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Joaquín Herrero Pintado
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Joaquín Herrero Pintado [Espacio [IA] Inteligencia Artificial]
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 {{indexmenu>:​ia#​1|tsort}} {{indexmenu>:​ia#​1|tsort}}
  
-====== Inteligencia Artificial ====== 
  
-===== Red neuronal (NN) =====+ 
 +La IA es una ciencia que se ocupa del diseño de sistemas de computación capaces de mostrar características que asociamos a la inteligencia en el comportamiento humano: comprensión del lenguaje, razonamiento,​ aprendizaje y resolución de problemas, entre otros. 
 + 
 +En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial»,​ y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes,​ especialmente programas de cómputo inteligentes».5 
 + 
 +Para Nils John Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial:​ 
 + 
 +  * Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. 
 +  * Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN). 
 +  * Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos). 
 +  * Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano. 
 + 
 +También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente,​ por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras,​ tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software. 
 + 
 +Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática,​ la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores,​ reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos. 
 + 
 +[[{|width:​10em}concepto-de-inteligencia|EL concepto de Inteligencia]] 
 +[[{|width:​10em}searle-habitacion-china|Alan Turing: El Test de Turing]] 
 +[[{|width:​10em}test-turing|John Searle: La habitación china]] 
 +[[{|width:​10em}narrativas-ia|Metáforas sobre la Inteligencia Artificial]]  
 +[[{|width:​10em}embodied-ai|¿Es necesario que una IA tenga cuerpo?]]  
 + 
 + 
 +[[{|width:​10em}ia-argumentacion|Argumentación e Inteligencia Artificial]] 
 +[[{|width:​10em}riesgos-ia|Riesgos de la Inteligencia Artificial]] 
 +[[{|width:​10em}usos-ia|La Inteligencia Artificial en la práctica]] 
 +[[{|width:​10em}ai2050-hard-problems|Los "​problemas fuertes"​ de la IA]]  
 + 
 +[[{|width:​10em}etica-ia|Ética e Inteligencia Artificial]] 
 +[[{|width:​10em}politica-ia|Política e Inteligencia Artificial]] 
 +[[{|width:​10em}sociedad-ia|Sociedad e Inteligencia Artificial]] 
 + 
 + 
 + 
 + 
 + 
 + 
 + 
 + 
 +===== Algoritmos Evolutivos ===== 
 + 
 +Los [[https://​es.wikipedia.org/​wiki/​Algoritmo_evolutivo|algoritmos evolutivos]] constituyen un campo de investigación que incluye: 
 +  * [[https://​es.wikipedia.org/​wiki/​Algoritmo_gen%C3%A9tico|algoritmos genéticos]] 
 +  * [[https://​es.wikipedia.org/​wiki/​Estrategia_evolutiva|estrategias evolutivas]] 
 +  * [[https://​es.wikipedia.org/​wiki/​Programaci%C3%B3n_evolutiva|programación evolutiva]] 
 +  * [[https://​es.wikipedia.org/​wiki/​Programaci%C3%B3n_gen%C3%A9tica|programación genética]] 
 +[[https://​arxiv.org/​abs/​1806.05695|Evolving simple programs for playing Atari games]] 
 + 
 +http://​www.aetsa.org/​download/​publicaciones/​antiguas/​AETSA_2009-6_Algoritmos_geneticos.pdf 
 + 
 + 
 +====== Red neuronal (NN) ======
  
 A partir de la metodología se identifica el número de variables de entrada (neuronas de entrada) y las respuestas que se quieren obtener para las distintas combinaciones de las variables de entrada. A partir de la metodología se identifica el número de variables de entrada (neuronas de entrada) y las respuestas que se quieren obtener para las distintas combinaciones de las variables de entrada.
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 {{nnviz.png?​400|}} {{nnviz.png?​400|}}
 +
 +===== Topologías =====
 +
 +{{:​ia:​neuralnetworks.png?​400|}}
  
 ===== Función de activación ===== ===== Función de activación =====
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 --- https://​es.wikipedia.org/​wiki/​Funci%C3%B3n_de_activaci%C3%B3n --- https://​es.wikipedia.org/​wiki/​Funci%C3%B3n_de_activaci%C3%B3n
  
-==== Neurona sigmoidal =====+===== Neurona sigmoidal =====
  
 [[https://​www.google.es/​search?​client=firefox-b&​dcr=0&​ei=8nouWsuqDYyxUYDelNgO&​q=1%2F%281%2Be**-z%29&​oq=1%2F%281%2Be**-z%29&​gs_l=psy-ab.3..0i30k1l4j0i5i30k1l2j0i8i30k1l4.5875.7137.0.7442.3.3.0.0.0.0.78.225.3.3.0....0...1c.1.64.psy-ab..0.3.223...0i8i7i30k1.0.JNslg0aRqmI|Gráfico de 1/​​(1+​e^​‑z)]] [[https://​www.google.es/​search?​client=firefox-b&​dcr=0&​ei=8nouWsuqDYyxUYDelNgO&​q=1%2F%281%2Be**-z%29&​oq=1%2F%281%2Be**-z%29&​gs_l=psy-ab.3..0i30k1l4j0i5i30k1l2j0i8i30k1l4.5875.7137.0.7442.3.3.0.0.0.0.78.225.3.3.0....0...1c.1.64.psy-ab..0.3.223...0i8i7i30k1.0.JNslg0aRqmI|Gráfico de 1/​​(1+​e^​‑z)]]
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 Ejemplo en [[https://​play.golang.org/​p/​vooYHLrwJS|Go Playground]] Ejemplo en [[https://​play.golang.org/​p/​vooYHLrwJS|Go Playground]]
  
-==== Neurona lineal ====+===== Neurona lineal ​=====
  
 Típica función de activación del [[https://​en.wikipedia.org/​wiki/​Perceptron|Perceptrón]]. Típica función de activación del [[https://​en.wikipedia.org/​wiki/​Perceptron|Perceptrón]].
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 Ejemplo en [[https://​play.golang.org/​p/​vooYHLrwJS|Go Playground]] Ejemplo en [[https://​play.golang.org/​p/​vooYHLrwJS|Go Playground]]
  
-===== Entrenamiento =====+===== Entrenamiento ​de una red neuronal ​=====
  
-==== SUPERVISADO ​====+ 
 + 
 +==== Supervisado ​====
  
 Con vistas al **entrenamiento supervisado** de la red neural que desarrollamos hay que elaborar un conjunto de datos de entrenamiento procedentes de datos reales. Con vistas al **entrenamiento supervisado** de la red neural que desarrollamos hay que elaborar un conjunto de datos de entrenamiento procedentes de datos reales.
  
-==== NO SUPERVISADO ​====+[[https://​stanford.edu/​~shervine/​teaching/​cs-229/​cheatsheet-supervised-learning.html|Supervised Learning cheatsheet]] 
 + 
 +==== No supervisado ​====
  
 Al ser un software conversacional hay que identificar qué interacciones suponen un refuerzo positivo y un refuerzo negativo a las respuestas proporcionadas por la NN. Al ser un software conversacional hay que identificar qué interacciones suponen un refuerzo positivo y un refuerzo negativo a las respuestas proporcionadas por la NN.
 +
 +[[https://​stanford.edu/​~shervine/​teaching/​cs-229/​cheatsheet-unsupervised-learning.html|Unsupervised Learning cheatsheet]]
 +
 +===== Ejemplos =====
 +
 +http://​cs.stanford.edu/​people/​karpathy/​convnetjs/​
 +
 +ConvNetJS is a Javascript library for training Deep Learning models (Neural Networks) entirely in your browser. Open a tab and you're training. No software requirements,​ no compilers, no installations,​ no GPUs, no sweat. ​
  
 ===== Algoritmo de back-propagation ===== ===== Algoritmo de back-propagation =====
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   * https://​www.youtube.com/​watch?​v=q555kfIFUCM   * https://​www.youtube.com/​watch?​v=q555kfIFUCM
  
-===== Recursos =====+====== Recursos ​======
  
-==== Open Courseware. Prof. Patrick H. Winston ====+===== Open Courseware. Prof. Patrick H. Winston ​=====
  
 This course introduces students to the basic knowledge representation,​ problem solving, and learning methods of artificial intelligence. Upon completion of 6.034, students should be able to develop intelligent systems by assembling solutions to concrete computational problems; understand the role of knowledge representation,​ problem solving, and learning in intelligent-system engineering;​ and appreciate the role of problem solving, vision, and language in understanding human intelligence from a computational perspective. This course introduces students to the basic knowledge representation,​ problem solving, and learning methods of artificial intelligence. Upon completion of 6.034, students should be able to develop intelligent systems by assembling solutions to concrete computational problems; understand the role of knowledge representation,​ problem solving, and learning in intelligent-system engineering;​ and appreciate the role of problem solving, vision, and language in understanding human intelligence from a computational perspective.
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-==== Argumentación en IA ==== 
  
-Libro de Rahwan & Simari (eds) //​Argumentation in Artificial Inteligence//,​ Springer2009 
  
- +===== Aspectos básicos de la IA =====
-==== Aspectos básicos de la IA ====+
  
 Libro de Mira, Delgado, Boticario y Díez, //Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial//,​ UNED, ed Sanz y Torres, 1995, reimpresión 2003. Libro de Mira, Delgado, Boticario y Díez, //Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial//,​ UNED, ed Sanz y Torres, 1995, reimpresión 2003.
  
  
-==== Programación ====+===== Programación ​===== 
 + 
 +==== OpenBSD ​====
  
 En OpenBSD pueden cargarse los siguientes packages En OpenBSD pueden cargarse los siguientes packages
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 ^ fann-2.1 | Fast Artificial Neural Network Library | ^ fann-2.1 | Fast Artificial Neural Network Library |
 ^ p5-AI-FANN | interface to the Fast Artificial Neural Network library | ^ p5-AI-FANN | interface to the Fast Artificial Neural Network library |
 +
 +==== source{d} ====
  
 Existe una iniciativa para crear componentes de fuente abierta para aplicar la inteligencia artificial al desarrollo de software. El proyecto se llama [[https://​sourced.tech/​|source{d}]] y, en palabras del exingeniero de Google que se ha unido al proyecto: ​ Existe una iniciativa para crear componentes de fuente abierta para aplicar la inteligencia artificial al desarrollo de software. El proyecto se llama [[https://​sourced.tech/​|source{d}]] y, en palabras del exingeniero de Google que se ha unido al proyecto: ​
  
-<​html>​ +"​Machine Learning will revolutionize how we analyze programs. There’s a never-ending list of use cases that could benefit from ML over source code and (one day) source code generation from unit tests or even natural language specifications" ​\\ 
-<​blockquote class="​twitter-tweet"​ data-cards="​hidden"​ data-lang="​es"><​p lang="​en"​ dir="​ltr">&​quot;​Machine Learning will revolutionize how we analyze programs. There’s a never-ending list of use cases that could benefit from ML over source code and (one day) source code generation from unit tests or even natural language specifications&​quot;​.<​br>​ <a href="https://​t.co/​s1Gr3HFGSc">​https://​t.co/​s1Gr3HFGSc</​a>​ <a href="​https://​t.co/​6gmsMAzIhi">​pic.twitter.com/​6gmsMAzIhi</​a></​p>&​mdash; ​Joaquín Herrero (@joakinen) ​<a href="https://​twitter.com/​joakinen/​status/​940865722749804544?​ref_src=twsrc%5Etfw">​13 de diciembre de 2017</​a></​blockquote>​ +--- Joaquín Herrero (@joakinen) ​https://​twitter.com/​joakinen/​status/​940865722749804544
-<script async src="​https://​platform.twitter.com/​widgets.js"​ charset="​utf-8"></​script>​+
  
-<script async src="​https://​platform.twitter.com/​widgets.js"​ charset="​utf-8"></​script>​ +==== Neural Complete Framework ====
-</​html>​+
  
-===== Más información =====+[[https://​www.youtube.com/​watch?​v=YF20zzovlVA&​list=PL5Ld68ole7j3iQFUSB3fR9122dHCUWXsy&​index=6|youtube.com]],​ ML 2017 - Pascal van Kooten - Neural Complete  
 + 
 +====== Más información ​======
  
   * [[https://​github.com/​ActiveState/​neuroblast|Github:​ neuroblast]]   * [[https://​github.com/​ActiveState/​neuroblast|Github:​ neuroblast]]
   * [[http://​gopherdata.io/​post/​build_ml_powered_game_ai_tensorflow/​|ML Game using TensorFlow in Go]]   * [[http://​gopherdata.io/​post/​build_ml_powered_game_ai_tensorflow/​|ML Game using TensorFlow in Go]]
-  * [[https://​www.luis.ai/​welcome|LUIS]]+  * [[https://​www.luis.ai/​welcome|LUIS ​- Language Understanding]]
   * [[http://​vivaldi.ll.iac.es/​proyecto/​coffeebreak/?​p=1253|Ep138:​ Especial Inteligencia Artificial: Redes Neuronales; La Singularidad;​ Posthumanismo]],​ señalyruido.com   * [[http://​vivaldi.ll.iac.es/​proyecto/​coffeebreak/?​p=1253|Ep138:​ Especial Inteligencia Artificial: Redes Neuronales; La Singularidad;​ Posthumanismo]],​ señalyruido.com
 +  * [[http://​www.asimovinstitute.org/​neural-network-zoo/​|The Neural Network Zoo]] 
 +  * [[https://​www.youtube.com/​playlist?​list=PLkt2uSq6rBVctENoVBg1TpCC7OQi31AlC|CS231n Winter 2016, Convolutional Neural Networks]] 
 +    * Lecture 1. Introduction and Historical Context 
 +    * Lecture 2. Data-driven approach, kNN, Linear Classification 
 +    * Lecture 3. Linear Classification 2, Optimization 
 +    * Lecture 4. Backpropagation,​ Neural Networks 1 
 +    * Lecture 5. Neural Networks Part 2 
 +    * Lecture 6. Neural Networks Part 3 / Intro to ConvNets 
 +    * Lecture 7. Convolutional Neural Networks 
 +    * Lecture 8. Localization and Detection 
 +    * Lecture 9. Visualization,​ Deep Dream, Neural Style, Adversarial Examples 
 +    * Lecture 10. Recurrent Neural Networks, Image Captioning, LSTM 
 +    * Lecture 11. ConvNets in practice 
 +    * Lecture 12. Deep Learning libraries 
 +    * Lecture 13. Segmentation,​ soft attention, spatial transformers 
 +    * Lecture 14. Videos and Unsupervised Learning
ia/start.1513154924.txt.gz · Última modificación: 2017/12/13 08:48 por Joaquín Herrero Pintado