Sistemas inteligentes

La Pr—xima Revoluci—n: Inteligencia Artificial (Sistemas Inteligentes)

Dr. Javier Ruiz del Solar Departamento de Ingenier’a ElŽctrica Universidad de Chile

Inteligencia Artificial: Definici—n

Dif’cil de definir pues no existe una clara definici—n para inteligencia ni para artificial ... Sin embargo ... ÒDisciplina que busca que las m‡quinas realicen tareas que requerir’an inteligencia sifueran realizadas por humanosÓ (M. Minski) ÒLa ciencia de hacer que los computadores y las m‡quinas se comporten como en las pel’culas de ciencia ficci—nÓ (popular)

Inteligencia Artificial: Historia

Inspiradores: ¥ ¥ ¥ ¥ ¥ ¥ Plat—n (428-348 A.C.):mundo de las ideas Arist—teles (384-322 A.C.) l—gica como forma de razonamiento Al-Khuwarizmi (Siglo Noveno): algoritmos Descartes (1596-1650):mŽtodo cient’fico Babbage (1792-1871): m‡quina anal’tica y diferencial (computadores mec‡nicos) Boole (1815-1864): algebra booleana

Inteligencia Artificial: Historia

Pioneros: ¥ ¥ ¥ ¥ A. Turing (1912-1954): m‡quina de Turing, construcci—n de ÒColosoÓ, test de Turing C. Shannon (1916-2001): padre de teor’a de la informaci—n, chess-playing computer J. Von Neumann (1903-1957): estructura b‡sicade computador, automatas celulares J. McCarthy: acu–a tŽrmino inteligencia artificial (1956), inventa el LISP (1958).

Inteligencia Artificial: Auge y Ca’da

¥ ¥

La inteligencia artificial (AI) tuvo un gran desarrollo desde 1956 hasta principios de los 80s. Resolvi— en forma adecuada muchos problemas (compiladores, sistemas expertos de diagn—stico y de toma de decisiones, ajedrez y otrosjuegos computacionales).

¥

Sin embargo cay— en descrŽdito pues no fue capaz de resolver problemas triviales para los seres humanos, como la traducci—n de lenguajes naturales, el reconocimiento de patrones, etc.

Inteligencia Artificial: Ideas B‡sicas
¥ La AI tradicional busca traducir el problema a resolver a s’mbolos, los cuales son manipulados por un computador utilizando reglas. ¥Ideas b‡sicas de AI tradicional: Ð Todo puede traducirse a un s’mbolo Ð Los s’mbolos se manejan mediante reglas Ð El matching (comparaci—n) de patrones, permite reconocer s’mbolos

La nueva Inteligencia Artificial

¥ ¥

A partir de principios de los a–os 80s surje una nueva AI, basada en otros mŽtodos de an‡lisis. Conceptos como manejo de incertezas, robustez, emergencia, complejidad,autoorganizaci—n, tolerancia a fallas, representaci—n fuzzy, procesamiento neural, evoluci—n, aprendizaje, caos, etc., ser‡n parte de la nueva AI.

¥

La nueva AI busca diferenciarse de la cl‡sica utilizando los nombre de inteligencia computacional y de soft-computing.

Inteligencia Computacional: Metodolog’as
La inteligencia computacional o soft-computing es un conjunto de metodolog’as deprocesamiento entre las cuales destacan: Ð Redes Neuronales, Ð Sistemas Fuzzy (difusos), Ð Computaci—n Evolutiva, Ð MŽtodos Bayesianos y probabil’sticos, Ð Teor’a del Caos, Ð Sistemas Swarm (Inteligencia Distribuida).

Sistemas Inteligentes: Definici—n

¥

Un sistema inteligente es un sistema (computacional o f’sico) en el cual se utilizan tŽcnicas de inteligencia artificial o computacional.

¥Existe muchos tipos de sistemas inteligentes, siendo los m‡s complejos los que requieren desempe–arse en forma aut—noma en ambientes din‡micos (cambiantes).

Sistemas Inteligentes: Ejemplos

¥ ¥ ¥ ¥ ¥ ¥ ¥ ¥ ¥

Robots Filtros adaptivos de SPAM Sistemas de inspecci—n (madera, piezas, acero, botellas, etc.) Sistemas de reconocimiento de voz Sistemas de visi—n artificial Sistemas dereconocimiento de texto manuscrito Sistemas de detecci—n de fraude telef—nico Sistema de bœsqueda de informaci—n multimedial en bases de datos ...

Sistemas Inteligentes: Tendencias
Ê Arquitectura Von Neumann Sistemas biol—gicos Ê

Tendencia: inspirarse en la biolog’a.

Procesador(es)

- complejo - muy r‡pido - uno o muchos

- simple - lento (~1 ms por neurona) - masiva cantidad (1E11),...