INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Transcripción

1 INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL LIC. EN CS. DE LA COMPUTACION DOCENTES: Ana Casali Federico Severino Guimpel - Silvana Saura IIA-Introducción 1

2 IIA- MODULOS INTRODUCCION REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO RESOLUCION DE PROBLEMAS Y METODOS DE BUSQUEDA SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO RAZONAMIENTO APROXIMADO AGENTES INTELIGENTES IIA-Introducción 2

3 QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? Además de una Película... IIA-Introducción 3

4 En que desarrollos encontramos algo de IA? ROBOTICA IIA-Introducción 4

5 En que desarrollos encontramos algo de IA? Sistemas de control (vuelos espaciales) Planificadores (aeropuertos) Sistemas de soporte a la decisión e-commerce, subastas electrónicas Agentes recomendadores (Web!!!) e-learning... IIA-Introducción 5

6 QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? Distintas definiciones. Conceptos fundamentales. Historia / Estado actual. Ramas de IA Distintos campos de aplicación. IIA-Introducción 6

7 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 IIA-Introducción 7

8 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 IIA-Introducción 8

9 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 IIA-Introducción 9

10 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 IIA-Introducción 10

11 DIFERENTES MODELOS: SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO A nivel de procesos cognitivos CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES De la forma más eficiente IIA-Introducción 11

12 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 IIA-Introducción 12

13 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) IIA-Introducción 13

14 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.

15 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

16 De 1986 en adelante: 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

17 HISTORIA DE LA IA IIA-Introducción 17

18 EL SUPUESTO SUBYACENTE (Newell&Simon) En el centro de la investigación de IA subyace lo que se denomina SISTEMA DE SIMBOLOS FISICOS Conjunto de entidades llamadas símbolos, (patrones físicos) Expresiones (compuestas por símbolos) El sistema contendrá un conjunto finito de estas estructuras mas una colección de procesos para producir otras expresiones. IIA-Introducción 18

19 SISTEMA SIMBOLICO FISICO (SSF) Es una máquina que produce a lo largo del tiempo una colección evolutiva de expresiones HIPOTESIS: Un SSF posee los medios necesarios y suficientes para realizar una acción inteligente en general. Validación empírica IIA-Introducción 19

20 HIPOTESIS SISTEMA SIMBOLICO FISICO Quizás algunos aspectos de la inteligencia humana demuestren ser modelados por un SSF, mientras que otros no. Naturaleza de la Inteligencia Humana??

21 RAMAS DE IA: Búsqueda Heurística Representación del conocimiento Inferencia Planificación Aprendizaje Lenguaje Natural Visión Robótica IIA-Introducción 21

22 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...)

23 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 Sistemas recomendadores... 23

24 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) IIA-Introducción 24

25 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. IIA-Introducción 25

26 AGENTE (Norvig&Russell) IIA-Introducción 26

27 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 IIA-Introducción 27

28 AGENTES We want to build intelligent actors, not just intelligent thinkers. Indeed, it is not even clear how one could assess intelligence in a system that never acted -- or, put otherwise, how a system could exhibit intelligence in the absence of action. Martha Pollack, from Computers and Thought Lecture, IJCAI-91. IIA-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 IIA-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. IIA-Introducción 30

31 AGENTE INTELIGENTE Noción más fuerte: Además de las propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como: Conocimiento. Creencias. Intenciones. Obligaciones (Emociones) IIA-Introducción 31

32 INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI MIT en los 80 s) RESOLUCION DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS (DPS) SISTEMAS MULTIAGENTES (MAS) Significado mas general Usado para referir a todo sistema compuesto por múltiples autónomos (semi-autónomos) componentes. IIA-Introducción 32

33 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 IIA-Introducción 33

34 UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO VOLUMINOSO CAMBIANTE DIFICIL DE REPRESENTAR IIA-Introducción 34

35 INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO ADQUISICION QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACION INFERENCIA Y DEL MANEJO DEL CONOCIMIENTO IIA-Introducción 35

36 QUE ES UNA TECNICA DE IA?? (Rich) PROBLEMAS EN IA SON COMPLICADOS Y VARIADOS EXISTEN TECNICAS APROPIADAS???? Es un método que utiliza el conocimiento representado de tal forma que: Represente generalizaciones Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan Puede modificarse fácilmente Puede utilizarse en distintas situaciones aunque no sea certero (modelos cognitivos) IIA-Introducción 36

37 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) IIA-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) IIA-Introducción 38

39 MODELOS COGNITIVOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO. AGENTES DELIBERATIVOS. IIA-Introducción 39

40 LENGUAJES EN IA: LISP (COMMON LISP) Lenguaje funcional - procesamiento simbólico. PROLOG Programación lógica C ( C ++ ) / JAVA Procedural - Orientación a objetos IIA-Introducción 40

41 APLICATIONS "What the field of AI is really about is inventing machines that will help people in a variety of ways, by giving machines some of the sophisticated capabilities that humans have, such as the ability to understand spoken words, or interpret images, or to learn from experience. Usually these machines do not look or act at all like people, but they can be amazingly useful to people by improving and assisting our lives, and complementing rather than replacing the things that we humans like to do. And that's the goal we are collectively working toward." Tom Mitchell IIA-Introducción 41

42 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 IIA-Introducción 42

43 Bibliografía Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno Norvig & Russell Prentice Hall, Cap 1 Inteligencia Artificial - Elaine Rich Kevin Knight 2ª edición Mc Graw Hill 1994, Cap 1 What is Artificial Inteligence Mc. Carthy IIA-Introducción 43

44 Links Entrevistas: Entrevista a D. Hofstadter Hubert Dreyfus (critico de IA) Dreyfus:Hubert_L=.html IIA-Introducción 44

45 Taller (Descubriendo a la IA) Buscar 2 o 3 Institutos de IA (líneas de investigación, proyectos, publicaciones) Ver publicaciones / organizaciones / eventos científicos sobre IA Buscar otras definiciones de IA y clasificarlas de algún modo (ejemplo: Logro de resultados teóricos o aplicaciones prácticas) Investiga algún aporte de la IA que se haya implementado en alguna aplicación interesante en los últimos tiempos. IIA-Introducción 45

46 IIIA Bellaterra España Líneas de investigación Proyectos Proyecto AT IIA-Introducción 46

47 ISISTAN LINEAS DE INVESTIGACION: Software Agents Software architectures Simulation PROYECTOS: Javalog Interface agents Frameworks for buildings MAS IIA-Introducción 47

48 Berkeley - USA CS Research Area: Intelligent Systems. Particular strengths of the Berkeley effort are the integration of AI, probabilistic, and control-theoretic approaches to intelligent systems, the combination of rigorous foundations with large-scale intelligent systems development and the close collaborations within the group and with other outstanding UC Berkeley faculty across many disciplines. IIA-Introducción 48

49 Berkeley - USA CS Research Area: Projects Intelligent Systems El trabajo en el Departamento se realiza en proyectos multifacéticos ticos que combinan distintos tópicos. t Por ejemplo: Berkeley Aerobot (BEAR) Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC) California Partners For Advanced Transit and Highways (PATH) Computer Vision Group The Digital Library Project Framenet IIA-Introducción 49

50 Berkeley - USA More Projects Grouping and Perceptual Organization Intelligent Systems Learning Complex Motor Tasks in Natural and Artificial Systems (CML) Micromechanical Flying Insect (MFI) MURI: An Integrated Approach to Intelligent Systems Neural Theory of Language (NTL) Roadwatch: Machine Vision Based Traffic Surveillance Robotic Telesurgery Recognition and Content-based Image Retrieval Speech Research in the Realization Group 3D Direct Interfaces (3DDI) IIA-Introducción 50