Inteligencia artificial

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Inteligencia artificial
Blanes 2004
José Ignacio Latorre Dept. ECM, UB
2
Orígenes
Un poquito de historia

• Alan Turing (37), Church, Post Turing Machine
• McCullough and Pitts (43) neuronas binarias
• John von Neumann computadora de von Neumann
• Dos escuelas de pensamiento, 50 60
• Manipulación simbólica
• Comportamiento inteligente consiste en reglas de
  manipulación de símbolos
• Reconocimiento de patrones
• Aprendizaje a partir de ejemplos

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Orígenes
top ejemplos paralelo difuso robusto general
down
top reglas serial booleana frágil experto d
own

• Prolog, Lisp, IA
• Sistemas expertos basados en reglas
• 1980s éxitos mediocres
• reexamen del trabajo de los 60s en redes
  neuronales

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Algoritmos genéticos
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Algoritmos genéticos
Idea básica
Algoritmo conocido
Problema
Solución complejo

ideal

• A menudo este esquema no es realista
• Problemas NP
• Algoritmo desconocido
• Solución buena y rápida es aceptable
• ...
• Deseamos hallar un método alternativo para
  analizar un gran número
• de soluciones posibles

Aprendamos de la Naturaleza
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Algoritmos genéticos
ADN (cristal aperiódico, Schrödinger)
Operón off/on
Guanina Adenina Tiamina Citosina
codón
gen
mRNA
20 aminoácidos stops
proteínas
mRNA tRNA
Humanos 3 109 bases 1 molécula
ADN 2 103 bases
1 gen pero 30000/40000
genes

• ADN basura
• secuencias repetidas
• genes con multiples copias

• transposición de genes
• exones, intrones
• transposones

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Algoritmos genéticos
La reproduccion no preserva la forma exacta del
material genético Meiosis Recombinación de
material genético
crossover Mutaciones Mecanismos de
corrección protegen parcialmente la fidelidad de
la copia del ADN copiado 1
error / 10000 bases -
correcciones 1 error / 109 bases
Selección Natural Surpervivencia
del mejor adaptado antes de la
reproducción Crossover aleatorio y mutaciones
filtrados por selección natural a lo largo de
muchas generaciones lleva a especies mejor
adaptadas. Grandes
poblaciones vienen de unos pocos individuos
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Estrategia de un Algoritmo Genético
Algoritmos genéticos
Problema
Solución Complejo

óptima
Buena
Población de soluciones
selección natural ruleta
mutaciones bajo ritmo
crossover frecuencia alta

• Los algoritmos genéticos son potentes
• AGs trabajan con una parametrización del
  problema
• AGs usan una función premio
• AGs usan reglas de transición probabilísticas

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Problema del viajante (Travelling Salesman
Problem)
Algoritmos genéticos
n
Hallar el camino que visita n ciudades sólo una
vez
1
2
Problema NP Hay n! soluciones que explorar No
existe un algoritmo eficiente para hallar la
solución Mínimos locales, frustración Uso
práctico frecuente si se añaden ligaduras (rutas,
llamadas de teléfono,..) Parametrización e.g.
A1 1,7,4,3,8,2,6,9,5 mutación
A2 1,7,3,4,8,2,6,9,5 crossover A3
1,8,2,6,7,4,3,9,5 premio dist
d(1,7) d(7,4) ... d(9,5) d(5,1)
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Algoritmos genéticos
100 generaciones
TSP resultados
10 ciudades soluciones 362880 Mínimo exacto
t 1 min dist 3.394975 AG mínimo
t lt 1s distAG 3.394975 11
ciudades soluciones 3628800 Mínimo exacto
t 10 min dist 3.441836 AG mínimo
t lt 1s distAG 3.441836
11
Algoritmos genéticos
101 ciudades soluciones 10156 Búsqueda
aleatoria entre un millón de recorridos (t 30s)
encuentra una solución de dist 43.26733 AG
mínimo t lt 1s distAG 30.61271
Exploración de 106 soluciones
12
Por qué funcionan los AGs?
Algoritmos genéticos
Esquema H 0 1 1 1
Orden de un esquema
O(H) O(0111) 4 ( dígitos
fijos) Longitud de un esquema
d(H) d(0111) 7 (longitud
de un patrón)
Palabra A i bits l

ex A 1,0,1,
... población A A 1, A2, ..., An



esquema 101, 10,11, esquemas posibles 3l



01, 1, 0, esquemas presentes en una
población de n palabras n 2l

1,
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Algoritmos genéticos
A tiempo t empezamos con m ejemplos de esquema H
dentro de la población A ( hay n palabras en A y
l bits en cada palabra )
Reproducción Cada palabra es copiada de
acuerdo a su adecuación

Ai

El destino de un esquema
depende de
Adecuación promedio de H
Adecuación promedio total

Cgt0 vida crecimiento
exponencial Clt0 muerte muerte
exponencial
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Algoritmos genéticos
Crossover mutación destruye y crea nuevos
esquemas Crossover Si el crossover es
seleccionado al azar uniformemente, el esquema H
es destruido Con probabilidad La
probabilidad de supervivencia es Mutación O(H)
posiciones deben mantenerse inalteradas
crossover con probabilidad pc
mutación con probabilidad pm ltlt 1
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Algoritmos genéticos
Teorema fundamental de los Algoritmos Genéticos
Esquemas de bajo orden tienen exponencialmente má
s descendientes en subsiguientes generaciones n
2l (de entre 3l) esquemas son explorados (sólo n3
son procesados eficientemente paralelismo
implícito)
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Un día en Las Vegas
Algoritmos genéticos
RR
0
1
LL
LR
LL
LL
RR
LR
RL
LL
El bandido de dos brazos (Loaded two-arm
bandit) Juega una población de estrategias
mutación-crossover-selección
Beneficio óptimo
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Algoritmos genéticos
... y otro día dedicado a las quinielas
4 partidos 3481 apuestas posibles Problema
halla el número mínimo de apuestas que aciertan
tres resultados como mínimo
Reducción problema diofántico
DNA propuesta de apuestas Mutación y
crossing Fiteness errores apuestas
1-7-80
106 generaciones solución óptima 4apuestas
!!!
3-7-8-14-33-65-81
1-7-34-73
3-7-22-76-80
Problema 1 13 partidos 1 error ? Problema 2
11 partidos 2 errores ?
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Redes neuronales artificiales
19
Redes Neuronales
Imitemos a una neurona

pesos entrada
i
activación
umbral
pesos salida
Realidad Ficción
20
... y la estructura de una red neuronal
Redes Neuronales
Número de neuronas en la capa l-1
capa
activación
pesos
umbral
Función de activación
21
Redes Neuronales
saturación
saturación
Respuesta lineal
Función de activación sigmoide
22
Qué controla el flujo de información?
Redes Neuronales
las sinápsis pesos
los umbrales
y la arquitectura !!!!
23
Hemos aprendido a aprender!
Redes Neuronales
En el año 1985 se ideó un método para encontrar
los pesos y los umbrales a partir de ejemplos.
No es necesario entender cómo se resuelve un
problema. Podemos entrenar una red neuronal
artificial con ejemplos.
Construimos una función error ejemplo
( in(p) out(p) )
p1,...,patterns run NN
z(1)(p) in(p)
z(n)(p) F( z(1)(p) ) error

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Redes Neuronales
? E
? E
? E ? ? w ? ? t
? w
? t
2
2
? E
? E
? E
? w -? ?
? E - ?
? w
? w
? w
? E
? t -? ?
? t
? 0
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Redes Neuronales
Cambio de pesos
Energía (error)
Activación
Para la última capa Ln
hi
26
Redes Neuronales
L L-1 .... l l-1
....... 2
BACK-PROPAGATION
Regla de la cadena
27
Aplicaciones Redes Neuronales
Aplicaciones de
Redes neuronales artificiales
Créditos
Seguros Logística

Sociología Control

Optimización Fidelidad
Bolsa Data Mining
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Ejemplo pérdida de clientes
Aplicaciones Redes Neuronales
Una compañía desea saber qué clientes puede perder

• Entrenamos una red neuronal
• con un subconjunto de datos
• de clientes perdidos
• y no perdidos
• Predecimos la fidelidad del resto

Facturación Antigüedad Líneas de
pedido Localización
Sí / No
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Reconocimiento de voz
Aplicaciones Redes Neuronales

• Dos personas dicen Hello
• Hacemos un análisis de frecuencias (60)
• Entrenamos una red con hellos
• Discrimnación de la red con hellos conocidos
  100
• Discriminación de la red con hellos
  desconocidos 100

Steve
1 0
Buen reconocimiento de voz requiere entrenamiento
John
0 1
30
Aplicaciones Redes Neuronales
Series temporales de cotizaciones
Alarmas Arbitraje .
Promedios sobre redes entrenadas a partir de
pesos aleatorios Si existe un modelo
subyacente, las redes son equivalentes Si no
existe un modelo subyacente, las redes producen
dispersión

Futuro ibex35 a 60 días
1sigma

• Lanzamos 100 redes sobre
• datos entrenar/validar
• Para cada dato tenemos un
• promedio y una dispersión
• Descartamos 3 sigma

NN
Real
Opciones Alarmas Arbitraje Estrategias .
-1 sigma
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Aplicaciones Redes Neuronales
Las redes neuronales Son aproximantes universales
que implementan inferencia bayesiana

• Predicción
• enfermedades coronarias
• ventas
• divorcios

• Clasificación
• clientes de un banco
• economía

• Interpolación
• control de producción
• reconocimiento

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Estoy divorciado?
Aplicaciones Redes Neuronales
Soy matemático o filósofo?
acierto 100

• Una red es entrenada con
• superficie de su primera vivienda
• virginidad
• nivel económico
• visitas de los suegros
• enfermedades...

Seré anoréxica/o?Terminaré la
carrera?Lloverá mañana?Ganará el Barça?
Está usted divorciado? acierto de la red
neuronal 88
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