Edgar Altamirano - Nelson BecerraMéxico - Colombia

Introducción al Curso deInteligencia Artificial

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Agentes de

Software

IA

Web

Inteligente

Incertidumbre

Imprecisión

Incompletitud

Solución

de

Problemas

RobóticaSistemas Basados

en Conocimientos

Representacióny

RazonamientoLenguajes de

Programación

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Test de Turing

Procesar Lenguaje Natural Representar Conocimiento

Razonar Automáticamente Autoaprendizaje

Can machines think?

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1. Agentes de Software

• Es un robot de software capaz de extraer información de su

medioambiente y utilizar su conocimiento del mundo para

actuar racionalmente de una manera significativa

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El mundo de Wumpus

1. Agentes de Software

4

1

2

3

1 42 3

Percepciones:

BrisaHedorResplandorGolpeGrito

Acciones:

CaminarDispararAgarrar

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¿De qué clase de problemas se ocupa la IA?

2. Solución de Problemas

1. Problemas complejos en los que se utiliza un algoritmo determinista que resuelve el problema.

2. Problemas complejos que se resuelven con la búsqueda de una solución desconocida.

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Representación de problemas complejos mediante espacios de estados

Estado

Inicial

Estado

Meta

2. Solución de Problemas

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2. Solución de Problemas

Espacio de estados en teoría de juegos

9!+1 = 362,880

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Deep Blue vs Garry Kasparov (1997)

Deep Fritz vs Vladimir Kramnik (2006)

Deep Blue

• Algoritmos basados en fuerza bruta.

Procesa 200 millones de posiciones por

segundo

Deep Fritz

• Planear y elegir las jugadas aplicando

métodos de Inteligencia Artificial

• El árbol de juegos de

Deep Blue tendría 10120

posibles movimientos

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Problemas complejos

2. Solución de Problemas

Diagnóstico médico

Asesoría de expertos

Activación de alarmas

Expertos en la Industria

Asesores legales

Terapeutas

…

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3. Representación y Razonamiento

1. "Antonio estudia lo mismo que Juan"estudia( Juan, X ) estudia( Antonio, X )

2. "Juan estudia Informática"estudia(Juan,Informática)

¿Qué estudia Antonio?

Lógica Matemática

estudia(Juan,X) estudia(Antonio,X) estudia(Juan,Informática)

estudia(Antonio,Informática)

X ← Informática

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hecho: A

R1: A C

R2: A H

R3: C D

R4: D E

R5: B F X

R6: D G B

R7: C F B

R8: A H D

R9: A C H B

R10: A B C H F

3. Representación y RazonamientoReglas IF-THEN-ELSE

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3. Representación y Razonamiento

Redes Semánticas

animal

pájaro volar

albatros kiwiKim

es_un

moverseluz_del_día

activo_en

noche

caminar

café

Rosa

Alberto

es_un

es_un

es_un

es_un

es_un

activo_en

método_para

color

color

método_para

moverse

blanco_y_negro

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Base de

Conocimientos

4. Sistemas basados en Conocimientos

Sistemas dotados de una experticidad específica y del saber cómo resolver problemas en un cierto dominio de conocimientos

SoluciónResolvedor

De

Problemas

Problema

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Imprecisión

Incertidumbre

Incompletitud

5. I + I + I

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5. Incertidumbre

Es la confianza que tenemos las personas en que algún evento determinado sea verdadero.

SI La cepa del organismo es gram-positivo

Y La morfología del organismo es coco

Y Los organismos crecen de forma entrelazada

ENTONCES

Hay evidencia sugerente (0.7) de que el organismo sea estreptococus

probabilidad Factor de confianza

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5. Incertidumbre

Aproximaciones numéricas• Un solo valor

• Dos valores

• Conjuntos difusos

Aproximaciones simbólicas• Representación única

• Representaciones locales

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¿Qué es un

Robot?

Robot industrial

“Es un manipulador

multifuncional

reprogramable diseñado

para mover objetos

mediante movimientos

programados”

6. Robótica

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6. Beneficios de la Robótica

Nos libera de trabajos peligrosos, sucios y aburridos o repetitivos.

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6. Configuración básica de un robot

• El Sistema Manipulador (acciones)Elementos rígidos, de agarre, motores

• El Sistema de ControlComputadora y lenguajes de programación

Planificar y controlar los movimientos

• Los Sistemas Sensitivos (percepciones)De contacto directo

Remotos: visión, sonido

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¿Humanos? ¿Racionales?

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6. Aprendizaje

Mejoramiento de la actuación basado en la

experiencia

Aprendizaje Computacional

• Mejoramiento de la tarea T

• Con respecto a una medida de actuación A

• Basado en la experiencia E

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6. Aprendizaje en el juego de Damas

• Tarea T: Jugar damas

• Medida de actuación A: Porcentaje de juegos ganados contra otros oponentes

• Entrenamiento (experiencia) E: Prácticas de juegos contra sí mismo

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6. Aprendiendo a reconocer palabras manuscritas

Tarea T: Reconocer y clasificar palabras manuscritas dentro de una imagen

Medida de actuación A: Porcentaje de palabras correctamente clasificadas

Entrenamiento (experiencia) E: Una base de datos con palabras manuscritas previamente clasificadas

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Una neurona en un sistema biológico vivo

6. Aprendizaje: Redes Neuronales

100,000,000,000 neuronas

1,000,000,000,000,000 conexiones

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Procesamiento de una neurona

6. Aprendizaje: Redes Neuronales

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Tabla de Verdad para “AND”

6. Aprendizaje: Redes Neuronales

11

1.5

(0101) Y

(0011) X

Salida (0001)

X Y X Y

0 0 0

0 1 0

1 0 0

1 1 1

Σ = 0*1 + 0*1 = 0 < 1.5 0Σ = 1*1 + 1*1 = 2 > 1.5 1

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Red con una capa oculta

Capa de Entrada Capa Oculta Capa de Salida

Conexiones con Pesos

Vector de Entrada Vector de Salida

6. Aprendizaje: Redes Neuronales

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6. Redes

Neuronales:

Reconocimiento

de Rostros

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6. Aprendiendo a guiar un vehículo autónomo

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7. Lenguajes de Programación

• Programación Lógica: PROLOG

• Programación Funcional: LISP

• Otros lenguajes: C, C++, JAVA, …

• Lenguajes Especializados: SE, Planeación,

Agentes de Software, Aprendizaje, …

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7. Lenguajes de Programación: PROLOG

par([ ]).

par([Cabeza|Cola]) :- impar(Cola).

impar([ _ ]).

impar([Cabeza|Cola]) :- par(Cola).

?.- par([b,c,d]).

No

?.- impar([b,c,d]).

yes

El Futuro de la IA

• IA en tiempo real

• Incertidumbre, Imprecisión e Incompletitud

• Robótica: visión, PLN, Reconocimiento del habla, razonamiento y movilidad

• Web Inteligente: Agentes, Internet II, Comercio electrónico, transmisión de voz y video en tiempo real, Internet inalámbrico

• Artes, Computación afectiva, Mundos virtuales, Teoría de juegos, Realidad aumentada,…

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8. Evolución de la Web

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Edgar Altamirano Carmona

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