PDF de programación - Tema 1: Introducción a la IA

Tema 1: Introducción a la IA

Inteligencia Artificial

Facultad de Informática

Facultad de Informática

Objetivos docentes

•

Introducir conceptos y definiciones básicas.

• Presentar desde una perspectiva histórica los

enfoques de la Inteligencia Artificial: simbólica y no
simbólico.

• Comprender los tres niveles básicos de programas

que se pueden encontrar bajo la orientación
simbólica.

• Dar una visión general de las distintas áreas de

interés actual para la investigación y el desarrollo
tecnológico en el dominio de la Inteligencia Artificial.

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Bibliografía

– Borrajo, D., Juristo, N., Martínez, V., y Pazos, J. (1993).
Inteligencia Artificial: Métodos y Técnicas. Editorial Centro
de Estudios Ramón Areces eds.

– Luger, G. y Stubblefield, W. (1998). Artificial Intelligence.

Structures and Strategies for Complex Problem Solving.
Addison Wesley Longman.

– Moret, V., Alonso, A., Cabrero, M. J., Guijarro, B., y

Mosqueira, E. (2000). Fundamentos de Inteligencia Artificial
(2ª Edición). Servicio de Publicacións. Universidade da
Coruña.

– Russell, S. y Norvig, P. (2003). Inteligencia Artificial. Un

enfoque moderno. 2ª Edición. Prentice-Hall.

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Bibliografía

– De la inteligencia y la necedad, A. Fernández

Tresguerres, El Catoblepas, núm.11, 2003,
http://www.nodulo.org/ec/2003/n011p03.htm

– Inteligencia Artificial, Farid Fleifel Tapia, Red

Científica y Tecnología,
http://www.redcientifica.com/gaia/ia/intia_c.htm

– AI on the web http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html

– IA FAQ http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/

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Definiendo la inteligencia

• Capacidad de pensar en términos abstractos

• Capacidad conjunta o global del individuo para

actuar con una finalidad, para pensar racionalmente
y para relacionarse de forma efectiva con el
ambiente

• Mayor o menor disposición para el aprendizaje

• Mayor o menor efectividad a la hora de poner el
pensamiento al servicio de las necesidades del
presente

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Definiendo la inteligencia

• Conjunto de procesos mentales: sensación,

percepción, asociación, imaginación,
discernimiento, juicio, razonamiento...

• Teorías factoriales: general (heredada) y

específica (ambiente, aprendizaje, individuo)

– 7 factores (fluidez verbal, comprensión verbal,

aptitud espacial, rapidez perceptiva, razonamiento
lógico, aptitud numérica y memoria)

– 120 factores (¡Hay 120 formas diferentes de ser inteligente!)

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Definiendo la inteligencia

• Teoría triádica:

– Contextual: resolución de problemas cotidianos,

haciendo posible la adaptación al ambiente,

– Intermedia: uso crítico de las distintas aptitudes o

habilidades,

– Componencial: mecanismos mentales que

posibilitan el aprendizaje.

• Binet:

– Inteligencia es lo que mide un test de inteligencia

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Los test de inteligencia

• Medida cuantitativa de la eficacia con la que un

individuo resuelve ciertos problemas de dificultad
gradual.

• Creado en París por Alfred Binet para identificar a los

niños que necesitaban mayor ayuda docente.

• Primeras aplicaciones: muelles de Nueva York, más

del 80% de los inmigrantes eran débiles mentales

• Se dio cuenta de su imperfección: la inteligencia no

puede medirse

• Los conocimientos son fundamentales, tanto o más

que la inteligencia

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Las mejores definiciones

• Deavila y Dundan: La inteligencia es la capacidad de
utilizar eficazmente los conocimientos ( “saber lo que
uno puede hacer con lo que uno sabe'‘).

• Douglas Hofstadter: La inteligencia es la habilidad

para:

– responder flexiblemente a diferentes situaciones,

– saber aprovechar circunstancias fortuitas,

– dar sentido a mensajes ambiguos o contradictorios,

– encontrar similitudes entre situaciones diferentes, y

– generar nuevos conceptos e ideas innovadoras.

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Facultades de los seres

inteligentes I

• Comunicación

– Fluida y amplia

• Conocimiento interno

– De uno mismo, de lo que une sabe o necesita

• Conocimiento del entorno

•

– Conocer el mundo exterior, encontrar y usar la información
– Registrar experiencias pasadas, y ver la nuevas en función de las antiguas
Intencionalidad
– Saber cuándo se quiere algo
– Trazar un plan para ello: qué es importante de la situación, parecidos y

diferencias con otras situaciones

– Ejecutar un plan respondiendo a las circunstancias cambiantes

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Facultades de los seres

inteligentes II

• Creatividad

– Obtener conclusiones aceptables a partir de datos discordantes
– Conectar experiencias aparentemente sin relación (descubriiento e

invención)

• Uso y manipulación del conocimiento

– El conocimiento es más que la suma de las partes

• Razonamiento e inferencia

– Derivar (deductiva, inductiva o abductivamente) inferencias a partir

de un conocimiento para alcanzar metas o resolver problemas

– Realizar inferencias válidas y correctas a partir de conocimiento

incierto* (impreciso, incompleto o inconsistente)

•

Interacción con el entorno

*Hecho verdadero o falso pero desconocido como por ejemplo ¿Cuántas personas construyeron la muralla china?

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Y sin un acuerdo hemos...

• Creado instrumentos para medirla,

• Estudiado cómo se desarrolla en el niño,

• Discutido si es heredada o adquirida,

• Considerado patrimonio exclusivo del ser

humano.

• ¿Son inteligentes las máquinas?

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La prueba de Turing

• Definición empírica de
inteligencia: el juego de
la imitación

• ¿Pueden pensar las

máquinas?

• ¿Puede el humano

distinguir a la
máquina?

• ELIZA

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Definiendo Inteligencia

Artificial…

• No hay una definición de inteligencia

universalmente aceptada

• No se admitir que un artefacto cuente

(artificialmente*) con inteligencia humana

• Un primer acercamiento:

– Rama de la ciencia de la computación que centra

sus esfuerzos en la consecución de sistemas
inteligentes

– ¿Objetivos? ¿Métodos?

* artificial. (Del lat. artificiālis). 1. adj. Hecho por mano o arte del hombre. 2. adj. No natural, falso. 3.
adj. Producido por el ingenio humano. 4. adj. ant. artificioso

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Enfoques complementarios IA

• Comprender la inteligencia natural, y utilizar

sistemas informáticos como medio de
simulación para verificar un modelo o una
teoría propuestos

• Diseñar y construir sistemas informáticos

inteligentes, entendiendo por tales aquellos
que exhiben un comportamiento observable
que podría ser considerado inteligente si
fuera realizado por un ser humano (hablar,
percibir, discriminar, razonar, decidir, solucionar y aprender).

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Técnicas de IA

• Objetivo de la IA: Consecución de sistemas o

entidades inteligentes

• ¿Comportamiento = razonamiento (inteligente)?
• Técnica de IA: se utiliza para lograr que un

programa se comporte de forma inteligente, sin tener
en cuenta la forma de razonamiento subyacente a
los métodos que se apliquen para lograr ese
comportamiento.

• Problema: ¡cualquier problema resoluble por

computador es inteligencia artificial!

• Respuesta: si hay un algoritmo conocido no hay

inteligencia implicada en la resolución

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Redefinimos la definición

• Rama de la ciencia de la computación que estudia la
resolución de problemas no algorítmicos mediante el
uso de cualquier técnica de computación disponible,
sin tener en cuenta la forma de razonamiento
subyacente a los métodos que se apliquen para
lograr esa resolución (técnicas de IA)

• No es necesario mencionar explícitamente el

comportamiento inteligente de las técnicas de IA: si
el programa resuelve problemas no algorítmicos,
aparentará comportamiento inteligente.

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¿Cuándo estamos ante un problema
resoluble con Inteligencia Artificial?

• Cuando no exista una solución analítica o algorítmica

conocida.

• Cuando existan demasiadas posibilidades que hagan

difícil el cómputo y podamos usar estrategias
heurísticas para reducir ese cálculo.

• Cuando es difícil el tratamiento de la información y

posiblemente sea incompleta o imprecisa.

• Cuando nos enfrentemos a un problema que

necesite del uso de un sentido común.

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El sueño de la IA

• Construir y diseñar sistemas informáticos

capaces de modelar, simular, imitar o
duplicar el comportamient