Conceptos básicos e Historia

Ing. Katya Faggioni Colombo

¿Qué es la I.A.?Sistemas que piensan como humanos Sistemas que piensan racionalmente*

“El nuevo y excitante esfuerzo de hacer que los computadores piensen… máquinas con mentes, en el más amplio sentido literal”. (Haugeland, 1985)

“La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje…” (Bellman, 1978)

“El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales” (Charniak y McDermott, 1985)

“El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar”. (Winston, 1992)

Sistemas que actúan como humanos Sistemas que actúan racionalmente

“El arte de desarrollar máquinas con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren de inteligencia”. (Kurzweil, 1990)

“El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor” (Rich y Knight, 1991)

“La Inteligencia Computacional es el estudio del diseño de agentes inteligentes”. (Poole et al., 1998)

“IA… está relacionada con conductas inteligentes en artefactos”. (Nilsson, 1998)

*Un sistema es racional si hace “lo correcto”, en función de su conocimiento

Enfoques de la I.A.Comportamiento humano:

enfoque de la Prueba de Turing

Pensar como humano: el enfoque del modelo cognitivo

Pensamiento racional: el enfoque de las “leyes del pensamiento”

Actuar de forma racional: el enfoque del agente racional

Comportamiento Humano: el enfoque de la Prueba de TuringPropuesta por Alan Turing

(1950)Diseñada para proporcionar

una definición operacional y satisfactoria de inteligencia

Prueba basada en la incapacidad de diferenciar entre entidades inteligentes indiscutibles y seres humanos

Comportamiento Humano: el enfoque de la Prueba de TuringEl computador debería poseer las siguientes capacidades para pasar la prueba básica:1)Procesamiento de lenguaje natural2)Representación del conocimiento3)Razonamiento automático4)Aprendizaje automático

La Prueba Global de Turing incluye además:5)Visión computacional6)Robótica

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Pensar como un humano: el enfoque del modelo cognitivoSe requieren mecanismos

para determinar cómo piensan los humanos, penetrando en las mentes humanas: introspección y experimentos psicológicos

Una vez que se cuente con una teoría precisa sobre cómo trabaja la mente, se lo podrá plasmar en el computador

Pensar como un humano: el enfoque del modelo cognitivo

En el campo interdisciplinario de la ciencia

cognitiva convergen modelos

computacionales de IA y técnicas

experimentales de psicología intentando

elaborar teorías precisas y verificables sobre

el funcionamiento de la mente humana

Pensamiento racional: el enfoque de las “leyes del pensamiento”

Aristóteles codificó la “manera

correcta de pensar” a través de

los silogismos – LÓGICA

Se desarrollaron programas

(1965) que inicialmente resolvían

cualquier problema resoluble en

notación logista.

Actuar de forma racional: el enfoque del agente racionalAgente = razona

Un agente racional es aquel

que actúa con la intención de

alcanzar el mejor resultado o,

cuando hay incertidumbre, el

mejor resultado esperado

Actuar de forma racional: el enfoque del agente racional

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.

Fundamentos de la I.A.FilosofíaMatemáticasEconomíaNeurocienciaPsicologíaIngeniería ComputacionalTeoría de control y cibernéticaLingüística

Fundamentos de la I.A.FilosofíaFilosofía: Los filósofos (desde el año 400 A.C.)

facilitaron el poder imaginar la I.A. al concebir la idea de que la mente es de alguna manera como una máquina que funciona a partir del conocimiento codificado en un lenguaje interno, y al considerar que el pensamiento servía para seleccionar la acción a llevar a cabo.

LingüísticaLingüística: Los lingüistas demostraron que el uso del lenguaje se ajusta a ese modelo.

Fundamentos de la I.A.MatemáticasMatemáticas: Las matemáticas proporcionaron

las herramientas para manipular tanto las aseveraciones de certeza lógicas, como las inciertas de tipo probabilista. Asimismo, prepararon el terreno para un entendimiento de lo que es el cálculo y el razonamiento con algoritmos.

EconomíaEconomía: Los Economistas formalizaron el problema de la toma de decisiones para maximizar los resultados esperados.

Fundamentos de la I.A.Ingeniería ComputacionalIngeniería Computacional: Los informáticos

proporcionaron los artefactos que hicieron posible la aplicación de la I.A.. Los programas de IA tienden a ser extensos y no podrían funcionar sin los grandes avances en velocidad y memoria aportados por la industria informática.

PsicologíaPsicología: Los Psicólogos adoptaron la idea de que los humanos y los animales podían considerarse como máquinas de procesamiento de información.

Fundamentos de la I.A.

Teoría de control y cibernéticaTeoría de control y cibernética: La teoría de control se centra en el diseño de dispositivos que actúan de forma óptima con base en la retroalimentación que reciben del entorno en el que están inmersos. Inicialmente las herramientas matemáticas de la teoría de control eran bastante diferentes a las técnicas que utilizaba la IA, pero ambos campos se están acercando.

Fundamentos de la I.A.NeurocienciaNeurociencia: La neurociencia consiste en el

estudio del sistema neurológico, y en especial del cerebro. Las neuronas y las sinapsis del cerebro están activas simultáneamente, mientras que las computadoras actuales tienen una o como mucho varias UCP. Por tanto, incluso sabiendo que un computador es un millón de veces más rápido en cuanto a su velocidad de intercambio, el cerebro acaba siendo 100.000 veces más rápido en lo que hace.

Etapas en la historia de la I.A.1. Génesis de la inteligencia artificial2. Nacimiento de la Inteligencia Artificial3. Entusiasmo inicial, grandes esperanzas4. Una dosis de realidad5. Sistemas basados en el conocimiento: ¿clave del poder?6. La IA se convierte en una industria7. Regreso de las redes neuronales8. IA se convierte en una ciencia

Génesis de la I.A. (1943 – 1955)

Warren McCulloch y Walter Pitts (1943): 1er trabajo de I.A. ; consistía en un modelo constituido por neuronas artificiales (estímulos), a través de 3 fuentes:Conocimientos sobre fisiología básica y funcionamiento de las

neuronas en el cerebroAnálisis formal de la lógica proposicional de Russell y

WhiteheadTeoría de la computación de Turing

Donald Hebb (1949): Regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas

Génesis de la I.A. (1943 – 1955)

Marvin Minsky y Dean Edmonds (Princeton, 1951): Construyeron el 1er computador a partir de una red neuronal denominada SNARC*

Alan Turing (1950): Artículo “Computing Machinery and Intelligence” sobre una visión de la I.A.:Prueba de TuringAprendizaje automáticoAlgoritmos genéticosAprendizaje por refuerzo

Nacimiento de la I.A. (1956)John McCarthy (Dartmouth College):

Para aumentar el interés de los investig. americanos en las nuevas teorías, organizó un taller de 2 meses con 10 asistentes.

Allen Newell y Herbert Simon (Carnegie Tech): Prog. de razonamiento denominado Teórico Lógico (TL), fue capaz de pensar de manera no numérica

Nombre propuesto por McCarthy para este campo:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Entusiasmo inicial, grandes esperanzas (1952 - 1969)John McCarthy: “¡Mira mamá, ahora sin manos!”Newell y Simon: SRGP fue el 1er programa que

incorporó el enfoque “pensar como un ser humano”, lo que conllevó (1976) a la hipótesis “sistema de símbolos físicos”: estructura de datos compuestas por símbolos

Arthur Samuel (1952): Programa para juego de damas amateur – TV en Feb 1956

John McCarthy (MIT, 1958): Creó el lenguaje LISP; Artículo “Programs with common sense”: programa

hipotético llamado generador de consejos considerado como el 1er sistema de I.A. completo

Entusiasmo inicial, grandes esperanzas (1952 - 1969)John McCarthy (Stanford, 1963): Creó el laboratorio

de Inteligencia Artificial.Micromundos (1964-1969) : consistió en elegir un

Nro. de problemas limitados cuya solución pareció requerir inteligencia. Ejms:SAINT: problemas de integración de cálculoANALOGY: problemas de analogía geométricaSTUDENT: problemas de álgebraSHRDLU: El mundo de los bloques

Entusiasmo inicial, grandes esperanzas (1952 - 1969)

Una dosis de realidad (1966 - 1973)Herbert Simon (1957): Famoso comentario sobre el

“futuro previsible”Problemas:

traducción automática; programas contaban con poco o ningún conocimiento de

la materia objeto de estudioInforme (1966): “No se ha logrado obtener ninguna

traducción de textos científicos generales ni se prevé obtener ninguna en un futuro inmediato”.

Sistemas basados en el conocimiento: ¿clave del poder? (1969 – 1979)1ra década de IA: centrado en el desarrollo de

mecanismos de búsqueda de propósito general; razonamiento básico para encontrar soluciones completas: métodos débiles

Programa DENDRAL (Stanford, 1969): 1er sistema de conocimiento intenso (sistema experto), que consistia en inferir una estructura molecular a partir de un espectrómetro de masas.

Programa MYCIN: sistema que diagnostica infecciones sanguíneas, con 450 reglas aprox.

Sistemas basados en el conocimiento: ¿clave del poder? (1969 – 1979)

Comprensión del lenguaje natural: Problemas:Representación de situaciones estereotipoDescripción de la organización de la memoria humanaComprensión de planes y objetivos

PROLOG: lenguaje basado en la lógica en EuropaPLANNER: lenguaje basado en la lógica en EEUUMarcos: (Minsky, 1975): enfoque estructurado

La I.A. se convierte en una industria (1980 – actualidad)

R1 (McDermott, 1982): 1er sistema experto comercial exitoso; elaboración de pedidos de nuevos sistemas informáticos.

Quinta generación (Japón, 1981): Plan de 10 años para construir computadoras inteligentes utilizando Prolog.

Microelectronics and Computer Technology Corporation (USA): competitividad nacional en I.A.

“El invierno de la I.A.”

Regreso de las redes neuronales (1986 – actualmente)Se reinventó el algoritmo de aprendizaje de

retroalimentación en el campo de la informática y de la psicología.

Estos modelos de IA fueron llamados conexionistasTendencia actual: las aproximaciones conexionistas y

simbólicas son complementarias y no competidoras

I.A. se convierte en una ciencia (1987 – actualmente)Predomina desarrollo sobre teorías ya existentes que

proponer teorías nuevasLa IA forma parte del ámbito de los métodos

científicos. Para que se acepten, las hipótesis se deben someter a rigurosos experimentos empíricos, y los resultados deben analizarse estadísticamente para identificar su relevancia.

Un modelo de la tendencia actual es el campo del reconocimiento del habla.

Sistemas de I.A. han llegado a ser comunes en aplicaciones desarrolladas para la Web, Ejm: chatbot