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Curso 2012-2013 José Ángel Bañares 17/09/2013. Dpto. Informática e Ingeniería de Sistemas.

Inteligencia Artificial (30223) Lección 1. Introducción IA.

  ¿Qué es la IA?

  Breve historia de la IA

  El estado del arte

Índice

¿Qué es la IA?  Durante miles de años hemos intentado

comprender cómo pensamos   La IA pretende no solo comprender sino también

construir sistemas inteligentes.

  El término fue acuñado en 1956 por John MacCarthy

La ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes.

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¿Qué es la IA? Como disciplina podemos poner el énfasis en

  Los p rocesos de razonamiento o en lo s comportamientos

  La fidelidad a los comportamientos humanos o f i jarnos s i hace lo correcto (pr incipio de racionalidad).

El enfoque del libro AIMA es en lo principios generales de racionalidad de los agentes y en los componentes necesarios para su construcción.

¿Qué es la IA? Sistemas que actúan como humanos Sistemas que piensan como humanos

Sistemas que actúan racionalmente Sistemas que piensan racionalmente

“El estudio de como hacer computadoras que hagan cosas que, de momento, la gente hace mejor” (Rich y Knight, 1991)

“El esfuerzo por hacer a las computadoras pensar ... máquinas con mentes en el sentido amplio y literal” (Haugeland, 1985)

“Un campo de estudio que busca explicar y emular el comportamiento inteligente en términos de procesos computaciona- les” (Schalkoff, 1990)

“El estudio de las facultades mentales a t r a v é s d e l e s t u d i o d e m o d e l o s computacionales” (Charniak y McDermott, 1985)

Emulación humanos

Principio Racionalidad

Acción/comportamiento Procesos Razonamiento

¿Qué es la IA? Sistemas que actúan como humanos Sistemas que piensan como humanos

Sistemas que actúan racionalmente Sistemas que piensan racionalmente

“El arte de crear máquinas que realizan funciones que requieren inteligencia cuando las realizan las personas ” (Kurzweil, 1990)

“[La automatización] de actividades que están asociadas con el pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones l a r e s o l u c i ó n d e p r o b l e m a s , e l aprendizaje” (Hellman, 1978)

“La inteligencia Computacional es el estudio del diseño de agentes inteligentes” (Poole et al., 1998) “IA… trata del comportamiento inteligente en artefactos” (Nilsson 1998)

“El Estudio de los cómputos que hacen posible percibir, razonar y actuar” (Wiston, 1992)

Emulación humanos

Principio Racionalidad

Acción/comportamiento Procesos Razonamiento

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Sistemas que actúan de forma humana

A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460   ¿Pueden las máquinas comportarse de forma inteligente?"   Test sobre el comportamiento: Juego de imitar el

comportamiento de un humano

  Turing sugirió los mayores componentes de la IA: Conocimiento,

razonamiento, Comprensión del lenguaje, aprendizaje   Es un test todavía relevante, pero no es el objetivo de la IA.

Sistema AI

Humano Humano

Interrogando

http://cogprints.org/499/1/turing.html http://es.wikipedia.org/wiki/Computing_machinery_and_intelligence

Turing Test

http://www.alicebot.org/

Sistemas que piensan como los humanos   El Modelo es el funcionamiento de la mente

  Elaboración de teorías sobre las actividades de la mente humana (modelo cognitivo)

  A partir de la teoría podemos establecer modelos computacionales

 Validación experimental de los modelos   Top-down: Predecir y comprobar el

comportamiento humano. Ciencias Cognitivas Campo interdisciplinar que junta modelos de la IA con técnicas experimentales de la sicología.

  Bottom-up: Identificación directa de los datos neurológicos. Neurociencia Cognitiva.

  Campos diferentes a la IA que se realimentan.

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Sistemas que piensan racionalmente  Captura de las leyes que guían el pensamiento

  Aristóteles: Las leyes del pensamiento racional se fundamentan en la lógica

  Los partidarios de la lógica en IA pretenden utilizar la lógica formal como la base de los programas inteligentes

  Presenta dos obstáculos:

  Es difícil formalizar el conocimiento

  Hay un gran salto entre la capacidad teórica de la lógica y su realización práctica

Sistemas que actúan racionalmente   Comportamiento racional: Hacer lo correcto

  Actúa para conseguir de la mejor manera unos objetivos a partir de la información disponible.

  Puede incluir “pensamiento” y/o “actos reflejos”

  Limitaciones: Los límites computacionales hacen que la racionalidad perfecta no sea alcanzable   Diseñemos el mejor programa posible dados los recursos

computacionales.

  Ventajas:   Más general que las aproximaciones del pensamiento

racional.

  Más pragmático buscando el desarrollo científico.

Agentes Racionales   Este curso es sobre el diseño de agentes

racionales   Entidad que percibe y actúa para conseguir unos

objetivos.

  De forma abstracta es un agente es una función de las percepciones recogidas a las acciones

  Percepción y actuación depende del entorno en el que esté situado (softbots, robots).

f :P*! A

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Fundamentos de la IA   La IA se nutre de diferentes campos

  Neurociencia:   ¿Cómo procesa nuestro cerebro la información?   Neuronas/Especialización del cerebro

  Psicología   ¿Cómo piensan y actúan las personas?   Psicología cognitiva/ciencias cognitivas. Teorías

sobre la conducta, bases del comportamiento racional.

  Economía   ¿Cómo debemos tomar las mejores decisiones?

  ¿qué nos beneficien?   ¿En contra de los competidores?

Fundamentos de la IA   La IA se nutre de diferentes campos

  Computación:   La IA precisa del computador para soportarla.   Lenguajes y técnicas para el desarrollo de los

programas IA.   Matemáticas:

  Complejidad:¿Qué es computable?   Lógica: Reglas del razonamiento   Probabilidad: Razonamiento con incertidumbre.

  Teoría de control /Cibernética   Sistemas autónomos

  Lingüística   Chomsky: Representación del conocimiento,

gramática de la lengua

Breve historia de la IA   1943: Warren Mc Culloch and Walter Pitts: Un

modelo de red artificial booleana para realizar cómputos   Primer paso hacia las teorías conectivistas y el

aprendizaje

  Marvin Misnky & Damm Edmonds (1951) Primera red neuronal

  1950: Alan Turing, da la primera visión completa de la IA en “Computing Machinery and Intelligence”

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Breve historia de la IA  Nacimiento oficial de la IA (1956)

  En un Workshop en Darmouth se reunen los científicos más relevantes en teoría de autómatas, redes neuronales y el estudio de la inteligencia

  Allen Newell & Hebert Simon: Basándose en la lógica proponen el primer programa no numérico para la resolución de problemas

  Durante los próximos 20 años sus participantes dominarán la IA

Five of the attendees of the 1956 Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence reunited at the July AI@50 conference. From left: Trenchard More, John McCarthy, Marvin Minsky, Oliver Selfridge, and Ray Solomonoff.

Breve historia de la IA   Grandes expectativas (1952-1969)

  Newell & Simon introducen el GPS (General Problem Solver)

  Arthur Samuel (1952) investiga en juegos (damas) con gran éxito

  John McCarthy (1958)   Propone el lenguaje Lisp (Segundo lenguaje más

antiguo)   Separación entre el conocimiento y el razonamiento.

  Marvin Misnky (1958)   Introducción de micromundos que requieren

inteligencias: mundo bloques   Orientación pragmática en contra de la lógica,

“The society of mind”

On February 24, 1956, Arthur Samuel’s Checkers program, which was developed for play on the IBM 701, was demonstrated to the public on television

Breve historia IA   Colapso de la investigación en IA (1966-1973)

  Progresos más lentos de lo esperado   Los sistemas carecían de escalabilidad

  Explosión combinatoria en las búsquedas   Limitaciones en las técnicas y representaciones

  Resurgir de la IA - Representación del conocimiento (1969-1970)   Propósito general frente a Específico del dominio

  Proyecto DENDRAL (Buchanan 1969), sistema intensivo en conocimiento

  Sistemas Expertos   MYCIN para diagnosticar infecciones de la sangre (Feinbaum et al)   Introducción al razonamiento con incertidumbre

  Investigación en representación del conocimiento   Lógica, frames, redes semánticas

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Breve historia IA   La IA se convierte en una industria emergente(1980

–1998)   Proyecto primera generación en Japón (1981)

  Desarrollo de lenguajes y entornos de desarrollo de sistemas basados en el conocimiento OPS5, Loops, KEE, CLIPS, JESS, …

  Resurgir de las teorías conectivistas (1986)

  La IA se consolida como una de las disciplinas imprescindibles para avanzar en los retos planeados en informática ….

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La Visión “Proyectando las tendencias actuales en el futuro,

pienso que habrá un nuevo énfasis sobre sistemas autónomos- robots y softbots. Softbots son agentes software que navegan por Internet, buscando in formación que pueda ser interesante para sus usuarios. La presión para mejorar las capacidades de los robots y los agentes software motivarán y guiarán la investigación en IA durante los próximos años.”

(Artificial Intelligence, A new Synthesis. Nilsson 1998)

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La Visión “Tengo un visión de la Web en la que los computadores serán capaces de analizar todos los datos de la Web – El contenido, los enlaces, y todas las transacciones entre la gente y las computadoras. La Web Semántica que haría esto posible no ha surgido todavía, pero cuando lo haga, el día a día del comercio, la burocracia y nuestras vida será manejado por maquinas que dialogan entre ellas. La gente de los agentes inteligentes materializara esta visión”.

Berners-Lee, Tim; Fischetti, Mark (199) Weabing the Web. Harper San Francicos, chapter 12.  

To Web 3.0 and Beyond! The Story of Web and Web Services

By Teen Berners-Lee Forewords by Michael N. Huns and Munindar P. Singh

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Estado del arte  Deep Blue vence al campeón de ajedrez Garry Kasparov en1997

 Se prueba una conjetura matemática (Robbins conjecture) que permanecía sin resolver durante décadas

 Conducción de un vehículo en EEUU (conducción autónoma el 98% del tiempo desde Pittsburgh a San Diego)

 Durante la gerra del Golfo, las fuerzas de EEUU se despliegan utilizando algoritmos de logística y planificación ( 50,000 vehicles y personal) people

 Programa de las NASA para planificar y controlar las operaciones de naves

 Proverb sresuelve cruzigramas mejor que un humano

Inteligencia Artificial

(30223) Grado en Ingeniería Informática