Inteligencia Artificial. Dr. Alberto Reyes Ballesteros Investigador Prometeo

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Adolfo Padilla Alvarado
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1 Inteligencia Artificial Dr. Alberto Reyes Ballesteros Investigador Prometeo

2 Introducción Definiciones Enfoques de la IA Historia Raíces y ramas Tipos de problemas Técnicas de IA Los sistemas inteligentes Proyectos actuales Conclusiones

3 Que es inteligencia? habilidad de razonar, adquirir y aplicar conocimiento, percibir y manipular objetos,...

4 Conducta Inteligente Aprendizaje y entendimiento basado en la experiencia Manejo de información ambigua y contradictoria Respuesta rápida y eficiente ante situaciones inesperadas. Capacidad para resolver problemas y dirigir acciones en forma efectiva. Manejo de situaciones complejas Aplicación del conocimiento para manipular el ambiente Reconocer la importancia de los diferentes elementos en un situación dada

5 Entonces que es la Inteligencia Artificial?

6 Definición de Inteligencia Artificial (IA) Automatización de las capacidades humanas. Automatización de las actividades asociadas con pensamiento humano. Área de las ciencias de la computación que estudia el automatismo del comportamiento inteligente.

7 Enfoque cognitivo Trata con las formas de representación del conocimiento, el uso de símbolos en vez de números, y heurísticas en vez de algoritmos para el procesamiento de información Ej. Tangrama Sistemas que piensan como humanos.

8 Enfoque conductual IA es aquella conducta de una máquina que, de ser mostrada por un humano, se consideraría inteligente Prueba de Turing (BladeRunner) Sistemas que actúan como humanos.

9 Enfoque basado en decisiones Sistemas que actúan racionalmente. Enfoque basado en teoría de decisiones (utilidad + probabilidad) Biografía de John Nash Sistemas que piensan racionalmente

10 Desarrollo Histórico Según [Russell, Norvig 2010]: Gestación ( ) McCulloc, Pitts, Hebb, Minsky/Edmonds, Von Neumann, Turing, McCarty. Nacimiento de la IA (1956). McCarty, Minsky, Shanon,Rochester. Dartmouth College workshop. 10 investigadores.

11 Desarrollo Histórico Según [Russell, Norvig 2010]: Grandes expectativas ( ). GPS de Newell/Simon, LISP de McCarty, Micromundos (Minsky et. al. 63) para algebra, cálculo y geometría. Dosis de realidad ( ) Perceptrons, GPS, A. Genéticos. Sistemas basados en conocimiento ( ) A*, STRIPS, DENDRAL, MYCIN, Prospector.

12 Desarrollo Histórico Según [Russell, Norvig 10]: IA como industria (1980-presente) DEC, Du Pont usaban SEs para gestión de pedidos. Regreso de redes neuronales (1986- presente) Hopfield (fis), Rumelhart (psic) Eventos recientes (1987-presente) HMM, Data Mining, Redes Bayesianas (Pearl)

13 Sistemas actuales STANLEY (Thrun, 2006). DARPA Grand Challenge (vehículo autonómo). Roomba (irobot). Robot limpiador doméstico de vacío. Más de 2 millones de unidades vendidas. Otros: packbot. Traductor Árabe-Inglés (Brants et. al. 2007). Aprendió palabras mediante modelo estadístico. SIRI (SRI venture group/apple inc 2010). Asistente personal basado en procesamiento de lenguaje natural y acceso a servicios web. Video demo. Sistemas de recomendaciones de Amazon..

14 Raíces de la IA Es multidisciplinaria: Computación + otras áreas IA tiene sus fundamentos en áreas tales como: Filosofía Matemáticas Psicología Ingeniería.. Computacional Linguística

15 Técnicas de IA Algoritmos de Búsqueda Representación de conocimiento Manejo de incertidumbre Aprendizaje automático Visión artificial Manejo de lenguaje natural Inteligencia Computacional

16 Tipos de Problemas Búsqueda y planificación Diagnóstico Pronóstico Optimización Juegos Identificación (Reconocimiento de patrones, interpretación de imágenes, compresión del lenguaje natural, etc.)

17 Juegos y juegos con contrincante

18 Mapa de distancias

19 Reconocimiento de patrones Video demo 19

20 Descubriendo modelos para diagnóstico

21 Logística

22 Ramas de la IA La IA no tiene un campo comercial, solo provee los fundamentos científicos para el desarrollo tecnológico (Sistemas Inteligentes). Algunos sistemas inteligentes son: Los sistemas basados en el conocimiento, Los sistemas de apoyo a la decisión La visión computacional Los tutores inteligentes La robótica

23 SBC adquisición Base de Conocimiento Máquina de Inferencia usuario Memoria de Trabajo Video demo

24 Visión Computacional IMAGEN VISIÒN DESCRIPCIÒN Determinar la identidad y localización de objetos en una imagen, construir una representación tridimensional de un objeto, analizar un objeto para determinar su calidad, descomponer una imagen u objeto en diferentes partes.

25 Tutores Inteligentes Student Model

26 Sistemas de apoyo a la toma decisiones (DSS) Fuentes de datos Administración de datos Administración de modelos Base de modelos Planificador Interfaz de usuario Operador Arquitectura General de un DSS inteligente

27 Robótica Planificación de trayectorias Planificación de tareas Visión artificial Manipulación de objetos Localización Construcción de mapas

28 Proyectos actuales Optimización manejo de presas Predicción eólica Optimización operación de microredes

29 Recursos didácticos Herramientas de software Tools for learning Artificial Intelligence Markov Decision Processes (MDP) Toolbox CLIPS Elvira Freemind Weka

30 Recursos didácticos Lenguajes de programación SWI prolog Java Matlab Plataformas/Simuladores Lego mindstorms Stage / Gazebo

31 Conclusiones En esta charla se presentó una breve introducción a la IA. Preguntas abiertas: Hacia donde va la IA? Realmente hemos desarrollado verdadera IA? Cuál es la línea que separa los mitos y realidades de la IA?

32 Bibliografía Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan), Artificial intelligence : a modern approach / Stuart J. Russell and Peter Norvig ; contributing writers, John F. Canny... [et al.], 2nd ed., Englewood Cliffs, N.J. : Prentice Hall/Pearson Education, c2003, New Jersey, c2003. Consulta Dennis Merrittt, Building Expert Systems in Prolog, Springer-Verlag, June, 1989.

33 Fin de la presentación Preguntas?

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