Inteligencia Artificial UNIANDES INTELIGENCIA ARTIFICIAL SEXTO SISTEMA
Inteligencia Artificial
• (IA) es la rama de las ciencias de la computación que se ocupa de construir sistemas que permitan exhibir un comportamiento cada vez más inteligente
• La IA se ha tornado pragmática en tanto que define como sistema inteligente a aquel que se comporta como un hombre "inteligente", en las mismas circunstancias
¿Qué es la Inteligencia Artificial? • •
Es una área de la ciencia bastante nueva (1956) Su objetivo son las capacidades que consideramos Inteligentes
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Las aproximaciones siguen diferentes puntos de vista
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Sus influencias son diversas (Filosofía, Matemática, Psicología, Biología)
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Involucra una gran cantidad de áreas tanto genéricas (aprendizaje, percepción, resolución de problemas) como específicas (jugar al ajedrez, diagnosticar enfermedades, conducir coches, ...)
Sistemas que actúan como humanos
Sistemas que piensan racionalmente
Definición de la IA
Sistemas que actúan racionalmente
Sistemas que piensan como humanos
Sistemas que actúan como humanos •
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“El estudio de cómo hacer computadoras que hagan cosas que, de momento, la gente hace mejor ”
Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
Actuar cómo humanos: el enfoque de la prueba de turing •
Procesamiento natural del lenguaje: Quizá una de las partes más complicadas de la prueba, el ente tiene que entender nuestro lenguaje natural (hablado o escrito).
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Representación del conocimiento: Es la capacidad de almacenar lo que se conoce.
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Razonamiento automático: Es la posibilidad de crear nuevas ideas y conceptos a través de la base de conocimiento.
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Aprendizaje automático: Capacidad de adaptarse, aprender y entender patrones.
Sistemas que piensan como humanos El esfuerzo por hacer a las computadoras pensar “maquinas con mentes en el sentido amplio y literal�
Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatizaciĂłn de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resoluciĂłn de problemas, aprendizaje.
Sistemas que piensan racionalmente El estudio de las facultades mentales a trav茅s del estudio de modelos computacionales
Es decir, con l贸gica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento l贸gico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los c谩lculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
Sistemas que piensan racionalmente: la aproximación de la lógica • La lógica como sistema de pensamiento • La lógica permite representar el conocimiento y razonar (obtener las inferencias correctas) • Los mayores éxitos de la IA han venido del uso de la lógica para la representación del conocimiento y razonamiento (en sentido amplio) • La lógica es un campo de estudio interdisciplinario, las distintas disciplinas ponen énfasis en distintos aspectos • filosofía, en relacionarla con el pensamiento humano • matemáticas, en estudiar la complitud, equivalencia de las distintas lógicas
Sistemas que actúan racionalmente Un campo de estudio que busca explicar y ambular el comportamiento inteligente en términos de procesos computacionales
Tratan de emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
• Dotados de controles autónomos • Perciben su entorno • Persisten durante un periodo de tiempo prolongado • Se adaptan a cambios • Capaces de alcanzar objetivos diferentes
Áreas donde se aplica la Inteligencia Artificial En el factor militar Permitirá Evitando cualquier violación de nuestro territorio. Se emplea este medio para el trazado de las proyecciones de las vías de comunicación. Industria y Agricultura: usados en entornos peligrosos para el hombre y en muchas ocasiones son más rentables que trabajadores humanos. En la Agricultura, los Robots, están siendo usados para sustituir las grandes máquinas usadas para excavar, cosechar, etc Transporte: Desde helicópteros autónomos hasta sillas de ruedas automáticas, e incluso portadores de carga que superan a humanos especializados. Salud: Los Robots son usados para ayudar en operaciones de alto riesgo, también sirven de ayuda a los ancianos como andadores robóticos o juguetes que recuerdan cuando tomar la medicación. Entretenimiento: por ejemplo el robot-perro Sony AIBO; está siendo usado para estudios de I.A en todo el mundo, siendo a la vez un juguete. Entornos Peligrosos: en la limpieza de lugares de accidentes nucleares Exploración: explorado lugares inaccesibles para la gente, como Marte y los Volcanes Aumento Humano: Se han creado máquinas que puede transportar gente, además se investiga como aumentar la fuerza de las personas usando partes robóticas
Metodos de Busquedas
Búsqueda ciega: Se hace crecer el árbol de forma sistemática No se realiza análisis entre el estado obtenido y la solución
Búsqueda heurística: El crecimiento del árbol se hace inyectando conocimiento. Este conocimiento permite calcular la distancia entre el estado obtenido y el estado final
Búsqueda en profundidad Inserte en una pila el elemento raíz (nodo de partida) Hasta que el elemento tope sea el nodo meta, o se vacié la pila Si nodo tope tiene hijos, insertar el hijo siguiente aun no visitado, según ordenamiento.
Búsqueda en amplitud Inserte en una cola el elemento raíz (nodo de partida) Hasta que el elemento frontal sea el nodo meta, o se vacié la cola Si nodo frontal tiene hijos, insertar todos sus hijos al final de la cola. Eliminar nodo frontal.
Búsqueda en haz Sólo se mueve hacia abajo. Extiende varias trayectorias parciales y elimina el resto.
Búsqueda primero el mejor Extiende la mejor trayectoria parcial en cada punto. Considera todos los nodos abiertos hasta el momento. Generalmente la búsqueda primero el mejor encuentra trayectorias más cortas a los estados meta.
Procedimiento británico ¿qué hacer para asegurar encontrar la ruta óptima? Primero encontrar todas las rutas al objetivo Después seleccionar la mejor Terminar hasta recorrer el árbol completamente
Aplicabilidad No tiene problemas con árboles (muy) pequeños . En la mayoría de los casos no es aplicable .
Ramificación y cota Menos sacrificado para encontrar la ruta óptima. Similar a método “primero el mejor”, pero al revés. En lugar de seguir el trayecto que aparentemente tiene la menor distancia hacia el objetivo, se sigue aquel que hasta el momento es el más corto
Algoritmo básico Formar una cola de trayectos parciales. Inicialmente sólo tiene el elemento raíz. Hasta que la cola se vacié o se alcance el nodo objetivo, determinar si el primer elemento alcanza el nodo objetivo.
Asegurar la ruta optima ¿cuál es la respuesta del método? ¿cómo podemos asegurar encontrar la ruta óptima? ¿cuándo debemos terminar el algoritmo? Cuando todas las rutas parciales tengan igual o mayor peso que la trayectoria encontrada