Inteligencia Artificial

UNIDAD I

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

I.1.-Los problemas de la IA.

Al principio se hizo hincapié en las tareas formales como juegos y demostración de teoremas, juegos como las damas y el ajedrez demostraron interés.

La geometría fue otro punto de interés y se hizo un demostrador llamado: El demostrador de Galenter. Sin embargo la IA pronto se centró en problemas que aparecen a diario denominados de sentido común (commonsense reasoning).

Se enfocaron los estudios hacia un problema muy importante denominado Comprensión del lenguaje natural.

No obstante el éxito que ha tenido la IA se basa en la creación de los sistemas expertos, y de hecho áreas en donde se debe tener alto conocimiento de alguna disciplina se han dominado no así las de sentido común.

Ahora bien en la introducción se habló cuestiones importantes de la IA que son:

• − ¿Cuáles son nuestras suposiciones fundamentales sobre la Inteligencia?

• − ¿Qué tipo de técnicas son las mas adecuadas para resolver los problemas de la IA?

• − ¿A qué nivel de detalle, si es que no por completo, se puede intentar modelar la Inteligencia

• − ¿A qué nivel de detalle, si es que no por completo, se puede intentar modelar la Inteligencia humana?

• − ¿Cómo se puede saber cuando se ha tenido éxito en la construcción de programa inteligente?

Aplicaciones de la IA.

Tareas de la vida diaria:

• Percepción

• Visión

• Habla

• Lenguaje natural

• Comprensión

• Generación

• Traducción

• Sentido común

• Control de un robot

Tareas formales:

• Juegos

• Ajedrez

• Backgammon

• Damas

• Go

• Matemáticas

• Geometría

• Lógica

• Cálculo Integral

• Demostración de las propiedades de los programas

Tareas de los expertos:

• Ingeniería

• Diseño

• Detección de fallos

• Planificación de manufacturación

• Análisis científico

• Diagnosis médica

• Análisis financiero

I.2.-Las suposiciones subyacentes

.

En 1976 Newell y Simon hablan acerca de la Hipótesis del sistema de símbolos físicos (physical symbol

system hypothesis)

Se define a un sistema de símbolos físicos como un conjunto de entidades llamadas símbolos, que son patrones físicos que pueden funcionar como componentes de otro tipo de entidad llamada expresión (o estructura de símbolos). Una estructura de símbolos está formada por un número de instancias (señales o tokens) de símbolos relacionados de alguna forma física En algún instante el sistema contendrá una colección de esas estructuras de símbolos.

El sistema contiene también una colección de procesos que operan sobre expresiones para producir otras expresiones: procesos de creación, modificación, reproducción y destrucción. Un sistema de símbolos físicos es una máquina que produce a lo largo del tiempo una colección evolutiva de estructuras de símbolos. Este sistema existe en un mundo de objetos tan extenso como sus propias expresiones simbólicas.

La hipótesis de sistema de símbolos físicos es: Un sistema de símbolos físicos posee los medios necesarios y suficientes para realizar una acción inteligente y genérica.

Las evidencias que apoyan la hipótesis del sistema de símbolos físicos no han venido solo de áreas como juegos sino de otras áreas como la percepción visual donde es mas atractivo esperar la influencia de procesos subsimbólicos.

Sin embargo modelos subsimbólicos como las redes neuronales están cuestionando los simbólicos como tareas de bajo nivel. Quizá entonces los sistemas de símbolos físicos solo sean capaces de modelar algunos aspectos de la inteligencia humana y no otros.

La importancia de la hipótesis de sistema de símbolos físicos es doble. Es una teoría significativa de la naturaleza de la inteligencia humana y también es de gran interés para los psicólogos.

I.3.- ¿Qué es una técnica de IA?

La Inteligencia Artificial engloba un conjunto de técnicas que tienen en común la robustez en el manejo de la información imprecisa que existe en los problemas relacionados en el mundo real. Estas técnicas son:

• Redes Neuronales.

• Algoritmos Genéticos.

• Sistemas de Lógica difusa.

Pero se han venido destacando otros paradigmas como son los agentes de decisión inteligente y autómatas programables, con respecto a estos últimos se suelen emplear en gran medida en procesos industriales de acuerdo a necesidades a satisfacer como, espacio reducido, procesos de producción periódicamente cambiantes, procesos secuenciales, maquinaria de procesos variables, etc. También estas técnicas pueden ser agrupadas para aprovechar sus ventajas individuales.

I.3.1.-Tres en raya

Este problema se enuncia inicialmente así:

El tablero se representa por un vector de nueve componentes, donde las componentes del vector se corresponden con las posiciones del tablero de la siguiente forma:

1 2 3

4 5 6

7 8 9

Este es solo la tercera de las soluciones del libro pero es la más efectiva:

Posición− Una estructura que contiene un vector de nueve componentes

Tablero que representa al tablero, una lista de posiciones del tablero que podría ser el siguiente movimiento, y un número que representa una estimación de la probabilidad de que la jugada lleve a la victoria al jugador que mueve.

El algoritmo.

Para decidir la siguiente jugada, se debe tener en cuenta las posiciones del tablero que resultarán de cada posible movimiento. Decidir que posición es la mejor, realizar la jugada que corresponda a esa posición, y asigna la clasificación de mejor movimiento a la posición actual.

Para decidir cuál de todas las posibles posiciones es mejor, se realiza para cada una de ellas la siguiente:

• − Ver si se produce la victoria. Si ocurre catalogarla como la mejor dándole el mejor puesto en la clasificación.

− En caso contrario, considerar todos los posibles movimientos que el oponente puede realizar en la siguiente jugada. Mirar cual de ellos es pero para nosotros (mediante una llamada recursiva a este procedimiento). Asumir que el oponente realizará este movimiento. Cualquier puesto que tenga la jugada, asignarla al nodo que se está considerando.

• El mejor nodo es el que resulte con un puesto más alto.

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