PRIMER PARCIAL

1.- Las definiciones de IA se agrupan en cuatro categorías como ser pensar como humanos, Actuar como humanos. Piensan racionalmente y Actúan racionalmente. Explique detalladamente la categoría piensan racionalmente y actuar como humanos.

En la parte superior se refieren a procesos mentales ya al razonamiento, mientras que en la parte inferior aluden a la conducta . Las definiciones de la izquierda miden el éxito en términos de la fidelidad en la forma de actuar de los humanos, mientras que las de la derecha toman como referencia un concepto ideal de inteligencia, que llamaremos RACIONALIDAD. Un sistema racional si hace lo correcto en función de su conocimiento.

2.-Explique detalladamente la Búsqueda Avara, la Búsqueda de Costo Uniforme y la Búsqueda en profundidad iterativa. Al estudiar el campo de las Búsquedas se evalúan las estrategias en función de los cuatro criterios, indique y explique estos cuatro criterios en cada búsqueda anteriormente descritos.

avara:

costo uniforme: trabaja en grafos y arboles binarios asignadoles costos a los recoridos donde escoge el menor de los costos.

optimo si completo si temporal O(t^n) espacial O(t^n)

profunidad iterativa:

se exapande solo el nivel de profundidad utiliza lifo optimo: no la rama puede o no ser el de menor costo

completo: no no puede encontar si la solución esta en laparte superior temporal:O(t^n)  t ramificación       n profundida

espacial O(t^n)

3.- Explique qué entiende por Agente y de 2 ejemplos y posteriormente explique que es Agente inteligente autónomo y de 2 ejemplos.

Agente:

es capas de percibir su medioambiente con ayuda de sensores y actuar en ese medio con actuadores.

Agente atonomo:

debe saber aprender a depertminar como tiene q compensar el conocimiento incompleto o parcial inicia         l.

el agente aspiradora que aprenda a preveer donde y cuando aparecerá suciedad adicional.

4.-El agente se desenvuelve en ambientes, por lo que Indique y explique los tipos de ambientes que se tienen y de un ejemplo de cada uno de ellos.

5.- Explique detalladamente y todos los componentes de una formulación de problemas y de dos de los ejemplos concretos.

6.- Se considera 4 tipos de programas en el estudio de los agentes entre los cuales está “Agente bien informado de todo lo que pasa” por tando explique detalladamente sobre este agente, explique el diagrama esquematizado y de un ejemplo concreto usando el diagrama

SEGUNDO PARCIAL IA

1.-Que es representación de estados y objetivos, representación de acciones,       planes de espacio, situación espacio de planes, representación de       planes, dar ejemplos.

Reprecentacion de estados

Es una secuencia de literales positivos conectados.

Representación de objetos

Es un estado parcialmente especificado representado como una secuencia de literales positovos conectados.

Reprecentacion de acciones:

especificada en términos de las precondiciones que deben cumplirse antes de ser ejecutadas.

Espacio de planes y situaciones

Consta de un estado inicial y ampliando operadores alcanza a llegar al estado meta.

representación de planes:

Orden parcia

Utilizan cuando las metas logran implicar cierto orden.

Orden total:

formado por una lista de pasos linelizacion:
Plan de orden total con siertas restricciones.

2.-Explicar la sintaxis de LPPO y sintaxis de lógica proposicional.

LPPO:
Estudia la inferencia en lenguajes de primer orden , lenguajes formales con cuantificadores solo alcanzan variables de individuo.

ejemplo:

Marte es un planeta                           planeta(Marte)

L. Proposicional

Sistema lógico encargado de estudiar el razonamiento conforme a proposiciones. Ejemplor:     hoy esta nublado o esta soleado

q v p

3.-En un sistema de IA a menudo es difícil satisfacer debido a los problemas del            mundo real explicar restricción de recursos y restricción temporal.

Restricción de recursos

Manejo dadecuado de dinero o recursos dados de disponer un lenguaje que permita expresar una condición de dinero.

Restricción temporal

El tiempo no retrocede ningún oprerador genera tiempo una vez consumido. Una meta tiene un limite de tiempo.

4.-Existen 2 formas de manejar problemas relacionales, con la información        incompleta e inexacta

Planificación condicional:

al tener información incompleta construye un plan condicional considerando todas las situaciones posibles.

Monitoreo de ejecución:

monitoreo durante el plan de ejecución si se da cuenta que le plan va mal procede a la replanificacion.

5.-Qué es replanificacion, coerción, abstracción

Replanificacion:

encontrart un amanera de lograr sus metas desde una nueva situación.

Coerción:

permite reducir la insertidumbre acerca del mundo al encasillar este en un estado conocido abstracción:
sirve para q un agente elimine aquellos detalles de un problema acerca de los cuales no tenga conocimiento ni exacto ni completo.

PREGUNTAS DEL EXAMEN FINAL

1. Sintaxis de lógica de predicados de primer orden y sintaxis de lógica de proposiciones. Y ejemplos

   
   

LPPO:estudia la inferencia en lenguajes de primer orden , lenguajes formales con cuantificadores solo alcanzan variables de individuo.

ejemplo:

Marte es un planeta                           planeta(Marte)

L. Proposicional: sistema lógico encargado de estudiar el razonamiento conforme a proposiciones. Ejemplor:     hoy esta nublado o esta soleado

q v p

1. 
   agente basado en utilidad …. Un ejemplo con ese diagrama

un ejemplo es este diagrama tienes q hacer… yo no hice si hacia esto más aprobaba esto vale mas nota

1. que es representación de acciones metas y objetivos, planes.. Espacio de situaciones espacio de planes

Representación de estados:

es una secuencia de literales positivos conectados.

Representación de objetos

Es un estado parcialmente especificado representado como una secuencia de literales positivos conectados.

Representación de acciones:

especificada en términos de las precondiciones que deben cumplirse antes de ser ejecutadas.

1. que es(en esta es algo relacionado con resolución de problemas o planteamiento de problema no me acuerdo….)

Tipos de ambientes de los agentes

accesible - inaccesible:

acceso al estado completo del medio en cada momento.

sesores poco exactos , ruidos,no resiven información el sistema.

ejemplo:

de inacsesible: una aspirdora no sabe lo qhay en el otro cuadrante.

determinista - no determinista:

determinado por el estado actual y la aciones por el agente. No puede predecir el comportamiento del entorno.

Episódico - no episódico:

se dividen en episodios atómicos, no depende de los anteriores episodios. Las deciciones presentes pueden afectar en futuras deciciones

ejemplo:

ajedres y taxi automático

estático - dinámico:

si el agente puede cambiar el agente puede deliberarlo (taxi automático) el agente no nesesita estar pendiente del mundo(crusigrama)

discreto . Continuo:

diferencia entre los dos forma que maneja el tiempo y las percepciones y acciones.

1. búsquedas A*, avara, alfa beta…

A* busca la ruta del menor costo entre dos puntos… optimo: si

completo: si

complejidad espacias: no tiene q almacenar mucho complejidad temporal: (t^n)

avara: primero el mejor en predecir que tan cerca esta al final. Optimo:no so siempre encuengtra la mejor solución completo:si encuentra almenos una solución

alfa beta: minimax mejorado

alfa:el valor de la mejor opción (el mas alto) para max beta valor de la menor opción (el mas bajo) para min

completo: si los estados son finitos

optimo: no no acegura la búsqueda mas optima

complejidad temporal: O(b^m)             m: máxima profundidad complejidad espacial:O(b^m)                b: factor de ramificación

7-. Explique la anomalía de Sussman y que son los Abstrips y de ejemplos de cada uno de ellos?

8-. Explique la planeación por bloques y de un ejemplo de ello

INTELIGENCIA ARTIFICIAL              

DOCENTE: CARMEN R. García Pérez

Introducción A LA IA

• 
  IA tiene por objeto el estudio del comportamiento inteligente en las máquinas.
• El comportamiento humanos supone: Percibir,

Razonar, Aprender, Comunicarse y Actuar en                               entornos complejos.

• PREGUNTA: Pueden pensar las máquinas?                                  Dependerá de como definimos las palabras.
• Prueba de Turing (Turing’s Test)
  • Trespersonas
    • Hombre(A)
    • Mujer(B)
    • Interrogador(C )

Introducción A LA IA

• En las décadas de los 40 y 50 desarrollaron

programas que podían realizar tareas                                         elementales de Razonamiento.

• Los primeros programas fueron:                                                
• Ajedrez(Shannon 50, newel y Shaw y Simón,58)
• Jugar Damas(Samuel, 59 y 67)                                                    
• Demostración de teoremas de Geometría plana(Geleniter,59).
• J. McCarthy es uno de los padres de la IA, quien acuño el nombre de IA y uso como nombre de una conferencia.

Introducción A LA IA

• El primer paso hacia IA fue dado por Aristóteles (384 – 322 a.C.), quien comenzó a explicar y a codificar ciertos estilos de razonamiento deductivo.
• En 1958, J. McCarthy propuso la utilización de Cálculo de Predicados, fundamento básico para representar el conocimiento.
• Los Softbots[Etzioni y Weld, 1994] son agentes de software que recorren por Internet buscando la información que ellos creen que puede ser de interés para sus usuarios.

Introducción A LA IA

• Los esfuerzos del campo de la IA se enfocan a

lograr:                                                                                          

• 1.- Comprensión de Entidades Inteligentes

(Por eso debemos  aprender más sobre los humanos).                                      

• 2.- Contrucción de Entidades Inteligentes.
• En la actualidad la IA abarca muchos subcampos                       desde áreas de propósito general como la

percepción y del razonamiento lógico hasta tareas específicas como el ajedrez, la demostración de teoremas matemáticos, la poesía y el diagnóstico de enfermedades.

Que es IA?

• Antes de revisar las definiciones de IA, se

considera que un sistema es racional, si hace lo                        correcto.

• Se tiene 8 definiciones, las cuales son:
• La interesante tarea de lograr que lascomputadoras

piensen... Máquinas con mente,  en su amplio                                                                                                                                                                           sentido literal”. Haugeland (1995)

1. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como toma de decisiones, resolución de

problemas, aprendizaje…..   Bellman, 1978                                

Que es IA?

1. El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales. Charniak y McDermott, 1985.
2. El estudio de los cálculos que permiten percibir, razonar y actuar…. Winston, 1992
3. Elartede crearmáquinascon capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia”. Kurzweil (1990)

Que es IA?

1. El estudio de como lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento los humanos hacen mejor (Rich y Knight, 1991)

1. Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función

de procesos computacionales. ( Schalkoff  1990)                        

1. 
   La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Luger y Stublefield, 1993)

Categorías

Algunas definiciones de IA se agrupan en cuatro categorías loas cuales son:

Actuar como humano: El enfoque de la Prueba Turing

• Propuesta por Alán Turing (1950). Comportamiento

inteligente.

• Turing definió una conducta inteligente como la capacidad de lograr eficiencia a nivel humano en todas las actividades de tipo cognoscitivo, suficiente para engañar al evaluador.

• Hoy por hoy el trabajo de una computadora para pasar la prueba debería ser capaz de los siguiente:

Procesar un lenguaje Natural

(Para establecer una comunicación satisfactoria, sea en ingles o en otro idioma)

Representar el Conocimiento

(Para Guardar la Información, que se ha dado antes o durante el interrogatorio).

• Razonar automáticamente

(Utilizar la información Guardada para responder preguntas y obtener nuevas conclusiones).

Autoaprendizaje de la Maquina

(Para que se adapte a nuevas circunstancias)

Actuar como humano: El enfoque de la Prueba

Turing

• Para aprobar la prueba total de Turing es                                   necesario que la computadora esta dotada de:
• Visión (para percibir objetos).                                                    
• Robótica (para mover objetos/ para desplazarse).

Pensar como humano: Enfoque del Modelo

Cognoscitivo

• Sistemas que piensan como Humano.                                      
• Teorías de funcionamiento de la mente humana:

Campos de visión                                                                                                          

Lenguaje Natural

Aprendizaje

• Se buscan modelos de IA compatibles con técnicas experimentales en Psicología.

Pensar Racionalmente: El enfoque de las leyes del

Pensamiento

• Desarrollo de Lógica Formal a finales del Siglo XIX y principios del XX.
• Tratade crear sistemas inteligentes utilizando la Lógica Formal.

– Del estilo de los silogismos de Aristóteles: “Sócrates es un hombre.

Todos los hombres son mortales, luego Sócrates es mortal”

• En 1965, había programas que resolvían problemas formulados en Lógica (supuestos memoria y tiempos suficientes).

» Inconvenientes:

• Necesaria una representación del conocimiento informal (o                                    difuso). Uso de probabilidades.
• 
  Explosión combinatoria de posibilidades.

Actuar Racionalmente

• Sistemas que actúan racionalmente.
  

» Uso de agentes: percepción + actuación.

» Se necesita resolver situaciones, que el pensamiento racional no puede por sí solo hacer:

– Acciones reflejo: “retirar la mano del fuego”.

» El estudio de IA como agentes racionales tiene dos ventajas:

• Es más general que el “pensamiento racional”.
• Es más cercano al método científico  que el                                                                                                                                                                        comportamiento y el pensamiento humanos.

FUNDAMENTOS DE LA IA

• Filosofía (desde 428 a.C.).

» Teorías de razonamiento, aprendizaje, etc

» Platón, Sócrates, Aristóteles

» Descartes (s. XVI). Distinción entre “mente” y “materia”.

» Leibniz (s. XVII). Materialismo.

» Francis Bacón (s. XVI). Empirismo.

» Bertran Russell (s. XIX). Positivismo lógico.

Matemáticas (desde 800).                                                                                                    

» Teorías formales de Lógica, Probabilidad, Teoría de la Decisión.

» Noción de algoritmo de Al-khowarazmi (matemático árabe, s. IX)

» Boole (1815)

» Frege (1848). Lógica de primer orden.

» Hilbert (1862). En 1900, presentó “23 problemas para el siglo                                                                                                                                                                                                                                          XX”.

» Gödel (1906).

FUNDAMENTOS DE LA IA

–Teorema de incompletitud (1931).

En Lógica de Primer Orden con aritmética

Psicología (desde 1879).

» Teorías para estudiar la mente. Psicología cognitiva.

– Craik (1943). Etapas de un agente basado en el conocimiento: Transformación del estímulo a una representación interna.

Derivación de las representaciones internas.                                                            Traducción de las representaciones internas a acciones.

• Lingüística (desde 1957).

– Teorías acerca de la estructura y significado del lenguaje.

• Informática (desde 1940).

– Herramientas para hacer realidad IA