeSistemas Basadosen Conocimientos
Representacióny
RazonamientoRobótica
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 49
Lenguajes de Programación
• Programación Lógica: PROLOG
• Programación Funcional: LISP
• Otros lenguajes: C, C++, JAVA, …
• Lenguajes Especializados: SE, Planeación, Agentes de Software, Aprendizaje, …
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 50
Lenguajes de Programación: PROLOG
par([ ]).
par([Cabeza|Cola]) :- impar(Cola).
impar([ _ ]).
impar([Cabeza|Cola]) :- par(Cola).
?.- par([b,c,d]).No?.- impar([b,c,d]).yes
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 51
Agenda
• ¿Qué es Inteligencia Artificial?
• ¿Qué se estudia en cursos de Inteligencia Artificial?
• El futuro de la IA
El Futuro de la IA
• IA es un campo joven• IA en tiempo real• Incertidumbre, imprecisión e incompletitud• Robótica: visión, PLN, Reconocimiento del
habla, razonamiento y movilidad• Web Inteligente: Agentes, Internet II,
Comercio electrónico, transmisión de voz y video en tiempo real
• Artes, Computación afectiva, teoría de juegos
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 53
Computación Afectiva• Técnicas de visión en tiempo real para reconocer los
gestos humanos– Detectar la localización de las partes del rostro
– Reconocer las emociones naturales humanas
– Computar respuestas apropiadas
2004 Edgar Altamirano Universidad Autónoma de Guerrero 54
Edgar Altamiranohttp://www.iiia.csic.es/~ealtamir/
¿Preguntas?