Introduccion a Los Sistemas Inteligentes

Tema 1: Introduccin a los

Sistemas Inteligentes

Ezequiel Lpez-Rubio y Enrique Domnguez

Depto. de Lenguajes y Ciencias de la Computacin

Universidad de Mlaga

ndice

1.1 Inteligencia Artificial (IA)

1.2 Historia de la IA

1.3 Agentes inteligentes

1.1 INTELIGENCIA

ARTIFICIAL

Qu es la inteligencia artificial?


Definiciones

Actuar como humanos

Test de Turing

Pensar como humanos

Ciencia cognitiva

Neurociencia

Pensar razonadamente

Silogismos de Aristteles

Actuar de forma racional

Agentes racionales

El arte de crear mquinas que

realizan funciones, las cuales

requieren de cierta inteligencia

cuando son ejecutadas por humanosKurzweil, 1990

La automatizacin de actividades

que asociamos con pensamientos

humanos, tales como el aprendizaje,

la resolucin de problemasBellman, 1978

El estudio de la computacin

que hace posible percibir,

razonar y actuarWinston, 1992

La IA trata del

comportamiento inteligente de

las mquinas Nilsson, 1998


Actuar como humanos

Pueden pensar las mquinas?

Pueden tener un comportamiento inteligente?

Test de Turing

Procesar lenguaje natural

Representar conocimiento

Razonar

Aprender

Percibir objetos

Manipular objetos

NO reproducible

NO constructivo

SIN anlisis

matemtico


Pensar como humanos

Cmo piensa un humano?

Cmo funciona el cerebro?

Validacin de teoras de la mente humana

Predecir y comparar comportamiento humano

(Ciencias Cognitivas)

Identificar comportamiento neurolgico e

implementar (Neurociencia)Neurociencia

Ciencias

Cognitivas

IA


Pensar razonadamente

Silogismos de Aristteles

Codifican razonamientos correctos

Lgica

Notacin

Reglas de inferencia

Proceso mecnico?

Matemticas

Filosofa

LgicaIA

moderna

Scrates es un hombre

Los hombres son mortales

Scrates es mortal


Actuar de forma racional

Comportamiento racional

Actuar para obtener el mejor resultado esperado

Alcanzar algn objetivo de forma eficiente ante algn

estmulo percibido

No siempre es necesario pensar/razonar

Agente

Entidad que acta basndose en la informacin

percibida

1.2 HISTORIA DE LA I.A.


Gestacin de la IA

W. McCulloch & W. Pitts (1943)

Aprendizaje Hebbiano (1949)

SNARC - Computador neuronal (1950)

A. Turing Computing Machinery and

Intelligence (1950)

Pueden pensar las mquinas?

E. Dijkstra: Pueden nadar los submarinos?

Test de Turing


Entusiasmo inicial

Primeros programas

Nevell & Simon General Problem Solver

A. Samuel Checkers Program

H. Gelernter Geometry Theorem Prover

Dartmouth workshop (1956)

10 personas durante 2 meses

Lisp (John MacCarthy, 1958)

Algoritmos Genticos (1958-59)

Friedberg Machine evolution

Redes Neuronales (1962)

Widrow Adalines

Rosenblatt Perceptron

Look, Ma,

no hands!


Enfoques actuales

Complejidad computacional

Programas de propsito general (weak methods) Especficos del dominio

Sistemas Expertos (1969)

DENDRAL, MYCIN,

Prolog

RI primer sistema experto comercial (1982)

Digital Equipment Corporation (McDermott)

Ahorro de $40 millones / ao

Algoritmo de retro-propagacin (Back-propagation)

Rumelhart & McClelland (1986) Parallel Distributed Processing

Probabilidad en IA

Modelos de Markov, minera de datos, redes bayesianas

J. Pearl (1988) Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems

Agentes inteligentes (1995 - )

1.3 AGENTES INTELIGENTES

1.3 Agentes Inteligentes

Definicin

Agente: Entidad que acta en base a la

percepcin de su entorno

Entorno

Sensores

Actuadores

f : P* A

Agente = Programa + Arquitectura

Entorno

Agente

Percepcin

Accin


Definicin

Agente Inteligente: Segn las percepciones

recibidas, selecciona las acciones adecuadas

que optimicen su rendimiento esperado

(alcanzando su objetivo)

Hacer lo correcto

Los objetivos son estados deseados del entorno

Evaluar el comportamiento del agente


Omnisciencia, aprendizaje y autonoma

Inteligente Omnisciente

No toda la informacin relevante puede ser

percibida

Recopilar informacin (exploracin)

El resultado de las acciones puede no ser el

esperado

Autnomo (aprendizaje)

Comportamiento determinado por su propia

experiencia


Especificacin

Evaluacin comportamiento

Entorno

Actuadores

Sensores


Tipos de entornos de trabajo

Observable: parcial / completamente

Agentes: uno / varios

Competitivo / cooperativo

Determinista / estocstico

Episdico / secuencial

Esttico / dinmico

Discreto / continuo

Conocido / desconocido


Estructura

Arquitectura Programa

Agente

Inteligencia Artificial

Encontrar la manera de implementar

f : P* A


Tipos

Basado en reglas (reactivos)

Acciones dependen de las percepciones actuales,

ignorando el resto de la historia (if-then)

Basado en modelos (con estados internos)

El estado actual depende del historial de percepciones

Basado en objetivos

Bsqueda y planificacin

Basado en utilidades

Maximizar la utilidad esperada de los resultados de la

accin


Reactivos

Entorno

Agente

Percepcin

Accin

Sensores

Actuadore

s

Recopilacin

de informacin

Seleccin de

accionesReglas


Basados en modelos

Entorno

Agente

Percepcin

Accin

Sensores

Actuadores

Recopilacin

de informacin

Seleccin de

accionesReglas

Modelo


Basados en objetivos

Entorno

Agente

Percepcin

Accin

Sensores

Actuadores

Recopilacin

de informacin

Seleccin de

acciones

Modelo

Objetivos


Basados en utilidades

Entorno

Agente

Percepcin

Accin

Sensores

Actuadore

s

Recopilacin

de informacin

Seleccin de

acciones

Modelo

Utilidades


Con aprendizaje

Entorno

Agente

Percepcin

Accin

Sensores

Actuadores

Recopilacin

de informacin

Seleccin de

acciones

Evaluacin

Aprendizaje

Generador de

problemas

Criterio de rendimiento

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