Representacin del Conocimiento Introduccin Inteligencia Artificial Luis Villaseor

Representación del Conocimiento Introducción Inteligencia Artificial Luis Villaseñor Pineda

¿Conocimiento? Definiciones de conocimiento l l l m. Acción y resultado de conocer. Entendimiento, inteligencia. Facultad de entender y juzgar las cosas. Conciencia, sentido de la realidad: perder alguien el conocimiento. pl. Ciencia, conjunto de nociones e ideas que se tiene sobre una materia: tiene conocimientos básicos de alemán.

¿Conocimiento? l Definiciones de conocimiento: l l es un conjunto de datos sobre hechos, verdades o de información almacenada a través de la experiencia o del aprendizaje (a posteriori), o a través de introspección (a priori). El conocimiento es una apreciación de la posesión de múltiples datos interrelacionados que por sí solos poseen menor valor cualitativo. Significa, en definitiva, la posesión consciente de un modelo de la realidad. es el conjunto organizado de datos e información destinados a resolver un determinado problema.

¿Para qué? l Saber para actuar en consecuencia

Tipos de conocimiento l l ¿Existen tipos de conocimiento? Por cómo se percibe l l Vista, Oído, Tacto, Gusto, Olfato Por cómo se modifica Por lo que representa etc.

Tipos de conocimiento l Lenguaje l l l El vehículo de información más complejo Diferentes niveles de representación léxico, sintáctico, semántico, pragmático Ontologías

Tipos de conocimiento l La comunicación, el diálogo l l El lenguaje mismo, que términos y en que circunstancias usarlo La filosofía del lenguaje l l Hablar es actuar !! Representar una intervención verbal como una acción

Tipos de conocimiento l Revisión del conocimiento l l Conocimiento monótono/no-monótono Al agregar nuevo conocimiento se modifica el estado completo

Tipos de conocimiento l Creencias l l l La comunicación es la construcción de un conocimiento común Yo creo que tu crees lo que yo creo Lógicas modales

Tipos de conocimiento l Acción l l l A toda acción corresponde una reacción Como representar las condiciones de éxito y sus consecuencias Sistemas de reglas

Tipos de representación l l l Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución más simple, elegir una representación inadecuada puede hacer que la solución sea difícil. Por ejemplo, hacer cálculos con números arábigos es más simple que con números romanos. No se conoce una representación que pueda servir para cualquier propósito. l l ¿Cómo representamos un número de teléfono? ¿Cómo representamos nuestro primer beso?

Representando para resolver l Tengo 5 pesos, si compro dos manzanas a 1 peso c/u ¿Cuánto me queda? l Tenemos datos y aplicamos una serie de operaciones sobre ellos para resolverlo l En este caso realizamos una abstracción y tomamos los datos importantes para resolver el problema l l l ¿Cuánto dinero tengo inicialmente? ¿Cuántas manzanas quiero y cuanto cuestan? Multiplicamos y restamos

Representando para resolver l No fue necesario pensar en manzanas para resolverlo, sólo en enteros y a ellos les aplicamos una serie de operaciones bien conocidas l El verbo [comprar] estrictamente hablando nunca fue representado pero fue indispensable para saber lo que se deseaba hacer con los datos. l Necesitamos conocimiento y mecanismos para manipularlo y así resolver el problema l en el caso de los humanos esta distinción no es fácil, es por ello que no es algo obvio para nosotros hacer esta diferencia

Dos niveles: Esquema general de la representación El nivel del conocimiento – real El nivel del formalismo – abstracción

Hechos: verdades en un cierto mundo. Es aquello queremos representar. Esquema general de la representación

Hechos: verdades en un cierto mundo. Es aquello queremos representar. Representaciones de los hechos en un determinado formalismo. Éstas son las entidades que realmente seremos capaces de manipular. Esquema general de la representación

Caso concreto: la programación Esquema general de la representación tenemos un problema, lo analizamos, proponemos un algoritmo, lo programamos en un lenguaje e interpretamos los resultados

Propiedades de un Sistema de Representación completo l Suficiencia de la representación: La capacidad de representar todos los tipos de conocimiento necesarios en el dominio. l Suficiencia deductiva: La capacidad para manipular las estructuras de la representación con el fin de obtener nuevas estructuras que correspondan con un nuevo conocimiento deducido a partir del antiguo.

Propiedades de un Sistema de Representación completo l Eficiencia deductiva: La capacidad de incorporar información adicional en las estructuras de conocimiento con el fin de que los mecanismos de inferencia puedan seguir las direcciones más prometedoras. l Eficiencia en la adquisición: La capacidad de adquirir nueva información con facilidad. l l El caso más simple es aquél en el que una persona inserta directamente el conocimiento en la base de datos. Idealmente, el programa sería capaz de controlar la adquisición de conocimiento por sí mismo.

Propiedades de un Sistema de Representación completo l Eficiencia deductiva: La capacidad de incorporar información adicional en las estructuras de conocimiento con el fin de que los mecanismos de inferencia puedan seguir las direcciones más Desgraciadamente aún no existe dicho sistema prometedoras. l Eficiencia en la adquisición: La capacidad de adquirir nueva información con facilidad. l l El caso más simple es aquél en el que una persona inserta directamente el conocimiento en la base de datos. Idealmente, el programa sería capaz de controlar la adquisición de conocimiento por sí mismo.

Algunos ejemplos l l Conocimiento relacional Marco – conocimiento heredable Conocimiento deductivo Conocimiento procedural

Conocimiento relacional simple l l Columnas que identifican atributos de un objeto (fila) Problemas: altamente estructurado

Conocimiento heredable l l Se trata de un sistema de marcos o una red semántica Es a través de atributos especiales como instanciade, es-un, tipo-de que podemos mejorar la propagación del conocimiento

Lo que tenemos es una jerarquía de especialización-generalización

¿cuál es la altura de Pee Wee Reese?

¿cuál es la altura de Pee Wee Reese? Algoritmo: Herencia de propiedades l Para acceder al valor V de un atributo A en una instancia I: Encontrar I en la base de conocimiento. Si el atributo A tiene algún valor asignado, devolver ese valor. En caso contrario, comprobar si el atributo instancia tiene algún valor asignado. Si no lo tiene entonces fallar. En caso contrario, ir al nodo identificado por ese valor y comprobar si allí existe algún valor para el atributo A. Si lo hay, devolverlo. En caso contrario, repetir hasta que el atributo es-un no tenga valor asignado o hasta encontrar una respuesta: 1. 2. 3. 4. 5. l l Obtener el valor del atributo es-un e ir a ese nodo. Comprobar si el atributo A tiene algún valor. Si lo tiene, devolverlo.

Conocimiento Deductivo 1. Marco era una persona(Marco) 2. Marco era un pompeyano(Marco) 3. Todos los pompeyanos eran romanos. x : pompeyano(x) romano(x) 4. César fue un gobernante(César) 5. Todos los romanos o eran leales a César o le odiaban. x : romano(x) leal(x, César) odia(x, César) 6. Todo el mundo es leal a alguien. x : y : leal(x, y) 7. La gente sólo intenta asesinar a los gobernantes a los que no le es leal. x : y : persona(x) gobernante(y) intenta_asesinar(x, y) leal(x, y) 8. Marco intentó asesinar a César. intenta_asesinar(Marco, César).

Conocimiento Deductivo l l Lógica de predicados de primer orden El proceso de inferencia más usado se llama resolución

Conocimiento deductivo heredable

Conocimiento Procedural Existen formalismos que nos permiten expresarse el conocimiento a través de procedimientos l las reglas de producción No son mejores ni peores sólo más adecuados para ciertos problemas

Conocimiento Procedural

Problemas: la Granularidad l ¿a qué nivel representar nuestro dominio? l l Queremos resolver el problema de los caníbales con sus nombres, o no? Podemos representar el hecho que un caníbal es un ser humano que come seres humanos Podemos representar el concepto de misionero… cómo? Podemos representar el río… a que nivel es el cauce de agua

Problemas: la Granularidad l Juan vislumbró a María l l Vislumbrar( Juan, María ) Vislumbrar(x, y) ver(x, y) Ver(Juan, María, breve) Y breve?

Problemas: la Granularidad Usar primitivas de bajo nivel nos acerca a una forma canónica ganamos en generalidad PERO l l l La cantidad de espacio para almacenar un hecho simple El enorme trabajo a realizar en la transformación de una representación en alto nivel a su forma primitiva No siempre es claro que primitivas vamos a utilizar Por ejemplo en el de parentesco: padre, hermano, hijo Pero como representar primo… l l Hija(hermano(madre(pedro))) Hija(hermano(padre(pedro)))

Problemas: la Granularidad Usar primitivas de bajo nivel nos acerca a una forma canónica ganamos en generalidad PERO La respuesta está generalmente en el dominio mismo: l La cantidad de espacio para almacenar un hecho simple ¿para qué diablos nos sirve el conocimiento l El enorme trabajo a realizar en la transformacion de una añadido? l l l representación en alto nivel a su forma primitiva No siempre es claro que primitivas vamos a utilizar Por ejemplo en el de parentesco: padre, hermano, hijo Pero como representar primo… l l Hija(hermano(madre(pedro))) Hija(hermano(padre(pedro)))

Adecuar la estructura… … a la circunstancia Fui a la Oriental ayer por la noche, pedí de comer y pagué la cuenta ¿cené ayer? ¿iba acompañado? ¿qué comí? Seleccionar la estructura más apropiada dependiendo del objetivo de la tarea a resolver.

Pregunta de diagnóstico

Pregunta de diagnóstico l Lógica proposicional l Encuentre el conjunto de todos los valores de verdad para todos los casos posibles de p y q en la siguiente expresión: (p q) (q p)