Sistemas Inteligentes: Introducción

Universidad
de Oviedo
Centro de
Inteligencia Artificial
SISTEMAS INTELIGENTES
T1: Introducción a los SSII
{jdiez, juanjo} @ aic.uniovi.es
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Sistemas Inteligentes: Introducción
•  Definiciones de Inteligencia Artificial
•  Breve historia
•  Objetivos
•  Metodologías
•  Agentes
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Definiciones de IA (I)
Racionalidad
Comportamiento
Razonamiento
Humanidad
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Test de Turing (1950)
Interrogador
A
B
¿Cuál de los dos,
A ó B, es un
sistema
inteligente?
Para engañar al interrogador la máquina debería
tener desarrolladas ciertas cualidades:
•  Procesamiento de lenguaje natural, visión, robótica
•  Representación del conocimiento, razonamiento
automático, aprendizaje automático
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Pensando como humanos
•  ¿Cómo piensan los humanos?
°  Introspección
°  Experimentos
psicológicos
•  Ciencia cognitiva
Combina técnicas de IA y psicología para construir teorías
sobre el modo de pensar de los humanos
•  Una vez establecidas teorías sobre la forma de
pensar humana, se traduce a un programa
•  GPS (General Problem Solver) Newell y Simon
Los pasos del razonamiento del GPS deberían ser
análogos a la traza del pensamiento humano cuando
resuelve los mismos problemas
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Pensando racionalmente
•  Aproximación de las leyes del
pensamiento
°  Aristóteles.
Silogismos (patrones de
estructuras argumentales correctas)
» Se suponía que estas leyes gobernaban las
operaciones de la mente
» Primeros desarrollos en el campo de la lógica
°  Desarrollo de la lógica
» Notación precisa
» Programas lógicos
(s. XIX y XX)
°  Dificultades
» Es difícil formalizar mediante lógica
» Recursos computacionales excesivos
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Actuando como humanos
•  Fundamental cuando se desea que un
sistema inteligente interactúe con
humanos
°  Dialogar
°  Ofrecer
explicaciones
•  Convenios de mínimos para facilitar el
entendimiento
•  La representación subyacente no tiene
por qué seguir modelos humanos
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Actuando racionalmente
•  Concepto de Agente Inteligente
•  Deben cumplir dos objetivos:
°  Ser
capaces de percibir su entorno, y
°  actuar
racionalmente de acuerdo con el
entorno percibido
» requiere razonar (lógicamente),
» actuar a partir de las conclusiones obtenidas,
» no siempre usan inferencia lógica (actos reflejos)
•  Es más general que la lógica
°  No
es la única forma de actuar racionalmente
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Definiciones de IA (II)
Producir sistemas capaces de
adoptar comportamientos que, si
fuesen realizados por seres humanos
no dudaríamos en calificar de
inteligentes
Nilsson
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Fundamentos de la I.A.
FILOSOFÍA
MATEMÁTICAS
Teoría del
razonamiento
y del aprendizaje
Teorías formales de la
lógica, probabilidad, toma
de decisiones…
BIOLOGÍA
Funcionamiento del
sistema nervioso y de
otros sistemas biológicos
I.A.
COMPUTACIÓN
Hace posible la
implementación real
de las soluciones
PSICOLOGÍA
LINGÜÍSTICA
Investigación de la mente
humana
Estructura y significado del
lenguaje
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Génesis de la IA (1943-1955)
•  McCulloch y Pitts (1943) proponen un modelo
constituido por neuronas artificiales. Mostraron,
entre otras cosas, que los conectores lógicos podrían
implementarse usando redes sencillas
•  Hebb (1949) propuso y demostró una sencilla regla
que permitía que redes adecuadamente definidas
pudiesen aprender
•  Turing (1950) introduce el test que debería pasar un
computador para considerarse inteligente: la prueba
de Turing
•  Minsky y Edwards (1951) construyen el SNARC, el
primer hardware neuronal
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Nacimiento de la IA (1956)
•  McCarthy, Minsky, Shannon y Rochester (1956)
organizaron un curso de 2 meses en el Darmouth
College
•  Newell y Simon presentan el Logic Theorist (LT),
capaz de demostrar gran parte de los teoremas del
capítulo 2 del Principia Matemática
•  En ese taller se acuñó el nombre de Inteligencia
Artificial
•  ¿Por qué una disciplina separada?
°  Desde
el primer momento abarcó la idea de duplicar
facultades humanas: creatividad, auto-mejora, uso del
lenguaje
°  Es la única disciplina que persigue la construcción de
máquinas que funcionen automáticamente en medios
complejos y cambiantes
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Entusiasmo inicial, grandes
esperanzas (1952-1969)
•  La mayor parte de la comunidad científica pensaba que una
máquina nunca podría hacer tareas . Los investigadores en IA
respondían demostrando la realización de una tarea tras otra. Era la
época de Mira mamá, ahora sin manos según McCarthy
•  Al Logic Theorist del Newell y Simon siguió el GPS (General Problem
Solver), el primero que incorporó el enfoque de pensar como un
humano
•  Samuel (1952) escribió una serie de programas que aprendieron a
jugar a las damas a nivel amateur
•  McCarthy (1958) definió el lenguaje Lisp, describió el Generador de
consejos, que incorporaba principios de representación de
conocimiento general y razonamiento
•  Robinson (1965) propone el método de Resolución (completo) para
demostrar teoremas usando lógica de predicados
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Entusiasmo inicial, grandes
esperanzas (1952-1969)
•  Gelernter (1959) construyo el DTG, capaz de
probar teoremas de geometría que muchos
estudiantes consideraban muy complejos
•  Se proponen algunos micromundos que
parecen requerir inteligencia para resolver
problemas en ellos: uno de los más conocidos
es el mundo de bloques
•  Los métodos de aprendizaje de Hebb se
reforzaron con los adalines (Widrow y Hoff,
1960) y los perceptrones (Rosenblatt, 1962)
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Una dosis de realidad (1966-1973)
•  Los primeros sistemas fallaron estrepitosamente al
utilizarlos en problemas más variados y complejos
Les faltaba conocimiento del problema
°  Los problemas eran intratables
° 
•  Los primeros pasos en evolución automática (ahora
llamados algoritmos genéticos) tuvieron escaso exito
•  El informe Lighthill (1973) criticó principalmente la
incapacidad para tratar con la explosión combinatoria: el
gobierno británico retiró ayudas a la investigación en IA
•  Otro obstáculo se derivó de las limitaciones inherentes a
las estructuras básicas:
° 
Minsky y Papert demostraron la incapacidad de un perceptrón
con dos entradas de resolver el problema del XOR
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Sistemas basados en el
conocimiento (1969-1979)
•  Buchanan, Lederberg y Feigenbaum (1969) construye el
DENDRAL, capaz de inferir una estructura molecular a partir
de información de un espectrómetro de masas: fue uno de los
primeros sistemas de reglas
•  Le siguió MYCIN (Feigenbaum, Buchanan y Shortlife), capaz
de hacer diagnósticos tan buenos como los de un experto en
infecciones sanguíneas (y mejor que los de un médico novato)
° 
Las reglas se extrajeron de entrevistas con expertos
° 
Contaban con factores de certeza, usaba razonamiento con
incertidumbre
•  Se avanzó en procesamiento de lenguaje y en planificación
•  Se desarrollaron nuevos lenguajes y esquemas de
representación (Prolog, Planner, los marcos de Minsky…)
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La IA se convierte en industria
(1980-actualidad)
•  R1 (McDermott, 1982) es el primer
sistema experto comercial con éxito
Se usa en la elaboración de pedidos informáticos,
ahorrando aproximadamente 40 mill. de dólares
al año a Digital Equipment Corp.
•  En 1988 el grupo de IA de la DEC ya
había distribuido 40 sistemas expertos y
Du Pont utilizaba más de 100
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Regreso de las redes neuronales
(1986-actualidad)
•  A mediados de los 80 se retoma el algoritmo de
retropropagación, mencionado por primera vez
en 1969 (Bryson y Ho)
•  La difusión de los éxitos obtenidos suscitó gran
entusiasmo
•  Surgió cierta rivalidad entre la aproximación
conexionista de las redes neuronales y la
aproximación simbólica
•  La tendencia actual es que ambas son
complementarias, no competidoras
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La IA se convierte en ciencia
(1987-actualidad)
•  Se produce una revolución tanto en el contenido
como en la metodología
Es más usual el trabajo sobre teorías ya existentes que
proponer teorías nuevas
•  La IA ya forma parte del ámbito de los métodos
científicos
Formulación formal, experimentación, análisis estadístico de
resultados, se usan repositorios de datos y código
•  Surgen o reciben un gran impulso
Procesamiento de lenguaje, minería de datos, razonamiento
probabilístico, robótica, visión, aprendizaje automático, etc…
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Caracterizaciones de la IA
•  Objetivos a largo plazo
•  En qué se inspira
•  Metodología empleada
•  Tareas generales que aborda
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Objetivos a largo plazo (I)
•  Se ha dado en hablar de Gran IA y Pequeña IA
•  La Gran IA persigue construir robots de
inteligencia igual a la humana
•  La Pequeña IA trata de resolver problemas
específicos de forma inteligente y de generalizar las
técnicas para aplicarlas a otros problemas. Las
investigaciones se centran generalmente en alguno
de los siguientes objetivos
1.  Producir máquinas que exhiban comportamiento inteligente
2.  Comprender la inteligencia humana en el contexto social
3.  Dar paso a “formas de vida” artificiales
4.  Incrementar el conocimiento científico
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Objetivos a largo plazo (II)
•  Producir máquinas que exhiban comportamiento
inteligente puede ser útil:
°  pueden
llevar a cabo tareas para las que los humanos
somos propensos a cometer errores
°  pueden
permitirnos acometer tareas que antes no podíamos
afrontar
•  Comprender la inteligencia humana en la sociedad
Los estudios en Inteligencia Artificial pueden ayudar a
comprender mejor la inteligencia humana
°  ¿Cuántas de las actividades que denominamos inteligentes
puedes ser replicadas por algoritmos?
°  El
estudio de sistemas multi-agente, que cooperan y se
comunican para resolver problemas es un ejemplo de
inteligencia social
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Objetivos a largo plazo (III)
•  Dar paso a “formas de vida” artificiales
El estudio de vida artificial (ALife) está íntimamente
relacionado con el concepto de evolución
°  ¿Puede surgir comportamiento inteligente dando suficiente
tiempo para que evolucionen formas de vida artificiales?
•  Incrementar el conocimiento científico
Las técnicas de IA hacen surgir problemas interesantes en sí
mismos, como puede ser la complejidad algorítmica, etc.
°  Muchos
investigadores en IA no se dedican en absoluto a
desarrollar sistemas inteligentes, ni a estudiar la
inteligencia humana o la vida artificial
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En qué se inspira
•  ¿Cómo conseguir que un ordenador actúe con inteligencia?
Utilizando la lógica
°  Deducción formal
Imitando el razonamiento humano
°  Sistemas expertos, planificación, razonamiento, aprendizaje,
procesamiento de lenguaje natural
Imitando la actividad biológica del cerebro
°  Redes de neuronas artificiales (ANNs)
Usando los fundamentos de la evolución
°  Algoritmos genéticos, robótica basada en comportamiento
Construyendo agentes que cooperen/compitan entre ellos
°  Sistemas multiagente
Modelos computacionales basados en fuerza bruta
°  Decir que Deep Blue no piensa en el ajedrez es como decir
que un avión no vuela porque no agita sus alas (Drew
McDermott, New York Times)
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Metodolgía empleada
•  Dos aproximaciones
Científica ( pulcra )
°  Se formula una hipótesis, se demuestra formalmente si la
hipótesis es cierta o falsa y se ejemplifica
° 
Es una aproximación robusta, pero el progreso para automatizar
tareas complejas es lento
Tecnológica ( desaliñada )
°  Se aplica en problemas muy grandes y no bien definidos, donde
suelen combinarse diversas técnicas. A menudo las tareas son tan
complejas que se considera un éxito el poder automatizarlas
RHINO: un robot guía interactivo
° 
Durante seis días guió a los visitantes de un museo en Bonn, evitando
obstáculos, moviéndose entre los visitantes e interaccionando con
ellos. Navegó en total más de 18 Km., y guió a más de 2000 personas
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Tareas generales que aborda la IA
•  Hacer que un agente
Razone de forma racional
°  prueba automática de teoremas, satisfacción de restricciones,
razonamiento basado en casos, etc.
Aprenda y descubra nuevo conocimiento
°  aprendizaje automático, data mining
Juegue bien (ajedrez, backgammon, etc.)
°  técnicas de búsqueda en juegos con adversarios
Se comunique con los humanos
°  procesamiento de lenguaje natural y síntesis del habla
Muestre signos de vida
°  algoritmos genéticos, programación genética
Maniobre de forma inteligente en el mundo real
°  robótica, planificación, visión artificial
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Agentes
•  Un agente es cualquier cosa capaz de
percibir su entorno con la ayuda de
sensores y actuar sobre dicho entorno
mediante actuadores
Percepciones
Sensores
Entorno
Agente
Actuadores
Acciones
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Agentes: algunos conceptos
•  Función del agente: define el comportamiento del agente;
proyecta una percepción dada en una acción
•  Programa del agente: implementa la función del agente
•  Agente racional: en cada posible secuencia de percepciones, un
agente racional deberá emprender aquella acción que
supuestamente maximice su medida de rendimiento,
basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de
percepciones y en el conocimiento que el agente mantiene
almacenado
•  Autonomía: se mide por el grado en que su comportamiento
viene determinado por su experiencia
° 
se requiere un balance entre la falta de autonomía y la autonomía
absoluta
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Propiedades de los entornos
•  Totalmente/parcialmente observable
Los sensores ¿acceden al estado completo del entorno?
•  Determinista/estocástico
El siguiente estado ¿está totalmente determinado por la acción?
•  Episódico/secuencial
¿Se puede dividir la experiencia del agente en episodios atómicos, tales que la
elección de acción en cada episodio depende solo de éste?
•  Estático/dinámico
¿Puede cambiar el entorno mientras el agente elige una acción?
•  Discreto/continuo
¿Cómo se maneja el tiempo, las percepciones, las acciones?
•  Individual/Multiagente
¿Hay un solo agente interaccionando en el entorno?¿Es un entorno
competitivo o cooperativo?
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Ejemplos de entornos
•  Totalmente observable: algunos problemas de juguete
•  Parcialmente observable: conducir
•  Episódico: clasificación
•  Secuencial: jugar al ajedrez
•  Estático: resolver un crucigrama
•  Dinámico: conducir
•  Discreto: ajedrez
•  Continuo: conducir
•  Individual: buscar una ruta en un mapa
•  Multiagente:
competitivo: parchís, ajedrez
cooperativo: varios robots autónomos en un almacén
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Estructura de los agentes
•  Agentes reactivos simples
•  Agentes reactivos basados en modelos
•  Agentes basados en objetivos
•  Agentes basados en utilidad
Agentes que aprendan
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Agentes reactivos simples
Sensores
Agente
Cómo es el mundo
ahora
Entorno
Reglas de condición-acción
Qué acción debo
tomar ahora
Actuadores
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Agentes reactivos basados en
modelos
Sensores
Estado
Cómo evoluciona el mundo
Cómo es el mundo
ahora
Entorno
Qué efectos causan
mis acciones
Reglas de condición-acción
Agente
Qué acción debo
tomar ahora
Actuadores
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Agentes basados en objetivos
Sensores
Estado
Qué efectos causan
mis acciones
Qué pasará si realizo
la acción A
Objetivos
Qué acción debo
tomar ahora
Agente
Actuadores
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Entorno
Cómo evoluciona el mundo
Cómo es el mundo
ahora
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Agentes basados en utilidad
Sensores
Estado
Cómo es el mundo
ahora
Qué efectos causan
mis acciones
Qué pasará si realizo
la acción A
Utilidad
Estaré contento en
este estado
Qué acción debo
tomar ahora
Agente
Actuadores
Actuadores
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Cómo evoluciona el mundo
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Agentes que aprenden
Nivel de actuación
Sensores
Crítica
retroalimentación
cambios
Elemento de
actuación
conocimiento
objetivos a
aprender
Generador de
problemas
Agente
Actuadores
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Elemento de
aprendizaje