Fundamentos de inteligencia artificial

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SISTEMAS DE RAZONAMIENTO LÓGICO
Inteligencia Artificial

1 INTRODUCCIÓN
Se ha mencionado anteriormente lo conveniente que es construir agentes que funcionen como sistemas de razonamiento: sistemas que representen explícitamente el conocimiento y puedan efectuar razonamientos sobre éste. La principal ventaja de estos sistemas es su alto grade de modularidad. Es posible independizar laestructura de control del conocimiento, con lo que cada porción del conocimiento mantiene total independencia entre sí. La anterior facilita experimentar con el sistema y modificarlo, haciendo a este más fácil explicar sus funciones a otro agente y también, como veremos en la parte 6, facilita el autoaprendizaje del sistema. En este capítulo se pasará de las palabras a los hechos, por decirlo de algunaforma, y hablaremos de los diversos procedimientos para poner en práctica estas funciones en un sistema real y eficiente. Los sistemas de razonamiento automático vienen en diversos colores y sabores, cada uno diseñado específicamente para diversos tipos de problemas. Se les clasifica en cuatro grupos principales:  Demostradores de teoremas y lenguajes de programación 1ógicos: En los demostradoresde teoremas se utiliza la resolución (o algún otro procedimiento de inferencia completa) para demostrar oraciones expresadas en lógica de primer orden total, frecuentemente en trabajos de razonamiento matemático y de tipo científico. También se les emplea para responder preguntas: la demostración de una oración que contiene variables sirve como respuesta a una pregunta debido a que concretiza lasvariables. Los lenguajes de programación lógicos se caracterizan por restringir la lógica, lo que impide el manejo completo de la negación, la disyunción y/o la igualdad. Por lo general utilizan el encadenamiento hacia atrás, y a veces pueden incluir algunas características no lógicas de los lenguajes de programación (por ejemplo, entrada y salida). Ejemplos de demostradores de teoremas son: SAM,AURA. OTTER. Ejemplos de los lenguajes de programación 1ógica son: Prolog, MRS, LIFE.  Sistemas de producción: Al igual que en el caso de los lenguajes de programación, estos sistemas utilizan la implicación como elemento primario de la representación. El consecuente de cada implicación se interpreta como recomendación de la acción, y no como mera conclusión lógica. Entre las acciones figuraninserciones y eliminaciones de la base de conocimientos así como entrada y salida. Los sistemas de producci6n funcionan con una estructura de control de encadenamiento hacia adelante. Algunos de ellos cuentan con un mecanismo de resolución de conflictos para decidir qué acción emprender cuando son varias las que se recomienda realizar. Ejemplos: OPS-5, CLIPS, SOAR.  Sistemas de cuadro y redessemánticas: En estos sistemas se aplica la metáfora de que los objetos son nodos en una gráfica, de que estos nodos se organizan de acuerdo con una estructura taxonómica y de que los vínculos que existen entre los nodos representan relaciones binarias. En los sistemas de cuadro, las relaciones binarias se consideren como ranuras de un cuadro que se llenan mediante otra; en cambio, en las redes semánticas,se consideran como flechas

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24-3-2009 entre un nodo y otro. De la elección entre la metáfora del cuadro y la metáfora de la red semántica dependerá que el dibujo de las redes resultantes se realice como cajas de nido o como gráficas, aunque el significado e implantación de ambos tipos de sistemas pueda ser idéntico. En este capítulo al hablar de una "red semántica" se quiere decir "redsemántica o sistema de cuadro". Ejemplos de los sistemas de cuadro: OWL, FRAIL, KODIAK. Ejemplos de redes semánticas: SNEPS, NETL, Gráficas Conceptuales.  Sistemas lógicos por descripción: Estos sistemas son la consecuencia de la evolución de las redes semánticas, al ser presionadas para formalizar el significado de las redes, sin dejar de poner énfasis en la estructura taxonómica como principio...
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