MATERIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.docx

INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Inteligencia: es una capacidad de saber o aprender del ser humano, mediante la sensación, memoria, relaciones, inferencias asociaciones, imaginaciones, etc.

Razonamiento: es una capacidad que permite relacionar proposiciones o conocimientos para obtener nuevos conocimientos validos que le permita tomar decisiones.

Una forma de razonamiento es la inferencia.

Pensamiento: es el aprendizaje mediante la experiencia.

Inteligencia artificial: estudia el comportamiento humano en los dominios de la inteligencia, razonamiento y pensamiento así como en la percepción y decisión.

El objetivo de la inteligencia artificial es crear maquinas que tengan un comportamiento similar al humano en los dominios anteriormente mencionados.

PRIMERAS REALIZACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Los primeros campos de la investigación de la inteligencia artificial se centraron en las siguientes áreas:

a) Lingüística: analizaba la comprensión del lenguaje natural y su traducción automática.b) Juegos: se diseñaron juegos inteligentes como el ajedrez, el rompe cabezas, etc.c) Matemáticas: se baso en el análisis de la demostración de teoremas matemáticos.d) Técnicas de resolución de problemas: se desarrollaron técnicas de búsqueda, arboles, cálculos

simbólicos, etc.

TENDENCIAS ACTUALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Su prioridad se basa en robustecer la disciplina denominada ciencias cognoscitivas.

EVOLUCION HISTORICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial es una de las ramas de las ciencias computacionales y por ello su origen tiene que ver directamente con el del computador. Por ello se considera a la maquina universal de TURING como parte importante de la inteligencia artificial.

ALAN TURING lanzo su libro sobre computación teórica en el año 1937, el cual contenía os principios fundamentales de los computadores de las siguientes generaciones

Después de la segunda guerra mundial se utilizaron computadoras electrónicas que mediante instrucciones podía realizar operaciones complejas.

En 1956 JHON McCARTHY, profesor, investigador universitario, organizo una conferencia sobre computación teórica a la cual asistieron algunas personalidades importantes de la época y uno de ellos, llamado MARVIN MINSKY se intereso profundamente en el tema de la inteligencia artificial. Por ello se cree que en dicha conferencia se hablo por primera vez del término inteligencia artificial.

No existe documentación histórica que sustente que esta conferencia fue el inicio de la inteligencia artificial pero se la considera de esta manera. Luego de esta conferencia ambos investigadores y profesores universitarios fundaron el primer grupo de inteligencia artificial del instituto tecnológico de MASACHUSET (MIC) en estados unidos.

En este mismo año se desarrolla el lenguaje LOGIC THEORISHT, el cual demostraba problemas matemáticos y se puso a prueba ingresando los 52 teoremas de la obra principio matemático logrando demostrar 38 de los 52 teoremas. En 1957 se desarrollo el sistema (GPS) GENERAL PROBLEM

1América Barragán Lucio 7/52

SOLVER desarrollado por NEWELL, SHANON Y SIMON fue escrito en lenguaje LIST, el cual era el lenguaje oficial de la inteligencia artificial en aquella época.

El sistema GPS transforma un estado inicial en una situación final, valiéndose de operadores que mediante aplicaciones sucesivas logran alcanzar el objetivo deseado.

En 1959 JHON MCCARTHY desarrollo el programa ADVICE TOKER el cual se considera como el primer ejemplo de la ingeniería del conocimiento. Los primeros resultados de la inteligencia artificial no fueron los esperados, pues no habían disponibilidad de computadoras que vayan acorde a los programas que se desarrollan en la inteligencia artificial, programas bastantes avanzados para la época. La inteligencia artificial tuvo mayor desarrollo con la llegada de la miniaturización electrónica, lo que contribuyo a desarrollar computadoras más potentes.

En 1975 Fongy y McDernot desarrollaron los sistemas de inferencia OPS y Drilling Advisor las cuales han utilizado para diagnosticar problemas en la perforación de posos petroleros e interpretación de sondeos.

La inferencia nos permite razonar obteniendo de uno o más preposiciones dadas, una nueva preposición para llegar a un resultado.

En el año 1981 de octubre se sentaron las bases para el desarrollo de las computadoras de la quinta generación en una conferencia internacional desarrollada en TOKIO JAPON. Este proyecto japonés adopto a PROLOG como lenguaje fundamental que soportaría el hardware que se diseñaría. Se utilizaron laboratorios de investigación con el apoyo de empresas IBM, JUYIPSO, TEXTRONIT donde se diseñan y mejoran sistemas inteligentes.

PRODUCTOS IMPORTANTES EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.- ELIZA: Fue escrito en LISP y su autor fue JOSEPH WEINZENBOUM fue hecho en plan de broma haciendo las veces de un psicoanalista, lo que contribuyo a dar mala reputación a la inteligencia artificial debido a que las personas se tomaban en serio los consejos dados por ELIZA.

2.- DENTRAL: este programa generaba la formula desarrolla de un cuerpo orgánico a partir de su formula básica y su espectrograma de masa. Fue desarrollado en la universidad de Stanford.

3.- MYCIN: Fue un programa pionero en diagnosticar enfermedades infecciosas. El programa razona hacia atrás partiendo desde su objetivo hasta determinar la causa de la enfermedad del paciente. Fue desarrollado en la universidad de STANFORD.

4.- R1: fue el programa pionero desarrollado para empresas informáticas. Su objetivo era configurar sistemas particulares a las necesidades del cliente. U forma de evaluar es si se ahorra o se gana dinero.

5.- LIST: Fue el lenguaje de programación muy utilizado en la etapa inicial de la inteligencia artificial. Su forma de trabajar era mediante el procesamiento de lista dispone de una sección de memoria dinámica, es decir que la memoria se organiza durante el cálculo , por lo que el programa puede modificar la forma de los datos la forma de representación se denomina S-EXPRESSION.

6.- PROLOG: es el lenguaje de la programación de los computadores de la quinta generación es decir de la inteligencia artificial sus siglas significan programming logic (programación lógica). Se compone de un conjunto de preposiciones o predicados sobre un cierto tema.


ANTECEDENTES

a) E s difícil especificar una fecha exacta del inicio de la inteligencia artificial.b) Durante muchos años fue observado como el lado obscuro de las ciencias informáticas o

computacionales debido a que muchos pensaban que los programadores e investigadores de la inteligencia artificial trabajaban para crear pensamiento.

c) A los investigadores de la inteligencia artificial se los consideraba como fanáticos de la informática y generalmente las personas evitaban dar referencias de la inteligencia artificial.

PERSPECTIVA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

a) L a inteligencia artificial no trabaja con procesos numéricos como puente fundamentalb) Trabaja con conocimientos que son conceptos abstractos y simbólicos por lo que se puede

concluir que la inteligencia artificial. trabaja con procesos simbólicosc) No existe solución algorítmica en la inteligencia artificial ya que no es adecuada para su

desarrollo, siendo necesario investigar la solución utilizando técnicas de tentativas y errores.d) Se llega a soluciones mediante la aplicación de reglase) Provee un medio diferente de direccionar la búsqueda para la solución del problema usando

conocimientos de sentido común.f) Al desarrollar sistemas inteligentes, la programación se centra en temas de inferencia, búsqueda

heurística y esencialmente manejo de símbolos.

NUCLEO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

a) Representación del conocimientob) Razonamiento lógicoc) Investigación heurísticad) Lenguajes y herramientase) Retro-seguimiento

CAMPOS DE APLICACIÓN

a) Sistemas expertos: es un sistema inteligente en el cual se recopila la experiencia y el conocimiento de uno o varios expertos en un área determinada. Este sistema tiene la característica de aprender y adquirir experiencia a medida que se relaciona con su entorno. Los sistemas expertos consisten en la unión de dos enfoques: representación del conocimiento y la demostración automática.

b) Procesamiento del lenguaje natural: es un sistema de comunicación aplicado exclusivamente al lenguaje humano con la finalidad de que la comunicación entre ambas partes sea en lenguaje humano.

c) Visión y robótica: es un área de investigación que incluye la percepción correspondiente a la visión y habla, tratando de ser imitadas por las maquinas actuales.

d) Resolución de problemas: es una aplicación de métodos de búsqueda para solucionar problemas tratando de buscar una estrategia de control genérica.

e) Reconocimiento de modelos: es una forma de determinar el tipo de modelo en el campo de aplicación que se requiere en la inteligencia artificial.

f) Lógica: es un conjunto de reglas para representar el conocimiento.


PERCIBE(Sensores) Sentidos

Vista, oído, gusto, tacto, olfato

Actúa (Efectores) Sensores Brazos,

piernas, boca

Percibe(Sensores) Sensores

Cámara, luz, infrarrojo, mecanismos

Actúa (efectores)Motores, brazos mecánicos, simuladores de voz.

PARADIGAMAS

a) No existen maquinas provistas de sentido común, ni consciencia ni subjetividad, ni emociones.b) CHANDRASEKARAN investigador de la universidad de OHIO propuesto la hipótesis de

separación, la cual afirma que se puede estudiar la inteligencia sin preocuparse de otros aspectos de la vida mental, tales como subjetividad y conciencia. Esta hipótesis se la considera ni verdadera ni falsa pero con el pasar del tiempo se demostró que si es posible.

CAPITULO # 2

AGENTES INTELIGENTES Y AMBIENTALES

AGENTE INTELIGENTE:

Es todo aquello que puede considerarse que percibe de sus ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente mediante actuadores o efectores.

EJEMPLOS:

a) Agente humano:

b) Agente Robótico:

COMO DEBE COMPORTARSE UN AGENTE

c) Agente racionald) Agente omniscientee) Agente autónomo

AGENTE RACIONAL

Es aquel que hace lo correcto. Para un agente inteligente.

¿Qué es lo correcto?: para un agente lo correcto es aquello que permite al agente obtener el mejor desempeño posible.

MEDICION DEL DESEMPEÑO DE UN AGENTE

¿Cómo medir?: es el criterio que sirve para definir que tan exitoso a sido un agente. Estos criterios son definidos por el evaluador que no forman parte del programa del agente.

Ejemplo: agente de limpieza con aspiradora:Podríamos medirlo con la cantidad de mugre eliminado en un turno de trabajo o se puede efectuara aleatoriamente la medición. Otro parámetro a medir podrías ser la cantidad de electricidad consumida y de ruido generado durante un turno.


¿Cuándo medir?: lo importante es medir el desempeño a largo plazo, en forma justo y equitativa.Para el ejemplo del agente de limpieza con aspiradora podríamos asegurar que no es lo mismo medir cuanta mugre elimino el agente durante la primera hora del día que durante un turno más largo o realizado en forma aleatoria.

FACTORES DEL CARÁCTER DE LA RACIONALIDAD

1. De la medida con la que se evalué el grado de éxito de lo logrado 2. De todo lo que hasta ese momento haya percibido el agente, lo cual se llama scuencia de

percepciones.3. El conocimiento que posea el agente acerca del medio ambiente donde se desenvuelva.4. De las acciones que pueda emprender el agente.

AGENTE RACIONAL IDEAL

Es aquel que emprende todas aquellas acciones que le permitan obtener el máximo de su medida de rendimiento basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y por todo el conocimiento incorporado al agente.

MAPEO

Es una tabla de acciones que elabora el agente como respuesta a cualquier secuencia de percepción posible.

MAPEO IDEAL

El mapeo ideal caracteriza a un agente ideal, especificando que tipo de acción debería emprender como respuesta a una determinada secuencia de percepciones, para lograr la máxima medida de su rendimiento.

AGENTE OMNISICIENTE

Es aquel que sabe el resultado real que producirán sus acciones, y su conducta va de acuerdo con ello. Cabe recalcar que en realidad no existe la omnisciencia.

AGENTE AUTONOMO

Si las acciones que emprende el agente se basan exclusivamente en un conocimiento integrado, con el que hace caso omiso de sus percepciones, se dice que el agente no tiene autonomía.

Agente autónomo es aquel que se basa tanto en su propia experiencia como en el conocimiento integrado, que sirve para construir al agente para el ambiente específico en el cual va a operar. No existe la total autonomía.

ESTRUCTURA DE LOS AGENTES INTELIGENTES

Agente= programa + arquitectura

Programa de agente: es la función implementada en el computador que permite mediante el mapeo del agente de pasar de la percepción a la acción.

Arquitectura: es el dispositivo de cómputo o hardware especial que se utiliza en el agente para la ejecución de ciertas tareas relacionadas con el programa del agente.


ELEMENTOS BASICOS QUE SE CONSIDERAN EN LA ELECCION DE LOS TIPOS DE AGENTES

Los agentes básicos que se consideran para elegir un agente son los que se conocen con ell acrónimo de PAMA o también REAS.

P: PERCEPCIONES P: RENDIMIENTO

A: ACCIONES E: ENTORNO

M: METAS A: ACCIONES

A: AMBIENTES S: SENSORES

TIPO DE AGENTE

PERCEPCIONES ACCIONES METAS AMBIENTES

Sistema de diagnóstico medico

Síntomas Respuesta del

paciente al tratamiento

Resultados

Preguntas Solicita

información del paciente

Paciente saludable

Reducción del costo

Hospital Laboratorio consultorio

Sistema para el análisis de imágenes satelitales

imagen con pixeles de intensidad y colores diversos

clasificar y ordenas las imágenes recibidas y los convierte en escena

Clasificar correctamente las escenas

satélite en orbita (espacio exterior)

PROGRAMA DE AGENTE

ESQUELETO BASICO DE UN AGENTE

Función_esqueleto _ agente (percepción) responde con una acciónEstática: memoria, la memoria del mundo del agente.Memoria actualización_ memoria (memoria,percepcion)Memoria actualización_memoria(memoria, acción)responde con una acción.

OBSERVACIONES IMPORTANTES DEL PROGRAMA ESQUELETO DEL AGENTEa. El programa del agente recibe como entrada una sola percepción. Es decisión del agente

construir la secuencia de percepción en la memoria.b. Algunos ambientes funcionan perfectamente sin necesidades de almacenar la secuencia de

percepción. En otros dominios complejos no es factible el almacenaje total de las secuencias de percepción.

c. La meta o la medición del desempeño no forma parte del programa esqueleto. La razón es que la medición del desempeño se efectúa extremadamente a fin de evaluar la conducta del agente.


OTROS PROGRAMAS DE AGENTES

AGENTES BASADOS EN TABLAS DE CONSULTAS PRVIAMENTE IDENTIFICADOS

Función agente_conducido_mediante_tablas (perepcion) responde con una acción

Estático: percepciones, una secuencia, originalmente está vacía tabla, una tabla indizada mediante secuencia de percepción, originalmente especificado en su totalidad, añadir las percepción al final de todas las percepciones.

Acción consulta (percepción, tabla) devolver acción.

OBSERVACION DEL AGENTE BASADO EN TABLAS DE CONSULTAS

Consiste en guardar en la memoria la totalidad de la secuencia de percepciones y en utilizar esta para hacer localizaciones en la tabla, en lo que están todas las acciones que corresponden a todas las posibles secuencias de percepción.

LIMITACIONES DEL AGENTE BASADAS EN LA TABLA DE CONSULTA

a) Para elaborar la tabla de algo tan sencillo como un agente cuya única tarea es jugar ajedrez, se necesitaran aproximadamente 35 elevado a la 100 entradas.

b) La elaboración de la tabla tomaría demasiado tiempo para el diseñador.c) El agente acrece totalmente de autonomía, puesto que el cálculo se lo que se considera como

mejor acción ya está integrada. Si el ambiente se modificara en algún aspecto no previsto, el agente se vería completamente perdido.

d) Incluso si se dotara al agente de un mecanismo de aprendizaje, con el fin de que tuviera cierto grado de autonomía, necesitaría muchísimo tiempo para aprender el valor correcto de todas las entradas de las tablas.

AGENTE DE REFLEJO SIMPLE O REACTIVO SIMPLE

CARACTERISTICAS:

La tabla generada por el mapeo se reduce si se elaboran candiciones como respuestas a una entrada (percepción) las que se denominan reglas de condición_accion. Toda regla está formada por el antecedente que contiene las condiciones de las reglas y el consecuente que contiene las conclusiones que se convertirán en las acciones a emprender. Si e antecedente es verdadero en cuanto a su valor lógico, el consecuente será verdadero caso contrario será falso.Ejemplo: Si el carro de adelante está frenando entonces empiezo a frenar.Los seres humanos reaccionamos muchas veces de esta manera mediante respuestas aprendidas y otras como reflejos innatos. Las reglas condición acción permiten al agente establecer la conexión entre percepciones y acciones.

FUNCIONES DEL AGENTE DE REDLEJO SIMPLE

Función_agente_ reflejo_simple(percepción)responde con una acciónEstatica:reglas, un conjunto de reglas de condiciones acción.Estado interpretar_ entrada(percepción)regla regla _ coincidencia (estado, reglas)acción regla_accion(regla) responde con una acción.


La función interpreta_entrada genera una decisión abstracta del estado prevalesciente de la percepción. La función regla_coincidencia muestra la primera regla del conjunto de reglas que tiene relación con la descripción del estado que se ha establecido

AGENTE BIEN INFORMADO DE TODO LO QUE PASA O BASADO EN METODOS

Comparándola con ell agente de reflejo simple, el bien informado de todo lo que pasa posee un estado interior, el cual contiene información acerca de lo que sucedió en el mundo anterior a estado actual. Como ejemplo podemos citar el caso del conductor de taxi automatizado. El estado interno para el conductor seria la imagen anterior de la cámara que indica el estado del mundo mostrando las luces rojas se encendieron o se apagaron simultáneamente o también si deseo ver si hay vehículos cercanos a el por lo que necesito la información del mundo de como estaba un poco antes.

Este agente necesita información sobre como esta evolucionando el mundo. También necesito información sobre como acciones del agente afectan al mundo.

En este agente se combina la percepción recibida con el estado interno anterior para generar la descripción actualizada del estado interno.

FUNCION DEL AGENTE BIEN INFORMADO DE TODO LO QUE PASA

Función agente _reflejo_con_estado(percepción)responde con una acción.Estatico:estado, una descripción prevaleciente del estado del mundo.Estado actualizar _ estado (estado, percepción)Regla regla_coincidencia(estado, reglas)Acción regla_accion(regla)Estado actualizar _estado (estado, acción) responder con una acción

OBSERVACIONES IMPORTANTES

a) Lo interesante de la función actualizar estado es que tiene a responsabilidad de crear la nueva descripción del estado interno. Así cómo interpretar la nueva percepción de acuerdo al conocimiento disponible sobre el estad, también utiliza la información referente a la manera en cómo evoluciona el mundo y así mantenerse informada acerca de esas partes no visibles del ambiente, además debe estar bien enterada en relación a como las acciones de la gente está afectando al estado del mundo.

AGENTES BASADOS EN METAS Y OBJETIVOS

a) Para tomar decisiones de acciones no basta con tener información acerca del estado prevaleciente en el ambiente. Se requiere también información sobre sus metas, información que detalle las situaciones deseables.

b) El programa combina el estado interno con la información relativa al resultado que producirán sus posibles acciones que se emprendieran, para de esta manera elegir aquellas acciones que permitan alcanzar las metas.

c) La conducta del agente se adapta al tipo de cambios del ambiente, cosa que no sucede con los anteriores programas.


PROGRAMA DEL AGENTE BASADO EN UTILIDADES

a) Las metas no bastan por si mismas para generar una conducta de alta calidad.b) La utilidad es una función que correlaciona un estado y un número real mediante el cual se

caracteriza el correspondiente grado de satisfacciónc) La completa especificación de la función de utilidad permite la toma de decisiones racionales

bajo dos situaciones: Cuando el logro de algunas metas implica un conflicto, y solo algunas de ellas se pueden

obtener la función de utilidad definirá cual es el compromiso adecuado por el que hay que optar.

Cuando son varias las metas que el agente desea obtener pero no existe la certeza de poder lograr ninguna de ellas.la utilidad es una vía para ponderar la posibilidad de tener éxito considerando la importancia de las diferentes metas.

CLASES DE AMBIENTE

Artificial Reales

PROPIEDADES DE AMBIENTE

DETERMINISTAS Y NO DETERMINISTA

Si el estado ambiente se basa en el estado actual y en la percepción recibida exclusivamente, se dice que el ambiente es determinista, caso contrario será estocástico están compuestos de incertidumbres debido a que no es posible determinar con certeza el estado siguiente.

Ejemplo:

Juego de ajedrez (determinista)

Conductor de taxis automatizado. (Estocástico o no determinista)

TOTALMENTE OBSERVABLE Y PARCIALMENTE OBSERVABLE

Si los sensores del agente pueden percibir la totalidad de las percepciones del ambiente, se dice que el ambiente es totalmente observable. Para ello lo sensores del agente pueden percibir toda la información necesaria sin que el ambiente le restrinja alguna percepción. Caso contrario e ambiente será parcialmente observable.

Ejemplo:

a) ajedrez: totalmente observable.b) Conductor de taxi automatizado: parcialmente observable

EPISODICA Y NO EPISODICA

Si las experiencias del agente (secuencia de percepciones) se pueden dividir en episodios y cada episodio no depende de alguno episodio anterior, se dice que el ambiente es episódico, caso contrario será no episódico o secuencial. Un episodio es cada percepción y acción emprendida.

Ejemplo:

a) Ajedrez: no episódico o secuencial.b) Conductor de taxi automatizado: no episódico o secuencial.


ESTATICO Y DINAMICO

Si el ambiente sufre modificaciones mientras el agente está tomando se dice que es ambiente dinámico caso contrario será estático. Los ambientes estáticos son mucho más sencillos porque no hay que pensar por adelantado

Ejemplo:

a) Ajedrez: estáticob) Conductor de taxis automatizado: dinámico

DISCRETA Y CONTINUA

Si el numero de percepciones de un ambiente es de cantidad limitada, es decir que tiene un numero finito de percepciones se dice que el ambiente es discreto caso contrario será continuo

Ejemplo:

Ajedrez: discreto analizarlo desde el punto de vista de las percepciones

Numero de jugadas es una cantidad limitada

Conductor de taxi automatizado


continuo

Percepciones

CAPITULO # 3

REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

OBJETIVOS:

Comprender los elementos básicos de los distintos formalismos de representación Representar un dominio eliginedo el formalismo mas adecuado Realizar inferencia básica con cualquiera de los formalismos de representación Comprender el funcionamiento de los diferentes algoritmos de búsquedas.

INTRODUCCION A LA REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

a) El objetivo de la inteligencia artificial consiste en construir sistemas de hardware y software que repliquen haspectos que se consideren de inteligencia.

b) Desde el punto de vista practico la inteligencia artificial se define como el conjunto de técnicas, métodos,herramientas y metodologías que nos ayudan a construir sistemas que se comportan de manera similar a un humano en la resolución de problemas concretos.

c) El tipo de conocimientos que se utiliza en la inteligencia artificial no esta estructurado tal como se representa en la programación convencional sino en la forma de representación del conocimiento en forma similar a como los humanos lo empleamos.

d) Estudiaremos las técnicas básicas para el desarrollo de sistemas para inteligencia artificial. Las cuales son.

Representación del conocimiento Búsqueda de soluciones

e) Una vez representado el conocimiento es necesario resolver el problema, para la cual se usa la búsqueda heurística donde se estudian una serie de métodos de selección de las mejores alternativas de decisión atraves de los arboles de búsquedas.

f) La representación del conocimiento es un lenguaje y cuya forma es comprensible para el ser humano asi como para el sistema inteligente. El diseñador del sistema inteligente decide que tipo de representación es la mas adecuada para el desarrollo.

FORMAS DE REPRESENTACION

Logica de predicado Marcos Redes semánticas Guiones o Script

LENGUAJE DE PREDICADO

Es un lenguaje para expresar proposiciones o hechos y contiene reglas para inferir nuevas proposiciones a partir de ñas que ya conocemos.

Todo lenguaje de lógica de predicado tiene un motor de inferencia que combina las reglas con los hechos de manera que se puedan obtener nuevas proposiciones validas, lo que se conoce como inferencia

Un hecho es una horacion en lenguaje natural que contien sujeto y predicado. Luego que la oración esta completa y a sido adecuada a la forma de sujeto y predicado, se puede representar en la forma de lógica de predicado.


HECHO

ELEMENTO DE UN HECHO

PREDICADO VERBO

Elemento en

Lógica de predicado ARGUMENTO SUJETO

Predicado (SUJETO, ARGUMENTO, ……..)

Se debe usar minúsculas únicamente, las mayúsculas en lógica de predicado tienen otro significado.

No se debe dejar espacios en blanco, se debe unir con subguines Todo hecho termina con punto. En lógica de predicado no se usa los artículos el, la, lo, los , las, un, unos,para,por,de,desde. No se ponen unidades de medidas ejemplo:kg,años. Primero va el sujeto en el parebtesis

Ejemplo:

Juan es profesor

es_profesor(juan).

es (juan, profesor).

es (profesor,juan) incorrecto

es(juan,profesor)incorrecto

juan es profesor de Ana.

es_profesor(juan,ana).

es_profesor(´Juan´,Ána´).

es(juan,profesor_ana).


Los nombres propios siempre van en el argumento

Nombres propios del predicado de la oracion

Jose tiene 35 años de edad.

tiene_edad(jose,35).- valor numérico siempre va el el argumento.

edad(jose,35).

REGLAS EN LOGICA DE PREDICADO

Las reglas permiten inferiri

El formato de las reglas es:

Si condicion(es), entonces conclusión(es).

En el antecedente se encuentra la condición(es) de la regla

El antecedente esta compuesto por uno o varios hechos que son las condiciones.

En el consecuente se encuentra la conclusión que es un hecho y en algunos casos pueden ser varios hechos.

Los hechos se deben unir conectivas ñogicas. Las conectivas lógicas mas importantes son AND y OR también podemos usar la clausula NOT.

TABLA DE VERDAD

X Y X and Y Xor Y X or exclusivaY NOT XF F F F F VF V F V V VV F F V V FV V V V F F

X,Y= son hechos.

Para el antecedente se debe analizar y verificar el valor lógico, utilizando la tabla de verdad de ñas operaciones lógicas. Los hechos pueden ser calificados como verdaderos o falso. Si el antecedente es verdadero, el conecuente será verdadero, caso contrario el consecuente será falso.

El consecuente puede agregar quitar un hecho. Si en la regla no se indica ninguna acción, el motor de inferencia del lenguaje utilizando ,lo agregara en forma predeterminada los ejemplos de lógica de predicado utilizan una base de hechs y una base de reglas.

VARIABLES

Las variables se utiliza para presentarse un valor lógico desconocido en un hecho o en una regla. Las variables en lógica de predicado se representa de la siguiente manera.

X,Y,Z mayúscula es una sola letra.

Asesino - mayúscula solo la primera letra en una palabra.

aSesino - no es variable.


Antecedente consecuente

asesino_a_sueldo- variable.

Asesino_a_sueldo- no es variable.

Ejemplo:

Si a alguien le gusta la pizza, es italiano

Variable

Si gusta_pizza (x)entonces es-italiano(x)

Si gusta (x,pizza) entonces es(x,italiano)

Si a alguien le gusta la pizza entonces es italiano

si gusta (x, pizza)entonces es(x,italiano)

si gusta (-x,pizza) entonces es(-x,italian)

Puede expresarse de otra manera y representarse lo mismo.

Todo aquel que le gusta la pizza, es italiano.

Es italiano quel que le gusta la pizza.

Para ser italiano tiene que gustarle la pizza.

Una vez identificado la regla, es adecuado reescribir la oración en forma de si… entonces, identificando la(s), variable(s), antecedentes, consecuente que incluye sujeto y predicado.

Ejemplo:

Para que se gradue de ingeniero, es necesario que termine todas las materias, realice practicas comunitarias y apruebe curso de graduación.

Si alguien termina las materias y (alguien) realice la practica comunitaria (alguien )a aprueba el curso de graduación entonces(alguien ) se gradúa de ingeniero.

LOGICA DE PREDICADO

Si termina (x,materias) AND realiza(x,practica_comuniarias) AND aprueba (x,curso_graduacion) entonces se gradua (x, ingeniero).

Todo guayaquileño es ecuatoriano.

Si alguien es guayaquileño entonces (alguien) es ecuatoriano

Si es (x, guayaquileño) entnces es(x,ecuatoriano)

Para ser alguien en la vida, hay que esforzarse.

Si(alguien)se esfuerza entonces (alguien)será alguien en la vida.


v

Si se_esfuerza(x)entonces es_alguien(x, vida).

MOTOR DE INFERENCIA

Base de hecho

Base de reglas (CON VARIABLES)

Pasos que realiza el motor de inferencia:

1. EQUIPARACION: comparar las reglas con los hechos y encuentra los valores de las variables.

2. SUSTITUCION: se sustituyen las variables en las reglas. Si hubiera que elegir, el motor de inferencia elegirá la primera porque asume que la base de hechos escrito en orden de prioridad.

3. AGREGAR O QUITAR: el consecuente en el base de hechos conforme lo indique la regla sustituido.

TALLER

TRANSFORMAR A LOGICA DE PREDICADO LAS SIGUIENTES ORACIONES

1. TODO LADRON JUZGA POR SU CONDICION.Si alguien juzga por su condición entonces alguien es ladrón.Si juzga (x,por_su_condicion) entonces es(es,ladron).

2. TODO ECUATORIANO O APOYA O NO AL PRESIDENTESi alguien apoya al presidente o no apoya al presidente entonces es ecuatoriano.Si apoya (x, presidente) OR NOT apoya (x,presidente)entonces es(x, ecuatoriano).

3. PARA QUE ALGUIEN SEA CAPO, DEBE USAR UN ARMA.Si alguien usa un arma entonces es capo.Si usa(x, arma) entonces es(x,capo).

4. PARA SER PROFESIONAL, SE DEBE ESTUDIAR Y APRENDER.Si estudia alguien y aprende alguien entonces alguien es profesional.Si estudia(x) and aprende (x) entonces es (x,profesional).

5. TODO QUITEÑO Y CUENCANO ES ECUATORIANO.Si es alguien quiteño or es alguien cuencano entonces alguien es ecuatoriano.Si es(x,quiteño)or (x,cuencano) entonces es (x, ecuatoriano).

6. TODA PERSONA NACE PARA VIVIR Y VIVE PARA MORIR.Nace (persona,vive).Vive (persona, muere)

7. TODA PERSONA TIENE DERECHO A DEFENDERSE.Tiene_derecho(persona, defenderse).


MATERIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.docx

Documents

Transcript of MATERIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.docx