PU019 - Inteligencia Artificial USERS

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48 POWERUSR uando vemos a ASIMO “dialo- gar” con una predispuesta re- portera, o esquivar obstáculos en el piso, así como cuando observamos a los participantes del fútbol robot ar- mando estrategias para ganar un partido, es lógico pensar que el momento está próximo. ¡El famoso día en que las má- quinas sean capaces de pensar y actuar como seres humanos está llegando! ¡El día del Apocalipsis, en que nuestra PC tomará venganza por tantas veces que la maltratamos, está aquí! La verdad es otra: todas esas máquinas que parecen tener capacidades humanas para tomar decisiones, planear estrate- gias o interactuar con otros sólo poseen lo que se conoce como “inteligencia simulada”. En esta nota veremos un caso muy particular de inteligencia simulada, el árbol de decisiones. Esta estructura es muy utilizada, incluso hoy, con variantes que incrementan su similitud con la inteligencia humana. ARBOL DE DECISION Esta es la estructura básica de muchos algoritmos racionales, y su base reside en plantear el cerebro humano y su capacidad de razonamiento como una máquina de resolver conflictos. Ante una nueva situación, el problema se divide en varios subproblemas más pequeños, los cuales, a su vez, se siguen separando hasta el punto en el que se obtiene una unidad mínima de decisión. Esta unidad es indivisible y supone sólo un número finito de soluciones posibles. La sucesión de muchas de estas estructu- ras de decisión mínimas forma una estructura más amplia, que al ser representada gráficamente, se asemeja a un árbol, de allí su nombre. A este concepto se agrega la posibilidad de volver atrás ante una decisión incorrecta, es decir que si en algún punto de la estructura de árbol se toma un camino que no condu- ce a una solución racional válida, es posible retornar a ese punto y tomar un camino al- ternativo. Además, en los casos en que se intenta si- mular el pensamiento racional, se le da al algoritmo la capacidad de agregar otras unidades mínimas de decisión, con lo cual se amplía el árbol y se adquieren nuevos conocimientos. Un ejemplo muy claro de esta lógica de programación existe desde hace bastante tiempo en la computadora AMSTRAD 128, que permitía jugar a AVINEMIN, un software que utilizaba este algoritmo. CUESTIONES DE PESO Si bien la estructura de decisiones antes planteada parecería resolver muchos de los problemas racionales con los que puede enfrentarse el ser humano, sus limitaciones son evidentes. La mayoría de las decisiones con las que nos enfrentamos a diario no admiten soluciones tan claramente definidas como las que se pueden representar en el algoritmo explicado. Es rara la ocasión en que una cuestión tan sólo admite mati- ces blancos y negros; siempre existen grises intermedios que también pueden ser el camino más eficiente para solucionar un problema. Es entonces cuando surge la solución denominada “deci- siones por peso”. En este caso, el planteo es similar al utili- zado en la estructura de árbol simple, ya que cada problema se divide en unidades míni- mas, pero aquí existen mu- chas alternativas de solución, a cada una de las cuales se le asigna un “peso” de acuerdo con la experiencia previa. Entonces, la unidad racional mínima elige la alternativa de mayor peso y continúa por este camino, siguiendo siempre la misma filosofía. Si el camino elegido es el co- rrecto, las alternativas escogidas LA CIENCIA DEL PENSAMIENTO « C EN NUESTRAS ULTIMAS EDICIONES DE POWERUSR, VIMOS MUCHOS AVANCES DE LA ROBOTICA ACTUAL. DESDE ASIMO HASTA EL FUTBOL ROBOT, DETRAS DE CADA UNO DE ESTOS LOGROS EXISTE UN DESAFIO MAS GRANDE: IMITAR LO QUE DISTINGUE A LOS SERES HUMANOS DE LAS MAQUINAS, LA CAPACIDAD DE PENSAR. .ai FRANCO GUTIERREZ PROGRAMADOR QUE AHORA TIENE UN WEBLOG [email protected] EL ROBOT DE HONDA EN SU VERSION PLATEADA. ASIMO UTILIZA CONCEPTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MUY AVANZADOS, PERO AUN ASI, SUS CAPACIDADES SON LIMITADAS. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Inteligencia Artificial USERS

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  • 48 POWERUSR

    uando vemos a ASIMO dialo-gar con una predispuesta re-portera, o esquivar obstculos

    en el piso, as como cuando observamosa los participantes del ftbol robot ar-mando estrategias para ganar un partido,es lgico pensar que el momento estprximo. El famoso da en que las m-quinas sean capaces de pensar y actuarcomo seres humanos est llegando! Elda del Apocalipsis, en que nuestra PCtomar venganza por tantas veces que lamaltratamos, est aqu!La verdad es otra: todas esas mquinasque parecen tener capacidades humanaspara tomar decisiones, planear estrate-gias o interactuar con otros slo poseenlo que se conoce como inteligencia simulada.En esta nota veremos un caso muy particular de inteligencia simulada, el rbol de decisiones. Esta estructura esmuy utilizada, incluso hoy, con variantesque incrementan su similitud con la inteligencia humana.

    ARBOL DE DECISIONEsta es la estructura bsica de muchosalgoritmos racionales, y su base resideen plantear el cerebro humano y su capacidad de razonamiento como unamquina de resolver conflictos.Ante una nueva situacin, el problemase divide en varios subproblemas mspequeos, los cuales, a su vez, se siguenseparando hasta el punto en el que seobtiene una unidad mnima de decisin.Esta unidad es indivisible y supone sloun nmero finito de soluciones posibles.La sucesin de muchas de estas estructu-ras de decisin mnimas forma una estructura ms amplia, que al ser representada grficamente, se asemeja a un rbol, de all su nombre.

    A este concepto se agrega la posibilidad devolver atrs ante una decisin incorrecta, esdecir que si en algn punto de la estructurade rbol se toma un camino que no condu-ce a una solucin racional vlida, es posibleretornar a ese punto y tomar un camino al-ternativo.Adems, en los casos en que se intenta si-mular el pensamiento racional, se le da alalgoritmo la capacidad de agregar otrasunidades mnimas de decisin, con lo cualse ampla el rbol y se adquieren nuevosconocimientos.Un ejemplo muy claro de esta lgica deprogramacin existe desde hace bastantetiempo en la computadora AMSTRAD 128,

    que permita jugar a AVINEMIN,un software que utilizaba estealgoritmo.

    CUESTIONES DE PESOSi bien la estructura de decisiones antes planteadaparecera resolver muchos delos problemas racionales conlos que puede enfrentarse elser humano, sus limitacionesson evidentes.La mayora de las decisionescon las que nos enfrentamos adiario no admiten solucionestan claramente definidas comolas que se pueden representaren el algoritmo explicado.Es rara la ocasin en que unacuestin tan slo admite mati-ces blancos y negros; siempreexisten grises intermedios quetambin pueden ser el caminoms eficiente para solucionarun problema.Es entonces cuando surge lasolucin denominada deci-siones por peso. En este caso,el planteo es similar al utili-zado en la estructura de rbolsimple, ya que cada problemase divide en unidades mni-mas, pero aqu existen mu-chas alternativas de solucin,a cada una de las cuales se leasigna un peso de acuerdocon la experiencia previa.Entonces, la unidad racionalmnima elige la alternativa demayor peso y contina por estecamino, siguiendo siempre lamisma filosofa.Si el camino elegido es el co-rrecto, las alternativas escogidas

    LA CIENCIA DEL PENSAMIENTO

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    EN NUESTRAS ULTIMAS EDICIONES DE POWERUSR, VIMOSMUCHOS AVANCES DE LA ROBOTICA ACTUAL. DESDEASIMO HASTA EL FUTBOL ROBOT, DETRAS DE CADA UNODE ESTOS LOGROS EXISTE UN DESAFIO MAS GRANDE:IMITAR LO QUE DISTINGUE A LOS SERES HUMANOS DELAS MAQUINAS, LA CAPACIDAD DE PENSAR.

    .aiFRANCO GUTIERREZPROGRAMADOR QUE AHORA TIENE UN WEBLOG

    [email protected]

    EL ROBOT DE HONDA EN SU VERSIONPLATEADA. ASIMO UTILIZA CONCEPTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MUYAVANZADOS, PERO AUN ASI, SUSCAPACIDADES SON LIMITADAS.

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  • staff de nuestra revista, inclusopensando en objetos muy re-buscados (silla plegable, iguana,cinta adhesiva, etc.). Los resul-tados fueron impresionantes:adivin casi todo lo que pensa-mos, y en muchos casos, logrsu objetivo de hacerlo en menosde veinte preguntas.El algoritmo utilizado en estecaso es el de las decisiones porpeso, donde cada pregunta for-mulada por el algoritmo admi-te varias posibles respuestas.Cada respuesta genera un pe-so que puede ser negativo opositivo; la suma de estos pe-sos va aproximando el rbolde decisiones a una nica res-puesta correspondiente a loque el programa conjeturaque estamos pensando.Si el programa falla, ajusta elpeso de las respuestas paraaproximarse cada vez ms a

    lo que la mayora de los usuarios piensa. En caso deacertar, las respuestas adquieren peso y afirman losvalores utilizados hasta el momento.Esta pgina es visitada por miles de usuarios de In-ternet a diario, y por lo tanto, su proceso de apren-dizaje es inigualable. Por eso tambin resulta com-prensible que sea capaz de adivinar las ideas denuestro creativo grupo de trabajo en USERS (en rea-lidad, nadie pudo ganarle a la mquina, y de hecho,la razn de esta nota fue la clara intencin de hackearla y as demostrar quin manda).

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    adquieren un peso mayor, se les suma im-portancia; en caso contrario, es decir, cuan-do la solucin a la que se llega es incorrectao no es la ms eficiente, a las alternativasque condujeron hasta ese resultado se lesquita peso, se les resta importancia.Esta prctica, realizada de manera cons-tante, lleva a que cada unidad racionalmnima se vuelva cada vez ms inteli-gente, y as, con el tiempo, pueda tomardecisiones ms acertadas.Por lo general, las decisiones errneasrestan ms peso del que suman las co-rrectas. Esto evita que se llegue a unequilibrio entre unas y otras, y disminu-ye la probabilidad de que todas las alter-nativas, dentro de cada unidad racional,tengan el mismo peso.Tal como suceda en el rbol de decisio-nes simple, a esto se le suma la capaci-dad de aprender nuevas alternativas, in-cluso las que no estaban previstas en laprogramacin original.El concepto parece sencillo, pero, de hecho,resulta muy complicado, ya que es muy di-ficultoso determinar qu unidad racional esla que tom la decisin equivocada una vezque se llega a una respuesta incorrecta.

    20QEn una de nuestras arduas jornadas de tra-bajo, encontramos el sitio 20Q (www.20q.com),desde donde se puede acceder a un juegodel mismo nombre cuyo objetivo es adivi-nar en qu estamos pensando, utilizandotan slo veinte preguntas.El algoritmo, siempre con fines cientfi-cos, fue probado varias veces por todo el

    ARBOL DE DECISION SIMPLE

    ESTA ES LA ESTRUCTURA BASICA DE UN ARBOL DE DECISION MUY SIMPLE, LA BASE DE CUALQUIER OTRA ESTRUCTURA DE DECISION MAS COMPLEJA.

    Es unapiedra?

    Es unalechuga?

    Es unavestruz?

    Es unperro?

    Tienecuatro patas?

    Es unanimal?

    Es unvegetal?

    NO

    SI

    SI

    SINO

    EL SITIO WWW.20Q.COM OFRECE UN JUEGO EN EL QUE,UTILIZANDO NOCIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL,SE INTENTA ADIVINAR EN MENOS DE VEINTEPREGUNTAS LO QUE EL USUARIO ESTA PENSANDO.

    Para entender mejor la di-ferencia entre inteligenciaartificial e inteligencia si-mulada, debemos analizarun concepto aceptado en elestudio de esta ciencia: ladiferencia entre un agenteracional y uno inteligente.Los seres humanos somosagentes inteligentes, peroactuamos bajo patronesracionales; es decir, tene-mos motivacin propia, ycapacidad de generar co-nocimientos y habilidades,pero la mayor parte del

    tiempo estamos condicio-nados por diversos facto-res que indican lo que esracionalmente aceptable ylo que no lo es.Por su parte, las mquinasactuales son agentes ra-cionales, es decir que nogeneran por s mismas yno son capaces de crearnuevos conocimientos, pe-ro s de actuar racional-mente, esto es, de producirla respuesta correcta, o laesperada, de acuerdo consituaciones planteadas.

    AGENTES INTELIGENTES VS. AGENTES RACIONALES

    LLEGARAN ALGUN DIA LAS COMPUTADORAS AIGUALAR EL GENIO DE LOS SERES HUMANOS?

    DESDE HACE TIEMPOY EN ANTIGUOSEQUIPOS COMO ELAMSTRAD, EXISTIANJUEGOS DEL TIPOTEXTUAL COMOAVINEMIN, QUEAPROVECHABAN LAESTRUCTURA DELARBOL DE DECISIONSIMPLE PARASIMULARINTELIGENCIAARTIFICIAL YENTRETENER A SUSUSUARIOS.

    NO

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