claro

Aprendizaje Automático y Data Mining

Bloque I

INTRODUCCIÓN

1

Índice
n

Inteligencia artificial.
n
n
n

n

Aprendizaje automático.
n

n

Definición de I.A.
Agentes inteligentes.
Principales aplicaciones de la I.A.
Definición de aprendizaje automático.

Tipos de aprendizaje.
n
n
n

Aprendizaje inductivo.
Aprendizaje deductivo.
Aprendizaje por refuerzo.

2INTELIGENCIA ARTIFICIAL

3

Definición de inteligencia artificial (I)
n

Inteligencia artificial: forma de programación (ordenadores,
microprocesadores de equipos).

n

Característica diferenciadora: el programa es capaz de razonar
para dar solución a un problema dado.

n

Frontera no clara con la programación tradicional: todos los
programas realizan un cierto razonamiento(ejemplo programa
que devuelve el mayor de dos números).

n

Criterio general: similitud al razonamiento realizado por un
humano:
n
n

Simples operaciones matemáticas no son inteligencia artificial.
Combinación de proposiciones lógicas para obtener una conclusión sí
son inteligencia artificial.

4

Definición de inteligencia artificial (II)
n

Test de Turing: prueba clásica paradeterminar
el nivel de inteligencia de un programa.
n

n

Un árbitro establece una conversación con un
desconocido a través de un ordenador.
Si el árbitro no es capaz de determinar si habla con un
humano o con un programa de ordenador, el programa
ha superado el test de Turing.

programa

programa

?

?
5

Definición de inteligencia artificial (III)
n

Algunasconsideraciones sobre el test de Turing:
n

n

Muy específico para una rama de la Inteligencia
Artificial: el procesamiento del lenguaje natural.
Un programa capaz de generar respuestas con un cierto
sentido puede pasar el test, aunque el programa no
entienda realmente la conversación.

n

Anticuado (1950).

n

Aún así, es una prueba reconocida universalmente.

6

Agentes inteligentes(I)
n

Agente: sistema que recibe información del entorno y
actúa en consecuencia.
percepción

AGENTE

ENTORNO
acción

n

Puede utilizarse para delimitar las fronteras de la
inteligencia artificial.

7

Agentes inteligentes (II)
n

Definición muy general, caben muchos tipos de agentes:

n

Agente humano:
n
n
n

n

Agente robótico:
n
n
n

n

Percepción: através de los sentidos.
Actuación: en función de la percepción.
Ejemplo: agarre de un objeto.

Percepción: sensores (vídeo, ultrasonidos, laser, etc.).
Actuación: actuadores (ruedas, brazos articulados, pinzas, etc.).
Ejemplo: robot móvil (juguete) que se mueve evitando obstáculos (p. ej.
usando sensores de ultrasonidos).

Agente software:
n
n
n

Percepción: fuentes de datos (teclado,ficheros, internet, etc.).
Actuación: resultados (pantalla, ficheros, etc.).
Ejemplo: programa que recoge datos de un proceso industrial, determina si hay
alguna anomalía y muestra mensajes de peligro en la pantalla.

8

Agentes inteligentes (III)
n

Esquema genérico de un agente:
percepción
sensores

ENTORNO

comportamiento

actuadores

acción
9

Agentes inteligentes (IV)n

Un agente es inteligente si el módulo de comportamiento
realiza razonamientos complejos.

n

No hay una frontera clara, pero se pueden ordenar los
agentes en función de su nivel de inteligencia.

n

Cuatro tipos de agente en orden creciente de inteligencia:
n
n
n
n

Agente
Agente
Agente
Agente

de reflejo simple.
con modelo interno del entorno o mundo.
basado en metas.basado en utilidad.

10

Agente de reflejo simple (I)
n

A cada percepción se le asocia una acción a efectuar.

n

El comportamiento se puede representar mediante una
tabla:
Percepción
-

-

-

-

-

n

Acción asociada

-

El módulo de comportamiento es tan sencillo como una
búsqueda en una tabla.

11

Agente de reflejo simple (II)
percepción
sensores...