Inteligencia Artificial - Unidad 3
Representación del conocimiento
Lógica de predicados
La lógica de predicados, esta diseñada para trabajar con información que
cumple tres propiedades importantes:
– La información es completa con respecto al dominio de interés. Todos
los hechos necesarios para resolver el problema o están presentes o
pueden derivarse.
– La información es consistente.
– La única forma en que puede cambiar la información es que se añadan
nuevos hechos conforme estén disponibles. Si estos hechos son
consistentes con los demás hechos, ninguno de los hechos
pertenecientes al conjunto de los que eran ciertos pueden refutarse. Esta
propiedad se denomina monotonía.
Representación del conocimiento mediante reglas
Permite lograr una búsqueda de aserciones lógicas en el estudio de los sistemas basados o encaminados en una serie de instrucciones permitiendo de este modo lograr las vías de ejecución del programa de forma similar a las construcciones tradicionales de control como If, Then, Else. Las cuales definen los caminos de ejecución de los programas tradicionales.
Razonamiento simbólico bajo incertidumbre
Son métodos computacionales para tratar con problemas donde surge
conocimiento incierto, difuso y cambiante:
– El razonamiento no monótono, en el que se extienden los axiomas y/o
las reglas para que sea posible razonar con información incompleta.
– En estos sistemas una sentencia puede pensarse que es CIERTA, FALSA o
NINGUNA de las dos.
– El razonamiento estadístico, en el que se extiende la representación
para permitir que algún tipo de medida numérica sobre la certeza (en
lugar de simplemente CIERTO o FALSO) se pueda asociar a cada sentencia.
Lógica Difusa
La lógica difusa (también llamada lógica borrosa) se basa en lo relativo de lo observado como posición diferencial. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida dos metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en un metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.
Fue formulada en 1965 por el ingeniero y matemático Lotfi Zadeh.1
“La clave de esta adaptación al lenguaje se basa en comprender los cuantificadores de cualidad para nuestras inferencias(en los ejemplos de arriba, «mucho», «muy» y «un poco»)”.