IC-Introducción 1

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

ING. ELECTRÓNICADOCENTES: 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

Además de una Película...

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?

IC-Introducción 7

ROBOTICA

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

IC-Introducción 8

Sistemas de control (vuelos espaciales) Planificadores (aeropuertos) Sistemas de soporte a la decisión Supervisores inteligentes e-commerce, subastas electrónicas Agentes recomendadores (Web!!!) e-learning .....

En que desarrollos encontramos algo de IA ?

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 de sistemas inteligentes, esto es sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas.

Feigenbaum y Barr ’80s

IC-Introducción 11

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

QUE ES LA IA ?

IC-Introducción 12

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

QUE ES LA IA ?

IC-Introducción 13

LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:

SISTEMAS QUEPIENSAN COMOHUMANOS

SISTEMAS QUEPIENSANRACIONALMENTE

SISTEMAS QUEACTUAN COMOHUMANOS

SISTEMAS QUEACTUANRACIONALMENTE

Inteligencia Inteligencia idealideal

RAZONAMIENTO

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

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

DIFERENTES MODELOS:

IC-Introducción 16

MODELOS COGNITIVOS

SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTOSISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

FUZZY SYSTEMFUZZY SYSTEM

AGENTES DELIBERATIVOS.AGENTES DELIBERATIVOS.

MODELOS CONEXIONISTAS

REDES NEURONALESREDES NEURONALES

DIFERENTES MODELOS:

IC-Introducción 17

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)

FUNDAMENTOS DE LA IA

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.

• 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

• IA se convierte en industria (1980 - 1988) - Proyectos e inversiones - Lisp Machines

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

IC-Introducción 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

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...)

IC-Introducción 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

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)

QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

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)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 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

DébilNociones de Agentes

Fuerte

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 31

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.

AGENTE INTELIGENTE

IC-Introducción 32

Noción más fuerte: Además de las propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como:

Conocimiento. Creencias. Intenciones. Obligaciones (Emociones)

AGENTE INTELIGENTE

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

IC-Introducción 35

Conjunto de Conocimientos y Técnicas Conjunto de Conocimientos y Técnicas que permiten aplicar el saber científico a la que permiten aplicar el saber científico a la utilización del conocimiento.utilización del conocimiento.

ADQUISICIONADQUISICION

QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACIONREPRESENTACION

INFERENCIAINFERENCIA

MANTENIMIENTO

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

IC-Introducción 36

• Es la disciplina tecnológica que se centra Es la disciplina tecnológica que se centra en el en el desarrollo, funcionamiento y desarrollo, funcionamiento y mantenimientomantenimiento de de Sistemas Basados en Sistemas Basados en ConocimientoConocimiento (SBC – KBS) de una forma (SBC – KBS) de una forma sistemática, disciplinada y cuantificable sistemática, disciplinada y cuantificable (utilizando Ingeniería de Software)(utilizando Ingeniería de Software)

• SBC: sistema de software capaz de soportar SBC: sistema de software capaz de soportar la la representación explícitarepresentación explícita de conocimiento. de conocimiento.

INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

IC-Introducción 37

• SBC: sistema de software que mantienen SBC: sistema de software que mantienen una gran cantidad de conocimiento (Base de una gran cantidad de conocimiento (Base de conocimiento) y que incluyen métodos conocimiento) y que incluyen métodos adecuados para explotarlo.adecuados para explotarlo.

• Sistema Experto: es un SBC que contiene el Sistema Experto: es un SBC que contiene el conocimiento utilizados por expertos conocimiento utilizados por expertos humanos (imita la actividad de un experto)humanos (imita la actividad de un experto)

SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO

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

EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS

Evaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente.

(E. Rich)

EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

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

Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental Sciences PAGES 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.

IC-Introducción 47

Id entific a c ión en línea d e p a rá metrosd e l mod e lo d e c ontro l.Va lid a c ión d e sensores.Distrib uc ión d e mod e los utiliza nd o c onc ep tos innova d ores d e p la ta fo rma sd e c omunic a c ión.Dia g nóstic o e id entific a c ión d e fa lla s d e eq uip os.

Desa rro lla d o r, integ ra d or y usua rio fina l

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.

T-EXPERT SIDERAR

IC-Introducción 48

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

T-EXPERT SIDERAR

Real time database

IVISION

Input DataSource

1) DataAdquisition

6) TimeRegistrator

3)Inference

Engine

2) Knowledgebase

8)RuleAcquisition

Interface

FactsRules

Expert

User

Expert

10) OutputInterface

SharedMemory

9) RuleExecutionInterface

5)ExplanationFacility

4) ActionsAdministrator

Data BaseRecorder

Database

7) Knwoledgerefining

Real TimeRecorderIVISION

IC-Introducción 50

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.

T-EXPERT SIDERAR

IC-Introducción 51

ARCHON: Cooperating Agents for Industrial Process Control

ARCHON (ARchitecture for Cooperative Heterogeneous ON-line systems) ha sido el proyecto Europeo más grande de IA Distribuida (Distributed Artificial Intelligence - DAI). Este sistema presenta una arquitectura de propósito general, software framework, y una metodología que ha sido utilizada para soportar y desarrollar sistemas DAI en varios dominios industriales reales.

• electricity transportation management

• particle accelerator control

IC-Introducción 52

Archon- Acelerador de partículas

Se utiliza Archon como entorno de trabajo para construir una aplicación DAI (inteligencia artificial distribuida) para control y diagnóstico de fallas en el Proton Synchrotron (PS), uno de los aceleradores de partículas del CERN (Laboratorio Europeo para Partículas Físicas). El complejo PS es el corazón de CERN y facilita los experimentos y además actúa como un inyector para los aceleradores más grandes.

IC-Introducción 53

Aceleradores de partículas

Son sistemas complejos que generan rayos de partículas, los cuales son utilizados por los científicos para sus experimentos. Los rayos se forman estableciendo ciertas propiedades físicas ( dimensiones del rayo por ej.) a lo largo de su camino dentro del acelerador.

Estos parámetros son controlados desde el Sistema de Control.

IC-Introducción 54

Por qué la utilización de DAI?

El tamaño del dominio es muy grande como para que se utilice un solo sistema, siendo que DAI presenta el medio de dividir el conocimiento y asignárselo a diferentes agentes, recombinando todo después.

Los sistemas de control se dividen en subsistemas que realizan las actividades, pero estos deben actuar de forma coordinada y coherente.

Existe una gran cantidad de software sobre aceleradores que carecen de inteligencia, entonces Archon es capaz de integrarse con estos para darle interactividad.

IC-Introducción 55

Robótica

Robots para múltiples aplicaciones

(limpieza, desactivar minas, inspeccionar volcanes, espaciales, ….)

Empresa multimillonaria…

Robocup: http://www.robocup.org/

IC-Introducción 57

Robocup: Small League

RoboCup is a competition domain designed to advance robotics and AI research through a friendly competition.

Small Size robot soccer is one of the RoboCup league divisions. Small Size robot soccer, or F180 as it is otherwise known, focuses on the problem of intelligent multi-agent cooperation and control in a highly dynamic environment with a hybrid centralized/distributed system.

Robocup: Small League

Robocup: Small League

IC-Introducción 60

Herramientas inteligentes Smart Tools - Companies in health care, finance, and

retailing are using artificial-intelligence systems to filter huge amounts of data and identify suspicious transactions. Artificial intelligence (AI) is often a crucial ingredient in their stellar performance.

In fact, AI is now a part of a swath of industries as broad as the BW50 itself. AI software helps engineers create better jet engines.

In factories, it boosts productivity by monitoring equipment and signaling when preventive maintenance is needed.

The Pentagon uses AI to coordinate its immense logistics operations.

And in the pharmaceutical sector, it is used to gain new insights into the tremendous amount of data on the human genome."

UC Berkeley - USA http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Proj

ects/Areas/AI.html/

IC-Introducción 62

Bibliografía

• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell – Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1

http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html

• Inteligencia Artificial. Modelos Técnicas y Aplicaciones.Escolano Ruiz F. et al. Thomson, 2003.

• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición – Mc Graw Hill 1994, Cap 1

• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/