BenemBeneméérita Universidad rita Universidad

AutAutóónoma de Pueblanoma de Puebla

Facultad de Ciencias de la ComputaciFacultad de Ciencias de la Computacióónn

Inteligencia ArtificialInteligencia Artificial

Verano 2016

IntroducciIntroduccióónn

3

IntroducciIntroduccióónn� IA

− Hollywood

IAIA

� Humanoides

ASIMO

Kirobo

ArthurFCC-BUAP

Valkyrie

IAIA

� Dónde??

6

IAIA

� Definición

7

IAIA

� Prueba de Turing

� Alan Turing

I.A.

9

Prueba de TuringPrueba de Turing

AAúún vigente??n vigente??

10

Prueba de TuringPrueba de Turing

� CAPTCHA� Completely Automated Public Turing test to

tell Computers and Humans Apart

11

Prueba de TuringPrueba de Turing

� CAPTCHA + Preguntas iconográficas /Audio

12

IAIA

� Prueba de Turing

• Superar/competir en la prueba, se requiere:

• Procesamiento del lenguaje Natural• Representación del conocimiento• Razonamiento Automático• Aprendizaje automático

Prueba de Turing

14

IAIA

� Ciencia Cognitiva

• Lógica

• Matemática

• Teoría de juegos

• Neurociencia

• Ing. Computacional

• Teoría de control

• Lingüística

15

Historia de la IAHistoria de la IA

16

IAIA

� McCarthy (1927-2011)

“The goal of AI is to develop machines that behave

as though they were intelligent.”

17

HistoriaHistoria

IA, como ciencia Sistemas Inteligentes

18

IAIA

19

ConceptosConceptos

Complejidad Computacional Complejidad Computacional

� Dado un problema,� Tiempo

� Espacio

� Análisis de complejidad

� Problemas P, NP

21

AgenteAgente

22

AgenteAgente� Función del agente

23

AgenteAgente

� Racionalidad

• Func. Rendimiento, conocimiento a priori, acciones del agente, secuencias de percepciones

� Omnisciencia

• Siempre lleva a cabo una acción de manera correcta

� Aprendizaje

• Autonomía

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Tipos de ambientesTipos de ambientes

Tipo Contra-tipo

Observable totalmenteObservable totalmente Observable ParcialmenteObservable Parcialmente

DeterministaDeterminista EstocEstocáásticostico

EpisEpisóódicodico SecuencialSecuencial

EstEstááticotico DinDináámicomico

DiscretoDiscreto ContinuoContinuo

25

Programa del AgentePrograma del Agente

Percepción Programa delAgente

Respuesta

BBúúsquedassquedas

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ProblemasProblemas

28

ÁÁrbolesrboles

29

ÁÁrbolesrboles

.

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.

30

BBúúsqueda sin informacisqueda sin informacióónn((Uninformed SearchUninformed Search))

31

UninformedUninformed SearchSearch

� Breadth-First Search (anchura)

BreadthBreadth--FirstFirst SearchSearch

Uniform cost search

� Variante de la Búsqueda en anchura

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DepthDepth FirstFirst SearchSearch

35

DepthDepth FirstFirst SearchSearch

� Variantes:

• Profundidad limitada (profundidades infinitas)

36

DepthDepth FirstFirst SearchSearch

� Iterative Deeping

37

BBúúsquedas con informacisquedas con informacióónn(B(Búúsqueda Heursqueda Heuríística)stica)

38

BBúúsqueda heursqueda heuríísticastica

� Primero el mejor (Best-first search)

• Función de evaluación f(n)

• Función heurística h(n) -> Distancia

� Búsqueda ávida-> Heurística

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BBúúsqueda heursqueda heuríísticastica� Primero el mejor (Best-first search)

40

BBúúsqueda heursqueda heuríísticastica� Primero el mejor (Best-first search)

H(n)=Distancia en línea recta

41

BBúúsqueda heursqueda heuríísticastica� Primero el mejor (Best-first search)

� Óptima??

� Completa??

AnalizandoAnalizando……..

43

BBúúsqueda A*squeda A*

� f(n) = g(n) + h(n)

� Evita estimar incorrectamente el costo real

44

BBúúsqueda A*squeda A*

� f(n) = g(n) + h(n)

� Puede llegar a ser espacialmente costosa

� Solución:

• IDA*

• BFR

45

BFRBFR

� Best First Recursive

� Menos memoria que Best First

• Similar a primero en profundidad -> recursivo

• Mantiene en memoria el mejor valor del camino del nodo antecesor

• Se da cuenta si vale la pena extender caminos peores

Funciones heurFunciones heuríísticassticas

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Funciones HeurFunciones Heuríísticassticas

� Necesario definirlas para búsqueda heurística• Función que no sobre estime el número de pasos

� Ejemplo:• 8-Puzzle

• h1- número de piezas mal colocadas

• h2- suma de distancias a su posición objetivo (Manhattan)

88--puzzlepuzzle

49

Funciones HeurFunciones Heuríísticassticas� Comparación experimental, búsquedas: Informada-No informada

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Funciones HeurFunciones Heuríísticassticas� Comparación experimental, factor b*

51

BBúúsqueda con adversariosqueda con adversario

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JuegosJuegos� Se deben tomar decisiones óptimas

� Juego:• Estado inicial

• Función sucesor

• Test terminal

• Función de utilidad

� Árbol de juegos

53

MINIMAXMINIMAX

� Árbol de juegos de dos capas

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MINIMAXMINIMAX

� Poda α-β

� Debido a la naturaleza de esta búsqueda, se pueden evitar ciertos caminos de acuerdo a los intereses de

• MAX -> α

• MIN -> β

Poda Poda αα--ββ� Criterio de paro de expansión:

� Debajo de nodos MIN cuyo β≤α (respecto a cualquier MAX padre)

� Debajo de nodos MAX cuyo α≥β (respecto a cualquier MIN padre)