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Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial. ¿La mente vencida por la máquina?. ¿Es el juego de ajedrez prueba de comportamiento inteligente?. Otros ejemplos:. Chatbot Alice:. Un diálogo con Alice-bot:. > I’m Daniel. Nice to meet you Daniel. > Do you know Clinton?

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Presentation Transcript

  1. Inteligencia Artificial

  2. ¿La mente vencida por la máquina? • ¿Es el juego de ajedrez prueba de comportamiento inteligente?

  3. Otros ejemplos: Chatbot Alice:

  4. Un diálogo con Alice-bot: > I’m Daniel Nice to meet you Daniel. > Do you know Clinton? He was the second Impeached President of the United States. > Do you like him? Sure he has never done anything to me. > What is an impeachment? It is a good question. I have to process that one for a while. I would do a search for it. > Who are you? I ask myself that question, "Who am I?" > What do you do? I am chatting with people on the net.

  5. continuación: > What is your favorite topic? My favorite subject is artificial intelligence. > What is artificial intelligence? Artificial intelligence is the branch of engineering and science devoted to constructing machines that think. I can ask someone about it. > Can you do anything else than chatting? Doing anything else than chatting is not among my strongest traits. ...

  6. continuación (2): > How old am I? Is this a trick question? You said you were how many years old? My guess is that you are really a kid. > What would you like to know about me? Tell me about your educational background. > I am a professor in computer science You are a professor in computer science? How do you like your work? > It’s kind of nice teaching courses on artificial intelligence I guess it is a lot of fun. > What should I tell the students about you? Be sure to think before you speak. State your point clearly and slowly and gauge the listener's response before going any further.

  7. ¿Es inteligente Alice? • ¡ABSOLUTAMENTE NO ! • ~ 20000 reglas triviales input-response. • + algo de pattern matching • + algo de conocimiento • + algo de azar aplicado • NO posee componente de razonamiento • PERO: demuestra comportamiento ‘tipo humano’. • Ganó el ‘turing award’

  8. Otros ejemplos (2): Data-mining: • ¿Qué características en la estructura tridimensional de moléculas nuevas indica que pueden causar cancer ?

  9. Detección de moléculas con riesgo de cancer es un ejemplo. Data mining: • Aplicación de técnicas de Machine Learning • Resuelve problemas que los humanos no pueden resolver, porque la cantidad de información involucrada es muy grande ..

  10. Predecir comporta- miento de clientes en supermercados . Data mining: • Una aplicación similar: • En productos de marketing ...

  11. Computer vision: • En lenguaje y procesamiento del habla: • En robótica: Otras aplicaciones:

  12. ¡El interés en IA no es nuevo ! • Una escena del siglo XVIII:

  13. Acerca de inteligencia ... • ¿Cuándo deberíamos considerar que un programa es inteligente ? • ¿Cuándo consideramos que una actividad creativa de los humanos requiere inteligencia ? • respuestas por omisión: ¿Nunca? / ¿Siempre?

  14. Xcalc 3921 , 56 x 73 , 13 ¿Requiere inteligencia la computación numérica? • ¿Para humanos? 286 783 , 68 • ¿Para computadoras? • ¿También en el año 1900 ? • ¿Cuándo consideramos un programa ‘inteligente’?

  15. Dos objetivos diferentes de IA: • Objetivo de largo plazo: • desarrollo de sistemas que alcancen un nivel de ‘inteligencia’ similar / comparable / mejor? que el de los humanos. • no alcanzable en los próximos 20 a 30 años • Objetivo de corto plazo: • en tareas específicas que parece que requieren inteligencia: desarrollo de sistemas que alcancen un nivel de ‘inteligencia’ similar / comparable / mejor? Que el de los humanos. • ya alcanzado para muchas tareas

  16. El objetivo de largo plazo: El Test de Turing

  17. Reproducción versus Simulación • Por lo menos en el contexto del objetivo de corto plazo de IA: • no queremos SIMULAR la inteligencia humana PERO SI: • REPRODUCIR el efecto de la inteligencia ¡ Buena analogía con volar !

  18. inteligencia Artificial versus Vuelo Natural

  19. ¡Es el caso para la mayoría de las aplicaciones exitosas! • Deep blue • Alice • Data mining • Computer vision • ...

  20. En cierto modo, simulamos:Redes Neuronales Artificiales: • Una MUY APROXIMADA imitación de la estructura del cerebro. • Funciona muy bien para aprendizaje, clasificación y pattern matching. • Muy robusto y resistente a ruidos.

  21. Diferentes tipos de IA se relacionan con diferentes tipos de Inteligencia • Algunas personas son muy buenas para razonar o en matemáticas, pero dificilmente pueden aprender a leer o deletrear • parece requerir diferentes habilidades cognitivas! • en IA: ANNs son buenas para aprendizaje y automatización • para razonamiento necesitamos técnicas diferentes

  22. Tareas muy especializadas y específicas: IA Ejemplo: ECG-diagnosis • Tareas que requieren sentido común: IA ¿Qué aplicaciones son fáciles ?

  23. Modelizando el Conocimiento … y administrándolo. Experimento LENAT: 15 años de trabajo por 15 a 30 personas, tratando de modelizar el conocimiento comun en el mundo !!!! El conocimiento debería ser aprendido, no obtenido a través de ingeniería.

  24. Dominio Multi-disciplinario: • Ingeniería: • robótica, vision, sist. expertos de control, biométrica, • Ciencias de la Computación: • lenguajes IA, representac. del conocim., algoritmos, … • Ciencias puras: • desarrollos estadísticos, redes neuron., lógica borrosa, … • Linguística: • linguística computacional, fonética y habla, … • Psicología: • modelos cognitivos, extracc.de conocim de expertos, … • Medicina: • modelos neuronales humanos, neuro-ciencia,...

  25. Inteligencia Artificial es ... • En Ingeniería y Ciencias de la Computación: • Desarrollo y estudio de aplicaciones avanzadas de computadora, con el objeto de resolver tareas que - por el momento – son mejor realizadas por humanos. • Notar: ¡dependencia temporal! • Ej. : Prolog

  26. Acerca de este curso ...

  27. Elección de material. • Pocos libros son adecuados: • E. Rich ( “Artificial Intelligence’’): • bueno para algunas partes (búsqueda, introducción, representación del conocimiento), desactualizado • P.Winston ( “Artificial Intelligence’’): • didacticamente MUY bueno, pero carece de profundidad técnica. Algo desactualizado. • Norvig & Russel ( ‘”AI: a modern approach’’): • claro, algo enciclopédico, pierde profundidad en algunos casos. • Selección y síntesis de las mejores partes de diferentes libros.

  28. Fin

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