Inteligencia artificial

Vamos a explicaros 6 enfoques diferentes de la AI

Los distintos enfoques de la IA

Sara, Sergio, Jacobo, Verónica, Esther, Mario y Daniela

ÍNDICE

• Enfoque simbólico................................................................2

• Enfoque conexionista........................................................... 8

• Enfoque basado en el Aprendizaje

Automático (Machine Learning)............................................ 12

• Enfoque evolutivo................................................................19

• Enfoque cognitivo............................................................... 24

• Enfoque de la IA distribuida y multiagente............................. 28

• Enfoque híbrido.................................................................. 34

ENFOQUE SIMBÓLICO

Sara García-Moncó

¿En qué consiste?

Los fabricantes de software van ofreciendo aplicaciones que simulan la comprensión de órdenes sencillas, o que son capaces de resumir y clasificar textos por temáticas, por lo que el software ya no se limita a leer datos sino que debe profundizar en el significado de lo que lee.

Sara García-Moncó

¿En qué consiste?

La Inteligencia Artificial Simbólica propone formas de profundizar en el significado de los textos. El razonamiento simbólico es una cualidad de los seres humanos que permite crear y manejar representaciones de la realidad, es decir, símbolos.

Sara García-Moncó

¿Cómo funciona?

símbolos para codificar conocimientoorganiza en estructuras lógicas se opera sobre ella reglas lógicas y loalgoritmos de búsqueda para inferir nuevas conclusiones

2

3

1

Sara García-Moncó

Ventajas del enfoque simbólico

1

2

3

sistemas más fáciles de entender y explicar.

permite representar y manipular el conocimiento de manera estructurada

6

Se pueden modificar fácilmente las reglas y permite adaptarse a nuevos requisitos o cambios

Sara García-Moncó

ENFOQUE CONEXIONISTA

Sergio Herce

Fundamentos del conexionismo

Redes neuronales Inspiración biológica

Sergio Herce

Ventajas del enfoque conexionista

1

Capacidad del aprendizaje

2

Tolerancia al ruido

3

Generalización

Sergio Herce

Limitaciones del enfoque conexionista

Falta de interpretabilidad Dependencia de grandes conjuntos de datos

Sergio Herce

Enfoque basado en el Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Cada vez es más común desarrollar la capacidad de las máquinas en el aprendizaje autónomo.

Jacobo Camarena

¿En qué consiste?

El Machine Learning o Aprendizaje Automático, es una rama de la Inteligencia artificial (IA) que estudia cómo dotar a las máquinas de capacidad de aprendizaje, basándose en algoritmos capaces de identificar patrones en grandes bases de datos y aprender de ellos.

• Crear predicciones
• Aportar soluciones

Tipos de Machine Learning

Jacobo Camarena

Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning)

• Inserción de datos ya etiquetados
• Detección de patrones para nuevos datos

Aprendizaje No Supervisado(Unsupervised Learning)

• Inserción de datos no etiquetados
• Se ajusta a las observaciones
• Técnica muy conocida: el Clustering

Jacobo Camarena

Algoritmos comunes de Machine Learning

Algoritmos de Clustering

Jacobo Camarena

Aprendizaje Reforzado (Reinforcement Learning)

• Deep Learning
• Objetivo: optimizar rendimiento

Sistema de aprendizaje basado en premiosMétodo prueba y error

• Recompensa Positiva

-> +5, cuando un robot recoja un objeto correctamente

• Recompensa Negativa

-> -10, cuando un vehículo autónomo choque contra un obstáculo

La máquina se entrena hasta buena solución

Jacobo Camarena

Aprendizaje Reforzado (Reinforcement Learning)

Jacobo Camarena

Algoritmos comunes de Machine Learning

Algoritmos de Redes Neuronales

Jacobo Camarena

ENFOQUE EVOLUTIVO

Verónica Mediavilla

Inspiración en la evolución natural

Seres vivos

Selección natural

Info

Características poco adaptadas

NO EVOLUCIONAN

UN ENTORNO

CARACTERÍSTCAS MÁS ADAPTADAS

EVOLUCIONAN

REPRODUCIRSE

SOBREVIVIR

Verónica Mediavilla

Componentes claves del proceso

POBLACIÓN

RECOMBINACIÓN

SELECCIÓN

MUTACIÓN

REPETICIÓN DEL PROCESO

5

Verónica Mediavilla

4

3

2

1

CONJUNTO DE POSIBLES SOLUCIONES A UN PROBLEMA

ELECCIÓN DE LAS MEJORES SOLUCIONES DE LA POBLACIÓN, POR SU RENDIMIENTO O APTITUD

SE COMBINAN LAS PARTES DE DOS O MÁS SOLUCIONES PARA CREAR NUEVAS

MODIFICACIONES INESPERADAS EN LAS SOLUCIONES PARA INVESTIGAR NUEVAS POSIBILIDADES Y MEJORES RESULTADOS

MEJORANDO LAS SOLUCIONES CADA VEZ MÁS, HASTA LLEGAR A LAS MÁS EFECTIVAS

LENTO

Puede necesitar mucho tiempo y potencia de cálculo

NO SIEMPRE ES PERFECTO

Puede no encontrar la mejor solución posible

ADAPTABILIDAD

Pueden encontrar soluciones para problemas muy complejos

EXPLORACIÓN GLOBAL

Busca en un amplio espacio de soluciones

VENTAJAS

DESVENTAJAS

Verónica Mediavilla

Aplicaciones del enfoque evolutivo

1

2

3

Optimización de problemas complejos

Investigación y desarrollo

Diseño de sistemas inteligentes

Verónica Mediavilla

ENFOQUE COGNITIVO

Esther Marcos

Conceptos del cognitivismo

• Está centrado en los mecanismos internos del pensamiento

• 1950 y 1960

• Jean Piaget

• Noam Chomsky

Esther Marcos

¿Cuáles son sus ventajas ?

1

2

3

Habla y escucha

Transforma el audio en texto y viceversa

4

5

Comprende las conexiones gramaticales y contextuales

Entiende las emociones, sentimientos y responde con cierta empatía

Ayuda con la toma de decisiones

Esther Marcos

Sistema cognitivo

Esther Marcos

IA DISTRIBUIDA Y MULTIAGENTE

Mario López

Inteligencia Artificial Distribuida

• En qué consiste

• Conceptos clave

Mario López

Aplicaciones

Facilidad para estar conectado

Sistema de seguridad

Mario López

Transporte

IoT

Salud y medicina

Tipos de interacciones en sistemas multiagente

Competitivos

Colaborativos

Cooperan

Persiguen

Negociadores

Interactuan

Mario López

Aplicaciones prácticas

Mario López

Agente en sistema multiagente

Mario López

ENFOQUE HÍBRIDO

Daniela Chemelal

¿Qué es?

La Inteligencia Artificial híbrida es una mezcla de los diferentes tipos de inteligencia artificial incluyendo la inteligencia humana. Este enfoque combina diferentes algoritmos y técnicas de aprendizaje automático con conocimiento y lógica humana.

Daniela Chemelal

Diferentes modelos de aprendizaje automático

Las redes neuronales:

Los árboles de decisión:

Las máquinas de soporte vectorial (SVM):

Daniela Chemelal

Componentes

IA Basada en Reglas: Tiene reglas claras y se sigue un conjunto de instrucciones para tomar decisiones.

IA Basada en Aprendizaje Automático (Machine Learning): la IA aprende de los datos.

IA Basada en Redes Neuronales: Reconoce patrones y hace predicciones.

Daniela Chemelal

Ventajas

Desventajas

• Resultados más precisos.

• Flexibilidad y adaptabilidad

• Efectividad

• Complejidad

• Costo

• Tiempo de desarrollo

Daniela Chemelal

Aplicaciones

Asistentes virtuales

Sistemas de recomendación

Daniela Chemelal

VERDADERO Y FALSO

Verónica Mediavilla

Jacobo Camarena

Sara García-Moncó

Sergio Herce

Daniela Chemelal

Esther Marcos

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Debilidades

En el enfoque evolutivo

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Nuestro cerebro está preparado, desde un punto de vista biológico, para procesar contenidos visuales. Casi el 50% de nuestro cerebro está involucrado en el procesamiento de estímulos visuales.