Transcript INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INGENIERÍA DEL
CONOCIMIENTO
ING. ELECTRÓNICA
DOCENTES: Ana Casali
Alejandro Hernandez
IC-Introducción
1
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
2
IC - MODULOS






INTRODUCCION
SISTEMAS BASADOS EN
CONOCIMIENTO
RAZONAMIENTO APROXIMADO
FUZZY SYSTEMS
APRENDIZAJE (REDES NEURONALES)
AGENTES INTELIGENTES
IC-Introducción
3
IC - PROMOCION





TP 1: Introducción
TP 2: Sistemas Basados en
Conocimiento
TP 3: Fuzzy Systems
TP 4: Redes Neuronales
EVALUACION GLOBALIZADORA
IC-Introducción
4
IC – MATERIALES

Página web DSI-EIE


http://dsi.fceia.unr.edu.ar
Consultas:


[email protected]
[email protected]
IC-Introducción
5
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?
Además de una Película...
IC-Introducción
6
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?
ROBOTICA
IC-Introducción
7
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?
 Sistemas de control (vuelos espaciales)
 Planificadores (aeropuertos)
 Sistemas de soporte a la decisión
 Supervisores inteligentes
 e-commerce, subastas electrónicas
 Agentes recomendadores (Web!!!)
 e-learning .....
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8
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?





Distintas definiciones.
Conceptos fundamentales.
Historia / Estado actual.
Ramas de IA
Distintos campos de aplicación.
IC-Introducción
9
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
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QUE ES LA IA ?


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
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QUE ES LA IA ?
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
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LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
RAZONAMIENTO
S IS T E M A S Q U E
P IE N S A N C O M O
HUMANOS
S IS T E M A S Q U E
Inteligencia
P IE N S A N
ideal
R A C IO N A L M E N T E
S IS T E M A S Q U E
ACTUAN COM O
HUM ANOS
S IS T E M A S Q U E
ACTUAN
R A C IO N A L M E N T E
COMPORTAMIENTO
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DIFERENTES MODELOS:

SIMULAR EL COMPORTAMIENTO
HUMANO


A nivel de procesos cognitivos
CONSTRUIR PROGRAMAS
INTELIGENTES

De la forma más eficiente
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DIFERENTES MODELOS:
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
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DIFERENTES MODELOS:
MODELOS COGNITIVOS
 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
 FUZZY SYSTEM
 AGENTES DELIBERATIVOS.
MODELOS CONEXIONISTAS
 REDES NEURONALES
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FUNDAMENTOS DE LA IA

FILOSOFIA (desde 428 aC)


MATEMATICA (desde el 800)


investigación de la mente humana
INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)


teorías formales de la lógica
PSICOLOGIA (desde 1879)


teorías del razonamiento y aprendizaje
herramientas para poder concretar IA
LINGÜÍSTICA (1957)

teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
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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.
• IA se convierte en industria (1980 - 1988)
- Proyectos e inversiones - Lisp Machines
• 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
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
HISTORIA DE LA IA
• http://www.uned.es/pfp-internet-yeducacion/historia.html
• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html
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RAMAS DE IA:








Búsqueda Heurística
Representación del conocimiento
Inferencia
Planificación
Aprendizaje
Lenguaje Natural
Visión
Robótica
IC-Introducción
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IJCAI is the International Joint Conference on AI
http://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...)
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 ...
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QUE ES LA IA ?
ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE
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.
IC-Introducción
(Brooks-MIT)
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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
26
AGENTE (Norvig&Russell)
IC-Introducción
27
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
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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.
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AGENTE INTELIGENTE
AGENTE
Es un sistema de computación situado en
algún entorno, que es capaz de una acción
autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos
de diseño.
Wooldridge & Jennings
Nociones de Agentes
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Débil
Fuerte
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AGENTE INTELIGENTE
Noción Débil:
Es la forma más general en que es
usado el término agente. Es un sistema
de software (hardware) con las siguientes
propiedades:
 Autonomía.
 Habilidad Social.
 Reactividad.
 Proactividad.
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AGENTE INTELIGENTE
Noción más fuerte:
Además de las propiedades anteriores,
se agregan nociones mentales como:





Conocimiento.
Creencias.
Intenciones.
Obligaciones
(Emociones)
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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
33
UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO
CONOCIMIENTO



VOLUMINOSO
CAMBIANTE
DIFICIL DE
REPRESENTAR
IC-Introducción
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INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
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
IC-Introducción
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INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
• 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.
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SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO
• 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)
IC-Introducción
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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
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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

TEST DE TURING
IC-Introducción
39
EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA
EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS
Evaluar si el sistema (Agente) se
comporta de acuerdo a los objetivos
planteados previamente.
(E. Rich)
IC-Introducción
40
LENGUAJES EN IA:

LISP (COMMON LISP)


PROLOG


Lenguaje funcional - procesamiento
simbólico.
Programación lógica
C ( C ++ ) / JAVA

Procedural - Orientación a objetos
IC-Introducción
41
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
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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
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Ejemplos de Aplicaciones
IC-Introducción
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Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental Sciences
PAGES 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.
T-EXPERT SIDERAR
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.
Id e n tific a c ió n e n lín e a d e p a rá m e tro s
d e l m o d e lo d e c o n tro l.
Va lid a c ió n d e se n so re s.
Distrib u c ió n d e m o d e lo s utiliza n d o
c o n c e p to s in n o va d o re s d e p la ta fo rm a s
d e c o m un ic a c ió n.
Dia g n ó stic o e id e n tific a c ió n d e fa lla s d e
e q uip o s.
De sa rro lla d o r, in te g ra d o r y u su a rio fin a l
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.
IC-Introducción
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T-EXPERT
SIDERAR
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
IC-Introducción
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In p u t D a ta
S o u rc e
R e a l tim e d a ta
base
IV IS IO N
S h a re d
M e m o ry
1 ) D a ta
A d q u is itio n
2 ) K n o w le d g e
b a se
R u le s
F a c ts
6 ) T im e
R e g is tra to r
8 )R u le
A c q u is itio n
In te rfa c e
U ser
1 0 ) O u tp u t
In te rfa c e
3)
In fe re n ce
E n g in e
5 )Ex p la n a tio n
Fa c ility
E x p e rt
4 ) Ac tio n s
A d m in is tra to r
D a ta B a s e
R e c o rd e r
D a ta
base
R e a l T im e
R e co rd e r
IV IS IO N
7 ) K n w o le d g e
re fin in g
9 ) R u le
E x e c u tio n
In te rfa c e
E x p e rt
T-EXPERT
SIDERAR
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.
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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
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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
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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
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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
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Robótica
Robots para
múltiples
aplicaciones
(limpieza, desactivar
minas, inspeccionar
volcanes, espaciales,
….)
Empresa
multimillonaria…

IC-Introducción
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Robocup: http://www.robocup.org/
Robocup: Small League


RoboCup is a competition domain designed to
advance robotics and AI research through a
friendly competition.
Small Size robot soccer is one of the RoboCup
league divisions. Small Size robot soccer, or
F180 as it is otherwise known, focuses on the
problem of intelligent multi-agent cooperation
and control in a highly dynamic environment
with a hybrid centralized/distributed system.
IC-Introducción
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Robocup: Small League
Robocup: Small League
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."
IC-Introducción
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UC Berkeley - USA
http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/
Areas/AI.html/
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/
IC-Introducción
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