martes, 19 de marzo de 2019

Las 3 leyes de la robótica



Las tres leyes de la robótica son un conjunto de normas elaboradas por el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov que se aplican a la mayoría de los robots de sus novelas y cuentos y que están diseñados para cumplir órdenes. En ese universo, las leyes son «formulaciones matemáticas impresas en los senderos positrónicos del cerebro» de los robots (líneas de código del programa que regula el cumplimiento de las leyes guardado en la memoria principal de aquellos). Aparecidas por primera vez en el relato «Círculo vicioso» (Runaround, 1942), establecen lo siguiente: 

  • Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño. 
  • Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley. 
  • Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley. 
Esta redacción de las leyes es la forma convencional en la que los humanos de las historias las enuncian; su forma real sería la de una serie de instrucciones equivalentes y mucho más complejas en el cerebro del robot. 

Asimov atribuye las tres leyes a John W. Campbell, que las habría redactado durante una conversación sostenida el 23 de diciembre de 1940. Sin embargo, Campbell sostiene que Asimov ya las tenía pensadas, y que simplemente las expresaron entre los dos de una manera más formal. 

Las tres leyes aparecen en un gran número de historias de Asimov, tanto en su serie de los robots como en varias historias relacionadas, y la serie de novelas protagonizadas por Lucky Starr. También han sido utilizadas por otros autores cuando han trabajado en el universo de ficción de Asimov, y son frecuentes las referencias a ellas en otras obras, no solo de ciencia ficción, sino también de otros géneros. 

Propósito 

Estas tres leyes surgen únicamente como medida de protección para los seres humanos. Según el propio Asimov, la concepción de las leyes de la robótica quería contrarrestar un supuesto “complejo de Frankenstein”, es decir, un temor que el ser humano desarrollaría frente a unas máquinas que hipotéticamente pudieran rebelarse y alzarse contra sus creadores. De intentar siquiera desobedecer una de las leyes, el cerebro positrónico del robot resultaría dañado irreversiblemente y el robot "moriría".


historia de la inteligencia artificial

A continuación se muestra una imagen con algunas fechas importantes sobre la IA




Puedes encontrar mas información sobre la historia de la IA aquí.

Ambientes


¿Cómo se clasifican los ambientes que puede presentar un agente?
  • ·         Accesibles y no accesibles.
  • ·         Deterministas y no deterministas.
  • ·         Episódicos y no episódicos.
  • ·         Estáticos y dinámicos.
  • ·         Discretos y continuos.


¿En qué consiste la clasificación de ambiente accesibles y no accesibles?
Es accesible si los sensores detectan todos los aspectos relevantes a la elección de una acción.

¿En qué consiste la clasificación de ambiente deterministas y no deterministas?
Son deterministas cuando el estado actual está completo y por tanto las acciones son escogidas por el agente.

¿En qué consiste la clasificación de ambiente episódicos y no episódicos?
 Es un ambiente episódico que dependerá de las acciones producidas en los episodios anteriores. Son más sencillos ya que el agente no piensa por adelantado.

¿En qué consiste la clasificación de ambiente estáticos y dinámicos?
Se denomina dinámico cuando el agente se encuentra deliberando modificaciones, de lo contrario se dice que es estático.

¿En qué consiste la clasificación de ambiente discretos y continuos?
Se denomina discretas cuando la cantidad de acciones distintas y claramente discernibles, y continuas cuando los rangos de valores son continuos.


Diagrama PAMA

DIAGRAMA PAMA: Se refiere contar con una idea bastante precisa del ambiente, las percepciones y acciones, y por último de las metas. A este conjunto de datos se le conoce como PAMA (Percepción, Acción, Meta y Ambiente).

Se divide en:
  • Tipo de agente
  • Percepciones
  • Acciones
  • Metas
  • Ambiente
Ejemplo 1: un conductor de taxi implementando un diagrama PAMA


Tipo de agente: Conductor de taxi.


Percepciones: Cámaras, velocímetro, sistema GPS, sonar, micrófono.


Acciones: Manejo del volante, acelerar, frenar, hablar con el pasajero.


Metas: Un viaje seguro, rápido, sin infracciones, cómodo, obtención de máxima ganancia.


Ambiente: Carretera, tráfico, peatones, clientes.

Agente y su clasificación


Que es un agente??
Todo aquello que puede percibir su ambiente y puede actuar en el.

Clasificación de los agentes

AGENTES DE REFLEJO SIMPLE
Un agente de reflejo simple actúa encontrando una regla cuya condición coincida con la situación que el agente percibe en su entorno a través de sus sensores, y la acción que debe generar dicha regla conocida como una condición-acción.
Las reglas condición / acción tienen la forma
• IF condición THEN acción
• Aparear regla con la percepción a partir de un conjunto completo de reglas.
ENTONCES especificar acción a tomar.
• Peligro puede ser de poco alcance.
función Agente-Reflexivo-Simple (percepción) retorna acción
static: reglas; un conjunto de reglas condición-acción
estado ← Interprete-Entrada (percepción)
regla ← Selector-Regla (estado, reglas)
acción ← Acción-de-la-Regla [ regla]
retornar acción
Agentes bien informados
Se considera el entorno para decidir acciones y Por ejemplo, para cambiar de carril, el PAC debe verificar el estado de los carros cercanos.
Por tanto, se requiere:
·         Información de cómo evoluciona el mundo
·         Información sobre como las acciones del agente afectan al mundo.
Agente basado en metas
El agente debe saber las metas que se desean alcanzar, no es suficiente solo con saber el estado actual del entorno en el cual se encuentra. El agente deberá ser capaz de analizar la situación actual del entorno con las posibles acciones que se podrían ejecutar y de esta manera seleccionar la acción que mas le convenga para alcanzar las metas de una manera mas sencilla.  Agentes basados en metas necesitan cierto tipo de información sobre sus metas. Estas metas van a detallar las situaciones a las que se desea llegar de este modo, el programa de agente puede combinar las metas con la información de los resultados (acciones) que emprenda y de esta manera poder elegir aquellas acciones que permitan alcanzar la meta. 



Agente basado en utilidad
Estos se utilizan cuando no solo es necesario llegar a unos determinados objetivos de forma concreta, sino que es necesario llegar de una forma eficiente.
Para ello se utiliza una función de utilidad acotada entre 0 y 1 que determina el grado de acercamiento a la meta que producirá el abanico de acciones disponibles. Distribuyendo dicho contenido en un acercamiento nulo (funcion de utilidad igual a cero) y una consecución de la meta (valor igual a uno).


Prueba de turing

Es una prueba de la habilidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano o indistinguible de este. Alan Turing propuso que un humano evaluara conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las de un humano.
En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70 % del tiempo), la máquina habría pasado la prueba. Esta prueba no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de esta de generar respuestas similares a las que daría un humano.
En 1990, se dio inicio a un concurso anual llamado Premio Loebner, cuyo objetivo es el mismo que el del Test de Turing. Hay un juez que tiene frente a sí dos computadoras, una dirigida por un ser humano y otra automática. Se establece un diálogo con cada una, mediante preguntas y respuestas, para discernir cuál es cuál. Si la computadora automática logra confundir al juez, el programa gana una gran cantidad de dinero. 

Conceptos generales

¿Que es Inteligencia?
Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse una idea determinada de la realidad.

¿Como sabemos que algo es inteligente?
Por su capacidad de pensar,razonar y analizar la información.

¿Que es inteligencia artificial?
Programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el auto aprendizaje.

Modelo a seguir:
Humano
Pensar-Pensar como humano
Actuar-Actuar como humano
Racionalidad(correcta)
Pensar-Pensar racionalmente
Actuar-Actuar racionalmente
Puedes encontrar mas información aquí