Inteligencia Artificial Pp-1

8/2/2019 Inteligencia Artificial Pp-1

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Compilado por:

Elicer Pineda Ballesteros

[email protected]

Inteligencia Artificial


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Paulo Freire

ProcesoEducativo

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Nadie ensea a

nadie,

Paulo Freire

ProcesoEducativo

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todos aprendemos detodos,

Paulo Freire

ProcesoEducativo

Nadie ensea a

nadie,

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mediados por elmundo

Paulo Freire

ProcesoEducativo

todos aprendemos detodos,

Nadie ensea a

nadie,

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Paulo Freire (1921-1997)

Con su principio del dilogo, enseun nuevo camino para la relacinentre profesores y alumnos.

Todos nosotros sabemos algo.

Todos nosotros ignoramos algo.

Por eso, aprendemos siempre.

Estudiar no es un acto de consumir

ideas, sino de crearlas y recrearlas


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FUNDAMENTOS


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La Inteligencia Artificial es un campo de la cienciaque trata de realizar, con mquinas, tareas que

pueden ser realizadas por el hombre, aplicandocualquier tipo de razonamiento.


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En cierta media cualquier programa de

computador puede considerarseinteligente.

Un programa inteligente es aquel que exhibeun comportamiento similar al humano

cuando se enfrenta a un problema idntico.


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Sistemas que PIENSAN comohumanos

El nuevo y excitante esfuerzo de hacer

que los computadores piensenLa automatizacin de actividades que

vinculamos con procesos de pensamientohumano, actividades como la toma dedecisiones, resolucin de problemas,aprendizaje..


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Sistemas que PIENSANracionalmente




El estudios de las facultades mentales

mediante el uso de modeloscomputacionales

El estudio de los clculos que hacen

posible percibir, razonar y actuar


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Sistemas que ACTAN comohumanos

Desarrollar mquinas con capacidad para

realizar funciones que cuando sonrealizadas por personas requieren deinteligenciaEl estudio de cmo lograr que los

computadores realicen tareas, que por elmomento, los humanos hacen mejor


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Sistemas que ACTAN comohumanos

Sistemas que ACTANracionalmente

Desarrollar mquinas con capacidad para

realizar funciones que cuando sonrealizadas por personas requieren deinteligenciaEl estudio de cmo lograr que los

computadores realicen tareas, que por elmomento, los humanos hacen mejor

La inteligencia Computacional es el

estudio del diseo de agentes inteligentes

Est relacionada con conductasinteligentes en artefactos


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Inteligencia

En Psicologa, facultad de aprender,comprender y abstraer conceptos para luegoaplicarlos en la resolucin de problemas.

Es una medida, una vara, que indica cuan fcillogra el sistema sus objetivos.


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PRUEBA DE TURING

- Alan Turing. 1950, "Computing Machinery andIntelligence" .

- Proporciona una definicin operacional ysatisfactoria de Inteligencia

- Prueba basada en la incapacidad de diferenciar

entre entidades artificiales y seres humanos


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EL ENFOQUE DE LA PRUEBA DETURING.


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CAPACIDADES COMPUTACIONALES

Procesamiento de lenguaje natural: Para podercomunicarse satisfactoriamente en lenguaje natural

Representacin del conocimiento: Para almacenar lo quese conoce siente

Razonamiento automtico: Para utilizar el conocimientoalmacenado para responder a preguntas y extraernuevas conclusiones

Aprendizaje automtico: Para adaptarse a nuevascircunstancias y para detectar y extrapolar patrones


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Fundamentos de la IA

Filosofa

Matemticas

Economa

Neurociencia

Psicologa

Ingeniera

Computacional

Teora del Control y la

Ciberntica

Lingstica


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MatemticasQu reglas formales seguir para obtenerconclusiones vlidas?

Qu se puede computar?

Cmo razonamos con incertidumbre?Lgica formal: Desarrollo matemtico a travs

de la lgica proposicional Booleana

Probabilidad: Ayuda al tratamiento demediciones con incertidumbre


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EconomaCmo tomar decisiones para maximizarrendimiento?

Teora de la decisin: Combina la teora de la

probabilidad con la teora de la utilidadTeora de juegos: En algunos juegos, un

agente racional deba actuar de formaaleatoria, o al menos, aleatoria enapariencia con respecto a sus contrincantes


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El dilema del prisionero

Qu debe hacer el rojo? Debe confesar y confiar enrecibir una sentencia breve?

Eso es mejor que el ao a que sera condenado si noconfesara.

Pero veamos. Hay una razn mejor para confesar, puessupongamos que el rojo no confiesa y, que sinsaberlo, confiesa el negro.

El rojo se arriesga a ser condenado a diez aos! Mejorque eso es confesar y recibir una condena mxima decinco aos. El negro se encuentra ante el mismodilema.


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Investigacin de operaciones: Orienta a laoptimizacin y toma de decisiones de

direccin complejas.

Satisfaccin: Toma de decisiones que son

suficientemente buenas


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NeurocienciaCmo procesa informacin el cerebro?

Neurociencia: Estudio del sistema neurolgico y enespecial el cerebro. La forma exacta en que elcerebro genera los pensamientos.

Neuronas: El cerebro est formado por clulasnerviosas llamadas neuronas que han sidoobservadas y estudiadas individualmente


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PsicologaCmo piensan y actan los humanos y los

animales?

Conductismo: Rechaza cualquier teora en la queintervengan procesos mentales. Insistieron en elestudio exclusivo de mediciones objetivas de

percepciones (estmulos) y de las accionesresultantes (respuestas)


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Ingeniera ComputacionalCmo se puede construir un computador eficiente?

Computadora: La IA necesita adems de Inteligenciay un Artefacto (la computadora)

Hardware: Cada generacin de dispositivos haconllevado a un aumento en la velocidad deproceso y capacidad de almacenamiento


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Teora del Control y CibernticaCmo pueden los artefactos operar bajo su

propio control?

Teora del control: Ver el comportamientodeterminista como algo emergente de unmecanismo regulador que intenta minimizar elerror (la diferencia entre el estado actual y elobjetivo)

Ciberntica: Modelos cognitivos matemticos ycomputacionales


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LingsticaCmo est relacionado el lenguaje con el

pensamiento?

Connotacin Denotacin

Lingstica computacional: Convergencia entre lalingstica moderna y la IA (procesamiento delenguaje natural)


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Historia de la IA

Perodo de Gestacin (1943-1956)- Modelo de neuronas artificiales (1943)

- Reglas de actualizacin de aprendizaje (1949)

- Programas de ajedrez para computadoras(1950,1953)

- Primera computadora para simular una red de 40neuronas a partir de un computador de tubos de

vaco (1951)- Lenguaje LISP. Primer lenguaje de IA (1958)


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Historia de la IA

Reunin en el Darmouth College (1956)- Programa capaz de demostrar teoremas de lgica

- Aparece por primera vez el trmino: InteligenciaArtificial


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Historia de la IA

Entusiasmo y grandes expectativas (1952-1965)- GPS. Solucionador general de problemas. Aborda

un problema como un conjunto de sub-problemasy posibles cursos de accin.

- Juego de damas con aprendizaje de la experienciade las partidas jugadas (1952)


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Historia de la IA

- Contribuciones de McCarthy en el MIT. LISPCompartido y desarrollo del EC (programaque incorpora conceptos de representaciny conocimiento) (1958)

- Contribuciones de McCarthy en Stanford.

Sistema de planificacin y respuesta depreguntas (1969).


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Historia de la IA

Dosis de Realidad (1966-1974)- Se predijo que en 10 aos habra una mquina

inteligente

- Teora de NP-Completos

- Programa ELIZA, en el MIT, que simulaba elcomportamiento de un psicoanalista (1965)

- Experimentos en Machine Evolution (ahora

llamados algoritmos genticos)- Perceptrones. Tipo de redes neuronales (1969)


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Historia de la IA

Sistemas basados en conocimientos (1969-1979)- Dendral. Sistema para inferir estructuras

moleculares

- Mycin. Sistema para el diagnstico mdico de

enfermedades sanguneas

- Se modela la incertidumbre

- SHDRLU. Sistema para la comprensin del lenguaje

natural.- Lenguaje PROLOG (1972)


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Historia de la IA

IA como industria (1980-1988)- R1. Primer sistema experto comercial, para la

elaboracin de pedidos

- Proyecto de quinta generacin en Japn (mquina

PROLOG)

- Mquinas optimizadas para ejecutar LISP

- Se produce un impacto industrial en los campos

como la robtica y la visin artificial


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Historia de la IA

Regreso a las redes neronales (1986-presente)

- Hopfield. Rumelhart y Hinton. Nuevos modelos deRN

- Reconocimiento de voz (HMM)

- Incertidumbre (Bayes)- Robtica

- Aprendizaje

- Realidad virtual


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Aplicaciones de la IA

Tratamiento de lenguaje naturalSistemas Expertos

Demostracin de teoremas

Robtica

Programacin automtica

Problemas de planificacin

Reconocimiento de patrones

Manejo de incertidumbre

Resolucin de problemas

Visin artificial


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RESOLUCIN DE PROBLEMAS


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CARACTERSTICAS

Traslado del proceso de razonamientohumano e identificar estado actual delproblema.

rea especfica.

No hay soluciones ptimas

La precisin y exactitud dependen delconocimiento disponible y del entorno.


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PROCESO DE SOLUCIN

Identificar los posibles estados.

Los operadores.

Los Siguientes son los Pasos

Definir el ambiente del problema

Definir los estados iniciales

Definir los estados finales

Definir el conjunto de operadores y lascondiciones de aplicacin.

l


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Ejemplo

0 1 0 10 0 1 0

0 1 0 0

0 0 0 0

X 1 0 1

0 0 1 0

0 1 0 0

0 0 0 0

l


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Ejemplo

0 1 0 10 0 1 0

0 1 0 0

0 0 0 XOperadores

Moverse de (i,j) a (i,j+1) si: (i,j+1) no hay 1 y 0


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Ej l


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Ejemplo

0 1 0 10 0 1 0

0 1 0 0 Op1

0 X 0 0

0 1 0 1

0 0 1 0

0 1 0 0

0 0 0 X

0 1 0 10 0 1 0

0 1 0 0 Op1

0 0 X 0

T


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Tarea

Las Torres de Hanoi


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Nmero de Condiciones para su


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Nmero dela Accin

Accin Condiciones para suaplicacin

1 Llenar el balde de 8 gal. El balde de 8 gal. no est lleno



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Nmero dela Accin





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Nmero dela Accin




3 Descargue el balde de 8 gal. El balde de 8 gal. no est vaco

4 Descargue el balde de 6 gal El balde de 6 gal. no est vaco



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Nmero dela Accin






5 Vace el balde de 8 gal. en elde 6 gal.

El balde de 6 gal. no est llenoy el de 8 gal. no est vaco. Elcontenido conjunto es


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Nmero dela Accin






5 Vace el balde de 8 gal. en elde 6 gal.

El balde de 6 gal. no est llenoy el de 8 gal. no est vaco. Elcontenido conjunto es = 8 gal


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BSQUEDA EN UN ESPACIO DE ESTADOS

Considere la siguiente grfica: Objetivo: encontrar una ruta desde S hasta G Estado Inicial: S Estado Final: G


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BSQUEDA PRIMERO EN


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BSQUEDA PRIMERO ENANCHURA

Este tipo de bsqueda permitir siempreencontrar primero el estado objetivo msprximo.

Esta estrategia en general no es buena debidoa la cantidad de tiempo y memoria necesariapara realizar una bsqueda.


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BSQUEDA PRIMERO EN


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BSQUEDA PRIMERO ENPROFUNDIDAD

Esta bsqueda se centra en expandir un nicocamino desde la raz.

Siempre se expande el nodo ms profundo en

la frontera actual. En el caso de llegar a un callejn sin salida se

retrocede hasta el nodo ms cercano donde se

puede tomar una rama alternativa para poderseguir avanzando.


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Bsqueda Primero en Profundidad


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d f d d d


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BSQUEDA PRIMERO EN


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BSQUEDA PRIMERO ENPROFUNDIDAD


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Problema


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Problema

Imagine que un agente de viajes y un clientebastante molesto que quiere que reserve unvuelo de Nueva York a los ngeles, con una

cierta aerolnea. Aunque se le dice al clienteque no hay vuelo directo, ste insiste en volarcon la aerolnea. Al ver el horario de vuelos se

encuentra lo siguiente:


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El Mapa


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p


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Remonte de Colinas


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Menor Coste


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MINIMAX


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MINIMAX

Aplicacin: juegos de antagonismoCaractersticas de este tipo de problemas:

la accin la desarrollan 2 antagonistas.

el turno pasa alternativamente de uno a otro.

la informacin es completa: cada antagonistaconoce el estado del otro (ajedrez, damas, domin,cartas).

juegos de suma nula: lo que gana uno de losantagonistas es lo que pierde el otro puede habertablas o empate.

MINIMAX


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MINIMAX

El espacio de bsqueda se representa mediante rbolesAlternados.

- nodo: representa una situacin (del juego).

- sucesores de un nodo: situaciones a las que se puede

acceder aplicando las reglas del juego.- cada nivel: contiene las situaciones posibles para uno

de los antagonistas.

Si primero juega el antagonista A, lo har en los niveles

pares (0,2,4, ...) del rbol alternado. B lo har en los niveles impares (1,3,5, ...) del rbol alternado


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MINIMAX


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MINIMAX

Heurstica :- no garantiza el xito.

- el camino seleccionado es razonablemente

un camino hacia la victoria o el empate.- imita el comportamiento humano al examinar

por anticipado un pequeo nmero dejugadas antes de decidirse por una.


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MINIMAX

El maximizador busca un movimiento que lelleve al mayor nmero positivo.

El minimizador busca un movimiento que lelleve al menor nmero negativo.

El maximizador. puede esperar llegar a la situacin que le

producir un valor de 8. sabe que el minimizador puede escoger un

movimiento que le lleve a la situacin de valor 1.


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MINIMAX

Desde el punto de vista del maximizador, elminimizador puede escoger entre losresultados efectivos de 2 o 1.

El maximizador elegir moverse hacia la

alternativa en la que el minimizador debaelegir el resultado de 2.

Los resultados de un nivel determinan laaccin y el resultado efectivo del nivelinmediato superior.

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MINIMAX

MINIMAX


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MINIMAX

Para efectuar una bsqueda minimax:1.- Si el lmite de bsqueda se ha alcanzado, se calcula

el valor numrico de la situacin actual en relacincon el jugador apropiado, dando a conocer elresultado.

2.- De otro modo, si el nivel es de minimizacin, se usaminimax en los hijos de la situacin actual, dando aconocer el mnimo de los resultados.

3.- Si el nivel es de maximizacin, se usa minimax en los

hijos de la situacin actual, dando a conocer elmximo de los resultados.

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