LICENCIATURAS EJECUTIVAS - LSCA INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

PLANTEL CHAPULTEPEC LICENCIATURAS EJECUTIVAS - LSCA INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Profesor: Joel Pérez González UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Representación del aprendizaje: • 2.1 Aprendizaje • 2.1.1 Aprendizaje repetitivo • 2.1.2 Aprendizaje cognitivo • 2.2 Redes semánticas • 2.3 Método de descripción y pareamiento • 2.4 Analogías • 2.5 Reconocimiento de abstracciones UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Aprendizaje: • Simon (1983), define el aprendizaje como cambios en el sistema que se adaptan de manera que permiten llevar a cabo la misma tarea de un modo más eficiente y eficaz. • En la práctica, el aprendizaje se usa para resolver problemas y puede representar la diferencia entre la resolución rápida y la imposibilidad de resolverlo. La idea de poder aprender de la propia experiencia en la resolución de problemas nos lleva a esperar obtener mejores soluciones en un futuro. • El aprendizaje esta relacionado con el conocimiento. Puede definirse como el proceso mediante el cual un ente adquiere conocimiento. Este conocimiento puede ser suministrado por otro ente denominado profesor o puede adquirirse sin la ayuda del mismo. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Aprendizaje: • Aprender: Cambio relativamente permanente en el comportamiento que refleja una adquisición de conocimientos y habilidades a través de la experiencia. Incluye el estudio, la instrucción, la observación y la practica. Los cambios en el comportamiento son objetivos por lo que se pueden medir. • Aprendiz: Sist. Abierto en interacción con su ambiente, de el obtiene conocimientos que integra en su esquema mental para usarlos después. En el proceso de aprendizaje transforma los datos y los reordena. El aprendizaje supone un cambio, algo que se añade o se quita. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Aprendizaje: • Aprendizaje por observación: Bandura consideraba que podemos aprender por observación o imitación. Si todo el aprendizaje fuera resultado de recompensas y castigos nuestra capacidad seria muy limitada. El aprendizaje observacional sucede cuando el sujeto observa la conducta de un modelo, aunque se puede aprender una conducta sin llevarla a cabo. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Aprendizaje: • Aprendizaje cognitivo : Aprendemos de la experiencia pero es el sujeto quien construye el conocimiento del mundo externo en función de su organización cognitiva interna, el sujeto interpreta la realidad y proyecta sobre ella los significados que va construyendo UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Aprendizaje: • Aprendizaje receptivo: el sujeto solo necesita comprender el contenido para poder reproducirlos, pero no descubre nada. • Aprendizaje por descubrimiento: el sujeto no recibe los contenidos de forma pasiva, descubre los conceptos y sus relaciones y los reordena para adaptarlos a su esquema cognitivo • Aprendizaje repetitivo: se produce cuando el individuo memoriza contenidos sin comprenderlos o relacionarlos con sus conocimientos previos, no encuentra significado a los contenidos. • Aprendizaje significativo: es el aprendizaje en el que el sujeto reorganiza su conocimiento del mundo y transfiere ese conocimiento a nuevas realidades. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Aprendizaje: • Hay distintas formas de aprendizaje, entre las cuales están: • Aprendizaje memorístico • Aprendizaje a través de consejos • Aprendizaje mediante experiencia en la resolución de problemas • Aprendizaje a partir de ejemplos o Inducción • Aprendizaje basado en explicaciones • Descubrimiento • Analogía • Redes Neuronales UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. • En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales. • En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos. • Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista. • Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Tenemos dos objetos, Piolín y Pedro. Intuitivamente podemos inferir que Piolín es un ave dado que canario es una subclase de ave y Piolín es un canario, podemos inferir también que Piolín tiene alas. • No hay un significado preciso para una red semántica cualquiera, este dependerá de la aplicación y debe ser especificado por el diseñador de la red. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Una red semántica representa conocimiento mediante un grafo • nodos: conceptos • arcos etiquetados: relaciones entre conceptos • Por red semántica actualmente se entiende toda una familia de representaciones basadas en grafos que difieren entre sí en los nombres que se permiten para nodos y arcos, y en las inferencias que pueden hacerse UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Los elementos básicos que encontramos en todos los esquemas de redes son: • Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos. • Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos. • Básicamente, podemos distinguir tres categorías de redes semánticas: • Redes IS-A, en las que los enlaces entre nodos están etiquetados. • Grafos conceptuales: en los que existen dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones • Redes de marcos: en los que los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Redes semánticas • GRAFOS ORIENTADOS • Nodos: objetos o conceptos o propiedades (atributos) • Arcos: relaciones binarias (es_un, parte_de, tiene, etc.) • Herencia de propiedades como mecanismo inferencial básico. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Redes Semánticas: • Son estructuras utilizadas para la representación de conocimiento en Inteligencia Artificial. • Son especialmente útiles para representar conocimiento de • taxonomías. • Una red semántica es un grafo dirigido en el cual los nodos • corresponden a: • Constantes de relación tales como clases (como en los lenguaje orientado a objetos) y propiedades. • Instancias: objetos de alguna clase. • Las aristas en una red semántica están también etiquetadas y representan relaciones entre clases, propiedades e instancias. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • instancia(piolin,canario). • instancia(pedro,halcon). • instancia(juan,halcon). • instancia(juancho,cocodrilo). • instancia(marcela,pinguino). • subclase(ave,oviparo). • subclase(reptil,oviparo). • subclase(canario,ave). • subclase(halcon,ave). • subclase(ave,animal). • subclase(reptil,animal). • subclase(cocodrilo,reptil). • subclase(pinguino,ave). • tiene_p(canario,come,semillas). • tiene_p(ave,tiene,alas). • tiene_p(ave,tiene,plumas). • tiene_p(halcon,tiene,deseos). • tiene_p(ave,puede,volar). • tiene_p(reptil,tiene,escamas). UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Dada una red semántica, uno desea ser capaz de realizar consultas relativas a la red, por ejemplo ¿es Juan un ave? En • nuestro caso la respuesta debería ser SI. • O bien, en forma más general, querremos responder preguntas como ¿a qué clases pertenece Juancho ? • es(Clase,Obj):- instancia(Obj,Clase). • es(Clase,Obj):- instancia(Obj,Clasep), • subc(Clasep,Clase). • subc(C1,C2):- subclase(C1,C2). • subc(C1,C2):- subclase(C1,C3), • subc(C3,C2). UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • La siguiente regla nos permite consultar por las clases a las que pertenece un objeto: • es(Clase,Obj):- instancia(Obj,Clase). • es(Clase,Obj):- instancia(Obj,Clasep), • subc(Clasep,Clase). • subc(C1,C2):- subclase(C1,C2). • subc(C1,C2):- subclase(C1,C3), • subc(C3,C2). • El predicado es(Clase,X) se satisface cuando X pertenece a la clase Clase. Para responder esta pregunta estamos suponiendo que un objeto es una instancia de una clase C si es una instancia de C o de cualquier subclase de C. • La relación subc nos entrega todos los pares de subclases generadas por transitividad (si C1 es subclase de C2 y C2 es subclase de C3, entonces C1 es subclase de C3). UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Con las reglas anteriores y la red del ejemplo, obtenemos:: • ?- es(reptil, juancho). • Yes • ?- es(canario, marcela). • No • ?- es(X,juan). • X = halcon; • X = ave ; • X = oviparo ; • X = animal ; • No • ?- es(animal,X). • X = piolin ; • X = pedro ; • X = juan ; • X = juancho ; • X = marcela; • No UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Redes Semánticas • En la red semántica no esta contenida la información sobre el procesamiento de la red. Las reglas de inferencia deben estar expresadas de forma explícita. • Una red semántica ofrece una buena visión general sobre las relaciones y dependencias de un área de conocimiento y es muy apropiada para la estructuración y verificación del conocimiento por el experto. Los enunciados de las relaciones deben ser expresados fuera de la red. Estas relaciones pueden ser uní o bidireccionales. • Una red semántica consiste de un conjunto de nodos los cuales representan objetos, conceptos o situaciones y enlaces que representan las relaciones existentes entre los nodos. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Redes Semánticas • A las redes semánticas también se le denomina redes asociativas, debido principalmente al carácter asociativo de los enlaces. • Propiedades de las Redes Semánticas • Las redes Semánticas posen la propiedad de la Herencia; en la que unos nodos heredaron las propiedades o atributos de Nodos de una clase mayo. • Nota. A través de la característica de la herencia, las Redes Semánticas tienen la capacidad de inferir conocimiento. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • En general, una representación es un conjunto de convenciones sobre la forma de describir algún tipo de cosa. El hallar una representación apropiada es una parte fundamental de la resolución de un problema. • El principio de la representación establece que: • Una vez que un problema es descrito mediante una buena representación, el problema está casi resuelto. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • La descripción explícita de una buena representación está caracterizada por los siguientes aspectos importantes: • Hace explícitos los objetos y las relaciones de importancia: de una sola mirada se puede apreciar lo que sucede. • Pone de manifiesto las restricciones inherentes al problema. • Agrupa los objetos y las relaciones. • Suprime los detalles insignificantes. • Es transparente: se puede entender lo que representa. • Es completa: contiene todo lo que es necesario que debe expresar. • Es concisa: expresa todo lo necesario con eficacia. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Las representaciones tienen cuatro ingredientes fundamentales: • El léxico, que determina los símbolos que están permitidos en el vocabulario de la representación. • Una parte estructural que describe las restricciones sobre la forma en que los símbolos pueden ordenarse. • Una parte operativa que especifica los procedimientos de acceso que permiten crear descripciones; así como la forma de modificarlas y utilizarlas para responder preguntas. • Una parte semántica que establece una forma de asociar el significado con las descripciones. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Para ilustrar el problema de la representación, considérese el siguiente ejemplo: • Un granjero desea cruzar un río llevando consigo un lobo silvestre, una oveja y una carga de col. Por desgracia su bote es tan pequeño que sólo puede transportar una de sus pertenencias en cada viaje. Peor aún, si no vigila al lobo, puede comerse a la oveja y si no cuida la col, puede comerse la oveja; de modo que no puede dejar al lobo solo con la oveja, ni a la oveja sola con la col. ¿ Cómo puede hacer para cruzar el río sin contratiempos? UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Redes Semánticas UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • La representación utilizada en el problema del granjero, es un ejemplo de red semántica. Desde el punto de vista del léxico, las redes semánticas están formadas por nodos, que representan objetos; enlaces, que representan relaciones entre objetos; y, etiquetas de enlace, que denotan relaciones particulares. • Desde el punto de vista estructural, los nodos están conectados entre sí por enlaces etiquetados. En los diagramas, los nodos aparecen como círculos, elipses o rectángulos; y, los enlaces como flechas que apuntan de un nodo a otro. • Desde la perspectiva de la semántica, el significado de los nodos y sus enlaces, depende de la aplicación. • Desde la perspectiva operativa, los procedimientos de acceso son, en general, cualquiera de los siguientes: constructores, destructores, lectores y escritores. Las redes semánticas usan constructores para formar nodos y enlaces; lectores para responder preguntas acerca de estos; escritores, para modificar nodos y enlaces; y, ocasionalmente, destructores, para borrar nodos y enlaces. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje • Las especificaciones dadas por una red semántica, son los suficientemente explícitas, como para ser utilizadas en representaciones de problemas de IA. • Existen diversos grupos de familias de representaciones, que se derivan de las redes semánticas: árboles semánticos, árboles de búsqueda, árboles de juegos, árboles de decisión, sistema de plantillas, red de propagación de valores, red de restricción aritmética, red de contracción, red de intervalos, espacio de estados, etc. • Una representación basada en una red semántica, en determinados problemas, puede generar árboles o grafos. El árbol es un tipo de red semántica que no contiene lazos, en cambio un grafo es una estructura en la que pueden haber varios de ellos. • Desde el punto de vista de los procesos de búsqueda, los árboles son preferibles a los grafos, ya que no hay que preocuparse por la posibilidad de quedar atrapados en algún lazo. UVM - CHAPULTEPEC

Representación del Aprendizaje Dibujar árbol de búsqueda resultante al aplicar las búsquedas en profundidad y en anchura. UVM - CHAPULTEPEC

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