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Resolución de Problemas
! Veremos como un agente inteligente puederesolver problemas considerando las diferentes
secuencias de acciones que puede realizar.
! Cuando un agente exhibe este comportamento,
orientado a alcanzar metas particulares se dice
que es un Agente solucionador de problemas.
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Resolución de Problemas
! Este tipo de agente debe tener:
! Una Representación adecuada de su entorno.
! Debe conocer las Acciones que puede efectuar.
! Debe poder Razonar sobre los efectos de sus
acciones en el entorno.
! El razonamiento en este caso queda reducido aescoger las acciones más ventajosas ya sea que
maximicen una ganancia o que minimicen un efecto
“nocivo” sobre el entorno.
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El Problema de la Representación
! En un sentido general, concierne a la relaciónexistente entre las distintas formas de formular
un problema y la eficiencia para alcanzar una
solución del mismo.
! Aunque un problema pueda ser expresado de
diversas formas, siempre será posibleestablecer una equivalencia formal entre ellas
respecto a ciertos aspectos.
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El Problema de la Representación
! La representación de un problema tiene una graninfluencia en el esfuerzo que es necesario pararesolverlo.
! Un problema raramente se resuelve en losmismos términos en los que fue expresado alcomienzo.
! Normalmente se utilizan un conjunto de
convenciones para representar la información.Simplificaciones, generalizaciones, abstracciones,etc.
Esto se llama modelar.
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El Problema de la Representación
! Cuando representamos un problemanecesitamos crear un modelo del mismo.
Pero, ¿Qué es un modelo?
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Los modelos ...
! Ayudan a visualizar un problema, a estableceruna situación en el pasado, presente o en el
futuro;
! Permiten especificar la estructura o la dinámica
de un problema;
! Permiten controlar y guiar el proceso de
resolución de un problema.! Hacen factible su resolución por evitar detalles
innecesarios.
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El Problema de la Representación
! Un modelo consiste en la interpretación de undado dominio del problema siguiendo unadeterminada estructura de conceptos. (ej.: planode una casa)
! Un esquema es una especificación de unmodelo usando un determinado lenguaje, el cualpuede ser formal o informal.
! Un modelo es una representación en pequeñaescala, en una perspectiva particular, de unproblema.
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Abstracción
! Abstracción: acción de abstraer;separación mental de una de las partes deun todo;
! Abstracto: adj., que designa una cualidad
separada del objeto al que pertenece;
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Un buen ejemplo de modelación
! Cuando el primer mapa de la línea de subterráneos deLondres fue publicado en 1908, seguía fielmente su
geografía: todas las curvas y vueltas de los túneles, y la
distancia relativa entre las estaciones fueron fielmente
respetadas.
! Entretanto el propósito del mapa era mostrar a los
pasajeros el ordenamiento de las estaciones en cadalínea, y las conexiones entre ellas. Pero la fidelidad del
mapa dificultaba obtener esa información.
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Mapa de 1933
! En 1933, el mapa fue sustituido por unarepresentación mas abstracta, quemostraba solamente la conectividad entre
las estaciones.
! Fueron abstraídos
! Detalles relacionados con la superficie.! Distancia entre las estaciones.
! Orientación de las líneas.
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Mapa de 1933!
El Diagrama dio a las personas un buen modeloconceptual; i.e., como ver el sistema del subterráneode Londres en una forma simplificada. Es unaespecificación que le permite a las personas entenderuna situación compleja.
! A pesar de que sufre cambios y es revisado desde1933, básicamente continua siendo el mismodiagrama propuesto por el ingeniero diseñador HarryBeck.
!
El éxito del diagrama es debido a:! Una apropiada elección de la abstracción
! Una elegante representación.
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Características de una buena
Representación
! Claridad: Debe ser evidente la relación entre el
modelo y el problema real.
! Exactitud: El modelo debe ser fiel a la realidad
en los aspectos relevantes para la resolución
del problema.
!
Completitud: El modelo debe representar todoslos aspectos relevantes para a resolución del
problema.
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Características de una buena
Representación
! Eficiencia: La representación debe poder ser
utilizada en forma eficiente.
! Concisión: Las características irrelevantes
deben ser omitidas y los detalles suprimidos.
! Utilidad: Es importante avaliar se el modelo
sugiere un buen método para resolver elproblema.
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Hipótesis de Representación de
Conocimiento (Brian Smith (1982))
Un sistema inteligente utiliza estructuras que:
! Poden ser interpretadas como proposiciones
que representan el conocimiento del sistema.
! Determinan el comportamiento del sistema.
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Resolución de Problemas
Algoritmos vs. Búsqueda
! Algorítmica: prescripción exacta de una secuencia
determinada de acciones conducentes a la
solución en un número finito de pasos.
! Problemas: resolución determinista, infalible, alta
complejidad, etc.
! ¿Cómo resolver un problema si no se tiene un
algoritmos sistemático o directo?! Propuesta: ensayar un nivel de abstracción utilizando
un método general de búsqueda exhaustiva ysistemática.
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Resolución de Problemas
(Acciones)
! El agente debe escoger una secuencia de
acciones que conduzcan a alcanzar una meta
deseada.
! La determinación de escoger entre varias
metas posibles normalmente incluye la idea de
costo.
! El proceso de seleccionar a secuencia de
acciones se denomina Búsqueda.
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Resolución de Problemas
Búsqueda
! Conceptualmente, la resolución mediantebúsqueda requiere establecer un isomorfismoentre encontrar la secuencia de operadorespara resolver un problema y encontrar uncamino a través de un grafo dirigido.
! Cada nodo del grafo representará a un estadode la representación escogida del problema.
! Cada arco orientado corresponderá a laexistencia de un operador o acción que permitepasar transformar el primer estado en elsegundo.
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! El agente reactivo! Escoge sus acciones en base a sus percepciones actúa
! No tiene estado interno
! Por lo tanto, no puede pensar en el futuro
! No sabe “para donde va”.
! El Agente solucionador de problemas
! Busca una secuencia de acciones que lo lleve a estados deseados
(objetivos).
Agente solucionador de problemas
4 5 8
1 6
7 32
1 2 3
4 6
7 8
5?
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Resolución de Problemas: definiciones
Un problema en IA es definido en términos de...
1) un espacio de estados posibles, incluido:
! un estado inicial
! un (o mas) estado final = objetivo
! Ejemplo 1: ir de Funchal a Porto Moniz
! espacio de estados: todas las ciudads de la Isla
! Ejemplo 2: juego de 8-puzzle
! inicio: fin:
2) un conjunto de acciones (u operadores) que permiten pasar de un
estado a otro
! Ej1.: ir de una ciudad a otra adyacente.
! Ej2.: mover una pieza del juego de 8-puzzle
4 5 8
1 67 32
1 2 3
5 67 8
4
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Resolución de Problemas: definiciones
! Definición del objetivo:
! Propiedad abstracta (compresión)
! Ej.: condición de jaque-mate en el Ajedrez
! Conjunto de estados finales del mundo (extensión)
! Ex.: estar en Porto Moniz
! Solución:
! Camino (secuencia de acciones u operadores ) que llevan del
estado inicial a un estado final (objetivo).! Espacio de Estados:
! Conjunto de todos los estados alcanzables a partir del estadoinicial por cualquier secuencia de acciones.
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Solucionando el problema:
Representación, Búsqueda y Ejecución
! Representación del problema y del objetivo:! Cuales son los estados y las acciones a considerar?
! Cual es (y como representar) el objetivo?
! Búsqueda (solución del problema):
! Proceso que genera/analiza secuencias de acciones para alcanzar unobjetivo.
! Solución = camino entre estado inicial y estado final.
! Costo del camino = cualidad de la solución.
! Ejecución:! Ejecutar la solución completa encontrada, (búsqueda ciega, búsqueda
informada, estrategias con adversarios).
ó
! Intercalar ejecución con búsqueda (planeamiento).
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Reglas de Producción
! Representación del conocimiento como pares de condición "acción
! Si la condición (o premisa o antecedente) ocurre
! Entonces la acción (resultado, conclusión o consecuente)deberá ocurrir.! Si el agente percibe luz del freno del auto, entonces debe travar el carro
(regla de acción).
! Si el vehículo tiene 4 ruedas y tiene un motor entonces el vehículo es unautomóvil (nuevo conocimiento).
! Son llamadas de reglas de producción porque producen nuevoshechos a partir de los hechos y reglas de la BC.
! Esos nuevos hechos pasan a ser parte de la BC.
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Ejemplo: Problema de las Jarras
! Tenemos dos jarras vacías con capacidad
de 4 y 3 litros cada una. Como podemosobtener exactamente 2 litros en la primera
jarra? Las jarras pueden ser llenadas,
vaciadas o se puede pasar el contenidode una jarra a la otra.
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Ejemplo: Problema de las Jarras
R3. Vaciar jarra 1: [X,Y] " [0,Y]Podemos colocar una precondición X>0 para
evitar de usar la regla innecesariamente.
R3. Vaciar jarra 1: [X,Y] / X > 0 " [0,Y]
Ejercicio:
Hallar la solución del Problema de las jarras en
los próximos 10 minutos.
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