INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

Transcripción

1 INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO ING. ELECTRÓNICA DOCENTES: Ana Casali Andrea Torres IC-Introducción 1

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: Desarrollar un prototipo de Sistema Inteligente Realizar informes Exponer tema/trabajo práctico IC-Introducción 2

3 IC - MODULOS INTRODUCCION SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO RAZONAMIENTO APROXIMADO FUZZY SYSTEMS APRENDIZAJE AGENTES INTELIGENTES IC-Introducción 3

4 IC - PROMOCION TP 1: Introducción a la IA TP 2: Sistemas Basados en Conocimiento TP 3: Fuzzy Systems TP 4: Redes Neuronales EVALUACION GLOBALIZADORA IC-Introducción 4

5 IC MATERIALES Página web DSI-EIE Consultas: IC-Introducción 5

6 QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? Además de una Película... IC-Introducción 6

7 En que desarrollos encontramos algo de IA? ROBOTICA IC-Introducción 7

8 En que desarrollos encontramos algo de IA? Sistemas de control (vuelos espaciales) Planificadores (aeropuertos) Sistemas de soporte a la decisión Supervisores inteligentes e-commerce, subastas electrónicas Agentes recomendadores (Web!!!) e-learning... IC-Introducción 8

9 QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? Distintas definiciones. Conceptos fundamentales. Historia / Estado actual. Ramas de IA Distintos campos de aplicación. IC-Introducción 9

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 IC-Introducción 10

11 QUE ES LA IA? 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 IC-Introducción 11

12 QUE ES LA IA? 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 IC-Introducción 12

13 LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN: RAZONAMIENTO SISTEMAS QUE PIENSAN COMO HUMANOS SISTEMAS QUE ACTUAN COMO HUMANOS SISTEMAS QUE PIENSAN RACIONALMENTE SISTEMAS QUE ACTUAN RACIONALMENTE Inteligencia ideal COMPORTAMIENTO IC-Introducción 13

14 DIFERENTES MODELOS: SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO A nivel de procesos cognitivos CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES De la forma más eficiente IC-Introducción 14

15 DIFERENTES MODELOS: 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 IC-Introducción 15

16 DIFERENTES MODELOS: MODELOS COGNITIVOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO FUZZY SYSTEM MODELOS CONEXIONISTAS REDES NEURONALES IC-Introducción 16

17 FUNDAMENTOS DE LA IA 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) IC-Introducción 17

18 HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig) Génesis de la IA ( ) -Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo) -Shannon - Turing (ajedrez) -Minsky - Edmonds (red neuronal) -Newell- Simon (teórico lógico) Entusiasmo inicial ( ) -GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución - Perceptrón Una dosis de realidad ( ) -falta de robustez en problemas variados (traducciones, micromundos)- mayor complejidad Sistemas basados en el conocimiento ( ) -uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.

19 IA se convierte en industria ( ) - Proyectos e inversiones - Lisp Machines 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

20 Últimos años: 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

21 HISTORIA DE LA IA IC-Introducción 21

22 RAMAS DE IA: Búsqueda Heurística Representación del conocimiento Inferencia Planificación Aprendizaje Lenguaje Natural Visión Robótica IC-Introducción 22

23 IJCAI is the International Joint Conference on AI 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...)

24 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... IC-Introducción 24

25 QUE ES LA IA? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE 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) IC-Introducción 25

26 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. IC-Introducción 26

27 AGENTE (Norvig&Russell) IC-Introducción 27

28 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 IC-Introducción 28

29 AGENTE INTELIGENTE AGENTE Es un sistema de computación situado en algún entorno, que es capaz de una acción autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos de diseño. Wooldridge & Jennings Nociones de Agentes Débil Fuerte IC-Introducción 29

30 AGENTE INTELIGENTE Noción Débil: Es la forma más general en que es usado el término agente. Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades: Autonomía. Habilidad Social. Reactividad. Proactividad. IC-Introducción 30

31 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 IC-Introducción 31

32 UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO VOLUMINOSO CAMBIANTE DIFICIL DE REPRESENTAR IC-Introducción 32

33 INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO 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 IC-Introducción 33

34 INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO 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. IC-Introducción 34

35 SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO 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) IC-Introducción 35

36 EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA TEST DE 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 36

37 EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA TEST DE TURING IC-Introducción 37

38 EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS Evaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente. (E. Rich) IC-Introducción 38

39 LENGUAJES EN IA: LISP (COMMON LISP) Lenguaje funcional - procesamiento simbólico. PROLOG Programación lógica C ( C ++ ) / JAVA Procedural - Orientación a objetos IC-Introducción 39

40 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) IC-Introducción 40

41 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 IC-Introducción 41

42 Ejemplos de Aplicaciones IC-Introducción 42

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44 Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental Sciences PAGES 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.

45 del Val model idación odec dese ontrol. nsores. Dis con cepto tribució ndem sinov odelo adores sutiliza depla ndo taform as de Dia comun gnóstic icació oeide ntifica n. ciónde falas de equ ipos. Des arolad or,inte grado ryusu ariofin al T-EXPERT SIDERAR 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. IC-Introducción 45

46 T-EXPERT SIDERAR 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 IC-Introducción 46

47 Real time data base IVISION 1) Data Adquisition Input Data Source Shared Memory 2) Knowledge base Rules Facts 6) Time Registrator 10) Output Interface User 8)Rule Acquisition Interface 3) Inference Engine Expert 5)Explanation Facility 4) Actions Administrator Data base Data Base Recorder Real Time Recorder IVISION 9) Rule Execution Interface Expert 7) Knwoledge refining

48 T-EXPERT SIDERAR 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. IC-Introducción 48

49 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 49

50 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 50

51 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 51

52 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. IC-Introducción 52

53 Robótica Robots para múltiples aplicaciones (limpieza, desactivar minas, inspeccionar volcanes, espaciales,.) Empresa multimillonaria IC-Introducción 53

54 Robocup:

55 Robocup: Small League RoboCup is a competition domain designed to advance robotics and AI research through a friendly competition. Small Size robot soccer is one of the RoboCup league divisions. Small Size robot soccer, or F180 as it is otherwise known, focuses on the problem of intelligent multi-agent cooperation and control in a highly dynamic environment with a hybrid centralized/distributed system. IC-Introducción 55

56 Robocup: Small League

57 Robocup: Small League

58 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." IC-Introducción 58

59 UC Berkeley - USA Areas/AI.html/

60 Bibliografía Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno Norvig & Russell Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1 Inteligencia Artificial. Modelos Técnicas y Aplicaciones. Escolano Ruiz F. et al. Thomson, Inteligencia Artificial - Elaine Rich Kevin Knight 2ª edición Mc Graw Hill 1994, Cap 1 What is Artificial Inteligence Mc. Carthy IC-Introducción 60

61 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. IC-Introducción 61