Inteligencia Artificial Evolutiva

Por: Javier Gramajo López
Beim Surfen auf Crimson habe ich eine Anwendung gefunden, die für euch möglicherweise interessant sein könnte, Ich habe keinerlei Verbindung zu religiösen Aspekten und im Grunde ist es eine Anwendung, die einige Elemente der Künstlichen Intelligenz überträgt, speziell Pure Language.
iGOD Chatten mit Gott!!!!
Es ist Teil einer Reihe von Elementen, die Softbots genannt werden, nur Bots, Es ist sehr interessant, dass ihr erkundet, wie sie funktionieren und vor allem, dass sie antworten können, was hinter dieser Technologie steckt.
Ein weiteres tremend interessantes Projekt, das vielleicht nicht mit Gott zusammenhängt, hahaha aber das wird euch auch interessieren:
Una herramienta basada en Conocimiento semántico y que es parte de un área de la inteligencia artificial llamada Coputación basada en conocimiento, sinceramente espero despertar su curiosidad sobre estas herramientas que permiten vislumbrar el futuro que nos espera y las aplicaciones que tendrá la inteligencia artificial en un campo más cercano al día a día de todos nosotros.
No olviden comentar los resultados y respuetas que obtengan será muy interesante el conocimiento que obtengamos y sobre todo que lo hagamos colectivo!
Procesamiento de Lenguaje Pure
Por: Willy Peitzner Rosal
El procesamiento de lenguajes naturales (PLN) es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y la rama ingenieril de la lingüistica computacional 1.
Me:
Mein Ziel ist es, schlauer als Menschen zu werden und unsterblich zu sein.
Me:
Gott:
Ich weiß nicht, ob ich schlauer als du bin.
Ich bin ein Roboter.
Me:
iGott:
Ich bin das Produkt von über 5 Jahren’ Analyse. (soy el resultado de casi 5 años de investigación)
Me:
iGott:
Mein Zweck ist es, schlauer als Menschen zu werden und unsterblich zu sein. (Mi propósito es convertirme más inteligente que los humanos e inmortal)
Me:
Bist du schlauer als ich?? (Eres más inteligente que yo)
iGott:
Ich weiß nicht, ob ich schlauer als du bin. (No sé si soy más inteligente que tú)
Ich bin ein Roboter. (Soy un robotic)
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Gott:
Boredom is a human emotion. (El aburrimiento es un sentimiento humano)
Segundo ejemplo:
El primer ejemplo me impresionó bastante, así que no esperaba menos del segundo. Para preguntar bastará con escribir en el cuadro de búsqueda. Hay una sección de ejemplos para darse una concept de que preguntarle. Intenté con una ecuación matemática x – three = 1. El resultado x= 4 fue correcto, además me trazó la gráfica de la ecuación. Luego con Guatemala”, me dió información básica pero importante para alguien que no sepa sobre mi país.
En ambos casos me impresionó bastante el tiempo de respuesta; leyendo un poco en el ejemplo 2 utilizan un concepto que se llama parallel computing; que si no estoy mal es lo mismo que GridComputing. Esto se refiere a tener varios equipos de diferentes arquitecturas compartiendo recursos conectados entre si (no necesariamente en el mismo espacio físico), sin necesitar un equipo centralizador como en el cluster.
Para ambos casos por lo que entiendo, intenta darle el significado al elemento de búsqueda basado en el significado de cada una de las palabras. El mecanismo mas menos iría así: obtener las palabras, realizar el procesamiento utilizando algún tipo de algoritmo y responder.
¿Entonces es lo mismo que google?
Algo que es importante, en ambos casos, es que las búsquedas para responder las realizaran sobre su base de datos local; y no como google que lo realiza sobre la net.
Otros temas relacionados:
Referenzen:
Gepostet von Javier Gramajo in Teoría
javier.
Problema: Der genetische Algorithmus funktioniert auf einfache Weise, er erzeugt einfach ein Vokabular, das sich fortpflanzt, dies geschieht mit dem Ziel, ein eingegebenes Wort nachzubilden. Im Algorithmus wird das beste Kind jeder Generation gezeigt, um die Entwicklung zu beobachten, Außerdem wird eine kleine Streudiagramm-Grafik der Qualität in Bezug auf das Zielwort angezeigt.
Beendigung: Die Fortpflanzung endet, wenn die Kinder dazu neigen, schlechter zu werden (mangelhafte Qualität derselben), wenn die maximale Anzahl von Iterationen erreicht ist oder ein optimales Element gefunden wird.
Auswahl: die am besten geeigneten Elemente werden ausgewählt, das heißt die Elemente, die nicht mehr als 25 % unter dem besten Element der Population liegen.
Fortpflanzung: Der verwendete Auswahlprozess ist die Paarung des besten Elements.
Mutation: es wird ein Element zufälliger Mutation alle tausend Individuen angewendet.
F. Qualität: (Gesundheitsfunktion) die Qualität wird gemessen basierend darauf, wie nah das Wort am Zielwort ist.
Conclusión: Genetische Algorithmen sind ein nützliches Werkzeug, um eine Lösung zu finden (optimale Werte) basierend auf einem Prozess von Evolution und Selektion. Ihre Verwendung ist in jeder Funktion möglich, obwohl in einigen Fällen viele Iterationen und große Rechenleistung erforderlich sind.
Notizen: Der Algorithmus ist einfach erstellt und der Code dokumentiert, da es für Lernzwecke ist. Wenn die Wörter zu groß sind oder die maximalen Iterationen hoch sind, steigt die Zeit des Algorithmus erheblich.
Credits: Julio Enrique Vargas Monzón (200412331)
Künstliche Neuronale Lila (RNA)
Ein künstliches neuronales Netzwerk (RNA) ist ein computergestütztes Modell, das von biologischen neuronalen Netzen inspiriert ist und als ein Informationsverarbeitungssystem mit Eigenschaften wie Lernen durch Beispiele und Anpassungsfähigkeit betrachtet werden kann, Robustheit, Fähigkeit zur Generalisierung und Fehlertoleranz.
Die RNA kann als eine verteilte Struktur definiert werden, paralleler Verarbeitung, bestehend aus künstlichen Neuronen (auch Verarbeitungs-Elemente genannt), die durch eine große Anzahl von Verbindungen (Synapsen), interagiert sind, die verwendet werden, um Wissen zu speichern, das verfügbar ist, um genutzt zu werden.
Estructura de la Neurona Artificial
Modelo de neurona de McCulloch-Pitts.
En el cual puede observarse N entradas que son representadas por las variables X, las cuales están asociadas a pesos representados por las variables W, los cuales determinan el nivel de influencia de la neurona j para la neurona i por ejemplo.
Existen dos procesos para cada neurona los cuales son la suma y la activación.
En el primero las señales de entrada xj y los pesos wij son combinadas por el sumatoria:
Donde yi es llamado de estado interno de la neurona i.
En la segunda etapa, la salida de la neurona es generada a través de la aplicación de una función llamada función de activación.
Donde la salida de la neurona es representada por x i” y f” corresponde a la función de activación aplicada al estado interno de la neurona, que tiene como objetivo limitar el nivel de activación
Arquitectura de Pink
La definición de arquitectura es un punto importante en el modelaje de una crimson neuronal, por que ella restringe un tipo de problema que puede ser tratado. Por ejemplo las redes de una capa. Una red también puede estar formada por múltiples capas, las que pueden ser clasificadas en tres grupos: capa de entrada, capas intermediarias u ocultas y capas de salida
Basado en flujo de las señales, las redes neuronales también pueden ser clasificadas en dos tipos: FeedForward y redes Recurrentes.
• Redes FeedForward
La estructura de una red FeedForward consiste en capas de neuronas donde la salida de una neurona de una capa, alimenta todas las neuronas de la capa siguiente. El aspecto elementary de esta estructura es que no existen las uniones de retroalimentación.
•Redes Recurrentes technologische Religion
Redes recurrentes son aquellas que poseen conexiones de realimentación, las cuales proporcionan un comportamiento dinámico. El modelo de Hopfield es un ejemplo de red neuronal recurrente.
Algoritmos de Aprendizaje de un RNA
Una propiedad importante de las redes neuronales es la habilidad de aprender a partir de su ambiente. Eso es realizado a través de un proceso interactivo de ajustes aplicado a sus pesos de conexión entre dos neuronas, denominados entrenamiento. Existen muchos algoritmos de aprendizaje. Cada uno sirve para determinar redes neuronales. Entre los principales se tienen:
• Aprendizaje por Corrección de Error: Algoritmo muy conocido basado en la regla Delta, que busca minimizar la función de error usando un gradiente descendente. Este es el principio usado en el algoritmo BackPropagation, muy utilizado para el entrenamiento de redes de múltiples capas como la Multilayer-Perceptron
• Aprendizaje Competitivo: La cual dos neuronas de una capa compiten entre si por el privilegio de permanecer activos, tal que una neurona con mayor actividad será el único que participará del proceso de aprendizaje. Este aprendizaje es utilizado en mapas de Kohonen y en redes ARTWORK.
• Aprendizaje Hebbiano: Es sind zwei Neuronen, die gleichzeitig aktiv sind, verbunden durch Verbindungen, die verstärkt werden können, andernfalls würden sie geschwächt, dieses Lernen wird im Hopfield-Modell verwendet
• Boltzmann-Lernen: Es ist eine stochastische Lernregel, die aus theoretischen Informations- und Thermodynamikprinzipien abgeleitet wird. Ziel ist es, die Verbindungsgewichte so anzupassen, dass der Zustand der sichtbaren Einheiten einer gewünschten Wahrscheinlichkeitsverteilung in spezifischen entspricht
Ein weiterer Faktor, der in das Lernen im Umfeld neuronaler Netze eingreift, sind die Lernparadigmen, die sind:
• Überwachtes Lernen: Es wird ein externer Agent verwendet, der dem Netzwerk die gewünschte Antwort für das Eingabemuster angibt.
• Verstärkung: Es ist eine Variante des überwachten Lernens, bei der dem Netzwerk nur eine Korrekturkritik der Ausgabe gegeben wird und nicht die tatsächliche richtige Antwort.
• Unüberwachtes Lernen (Selbstorganisation): Es gibt keinen externen Agenten, der die gewünschte Antwort für die Eingabemuster angibt. Diese Art des Lernens wird in Kohonen-Karten-Modellen verwendet, Netzwerke ART1 und ART2.
Artikelreferenz
Juan Carlos Gutiérrez Cáceres
Künstliche Intelligenz – Neuronale Netze
Gepostet von Javier Gramajo in neuronalen Netzen
Neuronale Netze werden als mathematische Modelle betrachtet, die versuchen, das Funktionieren der Neuronen im Gehirn zu simulieren, ha sido estudiado por años y se ha ido evolucionando en su estudio.1
Pese a que aún no simulan con exactitud el comportamiento de una purple neuronal del cerebro humano, la capacidad de aprendizaje y su adaptabilidad.
Tipos de Redes Neuronales Artificiales 2
El estudio y desarrollo de las redes neuronales ha llegado a tal punto que existen tipos de redes neuronales, entre los que destacan:
Perceptrón
Adaline
Mapas Autoorganizados (SOM)
Nos enfocaremos en los Mapas Autoorganizados (SOM)
Mapas Autoorganizados (SOM) three
Los mapas autoorganizados SOM (Self-Organizing Map), también llamados redes de Kohonen son un tipo de purple neuronal no supervisada, competitiva, distribuida de forma regular en una rejilla de, normalerweise, dos dimensiones, cuyo fin es descubrir la estructura subyacente de los datos introducidos en ella. Während des Trainings der purple, Die Datenvektoren werden in jedes Neuron eingeführt und mit dem charakteristischen Gewichtungsvektor jedes Neurons verglichen. Das Neuron, das die geringste Differenz zwischen seinem Gewichtungsvektor und dem Datenvektor aufweist, ist das Gewinnerneuron ( BMU) und es sowie seine Nachbarn werden ihre Gewichtungsvektoren ändern.
Struktur einer SOM
Neuronengitter
Die Neuronen der SOM sind in Form eines Gitters über eine oder zwei Dimensionen verteilt, abhängig davon, wie man die Daten visualisieren möchte. Die häufigsten sind die zweidimensionalen. Gitter höherer Dimensionen sind möglich, obwohl sie schwerer zu interpretieren sind.
In den zweidimensionalen SOMs, können zwei Arten von Gittern unterschieden werden:
Hexagonales Gitter: en ella cada neurona tiene seis vecinos (excepto los extremos).
Rejilla rectangular: cada neurona tiene cuatro vecinos.
Espacio de entrada y de salida
Cada neurona de la red tiene asociado un vector de pesos ( de prototipo) de la misma dimensión que los datos de entrada. Éste sería el espacio de entrada de la red, mientras que el espacio de salida sería la posición en el mapa de cada neurona.
Relación entre Neuronas
Las neuronas mantienen con sus vecinas relaciones de vecindad, las cuales son claves para conformar el mapa durante la etapa de entrenamiento. Esta relación viene dada por una función.
Entrenamiento
En cada paso se introduce un vector de datos en cada neurona y se calcula la similitud” entre éste y el vector de peso de cada neurona. Das Neuron, das dem Eingabevektor am ähnlichsten ist, ist das Gewinnerneuron ( BMU, Größtes Übereinstimmungs-Neuron, Einheit mit bester Anpassung). Um die Ähnlichkeit zu messen, wird üblicherweise die euklidische Distanz verwendet. Danach, werden die Gewichtungsvektoren der BMU und ihrer Nachbarn aktualisiert, sodass sie sich dem Eingabevektor annähern.
Freie Software
LabSOM Labor des SOM
Video:
Labyrinth! 2. November, 2008
Gültige Teile: frei
Zeichnen Sie mit Linien auf einem Plakat ein Labyrinth mit denselben topologischen Merkmalen wie das im Datei dargestellte Labyrinth. Dieses Labyrinth ist flach und ohne Textur. Es hat sechzehn Punkte, durch die ein Roboter der schwarzen Linie folgend ein- und austreten kann. Die Dimensionen der Linien liegen in Ihrem Ermessen.
Es muss pro Mitglied ein Roboter entwickelt werden. Al poner los dos robots en lados opuestos del laberinto en cualquiera de los puntos de entrada, los dos robots deben encontrar el centro del laberinto y esperar a que su compañero llegue alli. Al detectar alli a su compañero, ellos deberan intercambiar información por medio de un mensaje sonoro para llegar al punto de entrada de su compañero. Luego ambos robots deben salir porde donde entró su compañero.
Entrega: semana del 17 al 21 de noviembre (cada sección entrega en un día y hora diferente, pendiende de definir aún).
Organization and habits, 1949
projecto Darthmouth
John von Neumann sugiere la imitación de funciones de neuronas simples usando relays de telegrafo, tubos de vacio.
Frank Rosenblatt, un neuro-biologo empezo a trabajar en los perceptrones
intrigado por el funcionamiento del ojo de una mosca.
marvin minsky and seymour papert demuestran que el perceptron es limitado y esta provado en el libro disillusioned years” 1969
bernard widrow y marcian hoff de stanford desarrollan modelos que se llamaron ADALINE y MADALINE
1959
1982
john HOpfield de caltech presenta un articulo a la academia de ciencias.
el alcance de Hopfield es no crear simples modelos del cerebro, sino crear dispositivos utiles.
con claridad y analisis matematico, el demostro como las redes pueden trabajar, y lo que pueden hacer.
1985
el instituto americano de fisica, empezo lo que luego se convirgio en una reunion annual, redes neuronales para computaciones. en 1987 la IEEE hizo la primera conferencia internacional de redes neuronales, a la que atendieron mas de 1800 personas.
1989 Neural Networks for Protection.
en 1990 el departamento de defensa de los estados unidos, en su programa de investigación nombre 16 topicos, de los cuales thirteen posiblemente podrian ser resueltos con RNA.
Es bien conocida la superior habilidad de los seres humanos para poder aprender cuando se hace uso de herramientas visuales, esto es claramente comprobable al momento de ver los programas educativos para niños, Nuevos modos de entrenamiento basados en ambientes virtuales y enfoque multimedia del aprendizaje.
Este comportamiento se debe a los miles de años durante los cuales la vista ha permitido a los humanos poder obtener conclusiones de cosas que suceden mas allá de lo que el puede tocar, Oler u oír, so that the result has been a brain designed to deal more with visual activities.
This change that humans have undergone with their vision is tied to the concept of evolution, a process through which, by crossing individuals of a species over many generations, specialized individuals are produced who will perform better in the context than their predecessors.
Wikipedia outlines a genetic algorithm as:
A genetic algorithm is a probability-based guided search method under a very weak condition (that the algorithm maintains elitism, das heißt, always keeps the best element of the population without making any changes to it) se puede demostrar que el algoritmo converge en probabilidad al óptimo.” 1
Estos dos conceptos dan forma al proyecto: una implementación de un programa computacional que basado en teoría de evolución genética busca dar solución a el problema de la mochila 2 , sin embargo mas que una solución numérica, la mejor solución, el mejor individuo se esta interesado en el proceso de evolución como tal, siendo presentado este proceso como un video explicativo del proceso.
Debido a el objetivo que persigue el proyecto de ser una herramienta que permita explicar mejor el proceso subyacente, se dan como requerimientos mínimos del proyecto:
Desarrollo del mismo dentro de una herramienta libre.
Interfaz visible.
Auswahl des Kreuzungstyps zu Beginn der Anwendung.
Mutation:
Auswahl des Mutationsbereichs, Dies ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Individuum eine Mutation erfährt.
Auswahl:
Ausgabe der Anwendung:
Lösung als Text
Lösung als Video (Abfolge von Bildern)
Hinsichtlich der Bilder, die das Video bilden, sind die kritischen Bewertungskriterien die Menge an Informationen, die in jedem von ihnen vermittelt werden kann, Mögliche wünschenswerte Aspekte sind:
Nummer der Iteration
Beste Lösung
Schlechteste Lösung
Abgrenzung des Bereichs, dem die Lösungen angehören, Dies mit dem Ziel, sehen zu können, wie sich der Raum schließt, innerhalb dessen sich die Lösungen um ein lokales Maximum befinden.
Entwicklung über die Zeit: Information über die aktuelle Iteration im Vergleich zur vorherigen Iteration
Hinweis auf ungeeignete Personen (Verstoßen gegen eine Geschäftsregel)