INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Benasque 2000

• José Ignacio Latorre
• Universidad de Barcelona

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A qué llamamos inteligencia artificial?
Es un campo de estudio que intenta conseguir que
un ordenador realice funciones similares a las
del cerebro humano
Sumar Almacenar datos Jugar
Resolver problemas
Aprender Reconocer
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De qué forma podemos imitar a nuestro cerebro?

• Podemos programar (copiar) la forma en que
  actúa
• Redes neuronales
• ....
• Podemos programar (copiar) la lógica que sigue
• Sistemas expertos
• Lógica difusa
• Métodos estadísticos
• ....

• Podemos programar las reglas de la genética
• Algoritmos genéticos

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Redes neuronales
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Cómo son otros sistemas nerviosos?

• Tienen
• Neuronas
• Núcleo central
• (cerebro)

Son muy parecidos
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Cómo es el cerebro?
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Grandes grupos de neuronas asumen funciones muy
especializadas. La conexión entre estos grupos
es muy compleja
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El tejido nervioso está formado por muchísimas
neuronas
Nuestro cerébro tiene 1 000 000 000 000 de
neuronas. Cada neurona puede tener miles de
conexiones. Cada minuto mueren unas 10 000
neuronas!
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La neurona

• Neurona
• Dendritas
• Axón
• ....

Qué hace una neurona?
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Transmite corriente eléctrica transportando
iones (Calcio)!
Sinápsis

• Una neurona puede
• colaborar en la activación
• de otra neuronas
• inhibir la activación
• de otras neuronas

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V1 V2 V3
Si el voltaje supera un umbral, la neurona se
dispara
U
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Funcionalidad de las neuronas

• Forman redes neuronales
• Se establecen circuitos de corriente eléctrica
  entre ellas
• Mueren constantemente y no se reproducen
• Un neurona se dispara en función del voltaje
• producido por la carga que le llega
• Las sinápsis pueden fortalecerse o debilitarse

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Redes neuronales artificiales
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Intentemos imitar la estructura de una neurona

Realidad Ficción
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y su funcionalidad
pesos entrada

i
umbral
activación
pesos salida
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También podemos imitar la estructura de una red
neuronal
Sí1 No 0 Sí1
activación
4 2 -2
1.5 umbral
?
? 4 2 2 mayor que umbral
activaciónsí
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Podemos imitar las funciones del cerebro?

• Puede una red neuronal
• reconocer caras?
• hablar?
• predecir las ventas de mañana?
• clasificar clientes?
• aprender?

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TODO se reduce a un flujo de información
estímulo
respuesta
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Qué controla el flujo de información?
las sinápsis pesos
los umbrales
y la arquitectura !!!!
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Hemos aprendido a aprender!
En el año 1985 se ideó un método para encontrar
los pesos y los umbrales que resuelven una tarea
específica a partir de ejemplos.
Ya no es necesario entender cómo se resuelve
un problema podemos entrenar una red neuronal
artificial con ejemplos.
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T o C ?
T
C
T
C
T
c
T
C

• Entrenamiento
• 0. Iniciamos pesos al azar
• Entramos en la red un
• ejemplo
• Salida activada T
• refuerzo los pesos
• Salida no activada C
• debilito los pesos
• 3. Vuelvo a empezar

T
La red aprende a reconocer T / C
Si eliminamos una neurona la red sigue funcionando
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Aplicaciones de
Redes neuronales artificiales
Créditos Seguros
Logística Control
Optimización Divorcios Bolsa
Data Mining
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Ejemplo tarjetas de crédito
Un banco desea ofrecer una nueva tarjeta a sus
500000 clientes. Desee hacer una campaña exitosa
pero barata.
Domiciliación nómina Edad Sexo
Tarjetas Préstamos Nivel cultural ...

• Presentamos una oferta
• a 50000 clientes
• Entrenamos una red con
• la respuesta a la oferta
• Predecimos la respuesta
• del los 450000 restantes

Red neuronal
Sí / No
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Funciona?
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Ejemplo reconocimiento de imágenes
Una red neuronal ha sido entrenada para
reconocer aviones militares. La red detecta que
hay un avión militar escondido bajo el ala de
otro avión de pasajeros
Belgrado 19/04/1999
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Las redes neuronales son útiles en muchos
problemas

• Predicción
• enfermedades coronarias
• ventas
• divorcios

• Clasificación
• clientes de un banco
• economía

• Interpolación
• control de producción
• reconocimiento

(Son aproximantes universales que
implementan Inferencia bayesiana)
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Estoy divorciado?

• Una red ha sido entrenada con
• superficie de su primera vivienda
• valoración de la virginidad
• nivel económico
• visitas de los suegros
• enfermedades...

Está usted divorciado? acierto de la red
neuronal 88
Matemático/Filósofo
Anorexia
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Conclusión
La inteligencia artificial permite
tratar problemas de enorme complejidad. Estamos
viviendo una revolución entramos en la era
de información. Técnicas aún más refinadas se
harán necesarias para manipular ingentes masas de
datos con ordenadores (cuánticos?) de potencia
insospechada.
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Redes neuronales en internet

• http//www.informatik.uni-stuttgart.de/ipvr/bv/pro
  jekte/snns/snns.html