Laboratorio 1

Bueno en nuestro primer laboratorio del curso de Inteligencia Artifial que se dicta en nuestra escuela, se trató de responder a algunas de las preguntas donde las respuestas dadas segun nuestro criterio se pueden ver en: Cuestionario de capitulo 1 y 2 de RUSSELL, Stuart and NORVIG, Peter Artificial Intelligence a Modern Aproach, second edition 2003.

A continuación mencionaremos algunas de todas las preguntas que se encuentran en el link anterior:

1.1. Defina con sus propias palabras: (a) inteligencia, (b) inteligencia artificial y (c) agente.

• a) Inteligencia: La inteligencia puede ser definida dependiendo el punto de vista tomado, para este caso, diremos que la inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos que poseemos para saber elegir la mejor opción entre las que se nos presente para resolver un problema, es decir para alcanzar una meta propuesta.
  
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• b) Inteligencia Artificial: La Inteligencia Artificial es una rama de la ciencia de la computación, que esta ligada a la creación de programas (o máquinas) que actúen racionalmente ante un problema presentado.
  
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• c) Agente: Es un objeto que interactúa en un entorno, tiene sensores, actuadores y que procesa internamente información.
  

1.3. Todos los años se otorga el premio Loebner al programa que lo hace mejor en una prueba de Turing concreta. Investigue y haga un informe sobre el último ganador del premio Loebner. ¿Qué técnica utiliza? ¿Cómo ha hecho que progrese la investigación en el campo de la IA?

El Premio de Loebner es una competición anual que otorga los premios al Chatterbot que según el criterio de los jueces sea el que más se asemeje a un humano. En el Premio de Loebner, como en una prueba de Turing, un juez humano se enfrenta con dos pantallas de la computadora. Uno está bajo el mando de una computadora, el otro está bajo el mando de un humano. El juez propone las preguntas a las dos pantallas y recibe las respuestas. Basado en las respuestas, el juez debe decidir qué pantalla se controla por el humano y qué se controla por el programa de la computadora.

El último Premio Loebner realizado fue el del año 2007, donde no pasaron la prueba de Turing, sin embargo los jueces rankearon a los participipantes según el criterio de el “Más Humano” y los tres primeros lugares fueron obtenidos por:

1º: Robert Medeksza : Ultra Hal Assistant
2º: Noah Duncan
3º: Rollo Carpenter

Robert Medeksza
El ganador del 1º lugar en la 17mo Competición Anual del Premio Loebner para la Inteligencia Artificial, en el año 2007, recibiendo $2250 y la Medalla Anual.

Robert Medeksza, de Erie, Pensylvania, buscaba inspiración y un homónimo atrás en 1995 cuando él creó Ultra Hal, el programa del software de una inteligencia artificial. Primero empezó escribiendo los programas en una copia vieja de un IBM 8088 cuando él tenía 9 años. A los 12 años comenzó a describir sus primeros esfuerzos como primitivo. Nunca perdiendo el interés de un chatterbot llamado Ultra Hal, diseñado para estar de acuerdo a una conversación inteligente con un usuario. A los 24 años, graduado en ciencia de la computación, Administración de Negocios y Administración de Información, ha vendido casi 16,000 copias de su programa desde que él formó Zabaware a la edad de 15.

La Asistente Ultra Hal es como una secretaria digital y compañero. Él (o ella que depende de la preferencia del usuario) puede recordar y puede recordarle las citas. Puede guardar un libreto de direcciones, telefónico. Puede ayudarle a hojear la Internet. Ofrecerá ayuda con la mayoría de sus programas de Windows. Pero a todo esto volviendo al tema del Test de Turing, Medeksza confiesa que de hecho, el programa ha estado en un estado constante de desarrollo por más de una década, y que la mayoría de sus contestaciones es basada en las conversaciones del pasado. El software de reconocimiento de voz usado, graba cada frase que usted dice, para una conversación futura en un tema similar, donde empezará usando una idea o sentenciará de la conversación pasada, entonces se puede decir que aprenderá de lo que “escucha”.

Él quiere dispersar los conceptos erróneos sobre inteligencia artificial y alivia los miedos de aquéllos que igualan inteligencia artificial con las nociones asustadizas de robots asesinos. Él dijo, "Mi meta es hacer inteligencia artificial una palabra común, hacer una revolución de AI y hacer AI seguros son parte de tecnología" cotidiana.

2.1. Defina con sus propias palabras los siguientes términos: agente, función agente, programa de agente, racionalidad, autonomía, agente reactivo, agente basado en modelo, agente basado en objetivos, agente basado en utilidad, agente que aprende.

• Agente: Es algo capaz de percibir sensaciones de su medio y en base a estas sensaciones realizar ciertas acciones.
  
• Función agente: Es una función matemática encargada de determinar que acción pasará ante tal percepción.
  
• Programa de agente: Es el programa que refleja la implementación de la función agente.
  
• Racionalidad: Significa hacer lo correcto es decir que realice un mejor trabajo.
  
• Autonomía: Es la capacidad que el agente tiene de aprender a partir del conocimiento dado.
  
• Agente reactivo: Son los que realizan una acción dada la percepción actual.
  
• Agente basado en modelo: Es el que guarda información del ambiente donde se encuentra y que cambios realizan sus acciones.
  
• Agente basado en objetivos: Este agente realiza acciones con el fin de llegar a un objetivo específico.
  
• Agente basado en utilidad: Este agente no solo le interesa cumplir el objetivo especifico sino realizarlo de la mejor manera (esto puede ser rapidez, tiempo, eficiencia, etc.)
  
• Agente q aprende: En sí es como una persona, el agente realiza cierta acción ante tal percepción y va determinando si esta es la mejor q puede realizar o hay otras mucho mejor.
  

2.2. Tanto la medida de rendimiento como la función de utilidad miden la eficiencia del agente. Explique la diferencia entre los dos conceptos.

Las medidas de rendimiento incluyen criterios q determinan el éxito en el comportamiento del agente, esta medida es usada para crear la función de utilidad, que nos indicara mediante un número que tan alto es el nivel de “felicidad” dado un estado.

2.3. Este ejercicio explora las diferencias entre las funciones de los agentes y los programas de los agentes.

• ¿Puede haber mas de un programa agente que implemente una función de agente dada?. Proponga un ejemplo, o muestr porque una no es posible.

Si, citemos el ejemplo de la aspiradora, supongamos que existe la función agente dado el estado sucio que se limpie, para esta función tendremos más de un programa agente por ejemplo: Un Programa agente que limpie ante la menor suciedad, y Otro que dado una cierta cantidad de suciedad recién empieza a limpiar, es decir ante ciertas percepciones pueden realizarse ciertas acciones, pero estas acciones pueden ser diferentes dependiendo de las percepciones, además estas acciones nos ayudaran a determinar cuan bueno es nuestro agente.

• ¿Hay funciones de agente que no se pueden implementar con un programa de agente?

Si existen funciones de agentes que no se pueden desarrollar con ningún programa de agente esto está determinado por el “Problema de Parada” en una máquina de Turing.