Conocimiento y razonamiento
Las personas conocen cosas y realizan razonamientos de forma automática.
¿Y los agentes artificiales?
Conocimiento y razonamiento en forma de estructuras de datos y algoritmos.
Para que el conocimiento sea accesible para los ordenadores, se necesitan sistemas basados en el conocimiento (SBCs).
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Conocimiento y razonamiento
En los SBCs se usan lenguajes declarativos:
Expresiones más cercanas a los leguajes humanos
Los SBCs expresan el conocimiento en una forma que tanto los humanos como los ordenadores puedan entender.
Esta parte de la asignatura analiza cómo expresar el conocimiento sobre el mundo real en una forma computacional.
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Logic, ontology and computation
Knowledge representation is an interdisciplinary subject that applies theories and techniques from three fields:
Logic provides the formal structure and rules of inference.
Ontology defines the kinds of things that exist in the application domain.
Computation supports the applications that distinguish knowledge representation from pure philosophy.
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Inferencia en lógica
Se quieren conseguir algoritmos que puedan responder a preguntas expresadas en forma lógica.
Tres grandes familias de algoritmos de inferencia:
encadenamiento hacia delante y sus aplicaciones en los sistemas de producción
encadenamiento hacia atrás y los sistemas de programación lógica
sistemas de demostración de teoremas basados en la resolución
La representación mediante formalismos lógicos es declarativa pero puede representar procedimientos.
Se describen cuales son los pasos para resolver un problema como una cadena de deducciones.
La representación se basa en dos elementos:
hechos: proposiciones o predicados
reglas: formulas condicionales
Sistemas de producción
Sistemas de producción
Un problema queda definido por:
Base de hechos: que describen el problema concreto.
Base de reglas: que describen los mecanismos de razonamiento que permiten resolver problemas.
Motor de inferencia: que ejecuta las reglas y obtiene una cadena de razonamiento que soluciona el problema.
Hechos: terminología
Base de hechos (BH):
Memoria de trabajo
Memoria a corto plazo
Aserciones
Ejemplos:
x es un gato
x es un animal doméstico
Reglas: terminología
Si entonces
condiciones – acciones
antecedentes – consecuentes
premisas – conclusiones
Base de reglas:
Base de conocimiento (BC)
Memoria a largo plazo
Implicaciones
Ejemplo: Si x es un gato entonces x es un animal doméstico
Motor de inferencia: terminología
El motor de inferencia o mecanismo de control está compuesto de dos elementos:
Interprete de reglas o mecanismo de inferencia
Mecanismo de razonamiento que determina qué reglas de la BC se pueden aplicar para resolver el problema, y las aplica
Estrategia de control o estrategia de resolución de conflictos
Función del motor de inferencia:
Ejecutar acciones para resolver el problema (objetivo) a partir de un conjunto inicial de hechos y eventualmente a través de una interacción con el usuario
La ejecución puede llevar a la deducción de nuevos hechos.
Motor de inferencia
Fases del ciclo básico:
Detección (filtro): Reglas pertinentes
Interprete de reglas: Obtención, desde la BC, del conjunto de reglas aplicables a una situación determinada (estado) de la BH
formación del conjunto de conflictos
Selección: ¿Qué regla?
Estrategia de control: Resolución de conflictos
selección de la regla a aplicar
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