Inteligencia artificial

RESÚMENES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

ÍNDICE

1- TOMA DE DECISIONES CON BASE EN LÓGICA DIFUSA

Pág. 2

2- SISTEMAS EXPERTOS

Pág. 5

3- PROCESO CREACIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO SESPID

Pág. 9

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RESÚMENES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Iván Curiel Alegre

1- TOMA DE DECISIONES CON BASE EN LÓGICA DIFUSA
A la hora de tomar decisiones se puede optar por:
PRECISIÓN:

Se aportandatos exactos para tomar la decisión.

SIGNIFICANCIA:

No se puede definir un problema de manera exacta, así que
nos apoyamos en la experiencia (lógica difusa).

IMPRECISIÓN vs INCERTIDUMBRE

IMPRECISIÓN:

Valores no exactos de los parámetros
del problema, información
incompleta o no puede obtenerse

CONJUNTOS
DIFUSOS

INCERTIDUMBRE:

Los parámetros del problema son denaturaleza estocástica

MÉTODOS
PROBABILÍSTICOS

¿QUÉ ES LA LÓGICA DIFUSA? (Lógica Fuzzy)
Permite valores imprecisos (intermedios) para poder definir evaluaciones convencionales
entre sí/no, verdadero/falso, negro/blanco, etc. Es decir, podemos obtener datos útiles
aunque provengan de datos aproximados.
Este tipo de lógica no necesita valores exactos, soporta valores aproximados, subjetivos ovaloraciones lingüísticas para los parámetros del problema a resolver y se incorporan de forma
apropiada a modelos matemáticos complejos.
Utiliza expresiones como frío/calor, si/no, blanco/negro, bien/mal, mucho/poco…

PROBLEMAS DE LA LÓGICA DIFUSA
La lógica difusa por sí sola ha fracasado ya que no funciona muy bien, pero si se la
complementa con otros tipos de sistemas puede ser una muybuena solución de problemas.
Ejemplo: controlar el nivel de un depósito solamente con lógica difusa va a funcionar mal. Sin
embargo, si se le añade un PID el control de nivel funcionará perfectamente.

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Iván Curiel Alegre

EJEMPLOS LÓGICA DIFUSA
-

-

Quiero darle una patada a una persona para hacerle daño. Con mi experiencia, se más
o menoscon qué fuerza se la tengo que dar, es decir, no necesito saber exactamente
los Newtons de fuerza que tengo que aplicar.
Tengo frío y al ponerme el pijama ya tengo calor, me es indiferente la temperatura
exacta a la que estoy, lo único que me importa es que tengo calor.
Lavadoras con sistema fuzzy (fue más comercial que otra cosa).
Agricultor al sembrar. Él no controla la pluviometría, ni delnº de granos por m 2, ni de
humedad relativa, etc, pero gracias a su experiencia adquirida a lo largo de los años, él
ya sabe cuándo arar, sembrar, cosechar…
CARACTERÍSTICAS LÓGICA DIFUSA

Soporta datos imprecisos
Fácil de entender
Flexible

Tolerante a los datos imprecisos
CARACTERÍSTICAS

Se basa en el lenguaje humano
Se basa en la experiencia de expertos
conocedores del problemaen cuestión

Puede modelar funciones no lineales de
alguna complejidad
Combina en forma unificada expresiones
lingüísticas con datos numéricos

DIFERENCIA CONJUNTOS BOOLEANOS Y CONJUNTOS DIFUSOS
Eres joven si tu edad está comprendida en el rango de edad 0-20 años. A=[0,20].
CONJUNTOS BOOLEANOS

1

0
0

20 21

Edad

La función característica asigna un 1 ó un 0 dependiendo
si laedad está dentro del subconjunto A.
Ejemplos:
- 19 años  devuelve un 1 eres joven
- 21 años  devuelve un 0  no eres joven

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Iván Curiel Alegre

¿Por qué si tienes 21 años ya no eres joven?
Porque en realidad sigues siendo joven, pero no tanto como antes. Para solucionar este tipo
de conflictos se utilizan los conjuntos difusos:
CONJUNTOSDIFUSOS
En los conjuntos difusos se asigna un valor de pertenencia al valor X (en este caso la edad).
Grado pertenencia:
- 0  no pertenencia absoluta.
- 1  completa pertenencia.
Si tienes 21 años, eres joven, pero no tanto como cuando
tenías 20 ó menos.
Ejemplos:
- 19 años  eres joven  grado pertenencia = 1
- 21 años  eres joven  grado pertenencia = 0,6

1
0,6
0

0

20 21...