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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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! 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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! 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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! 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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! 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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d

e

19

08

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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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M

ap

a

d

e

19

33

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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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Ma

pa

A

c

tu

al

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Ma

pa

A

c

tu

al

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Ma

pa

A

c

tu

al

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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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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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(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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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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