PDF de programación - Introducción a la Inteligencia Colectiva

Introducción a la

Inteligencia Colectiva

Diego Milone

Inteligencia Computacional
Departamento de Informática

FICH-UNL

Inteligencia colectiva:
autómatas celulares

Diego Milone

Inteligencia Computacional
Departamento de Informática

FICH-UNL

Inteligencia Computacional - FICH - UNL

Autómata de estados finitos

• Definición:

A =< X, Y, E, D >

Inteligencia Computacional - FICH - UNL

Autómata de estados finitos

• Definición:

A =< X, Y, E, D >

• Extensión con funciones de salida: y = λ(x, E)

Inteligencia Computacional - FICH - UNL

Autómata de estados finitos

• Definición:

A =< X, Y, E, D >

• Extensión con funciones de salida: y = λ(x, E)
• Estados, reglas de transición, grafos

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Autómata de estados finitos

• Definición:

A =< X, Y, E, D >

• Extensión con funciones de salida: y = λ(x, E)
• Estados, reglas de transición, grafos
• Ejemplos de reglas de transición determinísticas y

probabilísticas

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Autómatas celulares

• Definición:

R =< A, T, C >

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Autómatas celulares

• Definición:

R =< A, T, C >

• Topologías: triangular, rectangular, hexagonal,...

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Autómatas celulares

• Definición:

R =< A, T, C >

• Topologías: triangular, rectangular, hexagonal,...
• Acoplamiento:

• Tipos y tamaños de vecindad: Von Neumann, Moore,...
• Tipos de conexiones: isotrópicas, anisotrópicas,...

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Autómatas celulares

Ejemplos:

• Juego de la vida de Conway: reglas básicas

• Vivo con menos de 2 vivos en el entorno → muere
• Vivo con más de 3 vivos en el entorno → muere
• Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno → vive
• Muerto con 3 vivos en el entorno → nace

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Autómatas celulares

• Juego de la vida de Conway: reglas básicas

• Vivo con menos de 2 vivos en el entorno → muere
• Vivo con más de 3 vivos en el entorno → muere
• Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno → vive
• Muerto con 3 vivos en el entorno → nace

Ejemplos:

• → Mirek’s Cellebration

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Autómatas celulares

Ejemplos:

• Juego de la vida de Conway: reglas básicas

• Vivo con menos de 2 vivos en el entorno → muere
• Vivo con más de 3 vivos en el entorno → muere
• Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno → vive
• Muerto con 3 vivos en el entorno → nace

• → Mirek’s Cellebration
• Crecimiento de plantas, bacterias,...
• Poblaciones: colonias de hormigas, enjambre de abejas,

modelos presa predador,...

• Tejidos biológicos: cardíaco, nervioso,...
• Fluidos

Inteligencia colectiva:

agentes

Diego Milone

Inteligencia Computacional
Departamento de Informática

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Agentes

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Agentes

Un agente es un sistema que...
• está situado en un ambiente
• es capaz de realizar acciones automáticas
• para cumplir sus objetivos de diseño

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Agentes

Un agente es un sistema que...
• está situado en un ambiente
• es capaz de realizar acciones automáticas
• para cumplir sus objetivos de diseño

Un agente inteligente debe...

• ser proactivo
• ser reactivo
• y poseer habilidad social

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Agentes

Un agente es todo aquello que...

• percibe su ambiente mediante sensores
• y responde o actúa sobre el ambiente mediante efectores

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Agentes

Un agente es todo aquello que...

• percibe su ambiente mediante sensores
• y responde o actúa sobre el ambiente mediante efectores

Todo agente debe poseer autonomía, es decir, capacidad de...

• aprender de la experiencia
• modificar comportamiento en tiempo de ejecución

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Agentes

Un agente racional es aquel que...

• realiza acciones correctas

Un agente racional ideal debe ser capaz de...

• percibir
• conocer
• decidir
• actuar

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Sistemas multi-agente

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Sistemas multi-agente

Son cooperativos

• por interacción
• por contratos
• por negociación

Un agente posee racionalidad social...

• si puede realizar acciones que generan un beneficio a

todos

• si ese beneficio es más grande que las pérdidas

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Sistemas multi-agente

Son cooperativos

• por interacción
• por contratos
• por negociación

Un agente posee racionalidad social...

• si puede realizar acciones que generan un beneficio a

todos

• si ese beneficio es más grande que las pérdidas

utilidad esperada = f (utilidad individual) + f (utilidad social)

Inteligencia colectiva:

conceptos básicos

Diego Milone

Inteligencia Computacional
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Inteligencia colectiva

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Inteligencia colectiva

Denominaciones y relaciones:

• Computación evolutiva
• Inteligencia de colonias
• Inteligencia de enjambres
• Inteligencia colaborativa
• Inteligencia social
• ...

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Inteligencia colectiva

Características generales:

• Auto-organización (relación con SOM...)

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Inteligencia colectiva

Características generales:

• Auto-organización (relación con SOM...)
• Estigmergía: “colaboración a través del medio físico”

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Inteligencia colectiva

Características generales:

• Auto-organización (relación con SOM...)
• Estigmergía: “colaboración a través del medio físico”
• Comportamiento emergente: inteligencia distribuida,

robustez

• Fuerte interacción local
• Organización social altamente estructurada
• Colaboración versus competencia

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Inteligencia colectiva

Características generales:

• Auto-organización (relación con SOM...)
• Estigmergía: “colaboración a través del medio físico”
• Comportamiento emergente: inteligencia distribuida,

robustez

• Fuerte interacción local
• Organización social altamente estructurada
• Colaboración versus competencia
• Componentes estocásticas
• Bio-inspiración

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Inteligencia colectiva

Ejemplos:

• Bandadas de pájaros
• Colonias de hormigas
• Paneles/enjambres de abejas
• Cardúmenes de peces
• Rebaños de ovejas o cabras
• Manadas de predadores

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Inteligencia colectiva

Elementos individuales:

• "Boids": partículas, objetos, elementos...

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Inteligencia colectiva

Elementos individuales:

• "Boids": partículas, objetos, elementos...
• Autómatas: redes de autómatas celulares

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Inteligencia colectiva

Elementos individuales:

• "Boids": partículas, objetos, elementos...
• Autómatas: redes de autómatas celulares
• Agentes: en estructuras de multi-agentes

Inteligencia Computacional - FICH - UNL

Inteligencia colectiva

Elementos individuales:

• "Boids": partículas, objetos, elementos...
• Autómatas: redes de autómatas celulares
• Agentes: en estructuras de multi-agentes
• Neuronas...?

Inteligencia Computacional - FICH - UNL

Inteligencia colectiva

Algoritmos:
Algoritmos evolutivos
Colonias de hormigas
Enjambre de partículas

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Inteligencia colectiva

Algoritmos:
Algoritmos evolutivos
Colonias de hormigas
Enjambre de partículas
• Difusión estocástica
• Formación de ríos
• Búsqueda gravitacional
• Sistema inmune artificial
• Algorítmos meméticos
• ...

Inteligencia Computacional - FICH - UNL

Inteligencia colectiva

Principales aplicaciones:

• Optimización: aproximación de funciones, entrenamiento,

estimación, identificación, planificación,...

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Inteligencia colectiva

Principales aplicaciones:

• Optimización: aproximación de funciones, entrenamiento,

estimación, identificación, planificación,...

• Búsqueda, ruteo
• Agrupamiento no supervisado, clasificación
• ...