Inteligencia Artificial 5v1m2l

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

KELVIN PALACIOS RICALDI

 Introducción  ¿ Qué es la Inteligencia Artificial ?  Fundamentos de la Inteligencia Artificial  Historia de la Inteligencia Artificial  Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Introducción  La Inteligencia Artificial (IA): • intenta comprender el comportamiento de entidades inteligentes (es una ciencia) • se esfuerza en construir máquinas inteligentes (es una ingeniería) • máquinas inteligentes = máquinas capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos complejos • La IA es un área reciente (1956) •El estudio de la inteligencia es una disciplina muy antigua

Introducción  La aparición de las computadoras en los años 50 permitió poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento.

 La IA puede considerarse un campo universal

Qué es la Inteligencia ?  Resolver problemas      

Complejos Hacer Generalizaciones Establecer Relaciones Análisis Percepción Comprensión y Aprendizaje Creación

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¿Que es inteligencia Artificial ? 

Inteligencia Artificial es la parte de  El estudio de cómo lograr que las Ciencias de la Computación las computadoras realicen tareas que por el momento, los que se ocupa del diseño de humanos hacen mejor. sistemas inteligentes, esto es sistemas que exhiben E. Rich - Knight, 1991 características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas. Feigenbaum y Barr ’80s

¿Que es inteligencia Artificial ?  La rama de la Ciencias

de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. Luger y Stubblefield, 1993

 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

LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN: RAZONAMIENTO

Inteligencia ideal

COMPORTAMIENTO 8

Objetivos a alcanzar por la IA • Desarrollar sistemas que piensan como humanos. • Desarrollar sistemas que actúan como humanos. • Desarrollar sistemas que piensan racionalmente. • Desarrollar sistemas que actúan racionalmente.

Pensar como los Humanos  Pensar como los humanos: la Ciencia Cognitiva

 ¿como piensan los humanos? Técnicas experimentales de la psicología

 Es el objetivo de la Ciencia Cognitiva (reúne técnicas de IA y psicología)

Actuar como los Humanos Test de Turing (1950). Comportamiento inteligente. • Incapacidad de diferenciar entre respuestas del ordenador repuestas humanas. • Supondría: - Procesamiento del Lenguaje Natural. - Representación del Conocimiento. - Razonamiento Automático - Aprendizaje Automático.

Actuar como los Humanos  Prueba de Turing. (Alan Turing 1950) intenta ofrecer una definición de inteligencia Artificial que se pueda evaluar. Para que un ser o máquina se considere inteligente debe lograr engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un humano evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que puede realizar el ser humano.

Pensar Racionalmente  La corriente Logística en Inteligencia Artificial trata de crear sistemas inteligentes utilizando la Lógica Formal.  Inconvenientes: • Necesaria una representación del conocimiento informal (o difuso). Uso de probabilidades. • Explosión combinatoria posibilidades.

Actuar Racionalmente  Uso de agentes: percepción + actuación.  Se necesita resolver situaciones, que el pensamiento racional no puede por sí solo hacer: • Acciones reflejas: “retirar la mano del fuego”.  El estudio de IA como agentes racionales tiene dos ventajas: • Es más general que el “pensamiento racional”. • Es más cercano al método científico que el comportamiento y el pensamiento humanos.

También IA es :  Combinación de: 

Ciencias de la Computación



Ingeniería Mecánica y Electrónica Fisiología y Filosofía



Creación de Máquinas que puedan Pensar

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FUNDAMENTOS 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

FUNDAMENTOS INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)  herramientas para poder concretar IA

LINGÜÍSTICA (1957)  teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)

Evolución Histórica de la I A  Los inicios (1943-1956)  Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)

 La dura realidad (1966-1973)  Los sistemas basados en el conocimiento (1969-1979)  La IA se industrializa (1980- actualidad)

Evolución Histórica de la I A Los inicios (1943-1956) McCulloch y Pitts: primer modelo de neurona

Hebb: regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb

Minsky, Edmonds: primer simulador de red neuronal (40 neuronas)

Evolución Histórica de la I A Los inicios (1943-1956) Taller de Dartmouth (bautizo de la IA): McCarthy, Minsky, Shannon, Rochester, More, Samuel, Solomonoff, Selfridge, Newell, Simon

Newell, Simon: Teórico Lógico (TL)

Evolución Histórica de la I A Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969) Los primeros años estuvieron llenos de éxitos, aunque con ciertas limitaciones. Entusiasmo general y grandes esperanzas. Algunos «hitos»: • Hipótesis del sistema de símbolos físicos. • Lenguaje de alto nivel LISP. • Generador de consejos. • Micromundos, destacando el mundo de los bloques. • RNs como adalines o perceptrones. ...Pero aún así las predicciones muy optimistas se chocaron con una realidad difícil de modelar y excesivamente compleja en muchos casos: traducción, búsqueda de soluciones genérica, la explosión

Evolución Histórica de la I A Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973) • Hasta este momento la investigacion en IA estaba centrada en el desarrollo de mecanismos de busqueda de proposito general métodos débiles. •

Alternativa: uso de conocimiento específico del dominio que facilita el desarrollo de etapas de razonamiento más largas, pudiendo así resolver casos recurrentes en dominios de conocimiento restringido: DENDRAL

Evolución Histórica de la I A Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973) • sistemas expertos. • Surge esta nueva metodología que puede aplicarse a distintas áreas de la actividad humana. Muy empleado en diagnóstico médico: MYCIN.

• •

Se incorporan también los factores de certeza. Aparecen los marcos de Minsky

Evolución Histórica de la I A La IA se industrializa (1980 hasta el presente)  Primer sistema experto comercial con éxito: R1 por Digital Equipment Corporation.  En 1981 los japoneses anunciaron su proyecto «Quinta Generación».

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Los EEUU constituyeron el MCC (Microelectronics and Computer Technology Corporation).

Evolución Histórica de la I A La IA se industrializa (1980 hasta el presente) Ninguno cumplió completamente sus objetivos, mientras que Reino Unido se restaura el patrocinio/subvención.  La industria de la IA creció rápidamente, pasando de unos pocos millones de dólares en 1980 a billones de dólares en 1988. 



Poco después llegó la época llamada «El invierno de la IA».

La IA se convierte en una ciencia • Actualmente es más usual el desarrollo de teorías ya existentes y trabaja también en demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real. • La IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos.

La IA se convierte en una ciencia • En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales, y este enfoque denominado conexionista convivirá con otros diferentes. • Recientemente ha habido una revolución en el campo de la IA tanto en el contenido como en la metodología de trabajo.

Aplicaciones de la IA  Lingüística

computacional:

 Minería de datos

(Data Mining)

Aplicaciones de la IA  Mundos virtuales:

 Procesamiento de lenguaje

natural (Natural Language Processing):

Aplicaciones de la IA  Robótica:

 Sistemas de  Videojuegos:

apoyo a la decisión:

GRACIAS