Maquinaria Agricola utilizada en la produccion de Piña.pdf
Congreso internacional de ingeniería jbenitez
1. II CONGRESO INTERNACIONAL DE
INGENIERÍA Y ARQUITECTURA
TEMA:
Aplicaciones
de la Inteligencia Artificial
en la Ingeniería y los Negocios
PONENTE:
Mg. Ing. José C. Benítez P.
2. 2
ÍNDICE
¿Qué es inteligencia?.
¿Cómo se clasifica la Inteligencia? (ingeniería)
¿Qué es inteligencia artificial (IA)?.
¿Qué es inteligencia de negocios?.
Evolución del concepto de IA.
Evolución del concepto de IA.
¿Es la IA posible?
Test de Touring.
Variantes del Test de Touring.
Test de Touring total (expandido).
La habitación china.
¿Cómo se clasifica la IA?.
Definición de IA y Agente.
Historia de la IA.
Aplicaciones de la IA.
Muchas palabras… ahora la práctica.
4. 4
Inteligencia:
“Es la capacidad total o global del individuo
para actuar con propósito, pensar
racionalmente y tratar eficazmente con su
ambiente” (Wechsler, 1944).
“Es la aptitud cognitiva general innata” (Burt,
1955).
“Mecanismo neural o sistema de cómputo que
en lo genético está programado para activarse
o dispararse con determinadas clases de
información presentada interna o
externamente.” (Gardner, 1987).
5. 5
Inteligencia (RAE, 2015):
Del lat. intelligentia.
1. f. Capacidad de entender o comprender.
2. f. Capacidad de resolver problemas.
3. f. Conocimiento, comprensión, acto de entender.
4. f. Sentido en que se puede tomar una proposición, un
dicho o una expresión.
5. f. Habilidad, destreza y experiencia.
6. f.Trato y correspondencia secreta de dos o más
personas o naciones entre sí.
7. f. Sustancia puramente espiritual.
6. 6
Inteligencia
"El conjunto de las habilidades cognitivas o
intelectuales necesarias para obtener
conocimientos y utilizar esos conocimientos de
forma correcta con el fin de resolver problemas
que tengan un objetivo y una meta bien descritos“
(Resing y Drenth, 2007).
“Facultad de la mente que permite aprender,
entender, razonar, tomar decisiones y formarse una
idea determinada de la realidad” (Oxford
Dictionary, 2015).
7. 7
Inteligencia
“Es la habilidad de recibir datos de su
entorno, comprender el significado y la
importancia de la información, y después
actuar en forma apropiada” (Laudon &
Laudon, 2012).
"Es toda capacidad que es sólo de humanos“
(Benítez, 2015).
12. 12
Inteligencia artificial
“Disciplina científica que se ocupa de crear
programas informáticos que ejecutan
operaciones comparables a las que realiza la
mente humana como el aprendizaje o el
razonamiento lógico.” (RAE, 2015).
“Programa de computación diseñado para
realizar determinadas operaciones que se
consideran propias de la inteligencia humana,
como el autoaprendizaje.” (Oxford Dictionary,
2015).
15. 15
Inteligencia de negocios
(Business Intelligence)
“La BI describe la infraestructura para
almacenar, integrar, crear informes y analizar
los datos que provienen del entorno de
negocios” (Laudon & Laudon, 2012).
Conjunto de estrategias y aspectos
relevantes enfocados a la administración y
creación de conocimiento sobre el medio, a
través del análisis de los datos existentes en
una organización o empresa.
18. 18
Evolución del concepto de IA
Sistemas que piensan como humanos
Sistemas que piensan racionalmente
Sistemas que actúan racionalmente
Sistemas que actúan como humanos
19. 19
Evolución del concepto de IA
Sistemas que piensan
racionalmente
“El estudio de las facultades
mentales a través del estudio
de modelos computacionales”
(Charniak y McDermott, 1985)
Sistemas que piensan
como humanos
“El esfuerzo por hacer a las
computadoras pensar ...
máquinas con mentes en el
sentido amplio y literal”
(Haugeland, 1985).,
20. 20
Evolución del concepto de IA
Sistemas que actúan racionalmente
“Un campo de estudio que busca explicar
y emular el comportamiento inteligente
en términos de procesos
computacionales” (Schalkoff, 1990).
Sistemas que actúan como
humanos
“El estudio de como hacer
computadoras que hagan cosas
que, de momento, la gente hace
mejor” (Rich y Knight, 1991).
22. 22
¿Es la IA posible?
Touring’s test
Imitation Game
“Computing Machinery and
Intelligence” (Touring, 1950)
The chinesse room
“Minds, Brains, and Programs”
(Searle, 1980).
23. 23
Test de Touring
«Existirá IA cuando no seamos
capaces de distinguir entre un
ser humano y un programa de
computadora en una
conversación a ciegas».
(basado en texto)
Requisito:
La máquina debía convencer a un evaluador, después de 5
minutos de conversación, el 70% del tiempo.
24. Se trata de un software que simula las respuestas de un adolescente
de 13 años, y que consiguió engañar al 33% de los evaluadores,
haciéndolos pensar que era una persona la que respondía al otro
lado del ordenador.” (El Mundo, 2014).
“El ganador fue Eugene,
un chatbot (robot programado
para charlar online) desarrollado
en Rusia por los investigadores
Vladimir Veselov –actualmente
en EE UU– y Eugene
Demchenko.
24
25. 25
Variantes de la prueba de Touring
• Prueba de Turing en reversa y CAPTCHA.
• Pruebas de Turing Experta en la Materia.
• Prueba de Turing Total (expandido).
• Prueba de la Señal de Inteligencia Mínima.
• Premio Hutter
• Pruebas basadas en la compresión o
Complejidad de Kolmogorov.
• Prueba de Ebert.
26. 26
Test de Touring total (expandido)
1. Procesamiento del
Lenguaje Natural
(producción y
entendimiento).
2. Representación del
conocimiento.
3. Razonamiento.
4. Aprendizaje.
5. Percepción (Visión
Artificial).
6. Manipulación de
objetos(robótica).
27. 27
Fue propuesto por el filósofo John Searle y fue
popularizado por Roger Penrose, que intenta rebatir la
validez delTest de Turing (básico) a la vez que plantea
que una máquina es incapaz de llegar a pensar.
Expone la diferencia que existe entre reconocer la
sintaxis y comprender la semántica, proponiendo que
una habitación cerrada con un mecanismo dotado de la
cantidad suficiente de reglas puede hacerse pasar por
una persona. Pero, ¿tiene ese sistema algún tipo de
conciencia o “mente”?
La habitación china
28. 28
¿Es la IA posible?
No hay una conclusión definitiva.
30. 30
Ramas de la inteligencia artificial
Redes Neuronales.
Lógica Difusa.
Algoritmos genéticos.
Sistemas expertos.
Sistemas de apoyo a la toma de
decisiones (Smart Process Management)
Sistemas híbridos.
35. 35
Inteligencia Artificial
La IA es una ciencia que intenta crear
programas para máquinas que imiten el
comportamiento y la comprensión humana.
Intenta crear máquinas y/o programas para
automatizar tareas que requieran de
comportamiento inteligente.
Estas máquinas y/o programas se denominan
agentes.
Se denomina IA a la rama de la ciencia
informática dedicada al desarrollo de agentes
racionales no vivos.
36. 36
Agente
Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su
entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones
y actuar en su entorno (proporcionar salidas).
Existen distintos tipos de conocimiento y medios de
representación del conocimiento, el cual puede ser
cargado en el agente por su diseñador o puede ser
aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de
aprendizaje.
37. 37
Historia de la IA
Inicios …
Aristóteles (384-322 a. C.) describió un conjunto de reglas
que describen una parte del funcionamiento de la mente
para obtener conclusiones racionales.
Ktesibios de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera
máquina auto controlada, un regulador del flujo de agua
(racional pero sin razonamiento).
Ramon Llull (1315) en su libro Ars magna tuvo la idea de
que el razonamiento podía ser efectuado de manera
artificial.
38. 38
Historia de la IA
Inicios
Alan Turing (1936) diseña formalmente una Máquina
universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo
físico para implementar cualquier cómputo
formalmente definido.
Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) presentaron su
modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el
primer trabajo del campo, aun cuando todavía no
existía el término.
Los primeros avances importantes comenzaron a
principios de los años 1950 con el trabajo de Alan
Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por
diversas situaciones.
39. 39
Historia de la IA
Primeros pasos …
Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw (1955),
desarrollan el primer lenguaje de programación
orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un
año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era
capaz de demostrar teoremas matemáticos.
John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon(1956)
inventaron el término inteligencia artificial en la
Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se
hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás
se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de
las investigaciones durante quince años.
40. 40
Historia de la IA
Primeros pasos
Newell y Simon (1957) continúan su trabajo con el
desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS
era un sistema orientado a la resolución de
problemas.
John McCarthy (1957) desarrolla en el Instituto de
Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Su
nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el
primer lenguaje para procesamiento simbólico.
Frank Rosenblatt (1959) introduce el Perceptrón.
41. 41
Historia de la IA
Sistemas expertos …
Robert K. Lindsay (1960) desarrolla Sad Sam, un
programa para la lectura de oraciones en inglés y la
inferencia de conclusiones a partir de su
interpretación.
Allan Quillian (1963) desarrolla las redes semánticas
como modelo de representación del conocimiento.
Bertrand Raphael (1964) construye el sistema SIR
(Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de
inferir conocimiento basado en información que se le
suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.
42. 42
Historia de la IA
Sistemas expertos …
A mediados de los años 60, aparecen los sistemas
expertos, que predicen la probabilidad de una solución
bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL,
iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y
Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a
químicos en estructuras químicas complejas euclidianas,
MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la
solución de ecuaciones matemáticas complejas.
Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry
Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía
interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro
de un mundo de bloques.
43. 43
Historia de la IA
Sistemas expertos …
Minsky (1968) publica Semantic Information
Processing.
Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig
(1968), desarrollan el lenguaje de programación
LOGO.
Alan Kay (1969) desarrolla el lenguaje Smalltalk en
Xerox PARC y se publica en 1980.
Alain Colmenauer (1973) y su equipo de
investigación en la Universidad de Aix-Marseille
crean PROLOG (del francés PROgrammation en
LOGique) un lenguaje de programación
ampliamente utilizado en IA.
44. 44
Historia de la IA
Sistemas expertos …
Shank y Abelson (1973) desarrollan los guiones, o
scripts, pilares de muchas técnicas actuales en IA y la
informática en general.
Edward Shortliffe (1974) escribe su tesis con MYCIN,
uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que
asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de
infecciones en la sangre.
En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de
sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP,
PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos
permanecen hasta hoy (shells) como EMYCIN, EXPERT,
OPSS.
45. 45
Historia de la IA
Hoy …
Kazuhiro Fuchi (1981) anuncia el proyecto japonés de
la quinta generación de computadoras.
McClelland y Rumelhart (1986) publican Parallel
Distributed Processing (Redes Neuronales).
En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a
Objetos.
En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en
español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus
Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.
46. 46
Historia de la IA
Hoy
En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas
inteligentes terapéuticos que permiten detectar
emociones para poder interactuar con niños autistas.
Desde el año pasado (2014) existen personas que al
dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de
hablar con un programa, de modo tal que se cumple
la prueba de Turing original (básica) como cuando se
formuló: «Existirá Inteligencia Artificial cuando no
seamos capaces de distinguir entre un ser humano y
un programa de computadora en una conversación a
ciegas».
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Aplicaciones de la IA
en la ingeniería y los negocios
Lingüística computacional.
Apps. Industriales.
Apps. Médicas para diagnóstico.
Mundos virtuales.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Robótica.
Videojuegos.
Prototipos informáticos.
Análisis de sistemas dinámicos.
Aprendizaje automático.
Agentes autónomos.
Minería de datos (Data Mining).
Sistemas de apoyo a la decisión.
Smart Process Management.
