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El Paradigma Cognitivo
¿Cómo surge la idea de construir máquinas o programas inteligentes?¿Como surge la idea de la Inteligencia Artificial?
B Inteligencia = Conocimiento.
"La Ciencia Cognitiva ha estado dominada por la vision computacional del
pensamiento, que considera el pensar como la manipulación de una representacion
mental ('modelo mental') de un dominio externo.La representacion debe expresarse en algun lenguaje interno que contiene diseñospara estructuras bien formadas y operaciones sobre estas estructuras (Fodor, elmentalés). Una teoría computacional deI pensamiento debe definir el lenguajementalés y describir una maquina hipotética que pueda ejecutar programas en estelenguaje."
Hunt, 1989. Cognitive Science: definition, status and questions. Annual Review ofPsycology, 40, 603-29
• El hombre como un organismo que se mueve en un medio, que muestra y lleva a
cabo conductas en un medio, porque es capaz de adquirir ciertos conocimientos
sobre ese ambiente. [Construccion de representaciones] .
• El Organismo se constituye en secuencias de estados, cuyos contenidos son sus
representaciones o las operaciones realizadas sobre estas representaciones.
• Una descripción adecuada del organismo consiste en una descricpión del estado
mental en el que se encuentra.
• Metodologia: El Funcionalismo.
[mundo => sujeto (mente) => conducta)
El Funcionalismo
• Entre los estados mentales existen las siguientes relaciones causales:
− Estados mentales-estímulos
− Estados mentales-respuestas
− Estados mentales-estados mentales
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¿Qué contienen estos estados mentales para poder tener un papel causal y que
puedan ser analizados cientificamente?
B INFORMACION QUE PUEDE PROCESARSE
• Los estados deben poder relacionarse computacionalmente.
Luego: presupuestos de la explicación funcional
Representaciones internas del ambiente externo, que definen estados comprensivos y
procesamiento de tales representaciones hasta desencadenar una solución.
¿Cómo construir teoría científicas que den cuenta de esta descripción del organismo?
(1) Disponer de un vocabulario descripctivo en el que el contenido mental pueda
representarse perspícuamente.
(2) Especificar las transformaciones a realizar sobre esas formulas que permitan
construir los estados y procesos mentales deI organismo [sus actitudes
proposicionales] .
(3) Esas transformaciones deben comprenderse en funcion de los estados a lograr
(sus actitudes proposicionales, planes, proyectos, etc.). [Problema de la agenda
oculta, Clocksin]
Resumen: Una teoría científica debe construir una representacion de la secuencia de
formulas relacionadas por el contenido que define el tránsito de estados deI
organismo.
La teoría es buena si puede predecir el contenido de un estado a partir de aquellos
otros que mantienen con éste relaciones causales.
¿Problemas?La Esperanza funcionalista: caracterizar el sistema de representaciones ofreciendo las
condiciones necesarias y suficientes para tener actitudes proposicionales por
referencia a las relaciones entre órganos y fórmulas deI sistema.
B Contenido = Informacion
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Teoría de la Información
Sistema: Un canal de capacidad limitada que procesa y transmite información desde elestímulo a la respuesta
¿Qué es la informacion?
La informacion deja transparente los contenidos de los estados mentales. El
significado deja de ser relevante.
B Pensamiento Inteligente: Sistemas que procesan informacion.Mentes = Maquinas
La Metafora ComputacionalUna maquilna exige un programa que la defina unívocamente en un medio ordenado,
donde los elementos que la constituyen importan por su contribucion a la totalidad.
Dada una conducta inteligente puede emularse especificando un flujo de informacion
capaz de transformar un punto de partida en un punto de Ilegada.
Sistemas de Simbolos Fisicos (NeweIl1980)Si todos los procesos simbólicos computables pueden ser procesados por cualquiera
de los elementos de las clases que simulan la clase maximal o máquina universal de
Turing, podemos intentar simular las conductas inteligentes de los seres humanos en
sistemas equivalentes. => Inteligencia Artificial
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La Representación (Índice)
1. Repaso General de la Investigación en IA
2. Modelos Conexionistas/Modelos Simbólicos
3. La Representación en los Modelos Simbólicos3. 1 Representación Procedural: Reglas de Producción.
3. 2 Representación Declarativa:
• Objeto-Atributo-Valor
• Marcos (Misky): Herencia, Taxonomía. Procedimientos o
Métodos
• Redes Semánticas.
3. 3 Representación Declarativa + Procedural: sistemas basados en el
Conocimiento
• Sistemas Expertos (Marcos + Reglas).
3. 4 Aportes dinámicos:
• Razonamiento por casos
• Giones, planes y Metas
• Mop's, E-Mop's
3. 5 Investigación lógica
• Lógicas no clásicas: modeles, temporales, epistémicas , etc.
• Lógica Difusa.
• Lógica Nomonotónica
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3. 6 Noción de Objeto: Elementos dinámicos entre los elementos
representados (redificición de las arquitecturas informáticas)
• Programación orientada a objetos
• Arquitecturas Cliente-servidos
• Programación visual
• Hiperextos
• Internet,
6
Esquema General del Software Inteligente
Programación Procedural¿Cómo Hacerlo?
Programación Declarativa¿Qué hacer?
Ingeniería delConocimiento
Aprendizaje por ejemplos
Estático Dinámico Aprendizaje por PrimerosPrincipios
Dirigido por Marcos
PROLOG
Basados en Reglas
Logica Difusa,Nomonotónica...
Híbridos
REDES NEURALES
Inducción
Razonamiento porCasos
Aprendizaje porAnalogía
MACHINE LEARNING
3.1. La Representación Procedural
Reglas de Producción
Si A1, A2,...,An entonces C1, C2,...,Cn
Ejemplo:
I
II
Se ha derramadoun líquidoinflamable
El ph < 6 Huele a vinagre El líquido es un Ácido
Si el ph < 6, el material es un ácido
EmparejamientoAcción
El ph < 6 Huele avinagre
El líquido es ÁcidoAcético
Se ha derramadoun líquidoinflamable
Si el vertido es un ácido y huele avinagre , el líquido es ácido acético
Emparejamiento
El líquidoes unÁcido
7
Acción
Llamar a los Bomberos
8
Ciclo del Motor de Inferencia en el sistema de reglas en la secuenciaEmparejamiento-acción
Hechos
Reglas
3.2. Representación Declarativa
Marcos o Frames (M. Minsky)
ObjetoAgua Maxi-Cola Ginebra
Atributo ValorBebida Esencial Refrescante AlcohólicaColor Incolora Oscura IncoloraSabor Insípida Bubujeante/dulce FuerteTemperatura Fría Muy Fría Con hieloOlor Inodora dulce alcoholCombina con Sola Bebidas alcohólicas Bebidas refrescantes... ... ... ...Consumo En todo momento Refresco Tarde/noche
[ ] [ ] [ ] [ ] ▓ ▓ ▓ ▓
[ ] [ ] [ ] [ ] ▓ ▓ ▓ ▓
Emparejamiento Acción
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Taxonomías
Redes Semánticas
Bebidas
Calientes Refrescantes Alcohólicas
Zumos
Infusiones Alimenticias
Café Té Poleo Tila
Consomé Caldos Purés
Con Gas Sin Gas
Refrescos
De Cola De frutas
De Frutas De Verduras
De bajaGraduación
De altaGraduación
Vino Cerveza
Ron Ginebra Güisqui Vodka Tequila
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3.4. Aportes Dinámicos
Razonamiento por Casos
Proceso
¿Cuál es la Situación?
¿Qué casos recuerdo?
¿Cuáles son relevantes?
¿Se puede aplicar a la Situación?
Si No¿Qué me dice que haga? Determinar lo correcto
Recordarlo para la próxima vez
Hacerlo
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Guiones, Planes, Metas
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Ejemplos de Primitivas Semánticas
ATRANS = Transferir una relaciónabstracta = DarPTRANS = Transferir la posición físicade un objeto = IrPROPEL = Aplicar fuerza física a unobjeto = Empujar
MOVE = Mover una parte del cuerpo =Dar una patadaMTRANS = Transferir información =DecirMBUILD = Crear nueva información =Decidir
Mop's, E-Mop's
Visitas a Museos
Visitas a Museos de Arte Visitas a Museos en Europa
Es un Instancia de Es un Instancia de
Es un.Instancia de.Es un
Instancia de
Es un.Instancia de.
Es un
Visitas a Museos enLondres
Janet L
Es un Instancia de
Visitas a Museos enParís
Visita al Louvre
Visita a la NationalGallery. Kolodner
Es unInstancia de
Instanciad
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(1984)
Modelo Conjuntista de Rasgos. Prototipos
Memoria. Modelos de Memoria
Ave
Grajo petirrojo
gorrión
cardenal
Paloma loro
periquito
Ganso
Pato Pollo
animal
halcón
águila
Cabra
Oveja Vaca
caballo
cerdo
perro
conejo
ratón
Gato
Animal Mamífero
ciervo
oso león
Estimulo
AlmacénSensorial aCorto Plazo
Memoria a MemCorto Plazo Fun
(WMe
Memoria a Largo Plazo
0 ½ 30 s s
egundo15
oriacionalorkingmory)
Respuesta
Sin límite
16
Arquitectura del Ordenador Digital
La Memoria como Recategorización
Output
Mapas de doble entrada
Input
Similar Output
Mapas de doble entrada
SimilarInput
CPU MEMORIA
Sistema de Entrada
Sistema de Salida
Instrucciones
Datos
Resultados
Resultados
Programa