Title: INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
1INTELIGENCIAARTIFICIAL(IA)
2Concepto
La IA es una rama de la ciencia de computación
que comprende el estudio y creación de sistemas
computarizados que manifiestan cierta forma de
inteligencia
3Sistemas que
- Aprenden nuevos conceptos y tareas.
- Pueden razonar y derivar conclusiones útiles
acerca del mundo que nos rodea. - Pueden comprender un lenguaje natural o percibir
y comprender una escena visual. - Realizan otro tipo de actividades que requieren
de inteligencia humana.
4- Desde el punto de vista de los objetivos, la IA
puede considerarse - Como ingeniería
- Como ciencia
5Como ingeniería, el objetivo de la IA es resolver
problemas reales, actuando como un conjunto de
ideas acerca de cómo representar y utilizar el
conocimiento, y de cómo desarrollar sistemas
informáticos.
6Como ciencia, el objetivo de la IA es buscar la
explicación de diversas clases de inteligencia, a
través de la representación del conocimiento y de
la aplicación que se da a éste en los sistemas
informáticos desarrollados.
7Las limitaciones de las representaciones en base
a reglas, en particular, la necesidad de
representar aspectos como estructura y
relaciones, llevaron a otras representaciones que
en general englobamos como presentaciones
estructuradas.
8- Dentro de este tipo de representaciones las dos
más significativas son - Redes Semánticas.
- Prototipos o Marcos.
9Redes Semánticas
10Representación surgida de trabajo en
reconocimiento de lenguaje natural y la búsqueda
de modelos para la memoria humana.
11- Consiste en dos tipos de entidades básicas
- Nodos
- Ligas asociativas
12- Donde los nodos pueden ser de dos tipos
- Se refiere en forma directa al significado del
concepto - nodo tipo (clase). - Se refiere indirectamente al concepto mediante un
apuntador al nodo tipo - nodo "token" (instancia
u objeto).
13Tipos de Asociaciones La red semántica se puede
ver dividida en planos. En cada plano se tiene la
definición de un concepto, pero estos tienen
ligas a otros planos en que hay conceptos
relacionados. Es decir que un nodo tiene ligas a
nodos del mismo plano que lo definen, pero
también a nodos de otros planos que están
relacionados, como subclases, superclases,
analogías, etc. En cada plano hay un nodo tipo y
una serie de nodos "token2.
14Árboles Los árboles de clasificación constituyen
una aproximación radicalmente distinta a todas
las estudiadas hasta el momento. Es uno de los
métodos de aprendizaje inductivo supervisado no
paramétrico más utilizado.
15Como forma de representación del conocimiento,
los árboles de clasificación destacan por su
sencillez. A pesar de que carecen de la
expresividad de las redes semánticas o de la
lógica de primer orden, su dominio de aplicación
no está restringido a un ámbito concreto sino que
pueden utilizarse en diversas áreas diagnóstico
médico, juegos, predicción meteorológica, control
de calidad, etc.
16Ejemplo Ilustraremos con un sencillo ejemplo
cómo puede utilizarse un árbol de decisión. El
problema a resolver es el siguiente se trata de
decidir si vamos a jugar al tenis dependiendo de
las condiciones atmosféricas siguientes
nubosidad, humedad y viento.
17- Considerando un conjunto de aprendizaje en el que
los patrones están compuestos por atributos
categóricos y la clase cierta asociada es Si o
No, algunos de estos prototipos serán - Nubosidad despejado, Humedad normal, viento
débil, Si - Nubosidad despejado, Humedad alta, viento
débil, No - Nubosidad nublado, Humedad normal, viento
débil, Si - Nubosidad lluvioso, Humedad normal, viento
débil, No
18El árbol de decisión construido es el mostrado en
la figura
19- Que se corresponde con la siguiente regla para la
decisión de jugar - (Nubosidaddespejado Humedad normal) v
(Nubosidadnublado) v (Nubosidadlluvioso
vientodébil) - Y la siguiente para la decisión de no jugar
- (Nubosidaddespejado Humedad alta) v
(Nubosidadlluvioso vientofuerte)
20- Grafos
- Nodos/vértices normalmente con etiquetas
- Arcos/ligas pueden o no tener etiquetas (si
existe más de un tipo de arco)
21Una red es normalmente un grafo con pesos. En
Inteligencia Artificial los arcos pueden
representar cualquier cosa (relación entre
nodos). Se pueden usar para representar
relaciones causales, e.g. Los árboles son útiles
para representar jerarquías, e.g.
22REGLAS DE INFERENCIA
23QUE ES INFERENCIA?
- Inferir es concluir o decidir a partir de algo
conocido o asumido llegar a una conclusión. A su
vez, Razonar es pensar coherente y lógicamente
establecer inferencias o conclusiones a partir de
hechos conocidos o asumidos.
24COMO SE PUEDE INFERIR?
- Realizar inferencias significa derivar nuevos
hechos a partir de un conjunto de hechos
conocidos como verdaderos. La lógica de
predicados proporciona un grupo de reglas
sólidas, con las cuales se pueden realizar
inferencias.
25Modus Ponens (MP)
- de (P ? Q) y P, se deduce Q
- conocida como la regla de la afirmación del
antecedente - Ejemplo
- Si el sol brilla, María está en la playa.
- El sol brilla.
- Por lo tanto, María está en la playa.
26Modus Tollens (MT)
- de (P ? Q) y Q, se infiere P
- conocida como negación del consecuente
- Ejemplo
- Si el sol brilla, María está en la playa.
- María no está en la playa.
- Luego, el sol no brilla.
27Silogismo Hipotético (SH)
- de (P ? Q) y (Q ? R), deducimos (P ? R).
- se conoce como razonamiento en cadena
- Ejemplo
- Si el sol brilla, María está en la playa
- Si María está en la playa, está nadando.
- Si está nadando, estará cansada esta noche.
- Por lo tanto, si el sol brilla, María estará
cansada esta noche.
28Silogismo Disyuntivo (SD)
- de (P v Q) y P, deducimos que Q.
- P puede ser también Q.
- Ejemplo
- El sol brilla o está lloviendo
- El sol no brilla.
- Por lo tanto está lloviendo
29Conjunción (Conj)
- de P y Q, deducimos PQ
- Ejemplo
- El sol brilla
- Está lloviendo
- Por lo tanto, el sol brilla y está lloviendo
30Simplificación (Simp)
- De P y Q deducimos P (o Q).
- Ejemplo
- Está lloviendo y el sol brilla
- Por lo tanto, está lloviendo
31Adición (Ad)
- De P inferimos P v Q
- si sabemos que P es verdadera, P v Q, P v R, P v
S lo será también - Ejemplo
- Está lloviendo
- Por lo tanto, está lloviendo o la luna es de
queso.
32Dilema constructivo (DC)
- de (P ? Q) (R ? S) y (P v R) inferimos (Q v S).
- Ejemplo
- Si Juan se va a Alaska, se congelará en
invierno. - Si se va a Miami, se asará en verano.
- Juan se va a Alaska o a Miami.
- Por lo tanto, se congelará en invierno o se
asará en verano
33OTRA REGLA DE INFERENCIA
- La resolución es una técnica poderosa para probar
teoremas en lógica y constituye la técnica básica
de inferencia en PROLOG, un lenguaje que manipula
en forma computacional la lógica de predicados.
34Resolución
- Si (A v B) es verdadero y (B v C) es verdadero,
entonces (A v C) también es verdadero. - Utiliza refutación para comprobar una determinada
sentencia. La refutación intenta crear una
contradicción con la negación de la sentencia
original, demostrando, por lo tanto, que la
sentencia original es verdadera.
35Lógica deductiva.
- El razonamiento deductivo parte de una regla
general y se propone comprobar que los datos
concuerdan con la generalización.
36Un poco de Historia
- Aristóteles (384-322 a.C.) fue el primero en
estudiar las formas de la argumentación a él se
le atribuye la invención de la lógica como
ciencia. - Aristóteles fue el primer filósofo que utilizó
los silogismos como forma lógica de solución para
los problemas y señaló que el silogismo era el
principal instrumento para arribar a conclusiones
científicas.
37Silogismos
- La forma de argumentación que Aristóteles
identificó y sistematizó usaba enunciado
sujeto-predicado en un silogismo (dos premisas y
una conclusión). - Los silogismos son argumentos estructurados
compuestos por dos premisas y una conclusión.
38Ejemplo de Silogismo
- Todos los hombres son mortales
- Sócrates es hombre
- Por lo tanto, Sócrates es mortal.
39La estructura del silogismo es invariable
- La primera frase proporciona una parte de la
información que describe al sustantivo (hombres)
como parte de un subconjunto (mortales). - La segunda frase proporciona una premisa
adicional que describe un nuevo sustantivo
(Sócrates) en relación con el subconjunto
(hombres). - La conclusión es el tercer enunciado que nos
permite extraer conclusiones lógicas basadas en
la pertenencia a un determinado conjunto o
subconjunto.
40En Conclusión
- Si la conclusión se encuentra fundamentada o
sustentada por las premisas, el silogismo es
considerado como válido. - Los silogismos enseñan a los alumnos a establecer
premisas y a determinar si las conclusiones son
lógicas o ilógicas, y así se podrán usar los
silogismos en distintas áreas.
41Proposiciones Categóricas
- Proposiciones categóricas son afirmaciones acerca
de categorías o clases. Toda proposición
categórica es un enunciado acerca de los miembros
de dos clases, y de relación entre ellos. Por
ejemplo - Ningún soltero es casado.
- Algunos Mazda no son fabricados en Japón.
42- Como se dijo antes, una proposición categórica es
un enunciado que relaciona dos clases, o
categorías. - Las dos clases en cualquier proposición
categórica se colocan en una relación de
sujeto-predicado. - Algo es predicado, o dicho acerca de, un sujeto.
Lo que se dice es que una clase (el sujeto) está
incluida o excluida de la clase del predicado.
43Descripción de ejemplos
- "Ningún soltero está casado" dice que la clase de
los solteros (el sujeto) está completamente
excluida de la clase de los casados (el
predicado). - De manera semejante, decir que todos los
chimpancés son primates es afirmar que cualquier
sujeto que sea un chimpancé estará incluido en la
clase de los primates (el predicado).
44Las cuatro clases de proposiciones categóricas
- Universal afirmativa Todo S es P
- Universal negativa Ningún S es P
- Particular afirmativa Algún S es P
- Particular negativa Algún S no es P
45- Las palabras "todo" y "algún" se llaman
"cuantificadores" porque indican la cantidad del
sujeto. Esto es, especifican cuánto elementos de
la clase del sujeto están incluidos en la clase
del predicado. ("Ningún" indica cero miembros.) - El verbo en una proposición categórica
correctamente expresada, es siembre alguna forma
del verbo "ser", y se conoce como "cópula".
46Tenemos, entonces, el siguiente esquema
- Cuantificador
- todo, ningún, algún
- Sujeto
- la clase que se incluye en o que se excluye de,
el predicado - Cópula
- es, son. era, eran
- Predicado
- la clase de la cual el sujeto es o no es parte
47Diagramas de Venn
- Se podría decir que son silogismos visuales.
Comprueban la verdad o falsedad de un silogismo
48Forma de Trabajo
- Cada conjunto de elementos se encuentra encerrado
dentro de un circulo, o figura geométrica, y
estos a su vez están encerrados dentro de otra
figura, por lo general está es un rectángulo, se
pueden dibujar cada elemento del conjunto o bien
solo se puede indicar su existencia. - Los diagramas de Venn son una buena herramienta,
que nos permite realizar las operaciones entre
los diversos conjuntos del universo de un forma
más sencilla.
49DIAGRAMAS DE VENN
A
B
A-B
A
B
Resta
A?B
A
B
Intersección
A
A?B
B
Subconjunto
A?B
A
B
Unión
50Ejercicio
- En el diagrama que colocamos a continuación, se
han volcado los datos obtenidos en una encuesta,
realizada a personas, donde se les preguntó si
tomaban té o café. Los números que aparecen se
refieren a las cantidades de personas que
respondieron a la pregunta en las diversas formas
posibles solamente té, té y café, ninguna de las
dos bebidas, etc.
51- En base a estos datos responderemos a las
siguientes preguntas - Cuántas personas tomaban té? Rta. 6 personas.
- Cuántas personas tomaban café? Rta. 9 personas.
- Cuántas personas tomaban té y café? Rta. 4
personas. - Cuántas personas no tomaban ninguna de las dos
bebidas? Rta. 1 persona. - Cuántas personas no tomaban té? Rta. 6 personas.
- Cuántas personas no tomaban café? Rta. 3
personas. - Cuántas personas tomaban por lo menos una de
esas dos bebidas? Rta. 11 personas. - Cuántas personas tomaban sólo una de esas dos
bebidas? Rta. 7 personas. - Cuántas personas tomaban sólo café? Rta. 5
personas. - Cuántas personas tomaban alguna de esas bebidas?
Rta. 11 personas.