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1 Inteligencia Artificial Fernando Berzal, Artificial Qu es la Inteligencia Artificial ? Definiciones de Inteligencia Artificial Racionalidad computacional Historia de la Inteligencia Artificial Aplicaciones1 Inteligencia Artificial Algo que ver con la ciencia ficci n?2 Inteligencia Artificial Algo que ver con la ciencia ficci n?3 Inteligencia Artificial Qu significa ser inteligente ? La Inteligencia se puede definir como la capacidad de resolver problemas o elaborar productos que sean valiosos en una o m s culturas. -- Howard Gardner, Universidad de Harvard4 Inteligencia ArtificialDefiniciones de Inteligencia ArtificialSistemas que( piensan | act an ) ( racionalmente | como humanos )5 Inteligencia ArtificialDefiniciones de Inteligencia Artificial :Sistemas que piensan como humanos El nuevo y excitante esfuerzo de hacer que los ordenadores m quinas con mentes en el m s amplio sentido literal (Haugeland, 1985) [La automatizaci n de] actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resoluci n de problemas, (Bellman, 1978)6 Inteligencia ArtificialDefiniciones de Inteligencia Artificial :Sistemas que piensan racionalmente El estudio de las facultades mentales mediante el uso de los modelos computacionales (Charniak & McDermott, 1985) El estudio de c lculos que hacen posible percibir, razonar y actuar (Winston, 1992)7 Inteligencia ArtificialDefiniciones de Inteligencia Artificial .

2 Sistemas que act an racionalmente La Inteligencia computacional es el estudio del dise o de agentes inteligentes (Poole et al., 1998) est relacionada con conductas inteligentes en artefactos (Nilsson, 1998) construcci n de agentes que se comportan racionalmente (dados los recursos disponibles) (Russell & Norvig, 1995)8 Inteligencia ArtificialDefiniciones de Inteligencia Artificial :Sistemas que act an como humanos El arte de desarrollar m quinas con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren Inteligencia (Kurzweil, 1990) El estudio de c mo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor (Rich & Knight, 1991)9La ciencia de construir m quinas piensencomo act act encomo humanosracionalmenteBerkeley CS188 Inteligencia Artificial10 Inteligencia Artificial Racionalmente? Objetivos predefinidos. Racionalidad referida a las decisionesque se toman, no al proceso mental utilizado: el cerebro es a la Inteligencia lo que las alas al vuelo Objetivos definidos en t rminos de la utilidad de los resultados obtenidos (funci n de utilidad).

3 Ser racional es, en este sentido,maximizar la utilidad ArtificialUn nombre alternativo para la Racionalidad Computacional o c mo maximizar la utilidad esperadaBerkeley CS18812 HistoriaNacimiento de la Circuitos booleanos como modelos del cerebroMcCulloch & Pitts: A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5 Logic Unit (TLU):Primer modelo de neurona artificial13 HistoriaNacimiento de la Test de TuringAlan M. Turing: Computing Machinery and Intelligence", Mind LIX 236:433 460, inteligenteCapacidad de lograr eficiencia a nivel humano en todas las actividades de tipo cognoscitivo,suficiente para enga ar a un evaluador humano14 HistoriaNacimiento de la Inteligencia Artificial Dartmouth Summer Research Conference on Artificial Intelligence (John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Claude Shannon,Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Herbert Simon & Allen Newell)Conjetura inicial Every aspect of learning or any other feature of intelligence can beso precisely described that a machine can be made to simulate it.

4 XitosA os 50: Primeros programas con IAJuego de damas, 1952 Arthur Samuel, IBMPoda - Resoluci n de problemas:Allen Newell, Herbert A. Simon & J. C. Shaw, RAND Corporation LT [Logic Theorist], 1955-1956 GPS [General Problem Solver], 1959 Demostraci n de teoremas usando b squeda heur Look, Ma, no hands! Principio de resoluci n, 1965 John Allan Robinson, Rice UniversityAlgoritmo completo para razonamiento l gico17cbcaba ,HistoriaOptimismo Machines will be capable, within twenty years, of doing any work a man can do. Herbert Simon Within 10 years the problems of Artificial intelligence will be substantially solved. Marvin Minsky I visualize a time when we will be to robots what dogs are to humans, and I'm rooting for the machines. Claude resultados decepcionantesTraducci n autom tica [Machine Translation]The spirit is willing but the flesh is weak. (Russian) The vodka is good but the meat is report, 1966 Eliminaci n de la financiaci n gubernamental para sistemas MT19 HistoriaEl invierno de la ALPAC report (traducci n autom tica)1969 Marvin Minsky & Seymour Papert: Perceptrons (abandono de modelos conexionistas,la investigaci n en redes neuronales casi desaparece)1973 Lighthill report (investigaci n en IA en el Reino Unido)1974 Decepci n en DARPA con CMU(programas de reconocimiento de voz)Recortes de DARPA a la investigaci n en sobre complejidad computacionalA os 70 Problemas NP-dif ciles: Problemas que para resolverlos de forma exacta requieren realizar una b squeda en un espacio de tama o exponencial (nadie sabe c mo evitar esa b squeda y no se espera que se consiga evitar).

5 Todos los problemas de los que se ocupa la IA son NP-dif ciles. Si tenemos un algoritmo que encuentra la soluci n de forma r pida y casi siempre correcta, podemos considerarlo inteligente IA implica b squeda sujeta a basados en el conocimiento A os 70: Primeros sistemas expertosDENDRAL, MYCIN, PROSPECTOR, R1 A os 80: La industria de la ( boom de los sistemas expertos)22 Base deconocimientoMemoria de trabajoMotor de inferenciaHistoriaRenacimiento de la os 80 Modelo conexionista: backpropagation , 1986(las redes neuronales retoman su popularidad)David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton & Ronald J. Williams"Learning representations by back-propagating errors Nature 323(6088):533 536, 1986. SAT solvers(problemas de satisfacci n de restricciones) Modelos ocultos de Markov(procesamiento del lenguaje natural) modernaA os 90 Knowledge Discovery & Data MiningKDD workshop, Detroit, MI, August 20th, 1989. Business rule engines (versi n moderna de los sistemas expertos de los 80) T cnicas estad sticas (aprendizaje bajo incertidumbre) Agentes inteligentes24 Capacidades de la Qu puede hacer actualmente la Jugar al ping-pong?

6 Conducir un veh culo por una carretera monta osa? Conducir un veh culo por el Camino de Ronda en obras? Hacer la compra semanal por Internet? Hacer la compra en un mercadillo? Conversar con una persona durante una hora? Realizar una operaci n quir rgica? Recoger los platos y doblar la ropa? Jugar al 50x15 en Espa a / Jeopardy! en USA? Traducir un idioma hablado en tiempo real? Escribir, a prop sito, una historia divertida?25 Creatividad? Historias divertidas (sin querer)TALE-SPIN System, James Meehan, UC Irvine, 1976 One day Joe Bear was hungry. He asked his friend Irving Bird where some honey was. Irving told himthere was a beehive in the oak tree. Joe walked tothe oak tree. He ate the beehive. The End. Henry Squirrel was thirsty. He walked over to the riverbank where his good friend Bill Bird was sitting. Henryslipped and fell in the river. Gravity drowned. The End. Once upon a time there was a dishonest fox and a vain crow. One day the crow was sitting in his tree, holding a piece of cheese in his mouth.

7 He noticed that he was holding the pieceof cheese. He became hungry, and swallowed the cheese. The fox walked over to the crow. The de la CS188 Creatividad? Alguna mejora?Agentes conversacionalesCapacidades de la Creatividad? Redes neuronales recurrentes, 2016 On tap at the brewpub. A nice dark red color with a nice head that left a lot of lace on the glass. Aroma is of raspberries and chocolate. Not much depth to speak of despite consisting of raspberries. The bourbon is pretty subtle as well. I really don t know that find a flavor this beer tastes like. I would prefer a little more carbonization to come through. It s pretty drinkable, but I wouldn t mind if this beer was available. -- Review for a fruit/vegetable beer .Capacidades de la de la de planificaci nGoogle Maps30 Visi n artificialUC Berkeley project, funded by Caltrans, 1994 Aplicaciones31 Visi n artificialTerminator @ 1984 Reconocimiento de objetos(ciencia-ficci n)(realidad)Aplicaciones32 AplicacionesVisi n Artificial Google s Brain-Inspired Software Describes What It Sees in Complex Images MIT Technology Review, November 2014 33 Visi n Artificial : Microsoft Kinect, 2010 Aplicaciones34 Visi n Artificial 2010 Microsoft Kinect2009 Project Natal Image-based 3D reconstruction Depth sensor = infrared projector (laser) + monochrome camera (CMOS)Aplicaciones35 Visi n artificial2010 Microsoft Kinect2009 Project NatalAplicaciones36 AplicacionesRob ticaRoomba iRobotQRIO & AIBO Sony37 AplicacionesVeh culos aut nomosStanley 2005 DARPA Grand Challenge Winner38 Veh culos aut nomos2005 Stanley (DARPA Grand Challenge)2007 Junior (DARPA Urban Challenge)2010 Google driverless carSensoresToyota Prius GPS.

8 Google Street View C mara de v deo (parabrisas): Sem foros y obst culos m viles LIDAR [Light Detection And Ranging]: Mapa 3D del entorno Radares (3 frontales, 1 trasero): Distancias a objetos lejanos Sensor de posici n (rueda trasera): Peque os movimientosAplicaciones39 AplicacionesVeh culos aut nomosLIDAR40 Veh culos aut nomos2005 Stanley (DARPA Grand Challenge)2007 Junior (DARPA Urban Challenge)2010 Google driverless carSoftware Localizaci nGPS + histogram/Kalman/particle filters Navegaci nA*, programaci n din mica ControlPIDA plicaciones41 AplicacionesVeh culos aut nomosGoogle (2015) 42 AplicacionesVeh culos aut nomosTesla (2015)43 AplicacionesVeh culos aut nomosMARTY (Stanford, 2015) .. a vintage 1981 DeLorean .. for researching the physical limits of autonomous driving. Deep Blue, 199745 AplicacionesJuegosRoboCup46 AplicacionesReconocimiento de vozAndroid Voice SearchKinect (mic array)47 AplicacionesProcesamiento del lenguaje naturalIBM Watson, 2011 Jeopardy!48 AplicacionesTraducci n autom tica49 AplicacionesTraducci n simult nea50 Stuart Russell & Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice-Hall, 3rdedition, 2009 ISBN 0136042597 Nils J.

9 NilssonThe Quest for Artificial Intelligence Cambridge University Press, 2009 ISBN 0521122937 ~nilsson/ a51 Bibliograf a complementaria Elaine Rich & Kevin Knight: Artificial Intelligence. McGraw-Hill, 1991. Patrick Henry Winston: Artificial Intelligence. Addison-Wesley, 1992. Nils J. Nilsson: Principles of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann, 1986. Daniel Jurafsky & James H. Martin: Speech and Language Processing. Prentice Hall, 2008. Yoav Shoham & Kevin Leyton-Brown: MultiagentSystems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press, 2008. Bibliograf a52 Cursos de inter s Introduction to AIPeter Norvig & Sebastian Thrun (Stanford & Google) CS221 Artificial Intelligence: Principles & University CS188 Introduction to Artificial IntelligenceDan Klein & Peter Abbeel (UC Berkeley) @ ~cs188/@ Berkeley53 Cursos de inter sTemas m s espec ficos Machine Learning Andrew T. Ng, Stanford AI PlanningGerhard Wickler & Austin Tate, University of Natural Language ProcessingDan Jurafsky & Christopher Manning, Stanford Programming a Robotic Car Sebastian Thrun, Stanford University & Google