Curso /09/12. Inteligencia Artificial (30223) Índice. Qué es la IA? Lección 1. Introducción IA. Qué es la IA? Breve historia de la IA

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1 Inteligencia Artificial (30223) Lección 1. Introducción IA. Curso José Ángel Bañares 17/09/2013. Dpto. Informática e Ingeniería de Sistemas. Índice Qué es la IA? Breve historia de la IA El estado del arte 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. 1

2 Qué es la IA? Como disciplina podemos poner el énfasis en Los procesos de razonamiento o en los comportamientos La fidelidad a los comportamientos humanos o fijarnos si hace lo correcto (principio 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? Emulación humanos Sistemas que actúan como humanos Sistemas que piensan como humanos 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) Acción/comportamiento Un campo de estudio que busca explicar y emular el comportamiento inteligente en términos de procesos computacionales (Schalkoff, 1990) Sistemas que actúan racionalmente Procesos Razonamiento El estudio de las facultades mentales a través del estudio de modelos computacionales (Charniak y McDermott, 1985) Sistemas que piensan racionalmente Principio Racionalidad Qué es la IA? Emulación humanos Sistemas que actúan como humanos Sistemas que piensan como humanos El arte de crear máquinas que realizan funciones que requieren inteligencia cuando las realizan las personas (Kurzweil, 1990) Acción/comportamiento La inteligencia Computacional es el estudio del diseño de agentes inteligentes (Poole et al., 1998) IA trata del comportamiento inteligente en artefactos (Nilsson 1998) Sistemas que actúan racionalmente [La automatización] de actividades que están asociadas con el pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones la resolución de problemas, el aprendizaje (Hellman, 1978) Procesos Razonamiento El Estudio de los cómputos que hacen posible percibir, razonar y actuar (Wiston, 1992) Sistemas que piensan racionalmente Principio Racionalidad 2

3 18/09/12 Sistemas que actúan de forma humana A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: Pueden las máquinas comportarse de forma inteligente?" Test sobre el comportamiento: Juego de imitar el comportamiento de un humano Humano Humano Interrogando Sistema AI 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. Turing Test 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. 3

4 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 f : P*! A Percepción y actuación depende del entorno en el que esté situado (softbots, robots). 4

5 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 5

6 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 ( ) 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 ( ) 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 ( ) 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 6

7 Breve historia IA La IA se convierte en una industria emergente( ) 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. 20 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 información 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) 21 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. The Story of Web and Web Services To Web 3.0 and Beyond! By Teen Berners-Lee Forewords by Michael N. Huns and Munindar P. Singh 7

8 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 8