Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

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Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

Mensaje por charlie_seoane el Dom Sep 11, 2016 5:04 pm

Inteligencia Artificial Distribuida







Como aprendimos en temas anteriores en la materia de Sistemas Distribuidos, los sistemas distribuidos y el Cloud Computing han revolucionado los sistemas de comunicación tradicionales y la informática.
Intentando hacer de nuestro estudio en la EMI un estudio multidisciplinario vamos en enfocarnos también en la materia de Inteligencia Artificial, pudiendo ver si se puede lograr una fusión de estas materias para poder avanzar tecnológicamente en la informática y poder aplicar estos conocimientos en la vida profesional.
La inteligencia artificial distribuida es un campo de la inteligencia artificial dedicada al estudio de las técnicas y el conocimiento necesario para la coordinación y distribución del conocimiento y las acciones en un entorno con múltiples agentes. Se puede distinguir dos áreas principales de desarrollo:

  • Solución cooperativa de problemas distribuidos. Estudia como unos conjuntos de módulos, o nodos, cooperan para dividir y compartir el conocimiento de un problema y en el desarrollo de la solución.

  • Sistemas multiagente. Estudia la coordinación de la conducta inteligente entre un conjunto de agentes inteligentes autónomos.




 


La inteligencia artificial distribuida aparece en la década de los años 1980 como una nueva rama de la inteligencia artificial que tiene el fin de estudiar sistemas inteligentes formados por un conjunto de varios agentes, estos intentan resolver problemas en donde una conducta colectiva es más eficiente que una conducta individual, como lo estudia la inteligencia artificial que hace el análisis de un único agente que se encuentra en un ambiente no cambiante y que intenta resolver todo el problema con solo esta entidad. La dimensión y la complejidad de los nuevos sistemas de información son cada vez mayores, los planes para encontrar una solución global ante cierto problema necesitan integrar soluciones de problemas más pequeños. Lo anterior se asemeja a la idea de “divide y vencerás”, en la cual los planes para resolver subproblemas son más simples y precisos. 




Los sistemas estudiados hasta ahora, a los que vamos a denominar monolíticos, han resuelto muchos problemas, pero adolecen de una serie de limitaciones. Algunas de éstas son:

  • La existencia de un único formalismo de representación puede no ser suficiente para capturar todos los atributos relevantes de un dominio en el que muy diferentes tareas confluyen.

  • En problemas complejos diversas tareas han de ser aprendidas, pues la solución satisfactoria de estos problemas requiere la concurrencia de muy diversas habilidades. Los métodos aplicados en unos casos pueden no ser los apropiados en otros.

  • No es de esperar que un único sistema sea capaz de aprender funciones discontinuas. Una función discontinua puede representar diferentes comportamientos en diferentes regiones del dominio, y el conocimiento aprendido en una región, puede no ser aplicable en otras.

  • Los sistemas monolíticos están limitados a una única manera de interpretar sus entradas y producir soluciones, es decir, a una única forma de resolver problemas. Este planteamiento puede resultar inadecuado cuando los datos provienen de fuentes heterogéneas, reflejan diferentes comportamientos y llegan por flujos de entrada en paralelo.


Por otro lado, se pueden mencionar diversas razones que motivan el estudio de la IAD:



  • La capacidad de solucionar problemas de los sistemas monolíticos está limitada por los recursos computacionales y el conocimiento disponible, y por la perspectiva del problema que recibe del mundo exterior. Esta racionalidad limitada puede superarse con diversos agentes autónomos que aporten distintas perspectivas. Una solución distribuida hace que el conjunto sea menos propenso al fracaso por motivo de la racionalidad limitada.

  • Los problemas del mundo real involucran sistemas abiertos y distribuidos, lo que sugiere emplear para su solución sistemas igualmente distribuidos y adaptativos.




  • La necesidad de continua disponibilidad, lo que permite la delegación de tareas, y posiblemente, la tolerancia al fallo de un componente, cuya carga puede ser asumida por el resto.




  • La extensibilidad, los componentes de un sistema pueden abandonarlo y nuevos componentes entrar a formar parte.

  • El control descentralizado, muchas veces motivado por la complejidad de la tarea global.

  • El funcionamiento asíncrono y la posible existencia de información inconsistente. De hecho, en general no hay un medio que asegure la consistencia global de toda la información distribuida, por lo que la consistencia se reduce al ámbito local.

  • La coexistencia de diversas visiones parciales del problema, lo que permite simplificar ea nivel local el problema, al precio de la aparición de inconsistencias.

  • Algunos problemas de decisión en los que los datos de entrada provienen de flujos especialmente dispersos, y en los que hay que tomar decisiones sobre cómo actuar en localizaciones dispersas (como el control o diagnóstico de sistemas espacialmente dispersos), son especialmente complicados y costosos de resolver mediante soluciones centralizadas.

  • Finalmente, la reutilización de las aplicaciones informáticas dentro de una organización es sin duda una cuestión importante, pues permite un mayor aprovechamiento. La utilización de las técnicas de IAD puede hacer posible el que la reutilización de aplica ciones antiguas y su cooperación con otras nuevas, transformen lo que eran antes sistemas débilmente comunicados, en una comunidad de aplicaciones que resuelve problemas mediante cooperación.



De esta manera encontramos una forma de "fusionar", por así decirlo, dos materias: Sistemas Distribuidos e Inteligencia Artificial, teniendo un enfoque multidisciplinario.
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Microsoft libera en GitHub su motor de inteligencia artificial, más rápido que el de Google

Mensaje por Jesus_Chambi el Miér Sep 14, 2016 2:22 am

Las librerías de aprendizaje automático de Microsoft ya eran de código abierto un paso que más tarde darían gigantes como Baidu y Google. Sin embargo, los de Redmond se habían quedado a medias porque liberaron el código en CodePlex, su propio repositorio, con una licencia muy restrictiva que ponía el software exclusivamente al alcance de la investigación académica.

Microsoft ha anunciado este lunes que eso va a cambiar. CNTK (Computational Network Toolkit) pasará a GitHub bajo licencia MIT que, ahora sí, permitirá el uso masivo de la herramienta y la mejora del software. “Hemos hecho esto para dar a los usuarios la posibilidad de hacer cambios, lo que fortalecerá el ecosistema y el conjunto de herramientas que tenemos” ha explicado Xuedong Huang, uno de los padres de Cortana o el traductor simultáneo de Skype.

CNTK trabaja con varias GPU distribuidas y ofrece el mejor rendimiento computacional con redes neuronales, muy por encima de Tensorflow —el framework de aprendizaje automático de Google que fue liberado en noviembre. Además de más rápido, es más eficiente. Y ahora sus secretos estarán disponibles para todos

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Re: Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

Mensaje por Fabricio_Torrico el Miér Sep 14, 2016 8:37 pm


Los problemas básicos que estudia la IAD y que son comunes a todos los sistemas son:
1. Como formular, describir, descomponer y asignar problemas y sintetetizar los resultados entre un grupo de agentes inteligentes.
2. Como capacitar a los agentes para que se comuniquen e interactuen: que lenguajes de comunicación o protocolos deben utilizarse, que y cuando deben comunicarse, etc.
3. Como asegurar que los agentes actúen coherentemente al tomar decisiones o realizar acciones, como acomodar los efectos globales de las decisiones locales y prevenir interacciones no deseadas.
4. Como capacitar a los agentes para representar y razonar sobre acciones, planes y conocimientos de otros agentes para coordinarse; como razonar sobre el estado de su proceso de coordinación (inicio o terminación).
5. Como reconocer y reconciliar puntos de vista e intenciones conflictivas entre un conjunto de agentes para coordinar sus acciones; como sintetizar los puntos de vista y los resultados.
6. Como utilizar técnicas ingenieriles y desarrollar sistemas con IAD.

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Re: Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

Mensaje por deysi_chura el Jue Sep 15, 2016 8:42 pm

Ventajas.
En el ámbito laboral reduce los costos y salarios adicionales.
Por resultar un atractivo, conlleva a generar más ingresos.
Se han desarrollado aplicaciones que realizan tareas que el hombre nunca hubiera podido hacer debido a su complejidad.
Puede predecir situaciones a largo plazo.
Reduce el tiempo que consume realizar cierta actividad.
Lograr grandes hallazgos y avances.

Desventajas
Por ser software, requieren de constantes actualizaciones (mantenimiento).
Realizar estos sistemas expertos requiere de mucho tiempo y dinero.
Crear máquinas que sean autosuficientes y puedan ir desplazando a la raza humana.
El uso irracional y exagerado de esta tecnología podría conllevar a la dominación de las máquinas sobre el hombre, como también llegar a depender mucho de ellas.
El hombre se siente menos importante cuando una máquina o un sistema “lo supera”.

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Re: Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

Mensaje por cristian_prado el Jue Sep 15, 2016 8:53 pm

PRINCIPAL DIFERENCIA

En el articulo se puede identificar dos areas de dessarrollo principales
Solución cooperativa de problemas distribuidos.
Sistemas multiagente.

La principal diferencia entre ambas áreas estriba en la flexibilidad de la coordinación entre los agentes. En la solución cooperativa de problemas distribuidos, las interacciones y tareas que cada agente realiza, están prefijadas de antemano, hay un plan centralizado de resolución de problemas. Suele haber un miembro que ejerce un control global que centraliza los resultados parciales y datos entre el resto de los componentes del sistema. En contraposición en los sistemas multiagente, los agentes tienen un grado de autonomía mayor y pueden decidir dinámicamente que interacciones son adecuadas, que tareas deben realizar, quien realiza cada tarea y, además, es posible mantener conocimiento que no es globalmente consistente, incluso los agentes pueden mantener objetivos globales diferentes. Esta definición permite distinguir entre sistemas que se centran en el comportamiento global, con una conducta fija de los agentes, Solución cooperativa de problemas distribuidos, y sistemas que se centran en la conducta de los individuos que como resultado, obtenían una conducta del sistema, sistema multiagente. Vista como una sociedad, seria escoger entre un estado que planifica y regula las conductas de los individuos (que serán predecibles) o dejar que el sistema se resuelva por la libre iniciativa de los individuos.

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Robot capaz de realizar metamorfosis

Mensaje por marcos.landivar el Vie Sep 16, 2016 11:06 am

Estamos ante el avance de la tecnología y que se podría definir como un “robot metamórfico”, hecho de una arena especial o de un montón de diminutos autómatas capaces de auto ensamblarse y desensamblarse entre ellos, adoptando cualquier configuración y trabajando en equipo, como si fuesen una sola maquina.






Última edición por marcos.landivar el Vie Sep 16, 2016 11:08 am, editado 2 veces
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Re: Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

Mensaje por Arnol.Robles el Vie Sep 16, 2016 11:07 am

Un concepto mas claro de lo que es IA

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Re: Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

Mensaje por Ted.Carrasco el Vie Sep 16, 2016 11:09 am

Las principales razones de transición de la inteligencia artificial hacia la inteligencia artificial distribuida son:
(1) Razones epistemológicas. Las razones epistemológicas surgen principalmente cuando las propuestas para solucionar problemas mediante la inteligencia artificial se muestran insuficientes ante la aparición de otros agentes en el entorno social de agentes que es manejado por la inteligencia artificial y la consideración de que los agentes son inteligentes en gran medida en cuanto sociales.
(2) Razones técnicas. La primera razón técnica es que en esta época muchos problemas son esencialmente distribuidos y la segunda es la integración de los sistemas de inteligencia artificial para mejorar la capacidad mediante la distribución del conocimiento lo que conlleva a un manejo descentralizado ofreciendo las siguientes ventajas:
(a) Incremento de la flexibilidad. Se permite la adición de nuevos agentes.
(b) Mejor seguridad y efectividad. Los agentes se pueden especializar en una tarea específica.
(c) Mejor tiempo de respuesta. Los agentes pueden resolver sus problemas particulares al mismo tiempo.
(d) Reducción de la complejidad. Una tarea puede ser descompuesta en varias subtareas y ser asignadas a los agentes.
(e) Reutilización: La solución presentada por un agente en un sistema puede ser incorporada a otro.

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Re: Los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial Distribuida

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