Unidad 1. Principios Básicos. Maestría en Sistemas Computacionales Clave: MPSCO Créditos Sesiones Sabados Rafael Vázquez Pérez

Transcripción

1 Unidad 1 Principios Básicos Maestría en Sistemas Computacionales Clave: MPSCO Créditos Sesiones Sabados Rafael Vázquez Pérez

2 Concepto de Inteligencia Artificial Fundamentos de la Inteligencia Artificial Historia de la Inteligencia Artificial El estado del Arte Conocimiento e Inferencia Dominios de Aplicación de la I.A.

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6 Para abordar el concepto de Inteligencia Artificial, tal vez cabría plantearse primero la siguiente pregunta: Que es la Inteligencia? Sin duda, se trata de una pregunta difícil cuya respuesta aún no ha sido resuelta totalmente

7 A lo largo de la historia se han seguido 4 enfoques para la definición de la Inteligencia Artificial: Sistemas que piensan como humanos El nuevo y excitante esfuerzo de hacer que las computadoras piensen... maquinas con mentes, en el mas amplio sentido literal (Haugeland, 1985) Sistemas que piensan racionalmente El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales (Charniak y McDermott, 1985) Sistemas que actúan como humanos El arte de desarrollar máquinas con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren de inteligencia (Kurzweil, 1990) Sistemas que actúan racionalmente La Inteligencia Computacional es el estudio del diseño de agentes inteligentes (Poole et al, 1998)

8 Boi Faltings et Michael Schumacher: Es el estudio de los programas informáticos que simulan el pensamiento (la inteligencia) humano Marvin Minsky Es el campo de investigación que se encarga que las maquinas hagan cosas que la gente considera inteligentes

9 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Economía Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con Filosofía silogismos Blas Pascal René Descartes Lingüística B.F. Skinner Noam Chomsky Neurociencias Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Computación Ktesibios de Alejandría James Cibernética Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Psicología Noam Chomsky Newell and Simon

10 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Economía Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes Lingüística B.F. Skinner Noam Chomsky Neurociencias Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Computación Ktesibios de Alejandría James Cibernética Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Psicología Noam Chomsky Newell and Simon

11 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes Lingüística B.F. Skinner Noam Chomsky Neurociencias Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Computación Ktesibios de Alejandría James Cibernética Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Psicología Noam Chomsky Newell and Simon

12 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes Lingüística B.F. Skinner Noam Chomsky Neurociencias Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Ktesibios de Alejandría James Cibernética Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Psicología Noam Chomsky Newell and Simon

13 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes Lingüística B.F. Skinner Noam Chomsky Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Ktesibios de Alejandría James Cibernética Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Psicología Noam Chomsky Newell and Simon

14 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes Lingüística B.F. Skinner Noam Chomsky Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Ktesibios de Alejandría James Cibernética Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Noam Chomsky Newell and Simon

15 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes Lingüística B.F. Skinner Noam Chomsky Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Ktesibios de Alejandría James Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Noam Chomsky Newell and Simon

16 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Matemáticas Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes B.F. Skinner Noam Chomsky Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Ktesibios de Alejandría James Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Noam Chomsky Newell and Simon

17 Fundamentos de la Inteligencia Artificial George Boole Alfred Tarski Kurt Gödel Steven Cook Gerolamo Cardano Thomas Bayes Adam Smith John Von Neumann Herbert Simon Aristoteles fue el primero en desarrollar un sistema informal para razonar con silogismos Blas Pascal René Descartes B.F. Skinner Noam Chomsky Estudios del Sistema Neurológico Alan Turing John Mauchly Charles Babbage Ktesibios de Alejandría James Watt Norbert Wiener Hermann Von Helmhotz John Watson Noam Chomsky Newell and Simon

18 Historia de la Inteligencia Artificial El Objetivo de las primeras computadoras fue de realizar grandes cálculos, en particular la trayectoria de obuses de artillería La primera aplicación de estas computadoras fuera de los cálculos numéricos, fue sobre la desencriptación de información encriptada. Proyecto dirigido por el matemático Alan Turing. Turing fue los primeros en desarrollar una visión mas allá de las computadoras. Y Formalizó esta visión bajo un modelo teórico conocido como la maquina de turing Alan Turing consideró a las computadoras como verdaderos cerebros electrónicos capaces de hacer algo mas que simples cálculos Durante el verano de 1956 un grupo de investigadores se reunieron en Dartmouth College (New Hampshire, USA) en un congreso de 1 mes. Algunos de los participantes mas destacados fueron John McCarthy y Herbert Simon, mismos que recibieron el premio Nobel mas tarde. En este congreso se dieron cuenta que las computadoras progresaban rápidamente y que de manera evidente algún día sobrepasarían la inteligencia humana. Tiempo después inventaron el termino Inteligencia Artificial

19 Historia de la Inteligencia Artificial Ya en 1955, Alan Newell y Herbert Simon habían creado un programa que se llamaba el Teorista Lógico que podía realizar ciertas pruebas muy elegantes de algunos teoremas matemáticos. Y después generaron la teoría general de la resolución de problemas. En 1958 osaron hacer 2 predicciones para los siguientes 10 años: una computadora demostrará un teorema importante y una computadora será el campeón mundial de ajedrez. La primera se cumplió en Parecía que no habría limites para lo que una computadora podría hacer. Las únicas limitaciones provenían de su capacidad y velocidad. Al mismo tiempo, se hacían progresos importantes dentro de otras 2 metas importantes: La comprensión del lenguaje humano y la visión computacional. En 1964 Daniel Bobrow desarrolló un programa que se llamo STUDENT que era capaz de resolver ejercicios de matemáticas a nivel bachillerato. Y otro programa llamado ELIZA desarrollado por Joe Wiezenbaum en 1966 simulaba la conversación de un sicólogo con su paciente. ELIZA fue fue el primer chatterbot.. Continuaron los esfuerzos de los investigadores para mantener una conversación con la computadora y en 1970 Terry Winograd construyo SHRDLU que realizaba acciones sobre un mundo de bloques

20 Historia de la Inteligencia Artificial En visión, David Waltz desarrolló los programas para identificar objetos de imágenes por sus contornos La IA creó inmensas expectativas debido al éxito obtenido que no pudieron ser alcanzadas, por lo que se presentaron criticas muy fuertes principalmente por Hubert Dreyfus. Fue entonces cuando llega una curva conocida como la curva Hype de Gartner que nos muestra el desempeño de la IA

21 Historia de la Inteligencia Artificial Aparece en 1965 el sistema DENDRAL, para identificar moléculas químicas con la misma precisión que un especialista humano. En 1972 el sistema Mycin fue desarrollado con fines de dar tratamiento a enfermedades infecciosas. XCON se desarrolló por Digital Equipment Corporation para la configuración de Mainframes. Fue la época de oro de los sistemas expertos. Así como también Texas Instruments & Symbolics crean el lenguaje de programación LISP, y maquinas especializadas para su procesamiento. Y a fines de 1995 esta época dorada llego a su fin, para empezar el periodo de decepción Hasta que el 11 de noviembre de 1997 IBM Deep Blue derrota al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov y las investigaciones sobre desarrollos de IA en la Web llevaron a una estabilización de la misma.

22 El estado del arte de la IA

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28 Conocimiento e Inferencia

29 Conocimiento: Datos No Estructurados Todos sabemos que la ciencia e ingeniería son dominados por principios. Es decir reglas generales, las cuales si se aplican de manera uniforme resuelven todos los problemas de una misma clase Esto es visible principalmente en las matemáticas, donde una de sus principales tareas es reducir problemas aparentemente complejos, mediante un conjunto de principios mínimos para su solución mas fácil Las computadoras fueron creadas por matemáticos

30 Conocimiento: Datos No Estructurados (Cont..) Es por eso que son maquinas que se adaptan muy bien a implementar los principios matemáticos Las nociones algorítmicas base reflejan siempre el concepto de maquinas de calculo Por lo contrario el comportamiento humano se rige por otro tipo de principios (en teoría muy pocos). Dice un viejo proverbio que no hay regla sin excepción, de tal forma que las excepciones hacen mal funcionar a los principios en dominios donde se aplican un poco de principios conocidos.

31 Conocimiento: Datos No Estructurados (Cont..) En términos computacionales, es posible distinguir entre un tratamiento de datos estructurados y no estructurados. La Computación clásica se adapta al tratamiento de datos estructurados por ejemplo : Cifras, Códigos y otros contenidos de bases de datos Por lo contrario, el comportamiento humano se basa sobre una inmensidad de datos no estructurados: reglas de normas sociales así como también información con incertidumbre. Este ultimo tipo de datos son difícilmente formalizables bajo un formato estructurado. Ya que de manera general son incompletos, ambiguos y muchas veces inconsistentes.

32 Conocimiento: Datos No Estructurados (Cont..) Para la Inteligencia Artificial a estos datos les llama CONOCIMIENTO Para expresar estos datos no estructurados la sociedad ha utilizado lenguajes naturales como el Español, el Ingles y el Frances. Para los cuales desde tiempos antiguos se utilizó el formalismo de la Lógica de predicados para el manejo de una expresión del lenguaje. La factura numero 3255 tiene(factura, 3255). El programa se construirá en Perl construira(programa, perl). La validación se hará con javascript o vbscript validado(script, javascript) validado (script, vbscript) Todos los script serán en php x script(x) sera(x,php)

33 Inferencia: Manipular los Conocimientos No es posible manipular el conocimiento con operaciones aritméticas El mecanismo básico para manipular el conocimiento se llama razonamiento utilizando los principios básicos de la inferencia lógica. Deducción Inducción Abducción Explicaremos los mecanismos con los siguiente predicados: lenguaje(python) x lenguaje(x) herramienta_desarrollo(x) herramienta_desarrollo(python)

34 Deducción Consulta a la Base de Conocimientos lenguaje(python) x lenguaje(x) herramienta_desarrollo(x) python es una herramienta de desarrollo? herramienta_desarrollo(python) herramienta_desarrollo(python)

35 Abducción Consulta a la Base de Conocimientos herramienta_desarrollo(python) x lenguaje(x) herramienta_desarrollo(x) python es un lenguaje? lenguaje(python) lenguaje(python)

36 Inducción Extraer de la Base de Conocimientos lenguaje(python), herramienta_desarrollo(python) lenguaje(lisp),herramienta_desarrollo(lisp) Cualquier lenguaje es una herramienta de desarrollo x lenguaje(x) herramienta_desarrollo(x)

37 Inferencia: Manipular los Conocimientos De estos 3 modos de razonamiento se definen los 3 grandes dominios generales de aplicación de la IA. La deducción se aplica sobre todo en la modelización directa del pensamiento humano. La abducción se aplica a problemas de diagnóstico, planeación y conceptualización. La inducción se aplica a los sistemas de aprendizaje a partir de ejemplos.

38 Dominios de Aplicación de la IA La IA es un dominio muy amplio que tiene numerosas aplicaciones. Como primera clasificación podemos mencionar 3 grandes dominios. I.-Programas que imitan capacidades cognitivas y reproducen un razonamiento humano Diagnóstico Médico Configuración de una central telefónica Planeación de una misión espacial Búsqueda de patrones en grandes bases de datos

39 Dominios de Aplicación de la IA Cont II.- Programas que imitan capacidades sensoriales Reconocimiento de Formas Reconocimiento de Objetos Reconocimiento de Voz III.- Programas que imitan capacidades sensomotrices y son capaces de reaccionar de manera autónoma a su medio ambiente Robots Agentes Autónomos