Conocimiento y razonamiento Las personas conocen cosas y realizan razonamientos de forma automática. ¿Y los agentes artificiales? Conocimiento y razonamiento en forma de estructuras de datos y algoritmos. Para que el conocimiento sea accesible para los ordenadores, se necesitan sistemas basados en el conocimiento (SBCs). 1 1
Conocimiento y razonamiento En los SBCs se usan lenguajes declarativos: Expresiones más cercanas a los leguajes humanos Los SBCs expresan el conocimiento en una forma que tanto los humanos como los ordenadores puedan entender. Esta parte de la asignatura analiza cómo expresar el conocimiento sobre el mundo real en una forma computacional. 2 2
3 Logic, ontology and computation Knowledge representation is an interdisciplinary subject that applies theories and techniques from three fields: Logic provides the formal structure and rules of inference. Ontology defines the kinds of things that exist in the application domain. Computation supports the applications that distinguish knowledge representation from pure philosophy.
4 Inferencia en lógica Se quieren conseguir algoritmos que puedan responder a preguntas expresadas en forma lógica. Tres grandes familias de algoritmos de inferencia: encadenamiento hacia delante y sus aplicaciones en los sistemas de producción encadenamiento hacia atrás y los sistemas de programación lógica sistemas de demostración de teoremas basados en la resolución
La representación mediante formalismos lógicos es declarativa pero puede representar procedimientos. Se describen cuales son los pasos para resolver un problema como una cadena de deducciones. La representación se basa en dos elementos: hechos: proposiciones o predicados reglas: formulas condicionales Sistemas de producción
Sistemas de producción Un problema queda definido por: Base de hechos: que describen el problema concreto. Base de reglas: que describen los mecanismos de razonamiento que permiten resolver problemas. Motor de inferencia: que ejecuta las reglas y obtiene una cadena de razonamiento que soluciona el problema.
Hechos: terminología Base de hechos (BH): Memoria de trabajo Memoria a corto plazo Aserciones
Ejemplos: x es un gato x es un animal doméstico
Reglas: terminología Si entonces condiciones – acciones antecedentes – consecuentes premisas – conclusiones
Base de reglas: Base de conocimiento (BC) Memoria a largo plazo Implicaciones
Ejemplo: Si x es un gato entonces x es un animal doméstico
Motor de inferencia: terminología El motor de inferencia o mecanismo de control está compuesto de dos elementos: Interprete de reglas o mecanismo de inferencia Mecanismo de razonamiento que determina qué reglas de la BC se pueden aplicar para resolver el problema, y las aplica Estrategia de control o estrategia de resolución de conflictos Función del motor de inferencia: Ejecutar acciones para resolver el problema (objetivo) a partir de un conjunto inicial de hechos y eventualmente a través de una interacción con el usuario La ejecución puede llevar a la deducción de nuevos hechos.
Motor de inferencia Fases del ciclo básico: Detección (filtro): Reglas pertinentes Interprete de reglas: Obtención, desde la BC, del conjunto de reglas aplicables a una situación determinada (estado) de la BH formación del conjunto de conflictos Selección: ¿Qué regla? Estrategia de control: Resolución de conflictos selección de la regla a aplicar
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