Hace un par de noches me escribió mi amigo Joel. Es licenciado en Filosofía y está haciendo un doctorado. Me cuenta que está leyendo un libro llamado How the Mind Works, de Steven Pinker, quien actualmente se desempeña en la cátedra de psicología del MIT y es uno de los principales referentes de la psicología evolucionista.

En el libro, contrastando con lo que muestran los directores de cine en las películas, Steven dice:

Si pudiéramos ver el mundo con los ojos de un robot, su aspecto no se parecería al fotograma de una película a base de crucecillas, sino que se asemejaría más a esto:

225 221 216 219 219 214 207 218 219 220 207 155 136 135

213 206 213 223 208 217 223 221 223 216 195 156 141 130

206 217 210 216 224 223 228 230 234 216 207 157 136 132

211 213 221 223 220 222 237 216 219 220 176 149 137 132

221 229 218 230 228 214 213 209 198 224 161 140 133 127

220 219 224 220 219 215 215 206 206 221 159 143 133 131

221 215 211 214 220 218 221 212 218 204 148 141 131 130

214 211 211 214 220 218 221 212 218 204 148 141 131 130

211 208 223 213 216 226 231 230 241 199 153 141 136 125

200 224 219 215 217 224 232 241 240 211 150 139 128 132

204 206 208 205 233 241 241 252 242 192 151 141 133 130

200 205 201 216 232 248 255 246 231 210 149 141 132 126

191 194 209 238 245 255 249 235 238 197 146 139 130 132

189 199 200 227 239 237 235 236 247 192 145 142 124 133

198 196 209 211 210 215 236 240 232 177 142 137 135 124

198 203 205 208 211 224 226 240 210 160 139 132 129 130

216 209 214 220 210 231 245 219 169 143 148 129 128 136

211 210 217 218 214 227 244 221 162 140 139 129 133 131

215 210 217 218 214 227 244 221 162 140 139 129 133 131

219 220 211 208 205 209 240 217 154 141 127 130 124 142

229 224 212 214 220 229 234 208 151 145 128 128 142 122

252 224 222 224 233 244 228 213 143 141 135 128 131 129

255 235 230 249 253 240 228 193 147 139 132 128 136 125

250 245 238 245 246 235 235 190 139 136 134 135 126 130

240 238 233 232 235 255 246 168 156 144 129 127 136 134

Cada número representa la luminosidad de una de las millones de manchas que forman el campo visual. Los números menores corresponden a las manchas más oscuras, y los mayores, a las más claras.

Joel me preguntaba si se me ocurría una forma sencilla de convertir estos números en una imagen. El ejercicio es válido y un buen ejemplo de la biblioteca PIL.

from PIL import Image

image = Image.new('L', (14,25))

imageMap = image.load()

f = open('vision1.txt')

lines = f.readlines()



for i, l in enumerate(lines):

    for j, v in enumerate(l.split()):

        n = int(v)

        imageMap[j, i] = n



image.save('vision1.gif')

image.show()

Y esto es (ampliado) lo que está mirando el robot de Steven:

update: la versión de Milton usando Octave:

matriz = dlmread('vision1.txt');

matrizNormalizada = matriz ./ max(max(matriz));

imshow(matrizNormalizada);

update 2:

Joel implementó una solución muy ingeniosa utilizando una planilla de cálculos:

En El monstruo subatómico, un libro de difusión, Isaac Asimov habla sobre Iteligencia Artificial. Hace más o menos dos años que lo leí y tenía la intención de transcribir el artículo para que esté disponible en Internet. Casi lo olvidé, hasta que hoy alguien lo mandó en la lista de PyAr. Copio y pego a continuación.

Capítulo 11

Más pensamientos acerca del pensamiento

Podés leerlo en http://www.librosmaravillosos.com/elmonstruosubatomico/capitulo11.html

Gracias a Diego Avendaño, Patricio Barros y Antonio Bravo.

Extendí mi ejercicio de A* para que además busque la solución utilizando Avara y las compare gráficamente.

Avara es otro algoritmo de búsqueda, pero a diferencia de A* no es ni óptimo ni completo. Ambos utilizan una heurística para estimar el costo de un estado n al estado objetivo y por esto se dice que son métodos informados.

La diferencia radica en cómo seleccionan nodos para su expansión: mientras que A* siempre elije el nodo que minimice la función camino recorrido + estimación al objetivo, Avara simplemente elije el nodo con menor estimación al objetivo (no tiene en cuenta el camino previo).

Hay escenarios en los que ambas estrategias encontrarán el mismo camino:

Pero hay otros en los que no:

Instalación y uso

Similar al ejemplo anterior. Teniendo Python y PyGame instalados, obtener el código fuente:

svn co http://svn.juanjoconti.com.ar/astar/tags/astar-vs-avara/ astar-vs-avara

y dentro de la carpeta astar-vs-avara ejecutar gui.py:

cd astar-vs-avara

python gui.py

El ejemplo consiste en un plano de 800x600 puntos con el punto (0,0) en la esquina superior izquierda. En el plano hay puntos y figuras (formadas por puntos). Uno de los puntos es el origen y otro el destino. El problema a resolver es encontrar el camino más corto desde el origen al destino moviéndose de punto a punto y sin pasar sobre una figura.

La heurística utilizada es la distancia en línea recta desde la posición actual a la posición del objetivo.

Instalación y uso

Teniendo Python y PyGame instalados, obtener el código fuente:

svn co http://svn.juanjoconti.com.ar/astar/tags/astar-only/ astar

y dentro de la carpeta astar ejecutar gui.py:

cd astar

python gui.py

El primer click que se haga marcará el punto origen (verde) y el segundo el punto destino (rojo).

Luego se pueden agregar tantos puntos sueltos o figuras como se quieran. Si se hace uno o dos clicks y luego se aprieta la barra espaciado, uno o dos puntos son añadidos al planto. Si se hacen más de dos clicks antes de apretar la barra espaciadora, entonces una figura formada por los puntos marcados es añadida.

Se siguen cargando tantos puntos y figuras como se quiera. Finalmente, al aprender Enter se ejecuta el algoritmo de búsqueda y si se encuentra un camino-solución, este es graficado.

Otros casos de prueba:

Teoría relacionada

• Estrategia de búsqueda A*
• Inteligencia artificial, un enfoque moderno

Inteligencia Artificial -un enfoque moderno-, el libro del que estoy estudiando tiene muchos de los algorítmos que explica en pseudo código implementados en Python.

Uno de los autores cuenta que originalmente estaban escritos en Lisp, pero muchos estudiantes tenían problemas con este lenguaje. En especial, saltar del pseudo código del libro a una implementación que corra en sus computadoras. El primer intento fue usar Java, pero no tuvieron éxito:

However, one attempt at getting Java code up and running was largely unsuccesful. Then I discovered Python and Jython, and thought this might be a better way to go than Java.

cita

En este capítulo ampliaremos estos temas para conseguir algoritmos que pueden responder a preguntas expresadas en lógica de primer orden. Esto es muy significativo, porque si se trabaja duro, más o menos cualquier cosa se puede representar en lógica de primer orden.

Inferencia lógica de primer orden - Cap. 9 de Inteligencia Artificial, un enfoque moderno 2° ed - Stuart Russell & Peter Norvig

Mientras cursamos este cuatrimestre Intelegencia Artificial en la facu uno de los ejemplos que aparecía era el del Wumpus, un monstruo que vive en una cueva muy parecida a una grilla. El Wumpus ocupa una casilla de la grilla (dónde inicialmente está dormido) y en las otras puede haber pozos, viento de un pozo cercano, olor a Wumpus o un lingote de oro. Y por supuesto nosotros (el cazador).

Este escenario constituye un juego en el cual el cazador (que solo puede percibir lo que hay en las celdas adyacentes a las que ocupa) debe realizar movimientos (Arriba, Abajo, Derecha, Izquierda) o acciones como lanzar una flecha o tomar el lingote para cumplir su objetivo: salir de la cueva con el oro y sin ser comido por el Wumpus.

Hasta aquí nada nuevo para contarles. Lo curioso del asunto es que yo pensaba que el juego era solo una herramienta didáctica, que agradable sorpresa encontrarlo mientras navegaba la web: http://www.catb.org/~esr/wumpus/.

           WUMPUS and SUPERHACK



WUMPUS is a bit of retrocomputing nostalgia.  It is an *exact* clone, even

down to the godawful user interface, of an ancient classic game.  This version

fixes two minor bugs in my original 1992 USENET posting of the source.  An

article describing the history of the game is at



    http://www.atariarchives.org/bcc1/showpage.php?page=247



SUPERHACK is a satire, structurally quite similar to WUMPUS.



For updates and related resources, see <http://www.catb.org/~esr/wumpus/>

Intrigado bajé el código fuente y sin problemas lo compilé en mi computadora, cuando lo ejecuté esto fue lo que vi en la pantalla:

WELCOME TO 'HUNT THE WUMPUS'

THE WUMPUS LIVES IN A CAVE OF 20 ROOMS. EACH ROOM HAS 3 TUNNELS LEADING TO OTHER ROOMS. (LOOK AT A DODECAHEDRON TO SEE HOW THIS WORKS-IF YOU DON'T KNOW WHAT A DODECAHEDRON IS, ASK SOMEONE) HAZARDS: BOTTOMLESS PITS - TWO ROOMS HAVE BOTTOMLESS PITS IN THEM IF YOU GO THERE, YOU FALL INTO THE PIT (& LOSE!) SUPER BATS - TWO OTHER ROOMS HAVE SUPER BATS. IF YOU GO THERE, A BAT GRABS YOU AND TAKES YOU TO SOME OTHER ROOM AT RANDOM. (WHICH MAY BE TROUBLESOME) TYPE AN E THEN RETURN

Hay una versión en Python que funciona out-of-the-box (aka doble click for win slang) que nos permite disfrutar del juego sin siquiera la necesidad de compilarlo. Demasiado perezosos como para bajar un archivo? Ok, les dejo esta versión on-line (aunque la interfaz no es como la original).

Cómo para casi todos los temas importantes, más información en la Wikipedia.