Agente Latin (agere) el que hace Es una entidad, que existe en el mundo real o artificial, que puede observar el mundo cambiante y realizar acciones en el, manteniéndose de cierta forma armonioso con el mundo.

Lógica Computacional Como es usada en Inteligencia Artificial, es el lenguaje del pensamiento del agente. En Ingles Language of Thought (LOT) ¿Que es eso? – Sentencias expresadas en este lenguaje para representar las creencias del agente acerca del mundo como es y sus metas. El agente usa sus goles y creencias (conocimiento) para controlar su comportamiento.

Lógica Computacional Es un intento de programar computadoras que muestren ciertos niveles de inteligencia. Esta basado en lógica simbólica. – Herramienta poderosa para el uso de las computadoras – Pero su propósito general en mejorar el pensamiento humano.

Historia Logica Tradicional-Aristoteles. Geoge Boole- Logica Aumento el trabajo- Bertrand Russel, Alfred North Whitehead, Kurt Gödel

Lógica Computacional Agente Lenguaje de su pensamiento Sintaxis Semántica Su gramática. La forma de los pensamientos del agente Los contenidos (significado) de esos pensamientos Su motor de Inferencia Procedimiento de prueba, que generara o inferirá nuevos pensamientos como consecuencia de sus existentes

Razonamiento La definición de con respecto al razonamiento, en general es la manipulación formal de los símbolos representados por una colección de proposiciones creadas como ciertas para producir representaciones nuevas. Es aquí que utilizamos el hecho de que los símbolos son más accesibles que las proposiciones que representan. Deben de ser lo suficientemente concretas para que puedan manipularse (moverlas, separarlas, copiarlas etc.), de tal manera de que se puedan construir representaciones de nuevas proposiciones existentes.

Tareas del razonamiento Derivar nuevo conocimiento a partir de la información dada. Verificar la consistencia de la información dada. Actualizar el conocimiento dado. Encontrar una representación mínima.

Tipos de Inferencia Forward Reasoning (Razonamiento hacia adelante) Backward Reasoning (Razonamienot hacia atrás) 8

Forward Reasoning Esta basado en el tradicional modus ponens If condicion then conclusion Deriva conclusiones de ciertas condiciones.

Si X croa y come moscas entonces es una rana Si X pia y canta entonces es un canario Si X es una rana entonces es verde Si X es una canario entonces es amarillo Pedro croa, Pedro come moscas Mario come moscas, Mario es amarillo

Pedro croa y Pedro come moscas Entonces Pedro es una rana Pedro es verde

Backward Reasoning Es exactamente lo opuesto Conclusiones son lo importante o bien las metas. Este razonamiento puede ser visto como goal reduction, donde las conclusiones es una meta y las condiciones son submetas. Goal-driven

/*Hechos*/ croa(pedro). croa(peter). comemoscas(pedro). pia(mario). canta(mario). /*Reglas */ esunarana(X):-croa(X),comemoscas(X). esunave(X):-pia(X),canta(X).

Ambigüedad es el enemigo de la claridad El primer pasajero ataco al segundo con la mochila – El primer pasajero ataco usando una mochila – El segundo pasajero traía una mochila – El primer pasajero ataco de una manera no determinada. 14

Búsqueda La búsqueda mas simple es breadth first, búsqueda de fuerza bruta, busca nivel por nivel. Si cada nodo tiene dos alternativas, la busqueda generaria 2 2 =4 ramificacio Si la solución envuelve 10 metas 2 10 =1024 Si la solución envuelve 50 metas 2 50 = Por eso muchos critico creen IA imposible

Busqueda de profundidad, explora una rama a la vez, es lo opuesto del breadh-first., realiza un backtracking, una busqueda hacia atrás solo cuando es necesario.