mg. samuel oporto díaz lima, 19 septiembre 2005 planeación inteligencia artificial

30
Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Upload: jacinta-barabas

Post on 01-Jan-2015

11 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

Page 1: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005

Planeación

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Page 2: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

22/29/29

Mapa Conceptual del Curso

Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos

Lenguaje Simbólico

LISP

Búsqueda

Búsqueda Ciega

Búsqueda Heurística

Planeación

Lógica y Razonamiento

Lógica Proposicional

Lógica de Predicados

Inferencia y Razonamiento

Inteligencia Artificial

Conceptos Generales

Conocimiento

Agentes

Page 3: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

33/29/29

Tabla de Contenido1. Planeación.

2. Representación

3. El Mundo de los Bloques

Page 4: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

44/29/29

Objetivos• Exponer los conceptos de planeación.• Planificación en IA• Ejemplo de planeación

Page 5: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

55/29/29

PLANEACION

Page 6: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

66/29/29

¿Qué es planificación?

• Empresarios: planes de la empresa• Abogados: planes de defensa del cliente• Industriales: planes de movimiento de robots• Arquitectos: planes de diseño de edificios• Informáticos: planes de desarrollo del sistema• Telecomunicaciones: planes de conexión• Ejército: planes de ataque/defensa• Logística de transportes: planes para llevar• objetos/sujetos de un sitio a otro

Page 7: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

77/29/29

¿Qué tienen en común?

Búsqueda en un espacio de problemas

1. Estado o situación: descripción instantánea

2. Acción u Operador: transformación de un estado en otro

3. Estado inicial: situación de partida

4. Objetivo o meta: descripción de condiciones que se tienen que dar para considerar por terminado el proceso

5. Plan: secuencia de operaciones que permiten pasar del estado inicial a un estado en el que se cumplan los objetivos

6. Heurísticas: conocimiento que permite obtener eficientemente el plan

Page 8: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

88/29/29

Ejemplo en Turismo

• Estado:– situación de una persona, restricciones de precio, tiempo,. .– precios, horarios y disponibilidad de los billetes de avión, tren,

autobús, hoteles, etc. . . de diferentes compañías,

• Operadores:– volar en un determinado vuelo, viajar en un determinado tren, coger

un taxi, ir en coche, alojarse en un hotel, alojarse en una casa rural, solicitar los servicios de una agencias de viajes. . .

• Estado inicial:– estamos en Lima

• Meta:– quiero pasar una semana en el Cuzco

Page 9: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

99/29/29

Ejemplo de un Plan

• Tomar_Taxi(Casa,AeropuertoJorgeChavez)• Tomar_Vuelo(JChavez,AArequipa,. . . )• Tomar_Vuelo (Aarequipa, Acuzco,. . . )• Tomar_Taxi (ACuzco,Hotel)• Estar_en_Hotel(Hotel,. . . )• …• …

• Heurísticas: – Para tomar taxi en Lima, pregunte 4 veces y pague en soles.– Para seleccionar hotel en Cuzco, preguente si tiene convenios con

agencias de viajes.

Page 10: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1010/29/29

¿Cómo planificamos?

• En función de los fines (metas) y los medios (operadores)• Descomponiendo problemas en subproblemas• Jerárquicamente• Basado en la experiencia• Reactivamente• Entre varios agentes• Estableciendo prioridades

• ¿de qué otras formas?

Page 11: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1111/29/29

Algunas cuestiones difíciles

• Nuestra visión del mundo es incompleta: racionalidad limitada

• El mundo cambia constantemente: dinamismo

• Las acciones tardan en ejecutarse: razonamiento temporal

• Nuestras metas son contradictorias: dependencia entre metas

• Nuestro modelo del mundo falla muchas veces: incertidumbre

• Los planes no siempre son válidos: ejecución y replanificación

• No todos los planes son buenos: calidad

• Nos adaptamos al mundo: aprendizaje

• Tardamos mucho en aprender: aprendizaje

• La planificación y la filosofía: creencias, intenciones y deseos

Page 12: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1212/29/29

Ejercicio 1• Planifique las acciones necesarias para limpiar tu cuarto.• Asume lo siguiente:

– Si limpias la mesa se ensucias el piso.– Si ordenas el estande de libros ensucias el piso, la mesa y la cama– Si limpias las paredes ensucias la cama, la mesa y la

computadora.– La computadora está encima de la mesa– Si recoges la basura del piso y luego limpias algo, ensucias de

nuevo el piso.

• Identifica:

1. Estado o situación 4. Acción u Operador

2. Estado inicial 5. Objetivo o meta

3. Plan 6. Heurísticas:

Page 13: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1313/29/29

REPRESENTACION

Page 14: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1414/29/29

Representación en planificación• Para que el ordenador pueda resolver problemas, es

necesario decirle qué tiene que resolver en algún lenguaje.

• Existen muchas formas de suministrar esa información.

• Se usa la lógica de predicados (LP1)

Page 15: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1515/29/29

Representación mediante LP1• Se representan los estados y los operadores• LP1 permite representar estados V o F mediante: términos,

predicados, conectivas, y cuantificadores:

x,y alumno(x) Λ asignatura(y) Λ [¬aprobado(x, y) V

primera-vez(x,y)] se-matricula(x, y)

• No hay una representación única y válida; cada persona representa los dominios de forma diferente

Page 16: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1616/29/29

Representación en planificación• Por cada estado se definen predicados:

tiene-dinero(x,y), vuelo-reservado(x,vuelo,día),

datos-vuelo(vuelo,origen,destino,hora-salida,hora-llegada), .

• Cada estado se representa por una conjunción de predicados instanciados:

tiene-dinero(Pepe,100.000), vuelo-reservado(Pepe,IB304,3-Nov-99),

datos-vuelo(IB304, Lima, Arequipa, 12:05,12:30),

datos-vuelo(TWA2001, Arequipa, Cuzco, 13:55,17:20), . . .

Page 17: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1717/29/29

Supuesto del mundo cerrado• Lo que no aparece explícitamente representado en un

estado es falso: suposición del mundo cerrado

dinero(Pepe, y), cuando y = 100.000

• No es necesario decir nada respecto a Julio que no tiene dinero.

¬dinero(Julio, y), cuando y = 0 no es necesario

Page 18: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1818/29/29

Representación de los operadores• Se deben representar los cambios que ocurren en el mundo

mediante operadores: STRIPS

• Se definen por tres listas:• precondiciones: condiciones que se tienen que cumplir en

un estado para poder ejecutar el operador• añadidos: cosas que pasan a ser ciertas por la ejecución

del operador (hay que añadirlas al estado)• borrados: cosas que dejan de ser ciertas por la ejecución

del operador (hay que borrarlas del estado)

Page 19: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1919/29/29

Representación de los operadoresPagar-billete-avión(x,vuelo,día,dinero,coste-billete)

• precondiciones:

vuelo-reservado(x,vuelo,día), tiene-dinero(x,dinero), cuesta(vuelo,día,precio), dinero ≥ precio

• añadidos:

tiene-dinero(x,dinero - precio), tiene-billete(x,vuelo,día)

• borrados:

tiene-dinero(x,dinero)

Page 20: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2020/29/29

EL MUNDO DE LOS BLOQUES

Page 21: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2121/29/29

El mundo de los bloques• Un conjunto de bloques, una mesa, y un brazo de un robot

• Los bloques son iguales de tamaño, forma y color, diferenciándose en el nombre

• La mesa tiene extensión ilimitada

• Cada bloque puede estar encima de la mesa, encima de un sólo bloque, o sujeto por el brazo del robot

• El brazo de robot sólo puede sujetar un bloque cada vez

Page 22: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2222/29/29

El mundo de los bloques

Estado Inicial Estado Final

• Resolver problemas supone pasar de una configuración (estado) inicial a un estado en el que sean ciertas unas metas

A

D C

B

D

B A

C

Page 23: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2323/29/29

Estados• Se podrían utilizar los siguientes predicados:

– encima(x,y) : el bloque x está encima del y– en-mesa(x) : el bloque x está encima de la mesa– libre(x) : el bloque x no tiene ningún bloque encima– sujeto(x) : el brazo del robot tiene cogido al bloque x– brazo-libre : el brazo del robot no tiene cogido a ningún bloque

• Estado inicial: encima(A,B),encima(B,D),en-mesa(D),en-mesa(C), libre(A),libre(C),brazo-libre

• Metas: en-mesa(A), en-mesa(B), encima(C,B) , encima(D,C)

Estado Inicial Estado Final

A

D C

B

D

B A

C

A

D C

B

D

B A

C

Page 24: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2424/29/29

OperadoresQUITAR(x, y)

– precondiciones: encima(x, y),libre(x),brazo-libre– añadidos: sujeto(x),libre(y)– borrados: encima(x, y),brazo-libre,libre(x)

LEVANTAR(x)– precondiciones: en-mesa(x),libre(x),brazo-libre– añadidos: sujeto(x)– borrados: en-mesa(x),brazo-libre,libre(x)

PONER(x, y)– precondiciones: sujeto(x),libre(y)– añadidos: encima(x, y),libre(x),brazo-libre– borrados: sujeto(x),libre(y)

DEJAR(x)– precondiciones: sujeto(x)– añadidos: en-mesa(x),libre(x),brazo-libre– borrados: sujeto(x)

Page 25: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2525/29/29

Lenguaje PDDL - Operadores(define (domain mundobloques) (:requirements :strips :equality) (:predicates (encima ?bl1 ?bl2) (enmesa ?bl) (libre ?bl) (sujeto ?bl) (brazolibre) ) (:action quitar :parameters (?bl1 ?bl2 ) :precondition (and (encima ?bl1 ?bl2) (libre ?bl1) (brazolibre) ) :effect (and (sujeto ?bl1) (libre ?bl2) (not (encima ?bl1 ?bl2)) (not (brazolibre)) (not (libre ?bl1)) ) )

Page 26: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2626/29/29

Lenguaje PDDL - Operadores (:action levantar :parameters (?bl1 ) :precondition (and (enmesa ?bl1) (libre ?bl1) (brazolibre) ) :effect (and (sujeto ?bl1) (not (enmesa ?bl1)) (not (brazolibre)) (not (libre ?bl1)) ) )

Page 27: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2727/29/29

Lenguaje PDDL - Operadores (:action poner :parameters (?bl1 ?bl2 ) :precondition (and (sujeto ?bl1) (libre ?bl2) ) :effect (and (encima ?bl1 ?bl2) (libre ?bl1) (brazolibre) (not (sujeto ?bl1)) (not (libre ?bl2)) ) )

Page 28: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2828/29/29

Lenguaje PDDL - Operadores (:action dejar :parameters (?bl1 ) :precondition (and (sujeto ?bl1) ) :effect (and (enmesa ?bl1) (libre ?bl1) (brazolibre) (not (sujeto ?bl1)) ) ))

Page 29: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2929/29/29

Definición del Problema(define (problem ejemplo) (:domain mundobloques) (:objects a b c d )

(:init (enmesa d) (enmesa c) (libre a) (libre c) (encima a b) (encima b d) (brazolibre) ) (:goal (and (enmesa a) (enmesa b) (encima c b) (encima d c) (libre a) (libre d) ) ))

Page 30: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 19 Septiembre 2005 Planeación INTELIGENCIA ARTIFICIAL

PREGUNTAS