Temas selectos de inteligencia artificial, Ude Mex

UNIVERSIDAD DIGITAL DEL ESTADO DE MÉXICO

Licenciatura en Informática Administrativa

Temas selectos de inteligencia artificial

Unidad 3CVLTVRA LIBERTA

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RABAJO

UNIDAD III. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO

MAPA DE CONTENIDOS TEMÁTICOS

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TEMA 4

3.4.SEMÁNTICA DE LAS REGLAS Y SISTEMA DE PRODUCCIÓN

TEMA 1

3.1.Representación del conocimiento

3.4.1.Reglas de producción

3.1.1.Sistemas basados en conocimiento

3.4.1.1.Sintaxis de las reglas de producción

3.1.1.1.Concepto de conocimiento

3.4.2.Semántica de las reglas de producción

3.4.2.1.Conocimiento casual

3.1.1.2.Lenguajes utilizados en la representación del

3.4.2.2.Conocimiento de diagnostico conocimiento

3.4.3.Arquitectura de un sistema de producción

3.1.2.Mapas conceptuales

3.4.3.1.Base de conocimientos

3.4.3.2.Mecanismos de control

3.4.4.Ciclo de vida de un sistema de producción

REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO

TEMA 3

3.3.Razonamiento

TEMA 2

3.2.LÓGICA DE PREDICADOS

3.3.1.Razonamiento con incertidumbre

3.2.1.Proposiciones abiertas y cerradas

3.2.1.Lógica de predicados

3.2.1.1.Sintaxis

3.3.2.Aprendizaje

3.3.3.Razonamiento probabilístico

3.3.4.Lógicas multi-valuadas

3.3.5.Lógica difusa

3.2.1.2.Semántica

3.2.1.3.Validez

3.2.1.4.Inferencia

Ilustración 1. Fuente UDEMEX (2020)

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3.1.3.Redes semánticasCVLTVRA LIBERTA

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INTRODUCCIÓN

En nuestra vida desde que nacemos hasta que morimos, estamos expuestos a adquirir conocimiento, prácticamente una gran parte de nuestra existencia la ocupamos para la comprensión del mundo que nos rodea, en especial si nos referimos a tecnología. Esto aunado a que diariamente tenemos que aplicar nuestro raciocinio para problemas o situaciones cotidianas. Es donde se muestra cómo utilizar la lógica para representar los aspectos más importantes del mundo real como las acciones, el espacio, el tiempo y los eventos mentales.

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En ésta unidad se abordarán aspectos importantes en materia de qué contenido se debe de incorporar a la base de conocimientos de los agentes, es decir, cómo estos representaran hechos acerca del mundo. Es así como se pretende que se entienda como dentro de la I.A. se puede realizar la representación de conocimiento y razonamiento para un mejor desarrollo y aplicación de la misma en cualquier área que así la requiera.

La construcción de agentes basados en conocimiento debe tener la funcionalidad necesaria para procesar ciclicamente el trabajo que puede realizar ante una situación expresada, cumpliendo así con su razonamiento (cognición) y las maneras de darle a esa actividad procesada un significado (semántica). Es por ello que se cubrirá el estudio de los sistemas de razonamiento especializados para representar incerteza y conocimiento cambiante.

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COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CONOCIMIENTOS

Registra instrucciones, formas de razonamientos, donde pretenden exponer mediante casos reales, las maneras de representar la información, semánticas con lenguaje de programación determinando así formas de trabajo en el ambiente de la lógica computacional

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HABILIDADES

Investiga las instrucciones de aquellos razonamientos basados en métodos semánticos de videos explicativos donde genere un razonamiento y exposición de formas de lenguajes con algún software de su preferencia en programación, determinando su forma de trabajo autónomo

ACTITUDES

Valora los ejercicios expuestos para marcar sus intereses individuales que le ayuden a la creación de ejemplos reales lógicos I.A. para su comprensión dentro contexto empresarial y así facilitar más su vida laboral

Ilustración 2. Fuente UDEMEX (2020).

"El lenguaje empleado en este material no deberá generar ninguna distinción ni marcar diferencias entre hombres y mujeres, por lo que las referencias en el lenguaje o alusiones en la redacción representan a ambos sexos".

Ilustración 3. Fuente UDEMEX (2020).

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3.1. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

Esta representación es una tarea de enormes proporciones, es por ello que se intentará dar una descripción completa y se dejarán modelos donde se pueda incorporar nuevo conocimiento y detalles sobre sistemas basados en conocimiento.

4

En la ilustración 4 observamos algunos conceptos generales en los que se concentra la representación de conocimiento.

Acciones

Creencias

REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

Tiempo

Objetos Físicos

Ilustración 4. Fuente UDEMEX (2020).

En el siguiente video se define y se muestra más información sobre el tema.

Video 1. Nº 138: IA Lógica - Representar el Conocimiento 01. Descubriendo la Inteligencia Artificial. (2016). Nº 138: IA Lógica - Representar el Conocimiento 01. [Videoclip] en Youtube: Descubriendo la Inteligencia Artificial 30 de enero de 2017. Recuperado 22 de enero 2020 en: https://www.voutube.com/watch?v=ctnp6HV02tk

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3.1.1. Sistemas basados en conocimiento

La resolución de problemas en el mundo real toma relevancia cuando el conocimiento es empleado en aplicaciones como lo es en un diagnóstico médico, diseño de equipos, etc., esto es, este tipo de aplicaciones son diseñadas especialmente para el análisis del conocimiento sobre un tema y ser expertas sobre dicho tema.

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Por lo anterior, los sistemas deben contar con un razonamiento lógico, en la ilustración 5 observaremos las tres principales características de razonamiento.

COMPLETITUD

• Para asegurar que una conclusión inferida es cierta.
• Para que . Para asegurar que la inferencia sea factible. una inferencia, tarde o temprano produzca una conclusión verdadera.

SOLIDEZ

DECIDIBILIDAD

Ilustración 5. Fuente UDEMEX (2020 con información de Nilsson, 2017).

Los sistemas expertos incorporan conocimiento en espacios específicos del conocimiento humano como la ingeniería, negocios y medicina, por mencionar algunos, así es como si una aplicación se desempeña como un experto, se considera un sistema basado en conocimiento.

La ilustración 6 muestra una definición de los sistemas basados en conocimiento.

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Los programas de la I.A. que consiguen una capacidad a nivel de experto en la resolución de problemas mediante la reproducción de un cuerpo de conocimiento se denominan sistemas basados en conocimiento o sistemas expertos.

"

Ilustración 6. Fuente UDEMEX (2020 con información de Feigenbaum; McCorduck, y Nii, 1988).

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Diagrama de un sistema basado en conocimiento

En el siguiente diagrama se aprecia un sistema basado en conocimiento (SBC).

SBC / SE

Experto Humano

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IC

Base de conocimiento

Fuente del conocimiento

Transformación del conocimiento

Adquisición del conocimiento

Ilustración 7. Fuente UDEMEX (2020 con información de Simmons 1987)

Recuerda:

7

Los sistemas basados en conocimiento, describen a programas que razonan utilizando grandes bases de conocimiento.

Ilustración 8. Fuente UDEMEX (2020)

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Sistemas expertos

En el próximo video se apreciara más información sobre los sistemas basados en conocimiento o sistemas expertos.

Video 2. Nº 141: IA Lógica - Sistemas Expertos 01 Descubriendo la Inteligencia Artificial. (2017). Nº 141: IA Lógica - Sistemas Expertos 01. [Videoclip] en Youtube: Descubriendo la Inteligencia Artificial 06 de febrero de 2017. Recuperado el 22 de enero en. https://www.youtube.com/watch?v=kCHE1AJ4Of8

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3.1.1.1. Concepto de conocimiento

El concepto de conocimiento puede ser ambiguo, ya que muchos afirmaran poseerlo, es decir, si usted cree algo y si esto último realmente es cierto, y tiene la prueba de ello, entonces usted lo sabe.

La demostración es indispensable, pues si se afirma que: "al lanzar una moneda al aire, será águila" y sabemos que el resultado sólo sea cierto algunas veces, se tendría que evitar este tipo de afirmaciones.

Por consecuencia el concepto de conocimiento se puede definir de la siguiente manera:

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El conocimiento no es sino una creencia válida demostrada.

"

Ilustración 9. Fuente UDEMEX (2020)

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Agentes y creencias

En algunas situaciones existentes, un agente tratará con creencias suyas o las de otros agentes, que irán cambiando con el tiempo; en otras palabra, hay acciones que pueden tener precondiciones de conocimiento y efectos de conocimiento. Un ejemplo es cuando marcamos un número de teléfono, se tiene la precondición de conocer dicho número, y la acción de buscar el número tiene el efecto de conocer el número.

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3.1.1.2. Lenguajes utilizados en la representación del conocimiento

Existen diversos lenguajes que dentro de la representación del conocimiento, que permitirán la creación de ontologías. Estos lenguajes se encuentran en continuo progreso, es por ello que deben cumplir con ciertas características como las siguientes:

CARACTERÍSTICAS

Sintaxis Formalizada: para diseñar sobre bases sólidas.

Semántica Definida: para la implementación de algoritmos de razonamiento eficientes.

Valor Pragmático: para representar el conocimiento de una manera menos forzada.

Ilustración 10. Fuente UDEMEX (2020)

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