introducción a la inteligencia artificial profesora iris albarran
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Introducción a la Inteligencia Introducción a la Inteligencia ArtificialArtificial
Introducción a la Inteligencia Artificial Dpto. de Informática IUT DR FRP
Lic. Iris Albarrán
Contenido de la Unidad Curricular
TEMA I ¿Por qué estudiar la Inteligencia Artificial? ¿Cómo se define y cuáles son sus orígenes?
Test de Turing Tipos de problemas que resuelve Computación Convencional vs. Inteligencia
Artificial TEMA II Métodos de solución de problemas Heurísticas y metaheurísticas Metaheurísticas bioinspiradas
Redes neuronales artificiales Algoritmos genéticos Inteligencia colectiva
TEMA III Sistemas Expertos Sistemas Basados en Casos Sistemas Basados en reglas TEMA IV Redes Neuronales TEMA V Sistemas Difusos Algunas aplicaciones de la Inteligencia
Artificial
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Evaluación de la AsignaturaEvaluación de la Asignatura
INSTRUMENTOS
•Seminarios por equipos,
•Debates
•Trabajos en el Laboratorio
•Examen escrito
Competencia: Al finalizar la Unidad Curricular el estudiante será capaz de identificar las diferentes técnicas de Inteligencia Artificial y aplicar las mismas a diferentes problemas reales.
Evidencian el logro
La Inteligencia Artificial:Por qué estudiarla, qué ofrece, campos afines y tendencias actuales
TEMA I. TEMA I.
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Motores de búsqueda Robótica
Ciencia
Diagnóstico Médico
Aplicaciones
¿Por qué estudiar IA?
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Posturas clásicas extremas sobre la Inteligencia Artificial
Imposibilidad de su existencia por ser una característica de la vida e imposible de trasladar a una máquina.
Considerar cualquier sistema artificial de toma de decisiones por muy simple que sea.
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La IA según Kurzweil es …
el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia.
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La IA según Stubblefied …
es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente.
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La IA según Schalkoff es …
el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales.
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Farid Fleifel Tapia describe la IA como …
la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución.
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Los orígenes de la IA …
Alan Turing.
“Computing Machinery and Intelligence” en 1950.
Test de Turing: procedimiento para identificar la existencia de inteligencia en una máquina.
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Test de Turing …un desafío
La máquina debe hacerse pasar por humana en una conversación con un hombre.
Al sujeto no se le avisa si está hablando con una máquina o una persona.
Si el sujeto es incapaz de determinar si la otra parte de la comunicación es humana o máquina, entonces la máquina es inteligente.
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Test de Turing
MáquinaHumano
?
El test de Turing provee esquemas que son usados para evaluar programas de Inteligencia Artificial.
Ejemplo: Evaluación de sistemas basados en los casos.
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Definición de IA según Alan Turing
Si durante el intercambio entre una computadora y el usuario este último cree que está intercambiando con otro humano, entonces se dice que el programa es inteligente.
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Conferencia de Darmouth 1956
Previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron
abandono casi total de las investigaciones durante 15 años
John McCarthy Marvin Minsky Claude Shannon
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Tipos de problemas
Algorítmicamente tratables Algorítmicamente no tratables No algorítmicos
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Problema del viajero vendedor(Travelling Salesman Problem)
Hallar el camino que visita n ciudades sólo una vez
Problema NP Hay n! soluciones que explorar No existe un algoritmo eficiente para hallar la solución Mínimos locales, frustración
Algoritmos óptimos no aplicables cuando crece n
A
B
C
F
E
D
G
H
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Juego del Ajedrez
Entrenador
Tutor
Medida de inteligencia
Modelo para otras aplicaciones
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La IA ofrece técnicas para enfrentar los problemas que:
su dimensión hace poco posible usar un algoritmo conocido (algorítmicamente intratables)
carecen de algoritmo para resolverlos (no algorítmicos)
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Definición de IA según Schildlt
Un “programa inteligente” es uno que muestra un comportamiento similar al humano cuando se enfrenta a un problema. No es necesario que el programa resuelva realmente el problema de la misma forma que el hombre.
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Definición de IA según Forsyth
La IA se relaciona con problemas los cuales han escapado de una caracterización matemática.
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Definición de IA según Elaine Rich
La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras hagan cosas que por el momento, las personas hacen mejor.
Una computadora encuentra las raíces de una ecuación mucho más rápido y con mayor exactitud que un hombre; sin embargo, el hombre reconoce mucho mejor un conjunto de caracteres.
Eje
mpl
o
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Dos escuelas de pensamiento 50 ~ 60:
Manipulación simbólica El comportamiento inteligente
consiste en reglas de manipulación de símbolos
Reconocimiento de patrones Aprendizaje a partir de ejemplos
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Numérica Simbólica
Algorítmico Cálculo científicotradicional
Gestión
Heurístico Simulaciones numéricas que requieren reducir estados posibles
IA
Tipo de procesamiento
Tipo de información
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A qué interrogantes se enfrenta?
Cómo aprender? Cómo jugar? Cómo comunicarse con otros? Cómo percibir (ver, oír, hablar,
escribir, inferir cosas, …)? Cómo crear? ….
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Diferencias de la IA con la Ciencia de la Computación Convencional
Punto de vista (razonamiento plausible y lógico en lugar de cálculos cualitativos)
Contenido (actividad mental – conocimiento intensivo)
Manipulación simbólica (en lugar de orientación numérica)
Diseño basado en el conocimiento (tiene una línea de razonamiento y puede explicarse por sí misma)
Enfoques heurísticos o solución aproximada de problemas
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Problema general de la IADesarrollar habilidades artificiales para procesar:
Lenguaje: - traducción, comprensión, reconocimiento de la voz.
Conocimiento: - representación, adquisición y recuperación de conocimiento.
Visión: - datos visuales complejos, OCR.
Aprender: - por deducción, inducción, analogía e instrucción.
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Elementos básicos en todo modelo computacional
la forma utilizada para describir el conocimiento sobre el dominio de la aplicación que se modela y el método utilizado para manipular este conocimiento en busca de un objetivo concreto.
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Modelo computacional
Se brindan los operadores y las estructuras de control que permiten resolver el problema.
= formalismo +Modelo computacional
método de solución
Se describe el conocimiento que se tiene sobre el dominio del problema.
Descripción y forma de almacenar la información.
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Paradigmas de programación convencionales
Formalismo y método de solución no se pueden separar.
Para modificar el conocimiento o el método de solución hay que cambiar el programa completo.
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Formalismo y método de solución
Formalismo Método de solución
Computación Convencional v.s. Inteligencia Artificial
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Algunos métodos de solución de problemas de la IA
Búsqueda a ciegas Búsqueda heurística Solución por analogía Solución de problemas bajo
incertidumbre Métodos de aprendizaje automático …
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Razonamiento bajo incertidumbre, aproximado, inexacto
INCERTIDUMBRE ≡
Duda
Ambigüedad
Cuestionable
Problemático
No seguro
Tres grandes categorías de incertidumbre:
•Provocada por información o conocimiento impreciso. •Provocada por información incompleta.•Provocada por conceptos o palabras que son inherentemente inexactos.
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La BÚSQUEDA es la BASE de los
MÉTODOS DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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¿Qué es necesario definir para el problema? Estado inicial. Acciones u operadores de búsqueda. Espacio de estado. Camino. Criterio objetivo. Estado objetivo. Solución. Costo de la búsqueda.
Definición formal de la solución de problemas mediante búsqueda
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Busqueda
Busqueda a ciegas Busqueda Euristica y métodos
alternativos de búsqueda
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Busqueda a ciegas
Es aquella que se produce cuando no se conoce informacion especifica del problema que permita establecer preferencias dentro del espacio de estados, en el hallazgo del camino que conduce al objetivo.
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Problema del hombre el lobo, la cabra y el repollo
Un hombre, un lobo, una cabra y un repollo deben pasar un río, para ello se dispone de una barca con capacidad para dos ocupantes, el hombre (único que sabe remar) y otro. Si en una orilla se quedan solos el lobo y la cabra, el lobo se come a la cabra. Si en una orilla se quedan solos la cabra y el repollo, la cabra se come el repollo.
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Nomenclatura
H hombre L lobo C Cabra R repollo denotaremos los estados por pares (H-
C,L-R) Donde la primera componente corresponde a los que están en la ribera izquierda siendo en este caso el hombre y la cabra y el la derecha el lobo y el repollo.
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Cuadro de operaciones1. El hombre lleva la cabra de izq a der
2. El hombre lleva la cabra de der a izq
3. El hombre va solo de izq a der
4. El hombre va solo de der a izq
5. El hombre lleva al lobo de izq a der
6. El hombre lleva al lobo de der a izq
7. El hombre lleva el repollo de izq a der
8. El hombre lleva el repollo de der a izq
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Condiciones
1. Que no se violen las restricciones establecida
2. Que el elemento a transportar este en la ribera referenciada
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Grafo de estado (H-L-C-R,0)
(L-R,H-C)
(L-R,H,C)
(R, H-L-C) (L, H-C-R)(H-C-R,L)
(C,H-L-R)
H-C,L-R)
(H-L-C,R) (H-C-R,L)
(0,H-L-C-R)
(H-L-C,R)
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Problema de los jarrones de agua Se tienen dos jarrones, uno de 4 y otro de 3 litros.
Ninguno tiene marcas de medidas sobre él. También se tiene una toma de agua que puede usarse para llenar los jarrones.
¿cómo podemos obtener exactamente 2 litros en el jarrón de 3?
¿qué tenemos que hacer para resolver este problema automáticamente?
¿se debe representar el espacio de estados en su totalidad? ¿hay alguna manera de representar en forma resumida todos los posibles estados?
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……
…
…
Una posible solución
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Árbol de búsqueda
Es una representación que considera todas las
trayectorias posibles en la red: Los nodos representan trayectorias, y las ramas
conectan trayectorias a extensiones de trayectoria de
un solo paso.
Idea es construir al vuelo este árbol, siguiendo
una estrategia de búsqueda.
El número total de trayectorias de un árbol con
factor de ramificación b y profundidad d es bd.
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Árbol de búsqueda (cont.)s
a d
a eb d
c e b fbe
d f b f d e a c g
g c g f
gTrayectoria s-d-a-b-e-f-g
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Búsqueda en profundidad primero
Para llevar a cabo una búsqueda en profundidad,
1. Inserte en una pila el elemento raíz (nodo de partida)
2. Hasta que el elemento tope sea el nodo meta, o se
vacié la pila
1. Si nodo tope tiene hijos, insertar el hijo siguiente aun no
visitado, según ordenamiento.
2. Si no, entonces eliminar nodo tope.
3. Si el nodo meta se alcanza, mencione éxito, de lo
contrario, notifique el fracaso.
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Árbol generados
a d
a eb d
c e b fbe
d f b f d e a c g
g c g f
g
1
2
3 4
56
7
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Búsqueda en amplitud primero Para llevar a cabo una búsqueda en amplitud,
1. Inserte en una cola el elemento raíz (nodo de partida)
2. Hasta que el elemento frontal sea el nodo meta, o se
vacié la cola
1. Si nodo frontal tiene hijos, insertar todos sus hijos al final de la
cola.
2. Eliminar nodo frontal.
3. Si el nodo meta se alcanza, mencione éxito, de lo
contrario, notifique el fracaso.
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Árbol generados
a d
a eb d
c e b fbe
d f b f d e a c g
g c g f
g
1 2
3 4 5 6
7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19 20 21