inteligencia artificial (ec5) · • mapaconceptual • frame,etc. pero al final de cuentas deben...

19/03/2019Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología

Universidad Nacional de Tucumán

Mag. Ing. Gustavo E. Juarez

Ciclo Lectivo 2019

Inteligencia Artificial (EC5)

Introducción a la Inteligencia artificial

UNIDAD No. 1: REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

Introducción. Reseña histórica Antecesores, fundadores y enfoques de

la inteligencia artificial. Definición. Comportamiento humano: el

enfoque de la prueba de Turing. Problemática. Dominios. Escuelas.

Prospectiva de presente y futuro.

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.

Resulta en gran medida dependiente de la tarea y del dominio de aplicación.

Se utiliza para alcanzar una meta

Genera nuevo conocimiento

CONOCIMIENTO. DEFINICION.

• 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.

SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO.

VENTAJAS

• 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

SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO.

DESVENTAJAS

• 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”.

:

REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO.

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


CARACTERISTICAS.

EL DESARROLLO DE UN MODELO PUEDE SER REPRESENTADOS POR:

DICHAS REPRESENTACIONES SE NECESITAN “MAPEARSE” PARA PODER

TRABAJAR EN CONJUNTO

LÓGICA FÍSICA


CARACTERISTICAS.

¿CÓMO QUEDARÍA REPRESENTADO SU CONOCIMIENTO (MODELO )?

EL MISMO CONOCIMIENTO PUEDE ESTAR ESTRUCTURADO EN

DIFERENTES REPRESENTACIONES :

• BASE DE DATOS

• RED SEMÁNTICA,

• MAPA CONCEPTUAL

• FRAME, ETC.

PERO AL FINAL DE CUENTAS DEBEN TENER EL MISMO SIGNIFICADO

(SEMÁNTICA).


CARACTERISTICAS.

LAS REDES SEMÁNTICAS SON UNA FORMA SENCILLA DE

¨REPRESENTAR CONOCIMIENTO LINGÜÍSTICO EN LA QUE LOS

CONCEPTOS Y SUS INTER-RELACIONES SE REPRESENTAN MEDIANTE UN

GRAFO O UN ARBOL¨

COMPONENTES:

• LOS NODOS REPRESENTAN CATEGORÍAS

• LAS ARISTAS SON RELACIONES ENTRE LAS CATEGORÍAS.

• TIPO DE RELACIÓN IS-A

• TIPO DE RELACIÓN LA HAVE-A.


REDES SEMANTICAS.

DEFINICIONES

GRAFO

“ES UN CONJUNTO DE ELEMENTOS DENOMINADOS NODOS O VERTICES

QUE SE CONECTAN A TRAVES DE ENLACES CONOCIDOS COMO ARCOS O

ARISTAS, LOS CUALES DESARROLLAN RELACIONES BINARIAS ENTRE

DICHOS OBJETOS”

ARBOL

“ES AQUELLA RED SEMANTICA QUE NO REPRESENTA UN CICLO, EN EL

CUAL CUALQUIER VERTICE DEBE ESTAR CONECTADO POR UN SOLO

CAMINO (TIPO DE ARBOL LIBRE). EL GRAFO NO DEBE TENER CICLOS, Y

DEBE SER CONEXO ( OSEA QUE CUALQUIERA DE LOS DOS VERTICES

ESTEN UNIDOS POR AL MENOS UN CAMINO)”.


REDES SEMANTICAS.


REDES SEMANTICAS.

EJEMPLO

IMPRESORAS

• SUBCONJUNTO_DE: MÁQUINA_OFICINA

• SUPERCONJUNTO_DE:{IMPRESORA_LASER,

IMPRESORA_INYECCIÓN}

• FUENTE_ALIMENTACION: TOMA_PARED

• AUTOR: JUAN_PEREZ

• FECHA: 15_FEBRERO_2008


REDES SEMANTICAS. GUION.


MAPA CONCEPTUAL. EJEMPLO: MOVIMIENTO DEL PENDULO

DESARROLLAR UNA RED SEMÁNTICA (GRUPOS IMPARES) Y UN MAPA

CONCEPTUAL (GRUPOS PARES), DEL TEMA “PERSONAS QUE

INTERACTUAN EN LA FACET, DESCRIBIENDO TIPO, ROL,

DEPARTAMENTOS, CARRERAS, MATERIAS, CLASES Y OTROS

CONCEPTOS RELEVANTES”


TAREA EN CLASE

“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.


ONTOLOGIA. DEFINICION.

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).


FRAMES

Elementos de la representación

✉ Las instancias se representan por constantes

✉ Las clases se representan por constantes

✉ Las relaciones clase–superclase se representan por hechos de la forma es

un (<CLASE>,<SUPER-CLASE>)

✉ Las relaciones instancia–clases se representan por hechos de la forma inst

(<INSTANCIA>,CLASE>)

✉ Cada propiedad se representa por un predicado binario de la forma

prop(<INSTANCIA O CLASE>,<PROPIEDAD>,valor>)


FRAMES


FRAMES

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.


EJEMPLO. TAREA PARA LA CLASE


EJEMPLO. TAREA PARA LA CLASE

https://youtu.be/Lp-nuB0k5Sg

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.


ANALOGIAS

Existen 2 tipos:

• Formal:

• Reglas de producción

• Lógica de predicados

• No formal:

• Redes semánticas

• Frames

• Scripts

• Dependencia conceptual


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


REGLAS DE PRODUCCION

CADA REGLA ES UNA “PARCELA DE CONOCIMIENTO” O UNIDAD DE

INFORMACIÓNDE 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.


REGLAS DE PRODUCCION

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


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.


REGLAS DE PRODUCCION. ELEMENTOS.

• ALGUNOS CONCEPTOS NO SON FÁCILESDE EXPRESAR EN FORMA DE REGLAS

• EL RAZONAMIENTO HACIA ATRÁS NO PARECE SER ADECUADO PARA

ESTRUCTURARGRANDES CANTIDADESDE 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


REGLAS DE PRODUCCION. LIMITACIONES.


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.



• 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.




REGLAS DE PRODUCCION. ANALISIS DE INFERENCIAS.

⦁AFIRMACIÓN ⦁PREGUNTA ⦁INFERENCIA ⦁PISTAS O CLAVES

⦁EN AQUEL LUGAR HACIA UN

CALOR INSOPORTABLE. SOLO

HABÍA ÁRBOLES Y ESTÁBAMOS

RODEADOS DE LEONES Y

RINOCERONTES.

⦁¿QUÉ LUGAR ES

ESTE?

⦁SELVA

AFRICANA

⦁CALOR, ARBOLES,

LEONES,

RINOCERONTES

⦁EL HOMBRE CORTÓ LA MADERA

COMO LO HACÍA DESDE MUY

JOVEN, LA PULIÓ CON UNA LIJA,

PEGÓ LAS PIEZAS PEQUEÑAS Y LA

DEJO SECAR EN LA MESA

⦁¿QUIÉN ERA EL

HOMBRE?

⦁UN

CARPINTERO

⦁MADERA, LIJA,

PIEZAS, PEGAR

PIEZAS

CARLOS Y ADRIANA,

GOLPEABAN Y GRITABAN SIN

PARAR. DE UNA PATADA

ROMPIERON LA VENTANA Y

TIRARON LEJOS LOS PLATOS

¿CÓMO

ESTABAN

CARLOS Y

ADRIANA?

FURIOSOS Y

DESCONTROL

ADOS

GOLPEABAN,

GRITABAN,

ROMPÍAN Y

TIRABAN LOS

PLATOS.


REGLAS DE PRODUCCION. ANALISIS DE INFERENCIAS.

⦁CADA UNO DEBE CREA DOS EJEMPLO DE INFERENCIAS

TEXTUALES Y LAS INTERCAMBIAMOS PARA RESOLVERLAS

EN UN CUADRO SIMILAR AL DEL EJEMPLO.

SitiosWebs

• https://www.dsi.fceia.unr.edu.ar/

• profesores.fi-b.unam.mx/jareyc/SistExp/

• dsc.itmorelia.edu.mx/~jcolivares/courses/si08a/

REFERENCIAS

https://www.dsi.fceia.unr.edu.ar/

catedras.facet.unt.edu.ar/intar

PREGUNTAS

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