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Tendencias Actuales

Fundamentos de Inteligencia Artificial. Tendencias Actuales. Eduardo Morales / L. Enrique Sucar. Estado Actual. Artículos sobre representación y razonamiento en AAAI 2000 e IJCAI 2001 : Análisis de Complejidad Teoría de decisiones Lógica (SAT, lógicas descriptivas)

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Presentation Transcript

  1. Fundamentos de Inteligencia Artificial Tendencias Actuales Eduardo Morales / L. Enrique Sucar

  2. Estado Actual • Artículos sobre representación y razonamiento en AAAI 2000 e IJCAI 2001: • Análisis de Complejidad • Teoría de decisiones • Lógica (SAT, lógicas descriptivas) • Razonamiento no-monotónico, revisión de creencias • Ontologías • Razonamiento sobre tiempo y acciones • Razonamiento espacial • Razonamiento bajo incertidumbre • Razonamiento cualitativo • Causalidad

  3. Tendencias • Ontologías • para búsqueda de información (semantic web) • para comunicar agentes • para interfaces inteligentes • trabajo en análisis, construcción e integración de ontologías • Administración de conocimiento y reutilización de “conocimiento” (knowledge management)

  4. Tendencias (2) • Representaciones alternativas • Lógicas descriptivas • Cálculo de situaciones + concurrencia + probabilidad • Combinación de Lógica y Probabilidad • Razonamiento Espacial • Modelos Causales • Extensiones a modelos temporales, cualitativos, con incertidumbre, etc.

  5. Tendencias (3) • Grandes bases de conocimiento • Sistemas multiagentes • Sistemas multifuncionales • Sentido común

  6. Desempeño vs. Cobertura Desempeño Sistema experto Sistema multifuncional Ontología genérica Dominio

  7. Sistemas Multifuncionales • Sistemas que tienen conocimiento genérico sobre un dominio el cual sirve de base para diversas aplicaciones (tareas) • Por ejemplo, conocimiento genérico sobre plantas eléctricas, el cual se aplica a: • Diseño de plantas • Diagnóstico de plantas • Mantenimiento de plantas • Tutores sobre plantas • Análisis de confiabilidad de plantas

  8. MF-KBS • Sistema basado en conocimiento multifuncional para dominios de ingeniería. • Tres partes principales: • Núcleo de conocimiento (KC) • Mecanismos de razonamiento (RM) • Operadores de conocimiento (KO)

  9. MF-KBS Diseño Diagnóstico KO RM KC Tutores Predicción

  10. MF-KBS: Representación • Núcleo: • Conocimiento de componentes en base a frames y diferentes tipos de modelos (cuantitativos, cualitativos, probabilísticos) • Razonamiento: • Mecanismos genéricos de propagación de restricciones y simulación para los diferentes tipos de modelos • Operadores: • Sistemas que utilizan el núcleo y los mecanismos de razonamiento para diferentes tareas: diagnóstico, solución de problemas, análisis, tutoreo

  11. MF-KBS: Operadores actuales • Resolvedor de problemas: • Resuelve problemas de sistemas eléctricos mediante propagación de restricciones • Generador de ejemplos: • A partir del modelo (red de restricciones), genera problemas de diferentes grados de dificultad • Diagnóstico de fallas: • Diagnóstico de fallas múltiples basado en modelos y ATMS • Tutor inteligente: • Utiliza el resolvedor y generador de problemas como parte de un tutor sobre plantas eléctricas • Análisis de confiabilidad: • Obtiene una red bayesiana a partir de un diagrama de bloques, que utiliza para calcular la confiabilidad

  12. Tendencias Fin

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