Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez

Transcripción

1 Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez

2 INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Contenido: Inteligencia Artificial. Definiciones y Conceptos. Un poco de historia y situación actual. Inteligencia Artificial Dura e Inteligencia Artificial Blanda. Agentes y su inserción en la Inteligencia Artificial. Línea de Tiempo en el desarrollo de la IA actual. Concepto de agentes. Representación del Conocimiento: Redes Semánticas, Marcos (Frames), Redes Conceptuales, Reglas tipo IF-Then. Lógica Aristoteliana utilizada en IA

3 CONOCIMIENTO. DEFINICION El conocimiento es una mezcla de experiencia, información y saber hacer que actúa como marco para la incorporación de nuevas experiencias y guia la acción. Se utiliza para alcanzar una meta Genera nuevo conocimiento Resulta en gran medida dependiente de la tarea y del dominio de aplicación.

4 SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO VENTAJAS El conocimiento no se pierde. Reducción del espacio de búsqueda con heurísticas para que el problema sea tratable en un tiempo razonable. Manejo de conocimiento incierto e incompleto. Posibilidad de justificar el razonamiento seguido. Hacer el conocimiento disponible en ambientes hostiles o con carencia de especialistas. Aumento de fiabilidad, evitando que prevalezcan las últimas experiencias. Modificación sencilla de la BC por su característica modular.

5 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO DESVENTAJAS La adquisición del conocimiento es difícil y cara. La reutilización del conocimiento en contextos diferentes no es simple. Falta de creatividad y sentido común. Obstáculos para el aprendizaje y la adaptación. Quedan inmersos en el campo de los Sistemas Inteligentes. Se trabaja sobre metodología de desarrollo Se los combina con otras tecnologías

6 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO DEL MUNDO (EN IA) ES LA HABILIDAD PARA CONSTRUIR UN MODELO DE LOS OBJETOS, SUS VINCULACIONES Y DE LAS ACCIONES QUE PUEDEN REALIZAR. : REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO ES LA EXPRESIÓN MEDIANTE ALGÚN LENGUAJE, DE UN MODELO QUE EXPRESE EL CONOCIMIENTO SOBRE EL MUNDO.

7 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO CARACTERISTICAS LA CARACTERÍSTICAS MÁS IMPORTANTE QUE DEBEN DE TENER TODO SISTEMAS INTELIGENTE (SI) SON: LA FORMA DE REPRESENTAR EL CONOCIMIENTO LA FORMA EN CÓMO SE RECUPERA LA INFORMACIÓN LA FORMA EN COMO SE PUEDE ADQUIRIR NUEVO CONOCIMIENTO (APRENDIZAJE). LAS FORMAS DE REPRESENTACIÓN ( EXPLICITACIÓN ) DE CONOCIMIENTO SON MUY VARIADAS Y DE ELLAS DEPENDERÁ LA FORMA EN QUE SE RECUPERE LA INFORMACIÓN Y EL CÓMO SE APRENDE.

8 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO CARACTERISTICAS EL DESARROLLO DE UN MODELO PUEDE SER REPRESENTADOS POR: LÓGICA FÍSICA DICHAS REPRESENTACIONES SE NECESITAN MAPEARSE PARA PODER TRABAJAR EN CONJUNTO

9 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO CARACTERISTICAS CÓMO QUEDARÍA REPRESENTADO SU CONOCIMIENTO (MODELO )? EL MISMO CONOCIMIENTO PUEDE ESTAR ESTRUCTURADO EN DIFERENTES REPRESENTACIONES : BASE DE DATOS RED SEMÁNTICA, FRAME, MAPA CONCEPTUAL, ETC. PERO AL FINAL DE CUENTAS DEBEN TENER EL MISMO SIGNIFICADO (SEMÁNTICA).

10 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO REDES SEMANTICAS LAS REDES SEMÁNTICAS SON UNA FORMA SENCILLA DE EXPLICITAR CONOCIMIENTO, ESTÁN CONFORMADAS POR GRAFOS QUE CODIFICAN EL CONOCIMIENTO EN FORMA TAXONÓMICA. COMPONENTES: LOS NODOS NOS REPRESENTAN CATEGORÍAS LAS ARISTAS RELACIONES ENTRE ESAS CATEGORÍAS. TIPO DE RELACION IS-A TIPO DE RELACION LA HAVE-A.

11 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO REDES SEMANTICAS - GUION EJEMPLO IMPRESORAS SUBCONJUNTO_DE: MÁQUINA_OFICINA SUPERCONJUNTO_DE: {IMPRESORA_LASER, IMPRESORA_INYECCIÓN} FUENTE_ALIMENTACION: TOMA_PARED AUTOR: JUAN_PEREZ FECHA: 15_FEBRERO_2008

12 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO ONTOLOGIA. DEFINICION ES UNA DEFINICIÓN FORMAL DE TIPOS, PROPIEDADES, Y RELACIONES ENTRE ENTIDADES QUE REALMENTE O FUNDAMENTALMENTE EXISTEN PARA UN DOMINIO DE DISCUSIÓN EN PARTICULAR. PUEDEN SER REPRESENTADAS A TRAVÉS DE LENGUAJES COMO XML.

13 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO FRAMES LOS FRAMES SON UNA ESTRUCTURA EN LA CUAL SE PUEDEN REPRESENTAR VALORES, RESTRICCIONES, PROCESOS, ETC. TIENEN RELACIONES DE PERTINENCIA Y HERENCIA (POR LO QUE SE PARECEN A LA PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS).

14 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO EJEMPLO UN GRANJERO QUIERE CRUZAR UN RIÓ LLEVANDO CONSIGO UNA ZORRA, UNA GANSO Y UN SACO DE TRIGO. POR DESGRACIA, SU BOTE ES TAN PEQUEÑO QUE SÓLO PUEDE TRANSPORTAR UNA DE SUS PERTENENCIAS EN CADA VIAJE. PEOR AÚN, LA ZORRA, SI NO SE LE VIGILA, SE COMO AL GANSO, Y EL GANSO, SI NO SE LE CUIDA, SE COME EL TRIGO; DE MODO QUE EL GRANJERO NO DEBE DEJAR A LA ZORRA SOLA CON EL GANSO O AL GANSO SOLO CON EL TRIGO.

15 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO EJEMPLO SE PUEDE UTILIZAR EL MÉTODO DE DESCRIPCIÓN Y PAREAMIENTO?

16 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO EJEMPLO

17 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO ANALOGIAS OTRA FORMA DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS UTILIZADO EN LA IA CONSISTE EN LAS ANALOGÍAS. LAS ANALOGÍAS SON UN TIPO ESPECIAL DE RELACIÓN QUE DEFINE COMO ESTÁN REPRESENTADOS LOS OBJETOS DE UNA CATEGORÍA Y COMO OBTENER SUS PREDECESORES Y ANTECESORES INMEDIATOS.

18 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO Existen 2 tipos: Formal: Reglas de producción Lógica de predicados No formal: Redes semánticas Frames Scripts Dependencia conceptual

19 REGLAS DE PRODUCCION LA MAYORÍA DE LAS DISCIPLINAS INCLUYEN CANTIDADES DE CONOCIMIENTO FACTUAL (BASADO EN HECHOS) Y PROCEDURAL LAS REGLAS DE PRODUCCIÓN SON LA FORMA MÁS POPULAR DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO DENTRO DEL PARADIGMA DECLARATIVO PROPORCIONAN FLEXIBILIDAD AL COMBINAR REPRESENTACIONES DECLARATIVAS Y PROCEDURALES PARA UTILIZARLAS EN FORMA UNIFICADA

20 REGLAS DE PRODUCCION CADA REGLA ES UNA PARCELA DE CONOCIMIENTO O UNIDAD DE INFORMACIÓN DE UNA BASE DE CONOCIMIENTO SU CONFIGURACIÓN PERMITE CONSTRUIR SISTEMAS EN LOS QUE SUELE RESULTAR SENCILLO INCORPORAR NUEVA INFORMACIÓN O MODIFICAR LA YA EXISTENTE, CREANDO O CAMBIANDO LAS REGLAS INDIVIDUALMENTE.

21 REGLAS DE PRODUCCION ELEMENTOS HECHOS: PARTES DEL CONOCIMIENTO QUE DICEN (INDICAN) ALGO ACERCA DE UN ELEMENTO DEL DOMINIO. REPRESENTAN UN ESTADO DEL SER ESTÁTICO ASOCIADO CON EL OBJETO; NO DICEN NADA ACERCA DE LAS ACTIVIDADES DINÁMICAS ASOCIADAS CON EL OBJETO

22 REGLAS DE PRODUCCION ELEMENTOS REGLAS DE PRODUCCIÓN: PARTES DEL CONOCIMIENTO QUE DESCRIBEN ALGUNA ACCIÓN DINÁMICA RELATIVA AL DOMINIO DE LOS ELEMENTOS. ES UNA AFIRMACIÓN LÓGICA QUE RELACIONA DOS O MÁS OBJETOS E INCLUYE DOS PARTES, LA PREMISA Y LA CONCLUSIÓN. CADA UNA DE ESTAS PARTES CONSISTE EN UNA EXPRESIÓN LÓGICA CON UNA O MÁS AFIRMACIONES OBJETO-VALOR CONECTADAS MEDIANTE LOS OPERADORES LÓGICOS Y, O, O NO.

23 REGLAS DE PRODUCCION CARACTERISTICAS TÍPICAMENTE UNA BASE DE CONOCIMIENTOS ESTÁ FORMADA DE UN GRAN CONJUNTO DE REGLAS. LAS CUALES PUEDEN SER AGRUPADAS EN DIFERENTES BASES DE REGLAS UNA RED DE CONOCIMIENTO REPRESENTA EL DIAGRAMA ESQUEMÁTICO DE LA BASE DE CONOCIMIENTOS

24 REGLAS DE PRODUCCION LIMITACIONES ALGUNOS CONCEPTOS NO SON FÁCILES DE EXPRESAR EN FORMA DE REGLAS EL RAZONAMIENTO HACIA ATRÁS NO PARECE SER ADECUADO PARA ESTRUCTURAR GRANDES CANTIDADES DE CONOCIMIENTO LA SINTAXIS DE LAS REGLAS ASUME SÓLO CONJUNCIONES DE PRUEBAS PROPOSICIONALES LA INFORMACIÓN SE INTRODUCE SÓLO AL RESPONDER PREGUNTAS LAS SUPOSICIONES SOBRE LAS CUALES SE BASA EL MANEJO DE LOS FACTORES DE CERTEZA SON MUY RESTRICTIVAS

25 REGLAS DE PRODUCCION ESTRATEGIAS DE INFERENCIA

26 REGLAS DE PRODUCCION ESTRATEGIAS DE INFERENCIA ENCAMINAMIENTO (DE REGLAS) HACIA ADELANTE OBTIENE NUEVOS HECHOS A PARTIR DE LA EVALUACIÓN DE REGLAS. COMIENZA INSERTANDO UNOS HECHOS INICIALES EN LA BH. SE EXPLORAN LAS REGLAS DE LA BC Y SE AÑADEN NUEVOS HECHOS A LA BH. TERMINA CUANDO NO SE CUMPLE NINGUNA REGLA. EL OBJETIVO ES DEDUCIR TODO EL CONOCIMIENTO POSIBLE.

27 REGLAS DE PRODUCCION ESTRATEGIAS DE INFERENCIA ESTA ESTRATEGIA PUEDE UTILIZARSE CUANDO LAS PREMISAS DE CIERTAS REGLAS COINCIDEN CON LAS CONCLUSIONES DE OTRAS. CUANDO SE ENCADENAN LAS REGLAS, LOS HECHOS PUEDEN UTILIZARSE PARA DAR LUGAR A NUEVOS HECHOS. ESTO SE REPITE SUCESIVAMENTE HASTA QUE NO PUEDEN OBTENERSE MÁS CONCLUSIONES. EL TIEMPO QUE CONSUME ESTE PROCESO HASTA SU TERMINACIÓN DEPENDE, POR UNA PARTE, DE LOS HECHOS CONOCIDOS, Y, POR OTRA, DE LAS REGLAS QUE SE ACTIVAN.

28 REGLAS DE PRODUCCION ESTRATEGIAS DE INFERENCIA

29 REFERENCIAS Sitios Webs profesores.4i-b.unam.mx/jareyc/sistexp/ dsc.itmorelia.edu.mx/~jcolivares/courses/si08a/

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