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Inteligencia Artificial

Cristian Cardellino - Universidad Nacional de Córdoba

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¿Quién?

2013 - Licenciado en Ciencias de la Computación

2018 - Doctor en Ciencias de la Computación

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2015 - Profesor en FAMAF

2018 - Profesor en la Diplomatura en Ciencia de Datos

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¿Dónde?

Universidad Nacional de Córdoba

Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación

Grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural

5 Doctores en Ciencias de la Computación

1 Estudiante de Doctorado

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¿Qué?

  • Procesamiento de fallos de ECHR
  • Spanish Billion Word Corpus and Embeddings
    • Desambiguación de sentidos verbales
  • Diplomatura en Ciencia de Datos
  • Otros Proyectos del Grupo
    • Archivo Provincial de la Memoria
    • Convenio con el Tribunal Superior de Justicia de Córdoba

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¿Qué es la Inteligencia?

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¿Pueden las máquinas pensar?

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Un poco de historia

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Visionarios

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Test de Turing

354 x 698

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¿Qué necesita una máquina para pasar el test?

  • Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Representación del conocimiento
  • Razonamiento
  • Aprendizaje

La máquina necesita mentir para convencer al juez

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Conferencia de Dartmouth

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Los años dorados

  • Muchos fondos para centros de investigación
  • Arthur Samuel: Programa que juega Damas Chinas (y aprende)
  • Allen Newell & Herbert Simon: "Logic Theorist"
  • Herbert Gelernter: Programa que prueba teoremas de geometría
  • John McCarthy: LISP
  • ELIZA

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El Invierno de la Inteligencia Artificial

  • Poder de cómputo limitado
  • "Explosión de combinaciones"
  • Uso de sentido común
  • Paradoja de Moravec
  • El experimento de la "habitación china"

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Desde entonces

  • Sistemas expertos (80-90)
  • Minado de datos (90-00)
  • Aprendizaje automático (90-)
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo ("Deep learning") (2006-)
  • Análisis de grandes datos (2008-)

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Campos de la Inteligencia Artificial

  • Aprendizaje Automático
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Razonamiento
  • Visión de computadoras
  • Reconocimiento diálogo
  • Robótica
  • Otros (Planning, Bases de Conocimiento, etc.)

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Aprendiendo de los datos

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"Aprender se define como cualquier proceso por el cual un sistema mejora su desempeño mediante la experiencia."

Herbert Alexander Simon

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Aprendizaje Automático

  • Aprende y mejora el desempeño de una tarea a través de la "experiencia" (datos).
  • Puede ser supervisado, no supervisado o una mezcla de ambos.
  • Hay distintos tipos de tareas: regresión, clasificación, agrupación, etc.

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Regresión

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Valores del Mercado de Acciones

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Predicción meteorológica

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Clasificación

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Filtrado de Correo Basura

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Reconocimiento de rostros

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Ranking

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Búsqueda web

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Encontrar imágenes similares

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Sistemas de Recomendación

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Filtrado colaborativo en Amazon

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Netflix y el premio del millón de dólares

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Agrupamiento (Clustering)

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Agrupamiento de imágenes

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Agrupamiento de resultados web

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¿Por qué aprendizaje automático?

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Hablar con las máquinas

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Procesamiento de Lenguaje Natural

  • Área de estudio de la computación, la inteligencia artificial, y la lingüística.
  • Interacción entre máquinas y humanos mediante lenguajes no formales
    • Extracción de información
    • Generación de texto

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Extracción de Información

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De texto libre a bases de conocimiento

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Traducción automática

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Traducir se ha vuelto mucho más sencillo

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Respuesta a preguntas

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Watson (de IBM) gana Jeopardy

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Una tarea difícil

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Ambigüedad

Se venden zapatos de piel de señora

Han puesto un banco nuevo en la plaza

Estaré de vacaciones solo unos días

Ella no quiere a su tía porque es muy envidiosa

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Lenguaje coloquial

"Oye, tú que estás forrado, préstame un poco que no tengo un duro."

"Vos que sos platudo, dame un poco que estoy sin un mango"

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Metáforas

"Que sus cabellos son de oro, su frente de campos elíseos, sus cejas arcos del cielo, sus ojos soles, sus mejillas rosas, sus labios corales, perlas sus dientes, alabastro su cuello, mármol su pecho, marfil sus manos, su blancura nieve (....)"

Miguel de Cervantes - Don Quijote de la Mancha

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¿Y entonces?

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Estado de los distintos problemas a resolver en PLN

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Se han logrado grandes avances

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¡Muchas Gracias!

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Referencias