Inteligencia ArtificialFacultad de Ingeniera

Ingeniera de SistemasUniversidad Nacional de Trujillo

INDICE

TRABAJO DE INVESTIGACIN

INDICE2I.SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO3II.SISTEMA EXPERTO4III.CONOCIMIENTO4IV.REPRESENTACIN DEL CONOCIMIENTO51Lgica Proposicional62Lgica de Predicados62.1Lgica de predicados (de primer orden)73Reglas de Produccin94Redes semnticas95Marcos o Frames146Guiones187Tripleta objeto, atributo y valor20V.REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS22

TRABAJO DE INVESTIGACIN

I. SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

Los Sistemas basados en conocimiento constituyen una de las ramas principales de investigacin dentro del campo de la Inteligencia Artificial.Se caracterizan por incorporar de forma explcita, el conocimiento referido al dominio donde se aplicarn.Son programas de computadora donde el conocimiento sobre el campo de aplicacin, objeto del Sistema, se encuentra especificado en forma explcita y separada del resto de elementos integrantes del mismo.Un sistema experto es un tipo de Sistema basado en conocimiento.

Figura 1: IA: Inteligencia Artificial, SBC: Sistemas basados en conocimientos, SE: Sistemas expertos

II. SISTEMA EXPERTO

Un sistema experto es un programa que usa conocimiento y procedimientos de razonamiento para resolver problemas lo suficientemente difciles como para necesitar de un experto para su solucin. Est construido usando la tecnologa de los sistemas expertos.Los sistemas expertos son llamados as porque emulan el razonamiento de un experto en un dominio concreto, y en ocasiones son usados por stos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas, dando as lugar a una mejora de la productividad del propio experto al usar este tipo de sistemas informticos.Existentes cinco formas diferentes para codificar los hechos y las relaciones que constituyen el conocimiento. Cada uno de los mtodos tiene ventajas e inconvenientes.

III. CONOCIMIENTO

El conocimiento es la comprensin adquirida, implica aprendizaje y familiaridad con una o ms materias; se compone de ideas, conceptos, hechos y figuras, teoras, procedimientos y relaciones entre ellos, y formas de aplicar los procedimientos a la resolucin prctica de problemas.El conocimiento que se usa en un S.E. es el conocimiento heurstico; este es el que ayuda a las personas o computadoras a aprender, es el uso de los conocimientos empricos. Las reglas de pensamiento, los trucos, los procedimientos o cualquier tipo de informacin que nos ayuda en la resolucin de problemas.

IV. REPRESENTACIN DEL CONOCIMIENTO

Se analizan algunas de las representaciones ms comunes del conocimiento para los sistemas expertos. En primer lugar, los shells de los sistemas expertos estn diseados para cierto tipo de representacin, la forma en que un sistema experto representa al conocimiento afecta su desarrollo.Es la forma utilizada para capturar las caractersticas fundamentales en el dominio del problema bajo estudio y hacer esta informacin accesible por los procedimientos utilizados para su solucin.Cmo se puede representar explcitamente el conocimiento que un experto utiliza para resolver problemas, para su almacenamiento y empleo en un sistema software de forma verstil y eficiente.

Requisitos de los formalismos de representacin del conocimiento: Potencia expresiva Facilidad de interpretacin Eficiencia deductiva Posibilidad de explicacin y justificacinPrincipales formalismos de representacin Lgica Reglas de produccin Redes semnticas Marcos Lgicas de descripcinCada formalismo de representacin usa un mtodo de inferencia especfico: Resolucin, SLD-resolucin Razonamiento hacia adelante y hacia atrsEntre las principales representaciones de conocimiento en los sistemas expertos tenemos a:1 Lgica Proposicional

La lgica utiliza una representacin primitiva del lenguaje y permite representar las aserciones sobre el mundo que nos rodea. La lgica oposicional permite el razonamiento a travs de un mecanismo que primero evala sentencias simples y luego sentencias complejas, formadas mediante el uso de conectivos como (AND) y (OR).Esta lgica permite la asignacin de un valor verdadero o falso para la sentencia completa, pero no tiene la facilidad de analizar las palabras individuales que componen la sentencia.

2 Lgica de Predicados

La lgica de predicados est basada en la idea de que las sentencias expresen objetos, as como tambin cualidades y atributos de tales objetos. Los objetos pueden ser los objetos fsicos, o conceptos. Tales cualidades, relaciones o atributos, se denominan predicados. Los objetos se conocen como argumentos o trminos del predicadoAl igual que las proposiciones, los predicados tienen un valor de veracidad, pero a diferencia de las proposiciones, su valor de veracidad, depende de sus trminos. Es decir, un predicado puede ser verdadero para un conjunto de trminos, pero falso para Otro.

2.1 Lgica de predicados (de primer orden)

La lgica de predicados de primer orden estudia razonamientos de tipo deductivo, exactos (verdadero/falso) y basados en predicados de primer orden.

hijo(X,Y) : padre(Y,X), hombre(X).

hijo(X,Y) :- madre(Y,X), hombre(X).

hija(X,Y) : padre(Y,X), mujer(X).

hija(X,Y) :- madre(Y,X), mujer(X).

abuelo(X,Y) :- padre(X,Z), padre(Z,Y), hombre(X).

abuela(X,Y) ...

Ventajas Modelo (funcional) para los razonamientos humanos Alto grado de formalizacin (sintaxis y semntica) Separacin conocimiento (reglas)/razonamiento (inferencia) Otros esquemas se basan o pueden expresarse con ella Suficientemente expresiva para muchos dominiosDesventajas A veces es demasiado expresiva. Los algoritmos de inferencia para el caso general son complejos y hay ciertos tipos de problemas en los que bastara un lenguaje con algoritmos ms sencillos. A veces se queda corta. Problemas para razonar con conocimiento incierto, impreciso y subjetivo

Ejemplo 01: Red semntica a lgicaPropiedades

prop(ave, tiene, plumas).prop(ave, pone, huevos).prop(mamifero, da, leche).prop(maniifero, tiene, pelo).prop(avestruz, patas, largas).prop(ballena, vive, mar).prop(tigre, come, carne).

Excepciones

excep(avestruz, vuela, nopuede).excep(albatros, vuela, muybien).excep(ballena, tiene, piel).

Ejemplo 02: Red semntica a lgicaRelacionestipo_de(ave,animal).tipo_de(mamfero,animal).tipo_de(avestruz,ave).tipo_de(albatros, ave).tipo_de(ballena,mamfero).tipo_de(tigre,mamfero).

Herencia

hereda_de(X,Y) : tipo_de(X,Y).hereda_de(X,Y) :- tipo_de{X,Z), heredade(Z,Y).prop(Clase, Atributo, Valor) :- hereda_de(Clase, ClasePadre),prop{ClasePadre, Atributo, Valor), not excep(Clase, Atributo,Valor).prop(Clase, Atributo, Valor) : excep(Clase, Atributo, Valor).

3 Reglas de Produccin

La regla es la forma ms comn de representar el conocimiento es la formulacin ms inmediata del principio de causalidad, acciones o efectos (una o ms) que son ciertas cuando se causas. La potencia de una regla est en funcin de la lgica que condiciones y de las conclusiones. La conclusin se suele referir a la creacin de un nuevo hecho vlido, o la incorporacin de una nueva caracterstica a un hecho, mientras que la accin suele referirse a la transformacin de un hecho. La tcnica ms utilizada para representar el conocimiento procedural es por medio de reglas de produccinLa estructura bsica de una regla es: SI premisa, ENTONCES conclusinSI Presin >P1 y Temperatura >T1 y caudal