INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Febrero, 2011
M.C. Santa Vallejo Figueroa
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ITSTA
Objetivo del Curso
El estudiante representará problemas basados en conocimiento en términos formales y diseñará la solución a problemas típicos de la Inteligencia Artificial (I.A.)
TEMARIO UNIDAD 1. FUNDAMENTOS 1.1 El propósito de la IA y su evolución histórica. 1.2 Las habilidades cognoscitivas según la psicología. Teorías de la inteligencia (conductismo, Gardner, .
1.3 El proceso de razonamiento según la lógica (Axiomas, Teoremas, demostración). 1.4 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía. 1.5 El modelo cognoscitivo. 1.6 El modelo del agente inteligente. 1.7 El papel de la heurística.
2 Representación del conocimiento y razonamiento. 2.1 Mapas conceptuales. 2.2 Redes semánticas. 2.3 Razonamiento monótono. 2.4 La lógica de predicados: sintaxis, semántica, validez e inferencia. 2.5 La demostración y sus métodos. 2.6 El método de Resolución de Robinson 2.7 Conocimiento no-monótono y Otras lógicas. 2.8 Razonamiento probabilístico. 2.9 Teorema de Bayes.
3 Sistemas de razonamiento lógico. 3.1 Reglas de producción.
3.2 Sintaxis de las reglas de producción: - A1 ∧ A2 ... ∧ An => C - representación objeto-atributo-valor
3.3 Semántica de las reglas de producción 3.3.1 Conocimiento causal. 3.3.2 Conocimiento de diagnóstico. 3.4 Arquitectura de un sistema de Producción (SP) (ó Sistemas basados en reglas, SBR). 3.4.1 Hechos. 3.4.2 Base de conocimientos. 3.4.3 Mecanismo de control.
3.5 Ciclo de vida de un sistema de Producción.
4 Búsqueda y satisfacción de restricciones. 4.1 Problemas y Espacios de estados. 4.2 Espacios de estados determinísticos y espacios no determinísticos. 4.3 Búsqueda sistemática. 4.3.1 Búsqueda de metas a profundidad. 4.3.2 Búsqueda de metas en anchura 4.3.3 Búsqueda óptima. 4.4 Satisfacción de restricciones. 4.5 Resolución de problemas de juegos.
Evaluación
Bibliografía
1. Mocker Robert J. Dologite D.G. Knowledge-based Systems: An introducction to expert systems. MacMillan, 1992.
2. Lógica matemática. Suppes, ed. Reverté, 1988.
3. José Cuena. Lógica informática. 2ª. Edición, 1986, México:
Alianza Editorial, S.A., Madrid, 1985.
4. Stuart Russell, P eter Norvig.
Inteligencia Artificial (Un enfoque moderno). Prentice Hall, 1995 http://aima.cs.berkeley.edu/
5. Neil C. Rowe. Artificial Intelligence through Prolog. Prentice Hall, 1988. 6. Joseph Giarratano, Gary Riley. Sistemas expertos, principios y programación (CLIPS). México: International Thompson Editores, 3ª. Edición, 1996.
7. Elaine Rich, Kevin Knight. Inteligencia Artificial.McGraw-Hill, 2da. Ed. 1994. 8. Gregorio Fernández Fernández. Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación.
Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos.
Grupo de Sistemas Inteligentes.
http://turing.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/
9. Notas sobre mapas conceptuales:
http://profesor.sis.uia.mx/aveleyra/comunica/mmps/mapasconceptuales.ht m
Actividades Lista Formación de Equipos (3 personas) Email (grupo) Tareas enviadas a:
[email protected] Nota importante: Convertidas a la extensión .pdf para evitar el tráfico de virus.
Examen Diagnóstico 1. ¿Qué es un autómata finito? 2.¿Que son los lenguajes libres de contexto? 3.¿Qué es una derivada? 4.Trazar un diagrama de estados y eventos que modele: a) El paso de una persona de un estado civil a otro: considere al menos los estados civiles “soltero”, “casado”, “divorciado”, “viudo”. Considere al divorcio como un proceso con duración (no instantáneo). 5. Diseñar directamente AFD’s que acepten los siguientes lenguajes: a) Las palabras en {a, b} que contiengan un número par de a. b)lenguaje en {0, 1} donde las palabras no contengan a la subcadena 11 pero sí 00.
UNIDAD 1. FUNDAMENTOS
Definiciones:
¿Qué es la IA?
Sistemas de cómputo que piensan como humanos Sistemas de cómputo que piensan racionalmente Sistemas de cómputo que actúan como humanos Sistemas de cómputo que actúan racionalmente
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Comportamiento humano: el enfoque de la prueba de Turing Alán Turing (1950) ¿Pueden las máquinas pensar? ¿Pueden las máquinas volverse inteligentes? Prueba de Turing:
Comportamiento humano
Humano
Interrogador humano Sistema “Inteligente” UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Hoy por hoy , podemos decir que programar una computadora para que supere la prueba requiere un trabajo considerable. La computadora debería poseer las siguientes capacidades:
Procesamiento de lenguaje natural: Que le permita comunicarse satisfactoriamente en inglés.
Representación del conocimiento: Para almacenar lo que se conoce o siente.
Razonamiento automático: Para utilizar la información almacenada para responder a preguntas y extraer nuevas conclusiones.
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
La prueba de Turing evito deliberadamente la interacción física directa entre el evaluador y el computador, dado que para medir la inteligencia es innecesario simular físicamente a una persona. Sin embargo, la llamada Prueba Global de Turing incluye una señal de vídeo que permite al evaluador de pasar objetos físicos “a través de una ventanita”. Para superar la prueba Global de Turing la computadora debe estar dotada de: Visión computacional: Para percibir objetos Robótica: Para manipular y mover objetos
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Pensar como un humano: el enfoque del modelo cognitivo Requiere teorías científicas de actividades del cerebro (Cognición humana): ¿Qué nivel de abstracción? ¿”Conocimiento” o “Circuitos”? ¿Cómo validarlo? Requiere: Predecir y probar el comportamiento de los sujetos humano Dirigir la identificación de los datos neurológicos
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Pensamiento racional: el enfoque de las leyes del pensamiento Silogismos El filósofo griego Aristóteles fue uno de los primeros en intentar codificar la “manera correcta de pensar”, es decir, un proceso de razonamiento irrefutable. Sus silogismos son esquemas de estructuras de argumentación mediante las que siempre se llega a conclusiones correctas si se parte de premisas correctas.
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Ejemplo de un silogismo
es un hombre;Todos los
son mortales; por lo tanto
es mortal.
Lógica Los estudios de la lógica desarrollaron, en el siglo XIX, una notación precisa para definir sentencias sobre todo tipo de elementos del mundo y especificar relaciones entre ellos (notación aritmética)
Logista En 1965 ya existían programas que, en principio, resolvían cualquier problema resoluble descrito en notación lógica. La llamada tradición Logista dentro del campo de la inteligencia artificial trata de construir sistemas inteligentes a partir de estos programas.
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Este enfoque presenta 2 obstáculos:
No es fácil transformar conocimiento informal y expresarlo en los términos formales que requiere de notación lógica. Hay una gran diferencia entre poder resolver un problema “en principio” y hacerlo en la práctica.
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Actuar de forma racional: el enfoque del agente racional
Un agente es algo que razona. Pero de los agentes informáticos se espera que tengan otros atributos que los distingan de los “programas” convencionales, como que estén dotados de controles autónomos que perciban su entorno, que persistan durante un período de tiempo prolongado, que adapten a los cambios, y que sean capaces de alcanzar objetivos diferentes.
Un agente racional es aquel que actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.
En el caso del enfoque de la IA , según las “leyes del pensamiento”, todo el énfasis se pone en hacer inferencias correctas.
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Todas las habilidades que se necesitan en la Prueba de Turing deben permitir emprender acciones racionales. Por lo tanto, es necesario contar con la capacidad para representar el conocimiento y razonar basándonos en él, porque ello permitirá alcanzar decisiones correctas en una amplia gama de situaciones. Es necesario ser capaz de generar sentencias comprensibles en lenguaje natural, ya que el enunciado de tales oraciones permite a los agentes desenvolverse en una sociedad compleja.
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN
Ahora escribe en una hoja las siguientes preguntas y respóndelas:
¿Qué es la Inteligencia artificial? ¿Qué perspectiva te dio el enfoque de la Prueba de Turing? El enfoque de las leyes del pensamiento está basado en silogismos pero… ¿Qué son los silogismos? ¿A que se le llama agente racional?
¡¡ Cuidemos nuestro Planeta !! Cuida lo verde… Gracias por su atención…
