IC-Introducción 1

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

ING. ELECTRÓNICA DOCENTES: Ana Casali

Andrea Torres

IC-Introducción 2

IIA - OBJETIVOS

ADQUIRIR CONOCIMIENTOS EN:

Tipos de problemas abordados por la IA

Manejo de algunas Herramientas de IA.

Aplicaciones en la Ingeniería.

ADQUIRIR HABILIDADES PARA:

Desarrollar un prototipo de algunos Sistemas Inteligentes

Realizar informes

Exponer tema/trabajo práctico

IC-Introducción 3

IC - MODULOS

INTRODUCCION

APRENDIZAJE AUTOMATIZADO

SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

RAZONAMIENTO APROXIMADO

SISTEMAS BORROSOS (FUZZY SYSTEMS)

AGENTES INTELIGENTES

IC-Introducción 4

IC - PROMOCION

TP 1: Introducción a la IA

TP 2: Aprendizaje Automatizado

TP 3: Sistemas Basados en Conocimiento

TP 4: Fuzzy Systems

EVALUACION GLOBALIZADORA

IC-Introducción 5

IC - PROMOCION

Aprobar todos los TPs (son Grupales y se desarrollan en clase de Laboratorio) y

Aprobar la Evaluación Globalizadora (1 recuperatorio)

IC-Introducción 6

IC – MATERIALES

Página web DSI-EIE

www.dsi.fceia.edu.ar

Fotocopias en El Bastón

Consultas:

acasali@fceia.unr.edu.ar

atorres@fceia.unr.edu.ar

ingcon@fceia.unr.edu.ar

IC-Introducción 7

Hoy está presente en miles de aplicaciones...

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

Antes...

IC-Introducción 8

ROBOTICA

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IC-Introducción 9

Sistemas de control (vuelos espaciales)

Planificadores (aeropuertos)

Sistemas de soporte a la decisión

Supervisores inteligentes

Casas inteligentes

e-commerce, subastas electrónicas

Agentes recomendadores

e-learning .....

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IC-Introducción 10

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

Distintas definiciones.

Conceptos fundamentales.

Historia / Estado actual.

Ramas de IA

Distintos campos de aplicación.

IC-Introducción 11

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

IC-Introducción 12

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

QUE ES LA IA ?

IC-Introducción 13

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

QUE ES LA IA ?

IC-Introducción 14

LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:

SISTEMAS QUE

PIENSAN COMO

HUMANOS

SISTEMAS QUE

PIENSAN

RACIONALMENTE

SISTEMAS QUE

ACTUAN COMO

HUMANOS

SISTEMAS QUE

ACTUAN

RACIONALMENTE

Inteligencia

ideal

RAZONAMIENTO

COMPORTAMIENTO

IC-Introducción 15

DIFERENTES MODELOS:

SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO

A nivel de procesos cognitivos

CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES

De la forma más eficiente

IC-Introducción 16

MODELOS COGNITIVOS (SEMÁNTICOS)

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

DIFERENTES MODELOS:

IC-Introducción 17

MODELOS COGNITIVOS

SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

FUZZY SYSTEM

MODELOS CONEXIONISTAS

REDES NEURONALES

DIFERENTES MODELOS:

IC-Introducción 18

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)

CONF. DARTMOUTH 1956 NACIMIENTO IA

FUNDAMENTOS DE LA IA

IC-Introducción 19

HISTORIA DE LA IA

• http://www.uned.es/pfp-internet-y-

educacion/historia.html

• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html

http://latinproject.org/index.php/en/component/book

library/510/view/53/Ingenier%C3%ADa/17/intelige

ncia-artificial

IC-Introducción 20

RAMAS DE IA:

Búsqueda Heurística

Representación del conocimiento

Inferencia

Planificación

Aprendizaje

Lenguaje Natural

Visión

Robótica

IC-Introducción 21

IJCAI is the International Joint Conference on AI - Buenos Aires Julio 25-31, 2015.

http://ijcai15.org/

IC-Introducción 22

IJCAI is the International Joint Conference on AI - Buenos Aires Julio 25-31, 2015.

http://ijcai15.org/ Content Areas Agent-based and Multi-agent Systems • Constraints, Satisfiability, and Search • Knowledge Representation, Reasoning and Logic • Machine Learning • Art & AI • Natural-Language Processing • Planning and Scheduling • Robotics and Vision • Uncertainty in AI • Web and Knowledge-based Information Systems

Knowledge Representation, Reasoning and Logic

Action, Change and Causality Automated Reasoning and Theorem Proving Beliefs and Knowledge Case-based reasoning Common-Sense Reasoning Computational Complexity Description Logics and Ontologies Diagnosis and Abductive Reasoning Geometric, Spatial, and Temporal Reasoning Knowledge Representation Logic Programming Many-Valued and Fuzzy Logics …

Multidisciplinary Topics And Applications AI and Natural Sciences AI and Social Sciences Art and Music AI and Ubiquitous Computing Systems Autonomic Computing Brain Sciences Cognitive Modeling Computational Biology and e-Health Computer Games Computer-Aided Education Human-Computer Interaction Intelligent Database Systems Intelligent User Interfaces Interactive Entertainment Knowledge-based Software Engineering Personalization and User Modeling Philosophical and Ethical Issues Real-Time Systems Security and Privacy Validation and Verification

• Machine Learning • Active Learning • Case-based Reasoning • Classification • Cost-Sensitive Learning • Data Mining • Ensemble Methods • Evolutionary Computation • Feature Selection/Construction • Kernel Methods • Learning Graphical Models • Learning Preferences/Rankings • Learning Theory • Machine Learning (General/other) • Neural Networks • Online Learning • Reinforcement Learning • Relational Learning • Semi-Supervised/Unsupervised Learning • Structured Learning

26

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 spacial • 94 PEGASUS Realiza reservas de vuelos • DARPA Sistemas de conducción de automóviles • S.E. en distintos dominios – • Sistemas recomendadores ...

IC-Introducción 27

UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO

VOLUMINOSO

CAMBIANTE

DIFICIL DE REPRESENTAR

IC-Introducción 28

Conjunto de Conocimientos y Técnicas que permiten aplicar el saber científico a la utilización del conocimiento.

ADQUISICION SE OCUPA DE LA REPRESENTACION INFERENCIA MANTENIMIENTO

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

IC-Introducción 29

• Es la disciplina tecnológica que se centra en el desarrollo, funcionamiento y mantenimiento de Sistemas Basados en Conocimiento (SBC – KBS) de una forma sistemática (utilizando Ingeniería de Software) • SBC: sistema de software capaz de soportar la representación explícita de conocimiento.

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

IC-Introducción 30

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

TEST DE TURING

IC-Introducción 31

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

TEST DE TURING (www.turing.org.uk/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)

IC-Introducción 32

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

TEST DE TURING

IC-Introducción 33

EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS Evaluar si el sistema se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente. (E. Rich)

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

IC-Introducción 34

LENGUAJES EN IA:

LISP (COMMON LISP)

Lenguaje funcional - procesamiento simbólico.

PROLOG

Programación lógica

C ( C ++ ) / JAVA ...

Procedural - Orientación a objetos

IC-Introducción 35

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-MIT)

QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 36

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.

IC-Introducción 37

AGENTE (Norvig&Russell)

IC-Introducción 38

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

IC-Introducción 39

Wooldridge & Jennings Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades: Autonomía. Habilidad Social (comunicación) Reactividad. Proactividad.

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 40

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

IC-Introducción 41

APLICACIONES

“El campo de la IA está involucrado en la invención de máquinas que ayuden

a la gente de distintas formas, dando a las máquinas alguna de las

capacidades que los humanos tenemos tales como entender el lenguaje,

interpretar imágenes o aprender de la experiencia. Generalmente estas

máquinas no se parecen ni actúan de la forma que lo hacen las personas,

pero pueden sernos asombrosamente útiles, mejorando y asistendo nuestras

vidas, y complementando más que reemplazando las cosas que los humanos

hacen. Y esta es la meta hacia la cuál estamos trabajando

colectivamente."

- Tom Mitchell (CMU)

IC-Introducción 42

APLICACIONES

La inteligencia artificial es ya una parte muy importante de la vida cotidiana en los países industrializados.

La IA está ayudando a la gente en todos los campos a hacer un mejor uso de la información para trabajar mejor y menos

duro...

http://aaai.org/AITopics/Applications

IC-Introducción 43

Ejemplos de Aplicaciones

Deepmind: We combine the best techniques

from machine learning and systems neuroscience to build powerful general-purpose learning algorithms.

Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental Sciences PAGES interprets the analysis of drill results provided by a geophysics laboratory. This application was developed in collaboration with Dr. Rick Requejo of Geochemical Solutions International.

IC-Introducción 47

Identificac ión en línea de parámetrosdel modelo de control.Validación de sensores.Distribución de modelos utilizando conceptos innovadores de plataformasde comunicación.Diagnóstico e identificación de fallas de equipos.

Desarrollador, integrador y usuario final

Qué es el T-Expert ?

• Es un Sistema Experto orientado al ingeniero de proceso, con herramientas

gráficas que le permiten escribir la lógica que el usa para resolver o analizar un

problema en un leguaje familiar como lo es un diagrama de flujo.

• Este sistema basado en reglas, se combina con los hechos que vienen de

campo para forman la base de conocimiento. Esta base de conocimiento es

evaluada por un motor de inferencia, que realiza inferencias lógicas.

Las inferencias pueden comprender la generación de acciones o la creación

de nuevos hechos.

Qué es un Sistema Experto ?

•Es una rama de Inteligencia Artificial que hace uso extensivo de conocimiento

especializado para resolver problemas al mismo nivel que un experto humano.

T-EXPERT SIDERAR

IC-Introducción 48

Areas de aplicación:

• Diagnóstico : Inferir problemas subyacentes basándose en la observación

de evidencia

•Interpretación: Explicar datos observados.

•Monitoreo: Comparar datos observados contra los esperados para juzgar

performance.

•Planeamiento: Divisar acciones para llegar a un resultado.

•Predicción: Predecir resultado de una situación dada.

•Recomendación: Prescribir el tratamiento a un problema.

•Control: Regular un proceso. Puede requerir interpretación,diagnóstico,monitoreo

planeamiento, predicción y recomendación.

T-EXPERT SIDERAR

IC-Introducción 49

Robótica

Robots para múltiples aplicaciones

(limpieza, desactivar minas, inspeccionar volcanes, espaciales, ….)

Empresa multimillonaria…

Robocup: http://www.robocup.org/

Robocup

Robocup: Small League

IC-Introducción 53

Bibliografía

• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –

Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1

http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html

• Inteligencia Artificial. LATIn

http://latinproject.org/index.php/en/component/booklibrary/

• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy

http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/

IC-Introducción 54

Bibliografía

• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –

Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1

http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html

• Inteligencia Artificial. LATIn

http://latinproject.org/index.php/en/component/booklibrary/

• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy

http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/

IIA-Introducción 55

Links

• Entrevistas:

• http://www.aaai.org/AITopics/html/interview.html#online

• Entrevista a D. Hofstadter

http://www.wired.com/wired/archive/3.11/kelly.html

http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html

• Hubert Dreyfus (critico de IA)

http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/indices/a-tree/d/

Dreyfus:Hubert_L=.html

IIA-Introducción 56

Taller: Descubriendo a la IA

• Buscar 2 o 3 Institutos de IA (líneas de

investigación, proyectos, publicaciones)

• Ver publicaciones / organizaciones / eventos

científicos sobre IA

• Investiga algún aporte de la IA que se haya

implementado en alguna aplicación interesante

en los últimos tiempos.

IIA-Introducción 57

CIFASIS

http://www.cifasis-conicet.gov.ar/

LINEAS DE INVESTIGACION:

Aprendizaje Automatizado y Aplicaciones

Bioinformática

Procesamiento de Señales Multimedia

Sistemas de Información Inteligentes

Robot desmalezador

IIA-Introducción 58

ISISTAN

http://www.exa.unicen.edu.ar/isistan/

Grupo de Agentes Inteligentes y Gestión de

Conocimiento

Agentes Inteligentes de Software

Sistemas Multi-Agente

Modelado de Usuarios

Personalización y Recomendación

Gestión de Conocimiento

IIA-Introducción 59

IIIA - España

https://www.iiia.csic.es/

Sistemas de Aprendizaje

Agentes Inteligentes

Razonamiento Lógico y Búsqueda

Robots Autónomos

Música y AI

etc

IIA-Introducción 60

Berkeley - USA

https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Areas/

AI/

Learning and Probabilistic Inference:

Graphical models. Kernel methods. Nonparametric Bayesian methods.

Reinforcement learning. Problem solving, decisions, and games.

Knowledge Representation and Reasoning:

Search and Information Retrieval:

Collaborative filtering. Information extraction. Image and video

search. Intelligent information systems.

Speech and Language: .... vision, robotics, etc