IC-Introducción 1

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

ING. ELECTRÓNICADOCENTES: Ana Casali

Alejandro Hernandez

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:

Investigar

Desarrollar un prototipo de Sistema Inteligente

Realizar informes

IC-Introducción 3

IC - MODULOS

INTRODUCCION

SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

RAZONAMIENTO APROXIMADO

FUZZY SYSTEMS

APRENDIZAJE (REDES NEURONALES)

AGENTES INTELIGENTES

IC-Introducción 4

IC - PROMOCION

TP 1: Introducción

TP 2: Sistemas Basados en Conocimiento

TP 3: Fuzzy Systems

TP 4: Redes Neuronales

EVALUACION GLOBALIZADORA

IC-Introducción 5

IC – MATERIALES

Página web DSI-EIE

http://dsi.fceia.unr.edu.ar

Consultas:

acasali@fceia.unr.edu.ar

aleh@fceia.unr.edu.ar

IC-Introducción 6

Además de una Película...

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

IC-Introducción 7

ROBOTICA

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IC-Introducción 8

Sistemas de control (vuelos espaciales)

Planificadores (aeropuertos)

Sistemas de soporte a la decisión

Supervisores inteligentes

e-commerce, subastas electrónicas

Agentes recomendadores (Web!!!)

e-learning .....

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IC-Introducción 9

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

Distintas definiciones.

Conceptos fundamentales.

Historia / Estado actual.

Ramas de IA

Distintos campos de aplicación.

IC-Introducción 10

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 11

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 12

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 13

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 14

DIFERENTES MODELOS:

SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO

A nivel de procesos cognitivos

CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES

De la forma más eficiente

IC-Introducción 15

MODELOS COGNITIVOS

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 16

MODELOS COGNITIVOS

SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

FUZZY SYSTEM

AGENTES DELIBERATIVOS.

MODELOS CONEXIONISTAS

REDES NEURONALES

DIFERENTES MODELOS:

IC-Introducción 17

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)

FUNDAMENTOS DE LA IA

HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig)• Génesis de la IA (1943-1956)

-Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo)

-Shannon - Turing (ajedrez)

-Minsky - Edmonds (red neuronal)

-Newell- Simon (teórico lógico)

• Entusiasmo inicial (1952 - 1969)

-GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución -

Perceptrón

• Una dosis de realidad (1966 - 1974)

-falta de robustez en problemas variados

(traducciones, micromundos)- mayor complejidad

• Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979)

-uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.

• De 1986 al Presente:

•Regreso y profundización de las redes

neuronales - modelos conexionistas.

•Cambio tanto en los contenidos como en la

metodología de IA.

•Utilización de teorías ya existentes.

•Aplicaciones más reales

• IA se convierte en industria (1980 - 1988)

- Proyectos e inversiones - Lisp Machines

De 1986 en adelante:

•Avances en:•ROBOTICA

•VISION

•REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

•APRENDIZAJE

• Mejor comprensión de los problemas y de su

complejidad

• Mayor capacidad de manejo matemático

METODOS MAS SOLIDOS

IC-Introducción 21

HISTORIA DE LA IA

• http://www.uned.es/pfp-internet-y-

educacion/historia.html

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

IC-Introducción 22

RAMAS DE IA:

Búsqueda Heurística

Representación del conocimiento

Inferencia

Planificación

Aprendizaje

Lenguaje Natural

Visión

Robótica

IJCAI is the International Joint Conference on AIhttp://www.ijcai-07.org/• Content Areas

• Constraint Satisfaction • Control Learning • Learning • Knowledge Representation/Reasoning • Multiagent Systems • Natural Language Processing • Planning and Scheduling • Robotics • Search • Uncertainty • Web/Data• Other (applications, philosophical foundations

mathematical foundations...)

IC-Introducción 24

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 espacial

• 94 PEGASUS Realiza reservas de

vuelos

• Sistemas de conducción de automóviles

S.E. En distintos dominios ...

IC-Introducción 25

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 26

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 27

AGENTE (Norvig&Russell)

IC-Introducción 28

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 29

AGENTES

Queremos construir agentes actores y no

solamente razonadores.

Ciertamente, no está muy claro como podemos ver

inteligencia en un sistema que nunca actúa.

Martha Pollack, from Computers and Thought

Lecture, IJCAI-91.

IC-Introducción 30

AGENTEEs un sistema de computación situado en

algún entorno, que es capaz de una acciónautónoma y flexible para alcanzar sus objetivosde diseño.

Wooldridge & Jennings

DébilNociones de Agentes

Fuerte

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 31

Noción Débil:Es la forma más general en que es

usado el término agente. Es un sistemade software (hardware) con las siguientespropiedades: Autonomía. Habilidad Social. Reactividad. Proactividad.

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 32

Noción más fuerte:Además de las propiedades anteriores,

se agregan nociones mentales como:

Conocimiento. Creencias. Intenciones. Obligaciones (Emociones)

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 33

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 34

UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO

VOLUMINOSO

CAMBIANTE

DIFICIL DE REPRESENTAR

IC-Introducción 35

Conjunto de Conocimientos y Técnicas que

permiten aplicar el saber científico a la utilización del conocimiento.

ADQUISICION

QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACION

INFERENCIA

MANTENIMIENTO

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

IC-Introducción 36

• Es la disciplina tecnológica que se centra en el desarrollo, funcionamiento y mantenimiento de Sistemas Basados en Conocimiento (SBC – KBS) de una forma sistemática, disciplinada y cuantificable (utilizando Ingeniería de Software)

• SBC: sistema de software capaz de soportar la representación explícita de conocimiento.

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

IC-Introducción 37

• SBC: sistema de software que mantienen una gran cantidad de conocimiento (Base de conocimiento) y que incluyen métodos adecuados para explotarlo.

• Sistema Experto: es un SBC que contiene el conocimiento utilizados por expertos humanos (imita la actividad de un experto)

SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO

IC-Introducción 38

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 39

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

TEST DE TURING

IC-Introducción 40

EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS

Evaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente.

(E. Rich)

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

IC-Introducción 41

LENGUAJES EN IA:

LISP (COMMON LISP)

Lenguaje funcional - procesamiento simbólico.

PROLOG

Programación lógica

C ( C ++ ) / JAVA

Procedural - Orientación a objetos

IC-Introducción 42

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 43

APLICATIONS

Artificial intelligence is already very much a part of everyday

life in industrialized nations. AI is helping people in every field

make better use of information to work smarter, not harder

IC-Introducción 44

Ejemplos de Aplicaciones

Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental SciencesPAGES 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

Identificación 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

Características del sistema:

• Alta performance

•El sistema debe ser capaz de responder al mismo nivel que el experto

en el campo. Manejando datos incompletos o inexactos.

• Adecuado tiempo de respuesta

• Entendible

•El sistema debe ser capaz de explicar los pasos que lo llevaron a su

razonamiento. Opuesto al concepto “caja negra”

• Flexible

•Permite manejar en forma eficiente y modular la actualización de las

reglas

• Autodocumentado

T-EXPERT SIDERAR

Real time data

base

IVISION

Input Data

Source

1) Data

Adquisition

6) Time

Registrator

3)

Inference

Engine

2) Knowledge

base

8)Rule

Acquisition

Interface

FactsRules

Expert

User

Expert

10) Output

Interface

Shared

Memory

9) Rule

Execution

Interface

5)Explanation

Facil i ty

4) Actions

Administrator

Data Base

Recorder

Data

base

7) Knwoledge

refining

Real Time

Recorder

IVISION

IC-Introducción 50

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 51

ARCHON: Cooperating Agents for Industrial Process Control

ARCHON (ARchitecture for Cooperative Heterogeneous ON-line systems) ha sido el proyecto Europeo más grande de IA Distribuida (Distributed Artificial Intelligence - DAI). Este sistema presenta una arquitectura de propósito general, software framework, y una metodología que ha sido utilizada para soportar y desarrollar sistemas DAI en varios dominios industriales reales.

• electricity transportation management

• particle accelerator control

IC-Introducción 52

Archon- Acelerador de partículas

Se utiliza Archon como entorno de trabajo para

construir una aplicación DAI (inteligencia artificial

distribuida) para control y diagnóstico de fallas en

el Proton Synchrotron (PS), uno de los aceleradores

de partículas del CERN (Laboratorio Europeo para

Partículas Físicas). El complejo PS es el corazón de

CERN y facilita los experimentos y además actúa

como un inyector para los aceleradores más

grandes.

IC-Introducción 53

Aceleradores de partículas

Son sistemas complejos que generan rayos de partículas,

los cuales son utilizados por los científicos para sus

experimentos. Los rayos se forman estableciendo ciertas

propiedades físicas ( dimensiones del rayo por ej.) a lo

largo de su camino dentro del acelerador.

Estos parámetros son controlados desde el Sistema de

Control.

IC-Introducción 54

Por qué la utilización de DAI?

El tamaño del dominio es muy grande como para que se utilice un solo sistema, siendo que DAI presenta el medio de dividir el conocimiento y asignárselo a diferentes agentes, recombinando todo después.

Los sistemas de control se dividen en subsistemas que realizan las actividades, pero estos deben actuar de forma coordinada y coherente.

Existe una gran cantidad de software sobre aceleradores que carecen de inteligencia, entonces Archon es capaz de integrarse con estos para darle interactividad.

IC-Introducción 55

Robótica

Robots para múltiples aplicaciones

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

Empresa multimillonaria…

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

IC-Introducción 57

Robocup: Small League

RoboCup is a competition domain designed toadvance robotics and AI research through a friendly competition.

Small Size robot soccer is one of the RoboCupleague divisions. Small Size robot soccer, orF180 as it is otherwise known, focuses on theproblem of intelligent multi-agent cooperationand control in a highly dynamic environmentwith a hybrid centralized/distributed system.

Robocup: Small League

Robocup: Small League

IC-Introducción 60

Herramientas inteligentes Smart Tools - Companies in health care, finance, and

retailing are using artificial-intelligence systems to filter huge amounts of data and identify suspicious transactions. Artificial intelligence (AI) is often a crucial ingredient in their stellar performance.

In fact, AI is now a part of a swath of industries as broad as the BW50 itself. AI software helps engineers create better jet engines.

In factories, it boosts productivity by monitoring equipment and signaling when preventive maintenance is needed.

The Pentagon uses AI to coordinate its immense logistics operations.

And in the pharmaceutical sector, it is used to gain new insights into the tremendous amount of data on the human genome."

UC Berkeley - USA http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/

Areas/AI.html/

IC-Introducción 62

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. Modelos Técnicas y Aplicaciones.

Escolano Ruiz F. et al. Thomson, 2003.

• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición –

Mc Graw Hill 1994, Cap 1

• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy

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