Inteligencia Artificial

Inteligencia ArtificialIng. Rodrigo Escobar Daz GuerreroTemarioUnidad 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial. Unidad 2. Tcnicas de Bsqueda. Unidad 3. Representacin del conocimiento y razonamiento.Unidad 4. Sistemas de razonamiento. Unidad 5. Aplicaciones con tcnicas de IA.

CalificacinExmenes 60%Tareas y ejercicios30%Tutor 10% 100%

ExmenesSlo podr presentar examen de segunda oportunidad en 3 Unidades.

El mnimo aprobatorio ser del 70%.

Los exmenes se realizaran en plataforma en la hora indicada por el asesor.

TareasLos trabajos realizados en hora de tutora sern contemplados como tareas o ejercicio (segn lo indicado), la calificacin de dichos trabajos la otorgar el tutor.

Todo trabajo que se solicite en plataforma deber contener: Portada (Nombre, asignatura, nombre de la tarea)Referencias (con el formato APA)No se aceptarn trabajos atrasados.

TareasPor cada falta ortogrfica se descontar un punto de su calificacin.

Dentro de la evaluacin de un trabajo se calificar la forma en la que se redacta.

Tutor Tarea1Tarea2AsistenciaParticipacinActitud en tutoras10%TareasCorreorescobar_depad_qro@hotmail.com

Formato de asunto:

Nombre_materia_Unidad_NombreTareaBibliografaRussell, S. J., & Norvig, P. (1996).Inteligencia Artificial: un enfoque moderno.

Ponce, P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniera. Alfaomega, Mxico, 20-50.

Bentez, R., Escudero, G., Kanaan, S., & Rod, D. M. (2014).Inteligencia artificial avanzada. Editorial UOC.Primer Tarea Plataforma.Subir un archivo en Microsoft Word, que contenga su Nombre, Unidad, Materia y proyecto actual.

Clave de matriculacin: Inteligencia, pensar y razonarInteligencia: Capacidaddeentenderocomprender. Capacidadderesolverproblemas.Pensar: Examinarmentalmentealgoconatencinparaformarunjuicio.Formarocombinarideasojuiciosenlamente.Razonar: Ordenaryrelacionarideasparallegaraunaconclusin.Definicin de la IAEs una rea de la ciencia relativamente nueva (1956)Sus influencias son diversas (Filosofa, Matemtica, Psicologa, Biologa)Involucra una gran cantidad de reas tanto genricas (aprendizaje, percepcin, resolucin de problemas) como especficas (jugar al ajedrez, diagnosticar enfermedades, conducir coches, ...)Definicin de la IA

Turing

TuringTuring, particip en el diseo de una de las primeras computadoras que existieron, para el ejrcito ingls, entre los aos 40 y 50.Adems de aportar los conceptos bsicos de la arquitectura secuencial, public en 1950 un provocador artculo Computer Machinery and Intelligence, que comienza con la pregunta: Pueden las mquinas pensar? .Aborda formalmente acciones consideradas hasta ese momento propias de los seres humanos, de forma que despus pudieran implementarse en las mquinas, dotndolas as de capacidades como: aprender, crear, etc.Test de Turing o Test de Imitacin.

Test de Turing o Test de Imitacin.Procesamiento de lenguaje natural que le permita comunicarse satisfactoriamente en ingls.Representacin del conocimiento para almacenar lo que se conoce o siente.Razonamiento automtico para utilizar la informacin almacenada para responder a preguntas y extraer nuevas conclusiones.Aprendizaje automtico para adaptarse a nuevas circunstancias y para detectar y extrapolar patrones.Historia de la IAAristteles (384-322 a.C.), silogismos. Ramn Llull (d.C. 1235-1316), cataln, quien construy un conjunto de ruedas llamado Ars Magna, el cual se supona iba a ser una mquina capaz de responder todas las preguntas.Martin Gardner (1982) atribuye a Gottfried Leibniz (1646-1716) el sueo de un lgebra universal por el cual todos los conocimientos, incluyendo las verdades morales y metafsicas, pueden algn da ser interpuestos dentro de un sistema deductivo nico.

George Boole (1854) comenz a desarrollar los fundamentos de la lgica proposicional.Gottlob Frege(1879),lgica matemtica moderna.Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) escribieron teoras acerca de las relaciones entre los elementos de clculo simple y las neuronas biolgicas 1956, reunin sobre informtica terica, Dartmouth College (Estados Unidos). John McCarthy, Marvin Minsky, Allen,Newell y Herbert Simon.Algunos filsofos (Lucas 1961, Penrose 1989) interpretaron como una afirmacin que la inteligencia humana nunca ser mecanizada. Frank Rosenblatt (1962) explor el uso de redes llamadas perceptrones.Chomsky 1965, lingstica computacional.

Friedberg, (1958) algoritmos genticosBernie Widrow (1962) adalines.Frank Rosenblatt (1962)- perceptrones.Winograd y Cowan (1963) redes neuronales.Lotfi Zadeh (1965)- lgica difusaBuchanan and Lederberg (1971) DENDRAL sistema experto.Un programa de IBM llamado Deep Blue derrot al actual campen mundial de ajedrez, Garry Kasparov (1997).

Agentes InteligentesUn agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.

Percepciones ->Acciones

El comportamiento de un agente esta determinado por sus percepcionesCmo modelar las percepciones?Formas de Modelar:Tablas Percepcin -> Accin (no es necesario enlistar todas las posibles entradas)Teora de Autmatas

Se pueden definir varios agentes para el mundo de la aspiradora simplemente rellenando la tabla de formas distintas.La pregunta obvia, entonces es: cul es la mejor forma de rellenar una tabla? Qu hace que un agente sea bueno o malo, inteligente o tonto? Un agente racionalUn agente racional es aquel que realiza la accin correcta.Accin correcta = accin que lleva al agente a tener xito en su tarea.Cmo evaluarlo? (medida de rendimiento)No existe una medida vlida fija para cualquier agente.EjemploCantidad de basura recogidaEn que tiempo se realiz la tareaConsumo de corrienteNivel de ruido generadoUna medida de rendimiento ms adecuada recompensara al agente por tener el suelo limpio. Por ejemplo, podra ganar un punto por cada cuadrcula limpia en cada perodo de tiempo (quizs habra que incluir algn tipo de penalizacin por la electricidad gastada y el ruido generado).

REAS (Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores)

Propiedades de los entornos de trabajoTotalmente observable -> parcialmente observable (los sensores captan la informacin relevante).Determinista -> no determinista (el siguiente estado del medio est determinado por el estado actual) .Episdico -> secuencia. (se mide una accin o varias).Esttico -> dinmico (el entorno puede cambiar cuando el agente est deliberando)Discreto -> continuo (estado del medio, forma en la que se maneja el tiempo y a las percepciones y acciones)Agente individual -> multi-agente (cantidad de agentes)Ejemplos

Agentes reactivos simples

Agentes reactivos basados en modelos

Agentes basados en objetivos

Agentes basados en utilidad

Agentes que aprenden

EjercicioIdentifique la descripcin REAS que define el entorno de trabajo para cada uno de los siguientes agentes:

a) Robot que juega al ftbol;b) Agente para comprar libros en Internet;c) Explorador autnomo de Marte;Tarea en la libretaDefinir el entorno de trabajo y el tipo de agente de todos los incisos del ejercicio anterior. Tarea correo:Realizar una investigacin sobre heurstica (en el campo de la inteligencia artificial) y los tipos de algoritmos heursticos. (debe contener una conclusin personal).