Transcript Representación del Conocimeinto I

Conocimiento
• Base de conocimientos:
–
–
–
–
–
Almacena hechos definidos
Reglas de causa y efecto
Información imprecisa, incertidumbre
Pocas modificaciones al conocimiento almacenado
Utilizado para razonamiento, análisis, planeación, toma de decisiones
• Tipos de conocimiento: [Feigenbaum]
– De objetos. Entes del mundo real y sus descripciones. Formación de
conceptos.
– De eventos. Acciones o acontecimientos del mundo real que se desarrollan
con una secuencia y presentan relaciones de causa y efecto.
– De funcionamiento. Indica cómo utilizar objetos, cómo hacer algo.
– Metaconocimiento. Conocimiento sobre el propio conocimiento que se tiene,
conciencia del conocimiento y carencias.
Representación del conocimiento
•
La IA transcribe el conocimiento en forma de estructuras que pueden ser explotadas
por un sistema computarizado en la búsqueda de la solución de un problema. De la
representación del conocimiento depende la utilización del mismo.
• Representación Declarativa y Representación Procedimental
Descripciones
Cómo ejecutar acciones
• Métodos declarativos de representación
– Lógica
• Proposicional
• Primer orden
– Redes semánticas
– Reglas de producción
• Métodos procedurales de representación
– Funciones o procedimientos
• Métodos mixtos de representación
– Marcos de referencia
– Guiones
Lógica proposicional
• Basada en la lógica clásica
Conceptos de juicio,
Concepto de Valor de Verdad: proposición verdadera, proposición falsa
• Proposición: enunciado declarativo
•
Frases en indicativo
– variable proposicional (p, q, r, ...)
Sentencia: enunciado compuesto por enunciados elementales y constructores
primitivos (conectivas)
Tiene valor de verdad
• Conectivas:
– Unarias (o monádicas):
• Negación (¬p)
– Binarias (o diádicas):
•
•
•
•
Conjunción (∧)
Disyunción (∨)
Condicional (→)
Bicondicional (↔)
Reglas de inferencia de lógica
proposicional
Inferencia:
• Proceso para obtener una conclusión a partir de unas premisas de modo que
el razonamiento sea válido.
Regla de inferencia:
• Condiciones bajo las que puede hacerse una inferencia, así como el
resultado de la misma.
Ejemplo:
• Razonamiento: [(p → ¬q) ∧ (¬ q → r)] → (p → r)
Dados P1: p → ¬ q y P2: ¬ q → r,
podemos concluir C: p → r
Modus Ponens
A→B
A
B
Modus Tollens:
A→ B
¬B
¬A
Y-eliminación:
A1 ∧A2 ∧A3 ∧…An
Ai
Resolución
unitaria
AvB
¬B
A
Reglas de producción
• Base de hechos (predicados)
• Sobre el dominio en un determinado
momento
• Utilizado en sistemas expertos
• Encademaniento de reglas
si A entonces B
A: condiciones de aplicación (antecedente)
B: acciones (consecuencia)
Reglas de producción
• Condición (antecedente). Corresponde a la descripción de un estado que
posibilita la ejecución de la regla.
• Consecuencia (conclusión). Acciones que afectan por su resultado el estado
del problema, el medio ambiente.
• Disparo de la regla. Cuando la condición se satisface completamente. Por
medio de los hechos se satisfacen las condiciones, se unifican los valores.
• Encadenamiento de reglas. Las acciones de una regla modifican el estado y
hacen que se cumplan las condiciones de otras reglas, una regla lleva al
disparo de otra.
La palidez cutánea, la somnolencia, la fatiga, la disnea al esfuerzo y la astenia son síntomas de la anemia.
El síndrome de mala absorción, el sangrado digestivo y el parasitismo intestinal severo son causas de anemia
La anemia en mujeres embarazadas requiere ingestion de hierro y vitamina b12
Los que tienen una percepción superior a 400mil pesos deben hacer declaración anual
Sistema de producción
Reglas de producción
Ventajas:
• Modularidad: las reglas representan pequeñas cantidades de
conocimiento independiente
• Mantenimiento: posible añadir/cambiar reglas con relativa
independencia
• Naturalidad y Transparencia: representación del conocimiento
próxima y comprensible por personas
• Capacidad de generar explicaciones
GENERACIÓN DE EXPLICACIONES
• Posibilidad de explicar el porqué de un resultado
• Devolver al usuario la cadena de reglas empleadas
• Incrementan la aceptación del resultado ofrecido (dominios
críticos)
Sistema de producción
COMPONENTES DEL SISTEMA DE PRODUCCIÓN:
1. BASE DE CONOCIMIENTOS (BC)
– Reúne todo el conocimiento del sistema
– Formada por base de reglas(BR) + base de hechos(BH)
2. MEMORIA ACTIVA (MA)
– Colección de hechos, representando el estado actual del problema
• Datos iniciales del problema + datos incorporados con posterioridad
–
–
–
–
Actúa como disparador del motor de inferencias
Refleja los cambios en el conocimiento del sistema
Interactúa con el mundo exterior (usuario, bases de datos, etc...)
Contiene reglas que están en condiciones de ser ejecutadas
3. MOTOR DE INFERENCIAS (MI)
–
–
–
–
–
–
–
Controla el funcionamiento del sistema
Examen de la MA y selección de reglas activas (emparejamiento)
Selección de reglas a ejecutar (resolución de conflictos)
Ejecución de reglas y actualización de la MA
Mantenimiento del autoconocimiento del sistema
Control de reglas activadas y ejecutadas
Ejecución de rutinas externas
Reglas de producción
• Estrategia de control, intérprete de
reglas, o motor de inferencias (EC o
MI): responsable de encadenar los
ciclos de funcionamiento.
• Fase de decisión: selección de reglas
• Fase de acción: ejecución de reglas
• Una regla se activa cuando sus
condiciones son ciertas en el estado
actual de la BH o cuando la regla
concluye algo que se busca establecer
Reglas de producción
• Encadenamiento de Reglas
– 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.
Redes semánticas
• Grafos dirigidos donde los nodos
representan conceptos y los arcos
relaciones binarias entre ellos
• Un arco y los dos nodos relacionados
pueden representar:
 un predicado con dos argumentos (redes
lógicas)
 objetos, atributos, y valores (redes
conceptuales)
 El problema para el uso de redes es la
cuantificación, la negación, las reglas, y
la disyunción
Redes semánticas
TIENE
PELO
MAMIFERO
TOMA
ES_UN
ROEDOR
ES_UN
ES_UN
HAMSTER
RATÓN
LECHE
Redes semánticas
TIENE
PELO
MAMIFERO
TOMA
ES_UN
ROEDOR
ES_UN
ES_UN
HAMSTER
RATÓN
LECHE