Representación del Conocimiento Hechos: Verdades en un cierto mundo. Es aquello que queremos representar. Representación Interna: Representación de los hechos con un determinado formalismo. Estas son las entidades que realmente seremos capaces de manipular. Representación Interna Hechos Proceso Podemos clasificar las entidades en dos niveles: • • El nivel del conocimiento: Donde se describen los hechos (incluyendo el comportamiento y el objetivo de cada agente) El nivel Simbólico: donde se describen los objetos del nivel del conocimiento en términos de símbolos manipulables por programas. Un buen sistema de representación del conocimiento debe tener la capacidad de: • • • • Representar todos los tipos de conocimiento necesarios. Manipular las estructuras de la representación. Incorporar información adicional en las estructuras de conocimiento. Adquirir nueva información con facilidad. FORMAS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO - Conocimiento relacional simple Matrícula 1112357 1215317 Nombre Juan Luis Calificación 90 80 Inteligencia Artificial y Redes Neuronales M.C. Fco. Javier de la Garza S. - Conocimiento heredable UANL FIME Listos Matricula 1112357 IMCT IEC JUAN LUIS Calificación 90 - Flojos Matricula 1215317 Calificación 80 Conocimiento deductivo A partir del conocimiento actual se llega a nueva información. Motita es un perro Todos los perros tienen rabo Motita tiene rabo - Conocimiento procedimental A partir del conocimiento actual se realiza una acción. El bote de 4 litros no está lleno Tenemos agua disponible Llenar el bote de 4 litros Pag. 2/6 Inteligencia Artificial y Redes Neuronales M.C. Fco. Javier de la Garza S. ATRIBUTOS IMPORTANTES Existen dos atributos que encontramos con mucha frecuencia: Instancia y Es-un. Estos atributos son importantes pues en ellos se apoya la herencia de propiedades. Instancia = Pertenencia a una clase. Es-un = Inclusión de una clase en otra. FIME IAS JUAN Es-un Instancia RELACION ENTRE ATRIBUTOS - Inversos Las entidades del mundo se pueden relacionar de muy diversas maneras. Sin embargo, en el momento que decidimos describir esas relaciones como atributos nos restringimos a una perspectiva. Jerarquía de atributos Es-un Estatura Físico Peso Color Piel Complexión Técnicas para razonar sobre valores ♦ ♦ ♦ ♦ Tipos de valor. Numéricos, string, etc. Restricciones sobre el valor. Rangos de validación. Reglas para calcular valores cuando se requiera. Bajo demanda. Reglas que describen acciones cuando se conoce un valor. Reactivos. Atributos univaluados Son atributos que tiene un único valor. Granularidad de la representación ¿Qué tan detalladas se deben representar las cosas? Pag. 3/6 Inteligencia Artificial y Redes Neuronales M.C. Fco. Javier de la Garza S. Predicados lógicos. Se pretende convertir una oración en una función lógica. Operadores Lógicos: → AND OR NOT IMPLICACIÓN ∀ ∃ PARA TODO. UNIVERSAL. SI EXISTE. EXISTENCIAL. Λ v ¬ Operadores Cuantitativos: Esta lloviendo Esta soleado LLOVIENDO SOLEADO Si está lloviendo no está soleado. LLOVIENDO_NO_SOLEADO LLOVIENDO → ¬SOLEADO Motita es un perro Motita_perro Perro(Motita) Juan juega con la pelota. Jugar(Juan, Pelota). Todos los perros tienen rabo. ∀x: Perro(x) → tiene_rabo(x) Algunos perros muerden ∃x: Perro(x) → muerde(x) Pag. 4/6 Inteligencia Artificial y Redes Neuronales M.C. Fco. Javier de la Garza S. EJEMPLO: 1. Marco era un hombre. Hombre (Marco) 2. Marco era un pompeyano. Pompeyano (Marco) 3. Todos los pompeyanos eran Romanos. ∀x: Pompeyano(x) → Romano(x) 4. César fue un gobernante. Gobernante (César) 5. Todos los Romanos o eran leales a César o lo odiaban. ∀x: Romano(x) → Leal(x,César) v Odia(x,César) 6. Todos somos leales a alguien. ∀x: ∃y : Leal(x,y) 7. Las personas solo intentan asesinar a los gobernantes a los que no son leales. ∀x: ∀y: Persona(x) Λ Gobernante(y) Λ IntentaAsesinar(x,y) → ¬Leal(x,y) 8. Marco intentó asesinar a César. IntentaAsesinar(Marco,César) AXIOMAS: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Hombre(Marco) Pompeyano(Marco) ∀x: Pompeyano(x) → Romano(x) Gobernante(César) ∀x: Romano(x) →Leal(x,César) v Odia(x,César) ∀x: ∃y: Leal(x,y) ∀x: ∀y: Persona(x) Λ Gobernante(y) Λ IntentaAsesinar(x,y) → ¬Leal(x,y) IntentaAsesinar(Marco,César) Pag. 5/6 Inteligencia Artificial y Redes Neuronales M.C. Fco. Javier de la Garza S. ¿ Era Marco leal a César ? Leal(Marco,César) ¬Leal(Marco,César) Sustituyendo en 7. Persona(Marco) Λ Gobernante(César) ^ IntentaAsesinar (Marco,César) → ¬Leal(Marco,César) Según 4. Gobernante(César) Persona(Marco) Λ IntentaAsesinar(Marco,César) Según 8. IntentaAsesinar(Marco,César) * Persona(Marco) Hombre(Marco) →Persona(Marco) * 9. Todos los hombres son personas. ∀x: Hombre(x) → Persona(x) Convertir las siguientes oraciones en funciones: 1. Motita es un perro. 2. Fido es un perro. 3. Motita es un dálmata. 4. Motita ladra. 5. Perro que ladra no muerde. 6. Fido mordió a Alberto. 7. Los perros sólo muerden a las personas a las que no conocen. 8. Los dálmatas son perros. Pag. 6/6