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INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO. ING. ELECTRÓNICA DOCENTES: Ana Casali Alejandro Hernandez . IIA - OBJETIVOS. ADQUIRIR CONOCIMIENTOS EN: Tipos de problemas abordados por la IA Manejo de algunas Herramientas de IA. Aplicaciones en la Ingeniería. ADQUIRIR HABILIDADES PARA:

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INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

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Presentation Transcript

  1. INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO ING. ELECTRÓNICA DOCENTES: Ana Casali Alejandro Hernandez IC-Introducción

  2. IIA - OBJETIVOS • ADQUIRIR CONOCIMIENTOS EN: • Tipos de problemas abordados por la IA • Manejo de algunas Herramientas de IA. • Aplicaciones en la Ingeniería. • ADQUIRIR HABILIDADES PARA: • Investigar • Desarrollar un prototipo de Sistema Inteligente • Realizar informes IC-Introducción

  3. IC - MODULOS • INTRODUCCION • SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO • RAZONAMIENTO APROXIMADO • FUZZY SYSTEMS • APRENDIZAJE (REDES NEURONALES) • AGENTES INTELIGENTES IC-Introducción

  4. IC - PROMOCION • TP 1: Introducción • TP 2: Sistemas Basados en Conocimiento • TP 3: Fuzzy Systems • TP 4: Redes Neuronales • EVALUACION GLOBALIZADORA IC-Introducción

  5. IC – MATERIALES • Página web DSI-EIE • http://dsi.fceia.unr.edu.ar • Consultas: • acasali@fceia.unr.edu.ar • aleh@fceia.unr.edu.ar IC-Introducción

  6. QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ? Además de una Película... IC-Introducción

  7. ROBOTICA En que desarrollos encontramos algo de IA ? IC-Introducción

  8. En que desarrollos encontramos algo de IA ? • Sistemas de control (vuelos espaciales) • Planificadores (aeropuertos) • Sistemas de soporte a la decisión • Supervisores inteligentes • e-commerce, subastas electrónicas • Agentes recomendadores (Web!!!) • e-learning ..... IC-Introducción

  9. QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ? • Distintas definiciones. • Conceptos fundamentales. • Historia / Estado actual. • Ramas de IA • Distintos campos de aplicación. IC-Introducción

  10. QUE ES LA IA ? • La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la Computación que se ocupa del diseño desistemas inteligentes, esto es sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas. Feigenbaum y Barr ’80s IC-Introducción

  11. QUE ES LA IA ? • El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento, los humanos hacen mejor. E. Rich - Knight, 1991 • La rama de la Ciencias de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. Luger y Stubblefield, 1993 IC-Introducción

  12. QUE ES LA IA ? Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas inteligentes (especialmente programas). Esto está relacionado a la tarea de usar computadoras para entender la inteligencia humana, pero IA no tiene que limitarse a métodos que son biológicamente observables. J. Mc Carthy, 1998 IC-Introducción

  13. LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN: RAZONAMIENTO Inteligencia ideal COMPORTAMIENTO IC-Introducción

  14. DIFERENTES MODELOS: • SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO • A nivel de procesos cognitivos • CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES • De la forma más eficiente IC-Introducción

  15. DIFERENTES MODELOS: MODELOS COGNITIVOS • CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES AL USUARIO, FACIL DE MODIFICAR - INCREMENTAR • SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (KBS) • AGENTES DELIBERATIVOS MODELOS CONEXIONISTAS • REDES NEURONALES • ALGORITMOS GENETICOS • AGENTES REACTIVOS IC-Introducción

  16. DIFERENTES MODELOS: MODELOS COGNITIVOS • SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO • FUZZY SYSTEM • AGENTES DELIBERATIVOS. MODELOS CONEXIONISTAS • REDES NEURONALES IC-Introducción

  17. FUNDAMENTOS DE LA IA • FILOSOFIA (desde 428 aC) • teorías del razonamiento y aprendizaje • MATEMATICA (desde el 800) • teorías formales de la lógica • PSICOLOGIA (desde 1879) • investigación de la mente humana • INGENIERIA EN COMPUTACION (1940) • herramientas para poder concretar IA • LINGÜÍSTICA (1957) • teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica) IC-Introducción

  18. HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig) • Génesis de la IA (1943-1956) • Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo) • Shannon - Turing (ajedrez) • Minsky - Edmonds (red neuronal) • Newell- Simon (teórico lógico) • Entusiasmo inicial (1952 - 1969) • GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución - Perceptrón • Una dosis de realidad (1966 - 1974) • falta de robustez en problemas variados (traducciones, micromundos)- mayor complejidad • Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979) • uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.

  19. IA se convierte en industria (1980 - 1988) - Proyectos e inversiones - Lisp Machines • De 1986 al Presente: • Regreso y profundización de las redes neuronales - modelos conexionistas. • Cambio tanto en los contenidos como en la metodología de IA. • Utilización de teorías ya existentes. • Aplicaciones más reales

  20. De 1986 en adelante: • Avances en: • ROBOTICA • VISION • REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO • APRENDIZAJE • Mejor comprensión de los problemas y de su complejidad • Mayor capacidad de manejo matemático • METODOS MAS SOLIDOS

  21. HISTORIA DE LA IA • http://www.uned.es/pfp-internet-y-educacion/historia.html • http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html IC-Introducción

  22. RAMAS DE IA: • Búsqueda Heurística • Representación del conocimiento • Inferencia • Planificación • Aprendizaje • Lenguaje Natural • Visión • Robótica IC-Introducción

  23. IJCAI is the International Joint Conference on AI • http://www.ijcai-07.org/ • Content Areas • Constraint Satisfaction • Control Learning • Learning • Knowledge Representation/Reasoning • Multiagent Systems • Natural Language Processing • Planning and Scheduling • Robotics • Search • Uncertainty • Web/Data • Other (applications, philosophical foundations • mathematical foundations...)

  24. EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA: • 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1, Prospector, Dendral,...) • 89 HITECH Programa de ajedrez. • 92 MARVEL S.E. En tiempo real que monitorea nave espacial • 94 PEGASUS Realiza reservas de vuelos • Sistemas de conducción de automóviles S.E. En distintos dominios ... IC-Introducción

  25. QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE • Históricamente los investigadores en IA se han enfocado en los distintos componentes del comportamiento inteligente (aprendizaje, razonamiento, visión, ….), de forma aislada. • En la actualidad, algunos autores sugieren que la inteligencia, es producto de la interacción entre un agente y su entorno. • Entonces, el comportamiento inteligente emerge de la interacción de varios comportamientos simples. (Brooks-MIT) IC-Introducción

  26. QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES. Norvig & Russell • Principios generales que rigen a los A.R. • Elementos usados para construirlos. IC-Introducción

  27. AGENTE (Norvig&Russell) IC-Introducción

  28. AGENTE INTELIGENTE • AGENTE Es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa mediante efectores. • AGENTE INTELIGENTE: • Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo a sus percepciones. • Es aquel que emprende la mejor acción posible en una situación dada. Russel & Norvig IC-Introducción

  29. AGENTES Queremos construir agentes actores y no solamente razonadores. Ciertamente, no está muy claro como podemos ver inteligencia en un sistema que nunca actúa. Martha Pollack, from Computers and Thought Lecture, IJCAI-91. IC-Introducción

  30. AGENTE INTELIGENTE • AGENTE • Es un sistema de computación situado en algún entorno, que es capaz de una acción autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos de diseño. • Wooldridge & Jennings • Débil • Nociones de Agentes • Fuerte IC-Introducción

  31. AGENTE INTELIGENTE • Noción Débil: • Es la forma más general en que es usado el término agente. Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades: • Autonomía. • Habilidad Social. • Reactividad. • Proactividad. IC-Introducción

  32. AGENTE INTELIGENTE • Noción más fuerte: • Además de las propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como: • Conocimiento. • Creencias. • Intenciones. • Obligaciones • (Emociones) IC-Introducción

  33. SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS) • CARACTERISTICAS • Cada agente tiene información y capacidades limitadas para resolver un problema • No hay un control global del sistema • Los datos están descentralizados • Computación es asincrónica • Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la interoperatividad de sistemas existentes IC-Introducción

  34. UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO • VOLUMINOSO • CAMBIANTE • DIFICIL DE REPRESENTAR AUMENTO DE CONOCIMIENTO MAS DIFICIL LA BUSQUEDA MAS CONOCIMIENTO PARA CONTROL IC-Introducción

  35. INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO Conjunto de Conocimientos y Técnicas que permiten aplicar el saber científico a la utilización del conocimiento. ADQUISICION QUE SE OCUPA DE LAREPRESENTACION INFERENCIA MANTENIMIENTO IC-Introducción

  36. INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO • Es la disciplina tecnológica que se centra en el desarrollo, funcionamiento y mantenimiento de Sistemas Basados en Conocimiento (SBC – KBS) de una forma sistemática, disciplinada y cuantificable (utilizando Ingeniería de Software) • SBC: sistema de software capaz de soportar la representación explícita de conocimiento. IC-Introducción

  37. SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO • SBC: sistema de software que mantienen una gran cantidad de conocimiento (Base de conocimiento) y que incluyen métodos adecuados para explotarlo. • Sistema Experto: es un SBC que contiene el conocimiento utilizados por expertos humanos (imita la actividad de un experto) IC-Introducción

  38. EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA • TEST DE TURING(www.turing.org.uk/turing/)Comportarse como humano • El ambiente plantea muchos desafíos (el diálogo es totalmente libre) que resulta difícil para un sistema igualar a la contraparte humana EL SISTEMA DEBERIA SER CAPAZ DE • Procesar lenguaje natural • Representar el conocimiento • Razonar automáticamente • Aprendizaje automático • (Visión - Robótica) IC-Introducción

  39. EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA • TEST DE TURING IC-Introducción

  40. EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOSEvaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente. (E. Rich) IC-Introducción

  41. LENGUAJES EN IA: • LISP (COMMON LISP) • Lenguaje funcional - procesamiento simbólico. • PROLOG • Programación lógica • C ( C ++ ) / JAVA • Procedural - Orientación a objetos IC-Introducción

  42. APLICACIONES “El campo de la IA está involucrado en la invención de máquinas que ayuden a la gente de distintas formas, dando a las máquinas alguna de las capacidades que los humanos tenemos tales como entender el lenguaje, interpretar imágenes o aprender de la experiencia. Generalmente estas máquinas no se parecen ni actúan de la forma que lo hacen las personas, pero pueden sernos asombrosamente útiles mejorando y asistendo nuestras vidas, y complementando más que reemplazando las cosas que los humanos hacen. Y esta es la meta hacia la cuál estamos trabajando colectivamente."              - Tom Mitchell (CMU) IC-Introducción

  43. APLICATIONS Artificial intelligence is already very much a part of everyday life in industrialized nations. AI is helping people in every field make better use of information to work smarter, not harder IC-Introducción

  44. Ejemplos de Aplicaciones IC-Introducción

  45. Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental SciencesPAGES interprets the analysis of drill results provided by a geophysics laboratory. This application was developed in collaboration with Dr. Rick Requejo of Geochemical Solutions International.

  46. T-EXPERTSIDERAR • Qué es el T-Expert ? • Es un Sistema Experto orientado al ingeniero de proceso, con herramientas gráficas que le permiten escribir la lógica que el usa para resolver o analizar un problema en un leguaje familiar como lo es un diagrama de flujo. • Este sistema basado en reglas, se combina con los hechos que vienen de campo para forman la base de conocimiento. Esta base de conocimiento es evaluada por un motor de inferencia, que realiza inferencias lógicas. • Las inferencias pueden comprender la generación de acciones o la creación de nuevos hechos. • Qué es un Sistema Experto ? • Es una rama de Inteligencia Artificial que hace uso extensivo de conocimiento especializado para resolver problemas al mismo nivel que un experto humano. IC-Introducción

  47. T-EXPERTSIDERAR • Características del sistema: • Alta performance • El sistema debe ser capaz de responder al mismo nivel que el experto en el campo. Manejando datos incompletos o inexactos. • Adecuado tiempo de respuesta • Entendible • El sistema debe ser capaz de explicar los pasos que lo llevaron a su razonamiento. Opuesto al concepto “caja negra” • Flexible • Permite manejar en forma eficiente y modular la actualización de las reglas • Autodocumentado IC-Introducción

  48. T-EXPERTSIDERAR • Areas de aplicación: • Diagnóstico : Inferir problemas subyacentes basándose en la observación • de evidencia • Interpretación: Explicar datos observados. • Monitoreo: Comparar datos observados contra los esperados para juzgar • performance. • Planeamiento: Divisar acciones para llegar a un resultado. • Predicción: Predecir resultado de una situación dada. • Recomendación: Prescribir el tratamiento a un problema. • Control: Regular un proceso. Puede requerir interpretación,diagnóstico,monitoreo • planeamiento, predicción y recomendación. IC-Introducción

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