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La importancia del impulso de
la investigación e
innovación en IAAsunción Gómez-Pérez
Ontology Engineering Group
@asungomezperez
ETS Ingenieros Informáticos
Universidad Politécnica de Madrid
Campus de Montegancedo sn,
28660 Boadilla del Monte, Madrid
http://www.oeg-upm.net
asun@fi.upm.es
http://www.oeg-upm.net/
https://github.com/oeg-upm
@oeg-upm
La importancia del impulso de la investigación e innovación en IA A. Gómez-Pérez © 2
La importancia del impulso de la investigación e innovación en IA A. Gómez-Pérez ©
Dartmouth Conference (1956)
“The study is to proceed on the basis of the conjecture that every
aspect of learning or any other feature of intelligence can in
principle be so precisely described that a machine can be made to
simulate it. An attempt will be made to find how to make machines
use language, form abstractions and concepts, solve kinds of
problems now reserved for humans, and improve themselves”
3
http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.htmlwww-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
Dartmouth Conference How we call know
Automatic Computers (not in calculations, but in simulating
human brain)
Cognitive Science, Neuroscience
Use of Language and manipulation of words Natural Language Processing, machine translation, speech
Neuron Nets Neural Networks, Deep Learning
Theory of the Size of a Calculation Complexity of Algorithms
Self-Improvement Machine Learning and Deep Learning
Abstraction from sensory and other data Knowledge Representation and Reasoning, Computer Vision,
Image recognition, recommendation systems
Randomness and Creativity Cognitive sicence, neuroscience
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Nombre del primer chatbot /asistente virtual
4
Alexa
Eliza
Eugene
Siri
Tay
La importancia del impulso de la investigación e innovación en IA A. Gómez-Pérez ©
Nombre del primer chatbot /asistente virtual
5
Alexa
Eliza
Eugene
Siri
Tay
1964
1985
2002
2011
2017
La importancia del impulso de la investigación e innovación en IA A. Gómez-Pérez ©
Nombre del primer chatbot /asistente virtual
6
Alexa
Eliza
Eugene
Siri
Tay
1964
1985
2002
2011
2017
La importancia del impulso de la investigación e innovación en IA A. Gómez-Pérez ©
Evolución de la Inteligencia Artificial
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Source: https://digitalwellbeing.org/artificial-intelligence-timeline-infographic-from-eliza-to-tay-and-beyond/
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Tipos de Inteligencia Artificial
IA General
• Similar a la de la inteligencia humana
• Emula procesos heterogéneos y complejos
• Aprendizaje
IA Específica:
• Resuelve problemas específicos
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Test de Turing:
Based on some
questions try to identify
who is the human and
the machine (1950)
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Definiciones de Inteligencia Artificial
9
Source: Russelll and Norving Book.
Pe
ns
ar
vs
Ac
tua
r
Como Humanos vs Racionalmente
Sistemas que piensan como humanos
Sistemas que actúan como humanos
Sistemas que piensan racionalmente
Sistemas que actúan racionalmente
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Definiciones de Inteligencia Artificial
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Sistemas que piensan como humanos
Sistemas que actúan como humanos
Sistemas que piensan racionalmente
Sistemas que actúan racionalmente
Estudio de la
mente y la
inteligencia para
construir modelos
computacionales
basados en
lógica
“Máquinas con
mentes”
Uso de los
modelos lógicos
en aplicaciones
Razonamientos
correctos
Expectativas
en el modelo
Percibir
Actuar
Razonar
Realizan funciones que requieren inteligencia
• Razonar
• Planificar
• Aprender
• Comprender el lenguaje
• Hablar
• Ver
• Traducir textos
• ……
En el entorno físico
• Conocen y perciben el entorno
• Razonan y toman de decisión
• Actúan en el entorno
Introducción a la Inteligencia Artificial. A. Gómez-Pérez ©
Tipos de técnicas en Inteligencia Artificial
Simbólica
1. Representación del
Conocimiento y
Razonamiento
• Modelos Lógicos
• Reglas
• Ontologías
2. Lenguajes de Programación
de IA
Pros and Cons
• Fácil evaluar, control, …
• Explicar el razonamiento
• No se necesita Big Data
Subsimbólica
1. Estadística
2. Machine Learning
3. Deep Learning
4. Redes de neuronas
Pros and Cons
• Dificultad de explicar los
resultados
• Se necesita Big data
• Mejor rendimiento y escalabilidad
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Inteligencia Artificial: simbólica
Introducción a la Inteligencia Artificial. A. Gómez-Pérez ©
From Terminologies to Ontologies
Terminologies Ontologies
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Extracción de Nombres
14
Companies
People
Places
Big corpus of scientific papers from a domainBag of terms
TaxonomyOntology
Inteligencia Artificial: simbólica
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Inteligencia Artificial: Machine Learning
Data Machine
LearningFF
1 3
3 9
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F3*X
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Tipos de técnicas en Inteligencia Artificial
Simbólica
Subsimbólica
(Machine Learning)
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Ingredientes de los sistemas de Inteligencia Artificial
Cualquier sistema de IA necesita:
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DatosInfraestructura
Computacional
Algorithmos y
modelosUsuarios
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Infraestructuras, Datos, Modelos y Algoritmos
AI Winter
1. Problemas “de juguete”
• Cantidad limitada de datos
2. Limitaciones de las infraestructuras
• Procesamiento
• Almacenamiento
3. Enfasis en Algoritmos y construcción
de modelos
Datos
Infraestructura
Modelos y
Algoritmos
Datos
Infraestructura
Modelos y
Algoritmos
Datos
Infrastructura
Modelos y
Algoritmos
AI Spring 1. Problemas reales(Big Data)
2. Procesamiento de datos en tiempo real
3. Data anytime, anywhere
4. No limitación en Infrastructuras
5. Menos interés en algoritmos y modelos
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Usuarios
Datos
Infrastructura
Modelos y
Algoritmos
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Evolución de la Inteligencia Artificial
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Source: https://digitalwellbeing.org/artificial-intelligence-timeline-infographic-from-eliza-to-tay-and-beyond/
Modelos y AlgoritmosInfraestructuras
InfraestructurasDatos
Usuarios
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Hype Cycle for Emerging Technologies 2018 (Gartner)
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Políticas de I+D+i
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Investigación e Innovación orientadas por misiones
Movimiento de los grandes retos a la misiones específicas
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Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
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¿Por qué los Objetivos de Desarrollo Sostenible?
1. Una agenda internacional para
2030
2. Firmada por 193 países
3. Sustentada por las empresas y la
sociedad civil
4. Incorporada por las agencias de
financiación
5. Cualquier línea de investigación
tiene potencial para contribuir a los
ODS
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Tecnologías Digitales
• Inteligencia Artificial
• Robótica
• Regulación, Privacidad, Etica
• Sistemas Cognitivos
• Internet de las cosas
• Big (Open) Data
• Tecnologías del Lenguaje
• Multilingüismo
• Internet de la próximageneración & 5G
• Cloud and Computación de altas prestaciones (HPC)
• Blockchain
• Nano-Electronics & Photonics 27
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Digitalización en Smart Cities
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Source: ITU FG-SSC “An Overview of Smart Sustainable Cities and the Role of Information and Communication Technologies (ICTs)”
Introducción a la Inteligencia Artificial. A. Gómez-Pérez ©
A new generation of data producers and consumers
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INFORMATION PEOPLE THINGS
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Towards AI in smart cities
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Adquisición de Datos
• Dispositivos IoT
• Ciudadanos
Conocimiento
• Significado de los datos
Inteligencia
• Causas, cambios, …
Predicción
• Anticipación
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Próximo programa marco
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AI4EU Project
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Digital Innovation Hub
Instrumento de ayuda a la digitalización
de la industria Europea
Cátalogo de DIH
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http://s3platform.jrc.ec.europa.eu/digital-innovation-hubs
http://s3platform.jrc.ec.europa.eu/digital-innovation-hubs-tool
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AIR4S: Digital Innovation Hub in Artificial
Intelligence & Robotics for SDG
1. Centro integral en la Comunidad de Madrid que ofrece soluciones y servicios innovadores a la Industria y a las Administraciones Públicas en Inteligencia Artificial y Robótica Servicios Tecnológicos Capacitación y Educación Innovación Negocios
3. Seleccionado como uno de los 30 DIH europeos sobre Inteligencia Artificial y Robótica
4. Desde 28/02/2019
5. http://www.upm.es/internacional/Researchers/digitalInnovationHubs/artificialIntelligenceRobotics
Member of the AI DIH network
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Principales plataformas y redes europeas
Artificial Intelligence
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Estrategia Española de I+D+i en Inteligencia Artificial
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http://www.ciencia.gob.es/stfls/MICINN/Ciencia/Ficheros/Estrategia_Inteligencia_Artificial_IDI.pdf
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Prioridades de la Estrategia Española de I+D+i en IA
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Prioridad 1:
Estructura
Organizativa
Prioridad 2:
Áreas
Estratégicas
Prioridad 3:
Transferencia del
conocimiento
Prioridad 4:
Formación
en IA
Prioridad 5:
Ecosistema
Digital de datos
Prioridad 6:
Ética de la IA
IA para la
Sociedad
Administración
Pública
Educación
Ciudades y
territorios
inteligentes
Salud
IA para la
Economía
Industria
Conectada 4.0
Recursos Naturales,
energía y
medio ambiente
Seguridad
Turismo e Industrias
creativas y culturales
AI
Machine
Learning
Deep
Learning
Ontologías
Search
Procesamient
o del lenguaje
Visión
Computacional
Robótica
…. ….
Sistemas
Multiagentes
HCI
Sistemas de
recomendación
Introducción a la Inteligencia Artificial. A. Gómez-Pérez ©
Prioridades de la Estrategia Española de I+D+i en IA
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Prioridad 1:
Estructura
Organizativa
Prioridad 2:
Áreas
Estratégicas
Prioridad 3:
Transferencia del
conocimiento
Prioridad 4:
Formación
en IA
Prioridad 5:
Ecosistema
Digital de datos
Prioridad 6:
Ética de la IA
Colaboración Público Privada en ecosistemas tecnológicos
mixtos
Convocatorias de Compra Pública Innovadora dirigida a la IA
(ej. Plan Tecnologías del Lenguaje)
Coordinación de Red de nodos, Centros de Excelencia y
Digital Innovation Hubs
Herramientas de capacitación para obtener habilidades de IA
y certificaciones
Doctorados Industriales
Formación
Transversal y
Específica
Formación Contínua
MOOC
Infraestructura digital para almacenar y dar
acceso a los datos generados en proyectos
de I+D+i
Mejora del marco jurídico y estratégico
Incorporar datos privados y nuevos modelos
de uso.
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La tecnología es neutra, su uso no lo es
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Draft Document on Ethics from the EU
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Human Centric Approach
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/draft-ethics-guidelines-trustworthy-ai
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Asilomar AI principles: Research
• Questions
• How can we make future AI systems
highly robust, so that they do what
we want without malfunctioning or
getting hacked?
• How can we grow our prosperity
through automation while maintaining
people’s resources and purpose?
• How can we update our legal
systems to be more fair and efficient,
to keep pace with AI, and to manage
the risks associated with AI?
• What set of values should AI be
aligned with, and what legal and
ethical status should it have?
•
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Asilomar AI principles: Ethics and Values
1. Safety and secure throughout their
operational lifetime, and verifiably so where
applicable and feasible
2. Failure Transparency: If an AI system
causes harm, it should be possible to
ascertain why.
3. Judicial Transparency: Any involvement
by an autonomous system in judicial
decision-making should provide a
satisfactory explanation auditable by a
competent human authority.
4. Responsibility: Designers and builders of
advanced AI systems are stakeholders in
the moral implications of their use, misuse,
and actions, with a responsibility and
opportunity to shape those implications.
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Asilomar AI principles: Ethics and Values
10. Value Alignment: Highly autonomous AI
systems should be designed so that their
goals and behaviors can be assured to align
with human values throughout their
operation.
11. Human Values: AI systems should be
designed and operated so as to be
compatible with ideals of human dignity,
rights, freedoms, and cultural diversity.
12. Personal Privacy: People should have the
right to access, manage and control the
data they generate, given AI systems’
power to analyze and utilize that data.
13. Liberty and Privacy: The application of AI
to personal data must not unreasonably
curtail people’s real or perceived liberty.
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Asilomar AI principles: Ethics and Values
14. Shared Benefit: AI technologies should
benefit and empower as many people as
possible rather than remaining with only a
handful of people who developed them
15. Shared Prosperity: The economic
prosperity created by AI should be shared
broadly, to benefit all of humanity.
16. Human Control: Humans should choose
how and whether to delegate decisions to
AI systems, to accomplish human-chosen
objectives.
17. Non-subversion: The power conferred by
control of highly advanced AI systems
should respect and improve, rather than
subvert, the social and civic processes on
which the health of society depends.
18. AI Arms Race: An arms race in lethal
autonomous weapons should be avoided.44
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Asilomar AI principles: Ethics and Values
19. Capability Caution: There being no consensus, we should
avoid strong assumptions regarding upper limits on future
AI capabilities.
20. Importance: Advanced AI could represent a profound
change in the history of life on Earth, and should be planned
for and managed with commensurate care and resources.
21. Risks: Risks posed by AI systems, especially catastrophic
or existential risks, must be subject to planning and
mitigation efforts commensurate with their expected impact.
22. Recursive Self-Improvement: AI systems designed to
recursively self-improve or self-replicate in a manner that
could lead to rapidly increasing quality or quantity must be
subject to strict safety and control measures.
23. Common Good: Superintelligence should only be
developed in the service of widely shared ethical ideals, and
for the benefit of all humanity rather than one state or
organization.
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La importancia del impulso de la investigación e innovación en IA A. Gómez-Pérez ©
La tecnología es
neutra,
su uso no lo es
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la investigación e
innovación en IAAsunción Gómez-Pérez
Ontology Engineering Group
@asungomezperez
ETS Ingenieros Informáticos
Universidad Politécnica de Madrid
Campus de Montegancedo sn,
28660 Boadilla del Monte, Madrid
http://www.oeg-upm.net
asun@fi.upm.es
http://www.oeg-upm.net/
https://github.com/oeg-upm
@oeg-upm