0.6 Algoritmo Minimax para Inteligencia Artificial

La inteligencia general artificial (AGI) será la tecnología más significativa jamás creada por los seres humanos.

"La mejor manera de predecir el futuro es inventarlo"

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una palabra de moda en la industria de la informática. Su aplicación tiene un enorme alcance en la solución de problemas en la vida real de manera efectiva. Hoy en día, se prefiere que las cosas se hagan automáticamente con poca intervención humana y la IA es extremadamente útil en esta área. Con IA puede, no sólo hacer la automatización, sino también cambiar el mundo en la dirección correcta. Las cosas se pueden hacer muy fácil para todos.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Así como se puede ver la inteligencia artificial (o abreviado como IA) es muy importante en nuestras vidas, pero ¿qué es exactamente la IA? Básicamente, se trata de hacer que la computadora sea lo más inteligente posible para resolver problemas genéricos. AI es el estudio de hacer que la computadora haga las cosas inteligentemente. Una definición poco formal es la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la toma de decisiones, la traducción entre lenguajes, la percepción visual y el reconocimiento de voz.

Anatomía de la Inteligencia Artificial


En la anatomía de la Inteligencia Artificial existen 5 partes.
Es importante tomar en cuenta que en la Inteligencia Artificial Débil no necesariamente deben existir estas 5. Sin embargo, para que una Inteligencia Artificial sea Fuerte o Súper, necesita tener estas 5 partes.

Estas son las 5 partes:

- Percepción. A través de sensores.
- Procesamiento natural del lenguaje.
- Representación del conocimiento. Darle una imagen gráfica a los conocimientos o eventos.
- Razonamiento. Capacidad para tomar una decisión.
- Planeación y Navegación. La forma de reaccionar ante situaciones inesperadas.


Estos son, algunos de los dominios de tareas de Inteligencia Artificial:

Tareas Formales

-Juegos
Ajedrez
Go
Juego de damas

-Matemáticas
Cálculo integral
Geometría
Lógica


Tareas Mundanas

-Lenguaje natural
Comprensión
Generación
Traducción

-Percepción
Visión
Habla

-Control de robots

-Razonamiento común


Tareas expertas

-Ingeniería
Diseño
Localización de averías
Planificación de fabricación

-Análisis científico

-Diagnostico medico

-Análisis financiero

---

Algoritmo Minimax en IA

En algoritmo minimax que ayuda a encontrar un movimiento óptimo para ganar en un juego.
Considere un juego de 2 jugadores como tic-tac-toe, ajedrez, checker, etc. Ahora, nuestro objetivo es predecir un movimiento que nos llevará al estado ganador. Si estamos jugando, obviamente queremos aumentar nuestra puntuación y disminuir la puntuación del oponente tanto como podamos, este principio o lógica que aplicaremos y predeciremos el movimiento. Por otro lado, cuando el oponente está jugando, entonces disminuiría nuestra puntuación y aumentaría la suya. Así que este tipo de juego estimularíamos en nuestro código y generaríamos todo el movimiento plausible y de aquellos seleccionaremos el que nos llevará al estado ganador.

Ok, vamos a pensar y comparar con un proceso de pensamiento humano. Cuando el hombre juega, pensará como:

1) bien, este es mi estado o situación

2) Si toco este movimiento entonces el oponente puede jugar ese conjunto de movimientos y de esos movimientos, si él juega ese movimiento entonces podría jugar este movimiento a su vez y yo podría ganar.

3) El ser humano repite los pasos 2, hasta que él pueda encontrar un movimiento que ayudará en ganar básicamente, este tipo de proceso del pensamiento que queremos estimular con la computadora.

El procedimiento de búsqueda Minimax para encontrar un movimiento óptimo es un procedimiento de búsqueda de profundidad y profundidad limitada. La idea detrás de minimax es que partiremos de la posición actual y usaremos el generador de movimiento plausible para generar el conjunto de posibles posiciones sucesoras.

Ejemplo de MiniMax

Vamos a entender con un ejemplo
Digamos que
Un estado ganador = + 10
Un estado perdedor es -10
Un empate es 0


Dado que, jugador oponente está jugando mejor, tenemos que rechazar esta posibilidad, ya que en tercer nivel nos derrotará.

El movimiento izquierdo será seleccionado y el resto se descartará.

Ejemplo de algoritmo minimax con un árbol general:



Lógica difusa

Lógica booleana se representa bien en 0 o 1, la lógica verdadera o falsa, pero borroso se representa en varios valores que van de 0 a 1. Por ejemplo, la lógica difusa puede tomar hasta valores como 0,1, 0,3, 0,6, 0,8, 1, etc.

Vamos tomar un ejemplo de la vida real:

Digamos que queremos reconocer que el color de la flor es rojo o no.

En la siguiente imagen, podemos decir que la flor es roja.


En esta imagen, podemos decir que la flor no es roja.


Pero ¿qué pasa con esta imagen, es de color rojo o amarillo?


Ahora, estoy seguro de que lo que decir es que es parcialmente rojo o rojo 40% o 60% rojo, etc Este tipo de capacidad que queremos dar a los equipos para que pueda decir cuánto de esa característica está presente.

La idea central detrás de la lógica difusa es que da grados de la calidad de miembro. Ayuda a reconocer más que simples valores verdaderos y falsos. Usando la lógica difusa, las proposiciones pueden ser representadas con grados de veracidad y falsedad.
Rango de valores lógicos en Boolean y Fuzzy logic


El conjunto tradicional o clásico también se conoce como un conjunto nítido. Contiene objetos que precisan las propiedades de la pertenencia. Por otro lado, el conjunto difuso contiene objetos que satisfacen las propiedades imprecisas de la pertenencia.

Por lo tanto, la lógica difusa es un súper conjunto de la lógica convencional (booleana) que se ha mejorado para ajustarse al concepto de verdad parcial donde los valores de verdad se encuentran entre "completamente verdadero" y "completamente falso".

---