Tema 4

1. Tema 4 Representación del conocimiento

2. Introducción • Se introduce el diseño de un agente basado en el conocimiento • Se ejemplifica con un agente capaz de desempeñarse bien en el mundo de Wumpus, siendo Wumpus un juego que provoca adicción

3. Introducción • En este capítulo se aprende a diseñar agentes que • construyen representaciones del mundo, • derivan nuevas representaciones del mundo por inferencia y • usan esas nuevas representaciones para saber qué hacer

4. Representación del Conocimiento (p.232 r&n)

5. La meta consiste en que • el conocimiento aparezca explícitamente • se logren conclusiones del conocimiento declarado • Para ello es indispensable la LÓGICA • Una dada lógica es una notación ( o un lenguaje) matemáticos para gestionar el conocimiento • La principal alternativa que hay para la lógica es el lenguaje natural (español, inglés,...). • Tanto en el lenguaje natural como en la lógica la unidad es la oración ( “sentence”) • Sintaxis y Semántica • Inferencia Lógica • Lógica sana y completa

6. 6.1 Un agente basado en el conocimiento • Función [Fig 6.1] => a aclarar en temas siguientes • base de conocimiento • declarada (dicha) • aprendida • - motor de inferencias

7. 6.1 Un agente basado en el conocimiento • Función • Un agente de conocimiento es una base de conocimientos • Una base de conocimientos es un conjunto de representaciones de hechos del mundo • Cada una de esas representaciones se llama una “oración” • Las oraciones se expresan en un lenguaje representacional del conocimiento

8. 6.1 Un agente basado en el conocimiento • El agente opera como sigue • 1. Le dice a la base su PERCEPCIÓN • (añade oraciones a la base) • 2. Le pregunta a la base qué ACCIÓN encarar • (contesta preguntas de la base) • (mientras, opera un MOTOR DE INFERENCIAS) • 3. Ejecuta la ACCIÓN

9. Fig 6.1 Un agente genérico basado en el conocimiento • Función AGENTE-BC(percepción) responde con una acción • estático: BC, una base de conocimientos • t, un reloj, inicialmente en cero • DECIR(BC,HACER-PERCEPCIÓN-ORACIÓN(percepción,t)) • acción<-- PREGUNTAR(BC.HACER-ACCIÓN-CONSULTAR (t)) • DECIR(BC,HACER-ACCIÓN-ORACIÓN(acción,t)) • t <= t+1 • responde con acción

10. 6.1 Arquitectura de agentes las dos primeras referencias son para un agente reflejo simple y luego para un agente conocimiento .

11. 6.1 Arquitectura de un agente basado en el conocimiento • Nivel de conocimiento • es el nivel más abstracto - describimos al agente indicando qué conoce • ejemplo - un agente taxi automático podría saber que desde el Stadium a la CU hay una ruta de circunvalacion rápida

12. 6.1 Arquitectura de un agente basado en el conocimiento • Nivel lógico • es el nivel en el cual el conocimiento queda codificado en oraciones • p.ej.: enlaces (Stadium, CU Perla, ruta circunvalacion)

13. 6.1 Arquitectura de un agente basado en el conocimiento • Nivel de implementación • es el nivel en el cual hay una representación física de las oraciones en el nivel lógico • p.ej.:”enlaces (Stadium, CU, ruta circunvalacion)” • conexión{B,P,rcr} = 1 • (un 1 en una tabla tridimensional) • (un conjunto de apuntadores dirigidos a los símbolos)

14. 6.2. El ambiente del mundo de Wumpus • [Fig6.2] • - Percepción = [Hedor, Brisa, Resplandor, Golpe, Grito] • - el agente no puede percibir su propia ubicación • - Acciones = [avanzar, girarizquierda, girarderecha, capturar, dispararflecha, trepar] • - agente muere al entrar a un habitáculo con pozo o con Wumpus vivo. • - meta del agente es encontrar oro, volver al habitáculo [1,1] y trepar.

15. 6.2. El ambiente del mundo de Wumpus • razonamiento • ejemplos de inferencias: ubicación de • pozos, • wumpi y • habitáculos sin riesgo

16. 6.2. El ambiente del mundo de Wumpus • detalles • mundos de wumpus elegidos al azar • agentes múltiples, en comunicación • wumpi móviles • múltiples piezas de oro • lenguaje natural • aprendizaje • visión • habla

17. 6.2 Ayudas en el mundo de wumpus

18. 6.2 El mundo de wumpus • El agente arranca de (1,1) • La meta es encontrar oro, volver a (1,1) y trepar la pared • No viene mal matar al wumpus con la única flecha, son más bonificaciones y hay un nuevo camino por transitar

19. 6.2 Percepciones • Las percepciones forman una vector fila de 1x5 del tipo • (Hedor,Brisa,Nada,Nada,Nada) • El primer Nada es resplandor • El segundo es Golpe (contra la pared) • El tercero es Grito

20. 6.2 PAMA • Percepciones • acciones ..avanzar,girarizq, etc. • Meta - Capturar el oro y volver • Ambiente – mundo de wumpus

21. 6.2 Primer paso

22. 6.2 Segundo paso

23. 6.2 ¿Por qué (x,y) está bien? • (1,1)<= Porque el agente está vivo • (1,2) <=“No hedor en (1,1)” + “No brisa en (1,1)” + “(1,1) y (1,2) son vecinos”” • (2,1) <=“no hedor en (1,1)”, + “no brisa en (1,1)” + “(1,1) y (2,1) son vecinos”

24. 6.2 Tercer paso

25. 6.2 Cuarto paso

26. 6.2 ¿Por qué (1,3) = wumpus? • Hedor en (1,2) implica que el wumpus está ya sea en (1,1), ya sea en (2,2), ya sea en (1,3) • (1,1) fue visitado, lo visitado está bien==> el wumpus no está en (1,1) • (2,1) sin hedor fue visitado==>el wumpus no está en (2,1) • ==>El wumpus está en (1,3)

27. 6.2 ¿Por qué (3,1) = pozo? • Brisa en (2,1) implica que hay un pozo ya sea en (1,1), ya sea en (2,2), o ya sea en (3,1) • (1,1) fue visitado, el agente está vivo ==> el pozo no está en (1,1) • (2,1) sin brisa al ser visitado==>el pozo no está en (2,2) • ==>El pozo está en (3,1)

28. 6.3. Representación, Razonamiento, Lógica • Representar: lograr que sea entendible para una computadora; y así el agente puede operar • sintaxis, forma usada para representar oraciones • semántica, mapeo desde oraciones hacia hechos del mundo • p.ej. Simulador del mundo de wumpus • - hechos ”son consecuencia" de hechos • - oraciones ”son consecuencia” de oraciones • -conjuntos de oraciones “son consecuencia” de conjuntos de oraciones.

29. 6.3 Representación,Razonamiento y Lógica • Representar: lograr que sea entendible para una computadora,logrando un buen desempeño de los agentes. • Conocimiento consta de dos aspectos: • sintaxis,como están representadas las oraciones • semántica,determina los hechos del mundo a los que hacen alusión las oraciones. • Razonamiento: es el proceso de construir nuevas representaciones, bajo la forma de oraciones, a partir de representaciones anteriores. • Requisitos de la Lógica: opera si y solamente si la sintaxis y la semántica están definidas de manera precisa.

30. 6.3 Representación: • Los lenguajes de programación como el C o el Pascal son idóneos para representar algoritmos y estructuras de datos concretas. El problema de los lenguajes de programación es que están diseñados para describir cabalmente el estado de la computadora y de cómo cambia ésta conforme al programa que se está ejecutando. • Sin embargo, sería deseable poder contar con un lenguaje para representar el conocimiento que sirva para el caso cuando no se cuenta con información completa: cuando no hay total certeza de cómo son las cosas, y lo único que se sabe son algunas posibilidades de cómo son. Se dice que un lenguaje que no se presta a satisfacer lo anterior es un lenguaje que no es lo suficientemente expresivo.

31. 6.3 Representación: Los lenguajes naturales como el inglés o el español indudablemente son expresivos. Sin embargo, han experimentado una evolución que tiende más a satisfacer las necesidades de comunicación que las de representación. En un buen lenguaje para representar el conocimiento se combinan las ventajas de los lenguajes naturales y las de los lenguajes formales.

32. 6.3 Representación • El objetivo de un lenguaje para la representación del conocimiento es el de expresar los conocimientos en forma manejable por el agente, permitiéndole a éste un buen desempeño, p.ej. En el mundo de wumpus. • El lenguaje utilizado para representar el conocimiento interno de un agente es distinto del lenguaje externo empleado para comunicarse con otros agentes. En el ej. se usa sólo interno.

33. 6.3 Un buen lenguaje • Entonces, tratemos de combinar las ventajas de los lenguajes naturales y las de los lenguajes formales: • a) lo suficientemente expresivo como para representar el conocimiento aún cuando no se cuenta con información completa y no hay total certeza de cómo son las cosas. • b) lo suficientemente conciso como para evitar ambigüedades, siendo independiente del contexto para su interpretación. • c) apto para un procedimiento de inferencia con el cual obtener nuevas representaciones a partir de las existentes en la base.

34. 6.3. Representación • Cualquier lenguaje representacional del conocimiento • su sintaxis, ella define todas las posibles configuraciones (secuencias) de símbolos que constituyen oraciones del lenguaje • ejemplos: oraciones del texto • bits de la memoria de la computadora • su semántica, ella determina los hechos del mundo a los cuales se están refieiendo las oraciones. Cada oración argumenta algo del mundo. Un agente CREE en las oraciones referidas al mundo.

35. 6.3. Representación • Conexión entre oraciones y hechos • su sintaxis, ella define todas las posibles configuraciones (secuencias) de símbolos que constituyen oraciones del lenguaje • ejemplos: oraciones del texto • bits de la memoria de la computadora • su semántica, ella determina los hechos del mundo a los cuales se están refiriendo las oraciones. De nuevo, el agente CREE en ellas.

36. 6.3. Semántica - Lenguajes composicionales • Se llama lenguaje composicional a aquél en que el significado de una oración es la suma de los significados de cada parte. Casi todos los lenguajes tienen una relación sistemática entre las oraciones y los hechos • Ejemplo de la matemática: • a^2 + b^2 • Su significado es la suma del significado de a^2 más la de b^2

37. 6.3 Inferencia • RAZONAMIENTO e INFERENCIA:Son los nombres del proceso por el cual se obtienen conclusiones. • INFERENCIA LÓGICA y DEDUCCIÓN:Son los nombres de todo razonamiento o inferencia válidos y confiables. Implantan las relaciones de implicación que existe entre oraciones. • Inferencia: • Verificar la validez de oraciones que se garanten como verdaderas pese a desconocerse su real interpretación. • Verdad : • Depende del estado del mundo y de la interpretación. • Validez : • Una oración es válida si es verdadera independientemente del mundo o de la interpretación.

38. 6.3. Razonamiento • Consecuencias o implicaciones generan nuevas oraciones a partir de otras previas, todas fidedignas. • Teoría de la demostración - conjunto de reglas para deducir las implicaciones de un conjunto de oraciones - dentro de un lenguaje - ella estudia los pasos confiables de un razonamiento

39. 6.3. Razonamiento • Razonamiento es el proceso de construir nuevas representaciones, bajo la forma de oraciones, a partir de representaciones anteriores. • Repaso - Una lógica es un lenguaje (notación) matemático útil para el logro de demostraciones acomodadas a las posibilidades de la computadora.

40. 6.3. Razonamiento • Semántica - en lógica el SIGNIFICADO de una oración es aquello que se afirma del mundo. Restringe a que el mundo sea de la forma expresada y no de otra forma alternativa. Para poder entender lo que SIGNIFICA una oración, quien la compuso debería proporcionar su respectiva INTERPRETACIÓN. Ninguna oración tiene significado por sí misma ni es autoevidente.

41. 6.3. Razonamiento • RAZONAMIENTO e INFERENCIA son los nombres del proceso por el cual se obtienen conclusiones. • INFERENCIA LÓGICA y DEDUCCIÓN son los nombres de todo razonamiento o inferencia válidos y confiables. Implantan las relaciones de implicación entre oraciones.

42. 6.3. Razonamiento • Hay inferencias inválidas • ¿Caso de “Hay una brisa en (3,2) o no hay una brisa en (3,2)”? • ¿Caso de A = A? • Hay inferencias insatisfactibles si no existe un mundo donde pueda suceder. • ¿Caso de “hay varios wumpi”? • ¿Caso de “hay un wumpus en (1,1)”? • ¿Caso de “hay un wumpus en (1,1) y no hay un wumpus en (1,1)”?

43. 6.3. Lógica • compromiso ontológico • para el agente, qué existe en el mundo • en el caso de la lógica propositiva, para el agente existen hechos que serán verdaderos o falsos • compromiso epistemológico • para el agente, cuál es la actitud con respecto a los hechos • en el caso de la lógica propositiva, el agente cree que una oración es verdadera o falsa, o no ha llegado a conclusión alguna

44. 6.3 Tipos de lógicas y sus preocupaciones Lenguaje Ontología Epistemología (lo que existe) (qué cree de los hechos) ----------------------------------------------------------------------------------- Lógica Propositiva hechos verdadero/falso/no sabe Lógica de primer hechos, objetos, enlaces orden verdadero/falso/no sabe Lógica temporal hechos, objetos, enlaces, tiempos verdadero/falso/no sabe Teoría de la probabilidad hechos grado de certidumbre Lógica difusa grado de verdad grado de certidumbre