Page 1. Contenido. Generalidades (1) Pontificia Universidad Católica del Perú Facultad de Ciencias e Ingeniería INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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1 Contenido Pontificia Universidad Católica del Perú Facultad de Ciencias e Ingeniería Sección n Informática INTELIGENCIA ARTIFICIAL Capítulo 2 Representación del conocimiento Características del conocimiento Temas Formas de representación Planteamiento de problemas en diferentes formas Horario: 1181 Prof: Ing. Manuel Tupia A I. El Conocimiento Generalidades Definición n y características Premisas fundamentales para la representación n del conocimiento a través s de un sistema basado en computadoras II. Formas de representación n del conocimiento Características de un buen sistemas de representación Representación n por medio de Espacio de estados: aplicaciones Representación n por medio de Lógica L de predicados Representación n por medio de Redes semánticas Representación n por medio de marcos (frames) Representación n por medio de objetos III. Relaciones con otros tópicos t de Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial e Informática La representación n del conocimiento como generadora de otros conceptos en Informática. Bibliografía Diapositiva 1 Diapositiva 2 Generalidades (1) I. El Conocimiento Gran objetivo de la I.A.: Representar la inteligencia humana Dificultades: Cómo? Listar todos nuestros conocimientos? Explicar el origen de todos nuestros conocimientos? Explicar el significado de toda información n que manejamos? Pasar esos conocimientos a un sistema de información? n? Ejemplos: hace mucho calor cuánto calor hace? Juan es alto qué tan alto? comparado con quién? Manuel es inteligente qué tanto? cómo lo medimos? Diapositiva 3 Diapositiva 4 Page 1 1

2 La Informática ha buscado automatizar el conocimiento del Ser Humano para facilitarle las tareas Eso significará que todo el conocimiento (o una gran parte de él) humano ha podido (o será) ) ser pasado a sistemas basados en computadoras? Representación n simbólica vs. Representación n numérica Recuérdese que la computadora solamente entiende números Para todos los ejemplos anteriores, Cómo se los puede expresar numéricamente? Generalidades (2) Entendimiento, inteligencia, razón n natural [DRAE01] Facultades sensoriales del Hombre que se encuentren activas Conjunto de leyes observadas en la Naturaleza que explican los fenómenos físicos, f químicos y sociales del entorno del ser humano [Bun80] Cuerpo del conocimiento (BOK) Definición n de conocimiento Diapositiva 5 Diapositiva 6 El conocimiento tiene ciertas propiedades indeseables al momento de intentar representarlo: Es voluminoso: : computacionalmente difícil de almacenar, o su almacenamiento es poco eficiente. Es difícil caracterizarlo: : no se puede definir formalmente. Numéricamente difícil de expresar Cambia: : no es estático tico sino dinámico, lo que genera constantes y nuevos conocimientos, que lo hacen más m voluminoso aún. a Características del conocimiento Representación n del conocimiento Premisa fundamental: para que un sistema informático pueda ser considerado inteligente o que presenta un comportamiento inteligente- debe poseer gran cantidad de conocimientos y un mecanismo de razonamiento. Toda representación n debe ser: compacta, entendible, clasificable, modificable y funcional dentro de los parámetros que permitan la construcción n de un software en base a dichos conocimientos. Diapositiva 7 Diapositiva 8 Page 2 2

3 Características de un buen sistemas de representación Un buen sistema para representar el conocimiento debe poseer entre otras características, las siguientes: Sencillez en la representación: n: estructuras simples Poseer un proceso de inferencia adecuado y eficiente: los datos deben ser fácilmente f operables Eficiencia en la adquisición-modificaci modificación n de conocimientos: aprendizaje Formas de representación n más m s empleadas: Espacios de estado Lógica de predicados Redes semánticas Marcos Objetos Representación n por medio de Espacio de estados (1) Un problema puede expresarse como un espacio (conjunto) que contiene una serie de estados (variables del problema) Con lo que un problema pasa por distintos estados desde que comienza hasta que es resuelto Elementos de la representación: n: Espacio: definición n por comprensión/extensi n/extensión n de todos los estados del problema Naturaleza de los estados: definir la estructura común de los estados Estado inicial: uno o varios Estado final: uno o varios (exacto vs. aproximado) Reglas para pasar de un estado a otro Diapositiva 9 Diapositiva 10 Representación n por medio de Espacio de estados (2) Representación n por medio de Espacio de estados (3): Tipos de reglas Resolver un problema en esta representación n consistirá en ir desde el estado inicial hasta el estado final Para pasar de un estado a otro se requieren de reglas de transición Actúan como funciones matemáticas ticas aplicadas a un estado: Regla x (estado 1 ) = estado z Regla k (estado 1,parámetro) = estado z Espacio = Universo de datos del problema e2 e4 en e1 e3 e5 Reglas Ignorables: comprobadamente no llevan a la solución n del problema. Ejemplo: resolución n de teoremas. Recuperables: las reglas aplicadas pueden ser vueltas atrás (retroceder) Ejemplo: reglas del problema de las vasijas de agua. Irrecuperables: no se puede recuperar el estado precedente. Ejemplo: reglas de los juegos como por ejemplo, algunas reglas del ajedrez. Diapositiva 11 Diapositiva 12 Page 3 3

4 Representación n por medio de Espacio de estados (4): Aplicaciones Representación n por medio de Espacio de estados (5): Aplicaciones EL PROBLEMA DE LAS JARRAS DE AGUA El problema de los caníbales y los misioneros Diapositiva 13 Diapositiva 14 Representación n por medio de Lógica L de predicados (1) Representación n por medio de Lógica L de predicados (2) Sistema de representación n basado en la lógica l booleana. Primeros lenguajes de IA: PROLOG, LISP Establecimiento de relaciones lógicas l entre conceptos, dentro de un determinado escenario problemático. El escenario ahora es denominado dominio Elementos: Variables: símbolo s que representa un elemento del dominio sin especificar su valor. Ejemplo: perro (elemento genérico del dominio) Constantes: especificación n del valor de una variable. Ejemplo: FIDO (un perro específico llamado Fido) Funciones: Aplicación n de una función n a una sola variable o constante para relacionarla con otro valor (variable o constante) del dominio. Ejemplo: padre(fido) ROCKY Predicados: Establece relaciones entre más m s de una variable o constante del dominio. Ejemplo MAS_GORDO (FIDO, ROCKY) Pueden formarse cláusulas uniendo varias funciones con operadores lógicos, l incluyendo los símbolos s de para todo ( ( ) y existe ( )( Ejemplos: Todos los perros son mamíferos Perro (x) mamífero (x) Todo mamífero tiene sangre caliente y mama mamífero (x) tiene_sangre_caliente(x) mama(x) Todo mamífero tiene sangre caliente y mama mamífero (x) tiene_sangre_caliente(x) mama(x) Todos los perros son leales a alguna persona Leal(x,y) Perro (x) Persona(y) Diapositiva 15 Diapositiva 16 Page 4 4

5 Representación n por medio de Redes semánticas (1) Inteligencia Artificial conectiva Origen de redes neuronales Idea básica: b el significado de un concepto depende del modo en que se encuentre conectado a otros conceptos. Representación n mediante un grafo dirigido o red de nodos (árbol n-ario) n donde cada uno representa objetos y donde las aristas muestran relaciones entre los ellos. FIDO PERRO MAMIFERO Representación n por medio de Redes semánticas (2) Se establecen entonces los conceptos de: objeto como la unidad básica b de conocimiento expresable. Genéricos o específicos de un dominio Suelen ser sustantivos relación como la manera en que dos o más m s objetos interaccionan entre sí. s Las relaciones suelen ser verbos con algunas partículas adicionales. Objeto 1 Relación Objeto 2 INSTANCIA ES-UN Diapositiva 17 Diapositiva 18 Representación n por medio de Redes semánticas (3): Aplicación Red semántica que plantea algunas de las características de Juan Pérez, alumno de Informática de la PUCP Representación n por medio de marcos (frames) (1) Idea básica: b para manejar ciertos conceptos, las personas utilizan marcos de referencias establecidos a partir de experiencias anteriores Ejemplo: características de automóvil. Un macro (o frame) ) es una estructura para organizar el conocimiento en base al conocimiento predefinido (por omisión,, [Minsk, 1975]) Elementos: atributos (slots( slots) [Rolston,, 1992] Diapositiva 19 Diapositiva 20 Page 5 5

6 Representación n por medio de marcos (frames) (2) Marco : Automóvil Atributo Valor Tipo Campero Modelo (Sedan, Convertible, 2-puertas, camioneta) Caso contrario: Sedan Carrocería Acero Ventanas Fibra Movilidad 4 ruedas Llantas Caucho Combustible (gasolina, diesel, propano) Caso contrario: gasolina Asientos (1..9) Caso contrario: 0 Representación n por medio de objetos (1) Unificación n de los principales elementos de las representaciones: De lógica l de predicados De redes semánticas De marcos Conceptos que tienen características generales, las cuales pueden tomar valores específicos (variables- constantes de lógica l de predicados) Relaciones que se pueden establecer entre dichos elementos (de lógica l de predicados y redes semánticas) Agrupamiento de los conceptos y las relaciones en un solo objeto del dominio del problema Diapositiva 21 Diapositiva 22 Representación n por medio de objetos (2): estructura básica Representación n por medio de objetos (3): aplicación Estructura fundamental planteada: Objeto : nombre Características del objeto Car1 Car2 Car3 Car4: posibles valores que puede tomar Car5 CarN Relaciones que se pueden establecer Relación1 Relación2 Relación3 RelaciónN Diapositiva 23 Diapositiva 24 Page 6 6

7 Conceptos actuales con bases antiguas III. Relaciones con otros tópicos t de Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial e Informática En este capítulo se han revisado conceptos antiguos sobre la manera de representar el conocimiento, de tal forma que el computador lo entienda Usando software Lenguajes de programación n como LISP y PROLOG que tienen más m s de 50 años a de creados; conceptos como los marcos y las redes semánticas han sentado las bases para el análisis de sistemas de información n moderno. Programación n orientada a objetos Análisis orientado a objetos Principal limitación n para no haberse aplicado en su momento : : el hardware Diapositiva 25 Diapositiva 26 Bibliografía W. Firebaugh Artificial Intelligence: : A Knowledege- Based Approach. Boyd & Fraser Publishing Co,, USA (1990) M. Minsky A Framework for Representating Knowledge. The Psychology of Computer Vision,, pp , 277, McGraw-Hill, USA (1975) D. Rolston Principios de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos, McGraw-Hill, Colombia (1993) Diapositiva 27 Page 7 7

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