Conversaciones artificiales (Miguel Rebollo)

Conversaciones
Artiﬁciales
La inteligencia artiﬁcial en la red

Miguel Rebollo (@mrebollo)
Univ. Politécnica de Valencia

martes 1 de marzo de 2011

inteligencia.
(Del lat. intelligentĭa).

1. f. Capacidad de entender
o comprender.
2. f. Capacidad de resolver
problemas.


Capacidades
pensamiento abstracto
comunicación
planiﬁcación
resolución de problemas


COMUNICA.T INTERNET COMUNICO LUEGO EXISTO

Noción débil
¿Es posible construir máquinas
que se comporten como si
fueran inteligentes?


Noción fuerte
¿Es posible construir máquinas
qué comprendan lo que hacen?



Un poco de historia...


Doncellas
doradas
Autómatas de oro creadas por
Hefestos con la apariencia de
jóvenes mujeres. Se decía que
poseían inteligencia, fuerza y el
don del habla.
Homero. La Iliada (s.VIII a.C.)


Ars Magna
Ramón Llull idea una primera
máquina que podía razonar y
determinar verdad o falsedad de
un predicado (1305)


Golem
Servidor con poca inteligencia,
que seguía las órdenes al pie de
la letra


Autómatas
Máquinas que trataban de
emular los movimientos de
animales o personas


El Turco (1769)
¿verdad o engaño? Llegó a ganar
una partida de ajedrez a
Napoleón


Androide
Robot con forma de ser
humano que además de la
apariencia imita su conducta


Ginoide
Robots con forma de mujer


Apariencia
no humana
Cualquier tipo de hardware o
software puede albergar
inteligencia



Inteligencia
Artiﬁcial
Término empleado por primera
vez por M. Minsky en la
Conferencia de Dartmouth
(1955)



Test de Touring
Conseguir que una máquina y
una persona sean indistinguibles
en una conversación



Técnicas de IA



1. Resolución
de problemas


Juega a las torres de hannoi

Búsqueda
Hay problemas difíciles de
resolver incluso para un
ordenador


Heurística
Aplicar reglas que nos
permitan encontrar
soluciones aceptables
sin explorar todo el
espacio de soluciones



2. Representación
del conocimiento y
razonamiento


Lógica
Sistema que describe con un
lenguaje formal (matemático) el
mundo y una teoría para la
demostración de la verdad o
falsedad de oraciones


Problema
marco
Conocimiento explícito:
debe especiﬁcarse todo lo
que es cierto


Incompletitud
Ningún sistema consistente se
puede usar para demostrarse a
sí mismo
Kurt Gödel

Sistemas
expertos
Modelan las decisiones que
puede tomar un experto en la
resolución de problemas



3. Planiﬁcación


acciones posibles
+ estado inicial
+ estado ﬁnal
=
plan o curso de acción

Problema de
planiﬁcación


Mundo de
bloques



4. Satisfacción de
restricciones


CSP
Encontrar un conjunto de
soluciones que cumpla todas las
restricciones impuestas


Robustez
Encontrar soluciones
válidas aunque cambien
las condiciones



5. Aprendizaje


Redes
neuronales
Simulan el comportamiento de
una neurona individual y cómo
conectándolas por capas
podemos construir sistemas que
aprenden


Algoritmos
genéticos
Generación de soluciones
aleatorias y selección de los
mejores individuos. Generación
de nuevas soluciones por
cruzamiento y mutación


Ap. basado
en casos
Aprovecha la
experiencia pasada
en la resolución de
problemas similares


Aprendizaje
por refuerzo
Aprende por observación y los
resultados son recompensados o
penalizados



6. Comunicación y
percepción


Reconocimiento
de formas
Ser capaz de interpretar
imágenes y reconocer objetos
en ellas


Procesamiento
del lenguaje
Conseguir que las máquinas
comprendan el lenguaje natural


Robótica
Entidades animadas con
comportamiento inteligente
¿vida artiﬁcial?



Ejemplos de aplicación



Knowledge Navigator
Pincha en la imagen para ver el vídeo


1. Web semántica



Uso de ontologías

• conocimiento en tripletas
• construye redes semánticas
• lenguajes: RDF, OWL
• permiten capturar la semántica



FOAF
http://www.foaf-project.org/


http://www.wolframalpha.com/

WolframAlpha
http://www.wolframalpha.com/


2. Sistemas de
recomendación



Conocimieno social

• adaptación a los gustos de los usuarios
• construcción de perﬁles
• problema del arranque en frío
• ﬁltrado colaborativo



Amazon
http://www.amazon.com/


3. Realidad aumentada



Extiende capacidades

• ubiquidad y geoposicionamiento
• información complementaria
• necesidad de nuevos interfaces
• potencia: aplicaciones exigentes



Layar
http://www.layar.com/


Word Lens
http://questvisual.com/


Cirugía asistida


Conducción aumentada


4. Emociones



Reconocimiento


Generación (inﬂuencia)


5. Simulación


Modelado de
multitudes
percepción del entorno
control del espacio
motivación

Ejemplo: Simulación de peatones en el templo de Petra


6. Entornos 3D



Metaversos

• punto de encuentro de inteligencia humana
y artiﬁcial
• avatares y agentes



Instituciones 3D


Preguntas abiertas
• emulación del cerebro humano
• ser inteligente o parecerlo
• conciencia de sí mismo
• arte, sentidos ¿inteligencia corporal?
• ocio



Miguel Rebollo
Dept. Sistemas Informáticos y Computación
Univ. Politécnica de Valencia
http://www.mrebollo.es

mrebollo@dsic.upv.es
twitter/mrebollo
facebook/mrebollo
linkedin/mrebollo
http://about.me/mrebollo

Blog “Informática para no especialistas”
http://infade.blogspot.com


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