TEMA 1: Conceptos Generales

Tema 1: ¿Qué es la Intleigencia Artificial?
pp. 1
Inteligencia Artificial /Departamento de Sistemas Informáticos y Computación/Facultad de Informática/ UPV
Tema 1: ¿Qué es la Intleigencia Artificial?
TEMA 1:
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Conceptos Generales
1.- Concepto de IA.
2.- Historia, Evolución y Estado actual.
3.- Areas y aplicaciones.
Bibliografía Básica:
• E. Rich, K. Knight, ‘Inteligencia Artificial’, McGraw Hill (1994). Capítulo 1
• I. Fernández "Artificial, pero no inteligencia" (suministrado)
• J. Pitrat " El nacimiento de la Inteligencia Artificial" (suministrado)
Bibliografía Complementaria:
• S. Russel, ‘Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno’, Prentice Hall(1996)
• Varios. "Inteligencia artificial. Conceptos, técnicas y aplicaciones" Marcombo (1987).
• E. Charniak, D. McDermott "Introduction to Artificial Intelligence" Addison-Wesley (1985).
• R. Penrose, “La Inteligencia y los Ordenadores” (suministrado).
• R. Reddy, “The Challenge of Artificial Intelligence” (suministrado).
• T. Munakata (Guest Editor), “New Horizons in Commercial and Industrial AI” (suministrado).
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1.- Concepto de IA
¿QUE ES LA INTELIGENCIA? (Problema psicológico)
"Capacidad de aprender relaciones entre hechos, resolver un problema
mediante una adaptación de un problema previo".
Primeras aplicaciones de la IA:
- Juegos (ajedrez,damas,...).
- Demostración de teoremas matemáticos.
Selección del mejor camino
que lleva a la solución
- Razonar en base al sentido común (cómo llegar al trabajo por la
mañana,...)
Razonar sobre: •Objetos físicos y sus relaciones.
•Acciones y sus consecuencias.
- Percepción (visión y habla)
- Entender un lenguaje.
- Resolución de problemas que requieren experiencia
(diagnósticos médicos, análisis químicos,...).
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Algunas aplicaciones de la IA
•Visión
•Habla
•Lenguaje Natural
•Percepción
•Sentido común
•Control de un robot
•Comprensión
•Generación
•Traducción
•Juegos (Ajedrez, backgammon, damas, ...)
•Matemáticas •Geometría
•Lógica
•Cálculo integral
•Dem. de las prop.
prop. de un prog.
prog.
•Ingeniería
•Análisis científico
•Diagnosis médica
•Análisis financiero
•Diseño
•Detección de fallos
•Planif.
Planif. de manufact.
manufact.
Tareas de la vida diaria
Tareas formales
Tareas de los expertos
Más fáciles de representar y
de tratar por programas
Sistemas Expertos
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¿QUE
¿QUE ES
ESLA
LAIINTELIGENCIA
NTELIGENCIAA
ARTIFICIAL?
RTIFICIAL?
La I.A. es la parte de la informática concerniente al diseño de sistemas de
computación inteligente, es decir, de sistemas que exhiban o simulen las
características que son comúnmente asociadas con la inteligencia en la
conducta humana (Handbook81).
Modelo
Computacional
Intelecto
Humano
• Modelo computacional del intelecto humano.
• Programas de simulación de la conducta humana.
•¿Cuáles son las suposiciones fundamentales sobre la inteligencia?
•¿Qué tipo de técnicas son las más adecuadas para resolver los problemas de IA?
•¿A qué nivel de detalle, si es que no es por completo, se puede intentar modelar la
inteligencia humana?
•¿Cómo se puede saber cuándo se ha tenido éxito en la construcción de un
programa inteligente?
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¿Cuáles son las suposiciones fundamentales sobre
la inteligencia?
• Hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos (Newell y Simon, 1976)
“Un sistema de símbolos físicos posee los medios necesarios y
suficientes para realizar una acción inteligente genérica”
Sistema de Símbolos Físicos: conjunto de entidades
(símbolos)
que componen otro tipo de entidades
(expresiones o estructuras de símbolos).
Es posible construir programas que realicen las tareas ‘inteligentes’
que son realizadas por el ser humano.
• Modelos Subsimbólicos (Redes Neuronales)
• Conflictos entre modelos subsimbólicos y la hipótesis del sistema de
símbolos físicos (Somlensky, 1988).
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¿Qué es una Técnica de IA?
• La Inteligencia necesita Conocimiento, el cual posee las siguientes
propiedades:
- es voluminoso
- es difícil de caracterizar con exactitud
- cambia constantemente
- se distingue de los datos en que se organiza de tal forma que se
corresponde con la forma en que va ha ser utilizado.
• Una Técnica de IA es un método que utiliza conocimiento representado
de forma que:
- represente las generalizaciones
- sea comprensible
- pueda modificarse fácilmente
- puede utilizarse en muchas situaciones, aún no siendo totalmente
preciso o completo.
- puede utilizarse para superar su propio volumen (acotar posibilidades)
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El Nivel del Modelo (Ciencias Cognoscitivas)
• ¿Deseamos construir programas que realicen las tareas de la misma
forma que las realiza el ser humano?
• ¿Deseamos construir programas que realicen tareas que hace el ser
humano de la forma más sencilla?
• Programas que intentan modelar la actuación del ser humano:
- tareas que un computador resuelve fácilmente, pero utilizando
mecanismos de los que no dispone el ser humano
Elementary Perceiver and Memorizer (Feigenbaum, 1963)
- tareas que no son triviales para un computador. Razones para querer
modelar la forma de trabajar humana para realizar estas tareas:
* verificar las teorías psicológicas de la actuación humana (PARRY,...)
* capacitar a las computadoras para comprender el razonamiento
humano
* capacitar a la gente para comprender a las computadoras
* explotar el conocimiento que se puede buscar en el hombre.
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Criterios de Determinación del Éxito
• ¿Cómo podemos saber si hemos construido una máquina inteligente?
Test de Turing (Alan Turing, 1950) / Test de Searle
• ¿Podemos determinar el éxito de la IA en dominios más restrigidos?
– Programas de ajedrez que juegan al mismo nivel que un
humano
– Programas que determinan la estructura de componentes
orgánicos (DENDRAL).
– Programas que resuelven en minutos problemas que requieren
experiencia y que un humano experto tardaba horas
• El éxito de un programa que simula el comportamiento humano está en
que el comportamiento del programa se corresponda con el humano.
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OTRAS DEFINICIONES DE I.A.
➢IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras hagan cosas
que, de momento, las personas hacen mejor (Nilsson).
➢Son las técnicas de diseño de sistemas informáticos que presentan las
características de la inteligencia humana.
➢Estudio de las ideas que permiten al ordenador realizar acciones que
hacen al ser humano inteligente (Winston).
➢La IA es la ciencia de hacer máquinas que hacen cosas, que
realizadas por el hombre requieren el uso de inteligencia (Minsky).
➢IA es la parte de la ciencia de la computación que investiga procesos
simbólicos, razonamientos no algorítmicos, y representación simbólica
del conocimiento (Buchanan).
➢La IA es todo lo que no se ha hecho hasta ahora (Tesler).
➢La IA es todo aquello que las computadoras aún no saben hacer
(Hofstadter).
➢La IA tiene mucho de A y poco de I. (Rich).
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2.- Historia, Evolución y Estado actual
• Prehistoria:
- Tradición griega/judía. Fábulas. Deseos.
- Lógica simbólica (R. Lull, Leibnitz).
- Autómatas mecánicos.
- Siglo XX (Teoremas matemático-lógicos, computabilidad,...)
- Era informática. Líneas: científica / gestión, procesamiento
simbólico.
• Nacimiento y euforia (1950-1964).
- Búsqueda heurística (GPS).
- Inicio formal: Conferencia Dartmouth (1956).
- Lenguajes: IPL, LISP.
- Grandes proyectos estatales.
- Decepción. Informe APLAC: Límite procesamiento. Búsqueda.
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Evolución y Estado actual (2)
• Estudio y reflexión (1965-1980).
- Solución: combinatoria + heurística + restricción de dominios
- Formalismos lógicos (Teorema de Resolución,1964).
- Prototipos de S.B.C. (Dendral,1965)
- PROLOG (1975).
• Expansión (1980-)
- Máquinas y lenguajes de V generación (1981-91).
- Evolución diferentes áreas.
- Evolución hardware (procesamiento simbólico).
- Proyectos supranacionales (Esprit, Eureka).
- Nuevas líneas de investigación:
Ingeniería del conocimiento, Aprendizaje, Redes neuronales,
Reconocimiento de Formas, S.B.C. Segunda generación, Modelos
de Razonamiento (difuso, cualitativo, ...), Entornos y arquitecturas
avanzadas, IA distribuida, Tiempo real, ...
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3.- Areas y aplicaciones
• Procesamiento del lenguaje natural.
- Comprensión de textos: sintaxis y semántica.
- Traducción.
• Recuperación inteligente de la información.
- Recuperación de información no explícitamente representada.
- Bases de datos deductivas.
- Procesos inferenciales. Sentido común.
- Interfaz natural.
• SBC: Sistemas Expertos.
- Ingeniería del conocimiento: Adquisición, representación, tratamiento y
validación.
- Representación del conocimiento. Mecanismos inferenciales.
- Otras facilidades: explicación, justificación, aprendizaje, etc.
• Demostración automática de teoremas.
- Demostración o refutación de teoremas.
- Métodos deductivos
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Areas y aplicaciones (2)
• Robótica.
- Percepción. Capacidad locomotiva y manipulativa.
- Razonamiento: planificación.
- Aprendizaje
• Programación automática.
- Compilador de un lenguaje de alto nivel.
- Verificador de programas.
• Problemas combinatorios y de planificación.
- Problemas NP: restricción de dominios, heurística.
- Planificación.
• Percepción
- Visión y Habla.
- Reconocimiento de formas
- Aprendizaje
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Areas y aplicaciones (3)
• Aplicaciones en documentación:
– Aplicación de los S.E. a la gestión documental:
» Obtención Automática de Resúmenes.
» Indexación Automatizada.
» Herramientas de catalogación.
– Búsqueda Inteligente
» SOM / WEBSOM.
» Agentes de Información.
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