Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Clase Parte final de Cap. 6 (Agentes Racionales)

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase La meta del agente racional consiste en que u el conocimiento aparezca explícitamente u se logren conclusiones del conocimiento incorporado u para ello es indispensable la LÓGICA u Una dada lógica es una notación matemática (un lenguaje matemático) para declarar el conocimiento u La principal alternativa que hay para la lógica es el lenguaje natural (español, inglés,...). u Tanto en el lenguaje natural como en la lógica la principal unidad es la oración ( “sentence”) F Sintaxis y Semántica F Inferencia Lógica F Lógica sana y completa Diapositivas de C H v d Becke

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Lógica Propositiva n Lógicas y símbolos n Breve detalle de diversas lógicas n Conceptos asociados n Profundización en la Lógica Propositiva

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Lógica Propositiva n Proposición es una afirmación que puede ser verdadera o falsa n Conceptos relacionados u Oración atómica u Literal u Oración molecular n Una proposición es verdadera u si está de acuerdo con los hechos del mundo real u si está de acuerdo con otro mundo supuesto con algun motivo, siendo falsa en el otro caso

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Lógicas y símbolos n L PC =L CP Lógica basada en el cálculo propositivo n L I -->Lógica de primer orden u con dos signos adicionales = cuantificadores n L I I -->Lógica de segundo orden n L IPML -->Lógica propositiva modal u con dos signos más n Lógica temporal o lógica tiempo lineal temporal u con cuatro signos más

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Breve Concepto de Lógica Propositiva n El ALFABETO consiste de u VARIABLES PROPOSITIVAS p, q u CONECTIVOS FUNCIONALES n GRAMÁTICA -sin cuantificadores - - -con oraciones atómicas y moleculares n SEMANTICA basada en tablas de verdad exhaustivas n TEORIA DE LA DEMOSTRACIÓN con modus ponens y otras reglas familiares

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Breve Concepto de Lógica de Primer Orden n El ALFABETO consiste de u VARIABLES PROPOSITIVAS p, q u CONECTIVOS FUNCIONALES F booleanos /\, \/ F ==>, u dos CUANTIFICADORES F el universal, “para todo” y el existencial, “existe” n GRAMÁTICA con cuantificadores n Ya no se puede verificar con tablas de verdad

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Breve Concepto de Lógica de Segundo Orden n El ALFABETO consiste de u VARIABLES PROPOSITIVAS p, q u VARIABLES RELACIONALES X,Y,Z u CONECTIVOS FUNCIONALES u dos CUANTIFICADORES n Ejemplo - Ley de Leibniz u dos cosas son idénticas ssi tienen precisamente las mismas propiedades

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Breve Concepto de Lógica Propositiva Modal n El ALFABETO consiste de u VARIABLES PROPOSITIVAS P,Q u CONECTIVOS FUNCIONALES u dos OPERADORES MODALES F uno de ellos significa casi siempre “conoce que” Con ellos se resuelve el problema del hombre sabio entre dos o tres ( todos con mancha blanca en la frente)

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Breve Concepto de Lógica Temporal n Incorpora cuatro operadores: u º = la próxima vez u = siempre u cuadrado ortogonal = eventualmente u mu = hasta

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Breve Concepto de Lógica Autoepistémica n Incorpora la posibilidad de u simular la habilidad introspectiva del humano o de un agente ideal cuyas creencias pueden resultar modificadas como consecuencia de dicha introspección F (¿no es esto un camino al cerebro B de Minsky?) n y así siguiendo...

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Papel de la Lógica Propositiva Aquellos problemas que requieren lógicas más expresivas pueden empezar a estudiarse muy adecuadamente partiendo del nivel de la LÓGICA PROPOSITIVA.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Lógica monotónica u una lógica es monotónica mientras las viejas oraciones implicadas (entailed) para sacar inferencias de ellas, se preservan aún después del proceso por el cual un nuevo conocimiento aparece en la base u una propiedad de un sistema por la cual las nuevas oraciones incorporadas no invalidan a las viejas derivaciones del conjunto

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Lógica no monotónica n Caso en que hay que marcar a cuál tiempo fue cierta cada proposición n La teoría de la probabilidad no es monotónica n La lógica propositiva y la de primer orden son monotónicas, aunque en el mundo de Wumpus, el agente se va desplazando y hay proposiciones que habría que actualizar

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase “Implicación” (entailment) n Siempre que un conjunto de oraciones es verdad (de acuerdo con una cierta interpretación), así resultará otra oración “implicada” (entailed) por dicho conjunto n En la diapositiva siguiente aparece “entails”, mecanismo o motor similar al necesario para que de dos teoremas se origine un tercero

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Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Representación del Conocimiento n El lenguaje de Representación del Conocimiento provee una representación declarativa de objetos del mundo y, en lógicas más flexibles, de sus relaciones

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Equivalencia n Es una función de verdad que retorna verdadero cuando sus dos argumentos tienen el mismo valor de verdad y, en el otro caso, retornan falso.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Verdad n Depende del estado del mundo y de la interpretación de quien construyó las oraciones n Una oración es válida independientemente del mundo o de la semántica n Una oración es insatisfactible si el mundo nunca es igual a lo que ella describe

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Modelo n Es una interpretación por la cual las expresiones que nos interesan u una fbf, fórmula bien formada. u un conjunto de fbf u un sistema n resultan ser verdaderas para esa interpretación

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Modelo n Disponemos de una oración bajo una cierta interpretación. Entonces cualquier mundo desde esa misma interpretación, será un modelo para dicha oración. n Modelos: mundos en los cuales una oración dada es verdad u en lógica propositiva es un renglón en la tabla de verdad

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Modelos analizados con un diagrama de Venn P Q EJEMPLO: P  Q (todo excepto )

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Demostración Es lo que puede ser formalizado como derivación de la Lógica de Primer Orden FREGE u Nota: La Lógica Propositiva sería la introducción a la demostración formal más fácil y bien válida.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Teoría de la demostración n Es el estudio de los motores de inferencia de los sistemas formales, así como inquietudes asociadas (consistencia, completitud, etc.). n Más en general, son estudios de lenguajes formales sin referencia a su semántica (interpretación).

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Teoría de la demostración n DEMOSTRACIÓN - Secuencia de aplicaciones de reglas de inferencia, arrancando con alguna premisa y acabando con la conclusión deseada. n REGLAS DE INFERENCIA u modus ponens u y eliminación u y introducción u o introducción u doble negación - eliminación u resolución unitaria u lo difícil....resolución

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Oración Atómica n Es una proposición u sin cuantificadores F universal---para todo, F existencial--existe u ni conectivos booleanos F \/ unión o suma de dos conjuntos F /\ intersección o parte común de dos conjuntos

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Una Literal n Es una oración atómica P n o su negación ¬P

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Oración molecular n representada por símbolos propositivos (e.g., P, Q, R, S, etc.) u constantes lógicas: Verdadero,Falso  Conectivos , , , ,   Se usan mucho , , 

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Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Profundización en Lógica Propositiva n Sea “Chango” una referencia fija, lo que en lógica se denomina constante. n En lógica es una “variable” la voz “changos” referidos a un grupo no identificado. n Se discrimina entre constantes y variables. n En los ejemplos que siguen las explicaciones son tanto válidas para constantes como para variables, para Chango o para los changos.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Profundización en Lógica Propositiva n “Al Chango le gusta cebar mate” es una oración atómica P, una proposición n “Al Chango le gusta tomar mate” es Q n Una literal será, sea ¬P, P, ¬Q o bien Q n Una oración molecular se construye con conectivos lógicos /\,\/,¬,==> y n P/\Q P\/Q P==>Q P Q etc n Si reemplazamos P por X genérico y Q por Y genérico, tenemos la mayoría de las oraciones de la lógica propòsitiva

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Profundización en Lógica Propositiva n Son oraciones válidas n P\/¬Q n P/\(P==>Q) n (Q\/¬R)==>P etc n En un dado mundo estas oraciones pueden ser verdaderas o falsas. Una FUNCION DE INTERPRETACION le asigna a cada proposición un valor de verdad (dice si es verdadera o falsa). n Dicha función de interpretación señala lo que es verdad en ese mundo.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Profundización en Lógica Propositiva n Tomando oraciones arbitrarias podemos determinar su valor de verdad sobre la base del valor de verdad de sus oraciones componentes. n Las Tablas de Verdad sirven en caso de conectivos lógicos. n Proveen una semántica (significado) harto sencilla para expresiones de la lógica propositiva- nos dicen si son verdaderas o falsas.. n Ejemplos...

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Profundización en Lógica Propositiva n X Y X/\Y n V V V n V F F n F V F n F F F n Una TABLA DE VERDAD ultrasimple

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Profundización en Lógica Propositiva n Para inferir nuevas oraciones a partir de las viejas se necesitan REGLAS DE INFERENCIA. n La semántica de la lógica definirá cuáles reglas son universalmente válidas. n Hay muchas posibles, p.ej. Modus ponens. n La conclusión de modus ponens se podría verificar con una tabla de verdad

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Lógica Propositiva: Semántica n En lógica propositiva, la semántica de los conectivos se especifica mediante tablas de verdad: n Las tablas de verdad también se pueden usar para determinar la validez de las oraciones:

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Interpretaciones y modelos n Un mundo donde una dada oración es verdadera con cierta interpretación particular, se dice que es modelo para dicha oración. n La implicación (entailment) se define en términos de modelos: u una oración está implicada (entailed) por la base de conocimientos BC si cualquier modelo de la BC es tambien modelo de la oración u o sea si la BC es verdadera, la oración es verdadera

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Interpretaciones y modelos Modelos como mapeos: * piénsese que los modelos de una oración son mapeos - partiendo de variables hacia valores de verdad - que hacen verdadera a una oración * cada mapeo es una interpretación - los modelos de una oración son interpretaciones que hacen verdadera a dicha oración. * cada interpretación es un renglón de la tabla de verdad * se llaman modelos a los renglones donde la oración es verdadera * la oración es válida si todos los renglones de la tabla la hacen verdadera = tautología

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Tautología en lógica propositiva n Una fórmula bien formada (en castellano fbf, en inglés wff, pronunciado whiff) es una cadena de símbolos a partir del alfabeto de un lenguaje formal que respeta la gramática de ese lenguaje formal. n Una tautología es una fbf logicamente válida. En el caso de una oración molecular, debe ser verdad en todos los renglones de su tabla de verdad

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Métodos de Demostración en Lógica Propositiva n Los métodos de demostración se pueden dividir en dos grupos n Verificación de Modelo: u métodos de enumeración (que son sanos y completos en el caso de la lógica propositiva) F o argumentos modelo-teóricos basados en definiciones de operadores u búsqueda heurística en el espacio de modelo (p.ej., el algoritmo GSAT ) n Aplicación de reglas de inferencia u generación legal de nuevas oraciones a partir de las viejas u deducción u demostración = una secuencia de aplicaciones de las reglas de inferencia u usar reglas de inferencia como operadores en un algoritmo de búsqueda u legalidad: las conclusiones son verdaderas siempre que las premisas sean verdaderas u completitud: se puede derivar una oración verdadera que está implicada (entailed) por premisas verdaderas

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Método de Enumeración: En Inferencia de Lógica Propositiva n Sea y ¿ KB implica (entail)  ? Verificar todos los posibles modelos; alfa debe ser verdadero toda vez que KB sea verdadero  Again, from a model theoretic point of view, we can also argue that for any model M of KB, M is also a model of .

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Reglas de Inferencia n Reglas explícitas para producir un teorema cuando se proveen dos o más teoremas. n Funciones para secuencias de teoremas hacia teoremas n En sistemas formales tienen que operar independientemente del significado semántico de las cadenas manipuladas n Sinónimo: Reglas de producción

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Reglas de Inferencia en Lógica Propositiva n (MP) Modus Ponens (Implicación-eliminación) n (AI) =(YI) Y-introducción(OI) O-introducción n (AE)=(YE) Y-eliminación n (NE) Negación-eliminación

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Reglas de Inferencia en Lógica Propositiva n (UR)Resolución Unitaria n (R) Resolución General n Notas: u Resolución es completa en lógica propositiva u Modus Ponens (en su forma general)  es completa para bases de conocimiento de Horn y puede ser usada en encadenamientos hacia atrás y hacia adelante.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Tarea del motor de inferencias: n Dado probar Excepto la 7, se usan todas las reglas = alto nivel de conocimiento

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Un agente para el mundo de Wumpus n Es ejemplo de un agente basado en el conocimiento (conocimiento- intensivo) para un dado mundo n Su componente principal es una base de conocimientos, BC, KB n Conjunto de rerpresentaciones (oraciones) sobre hechos del mundo de Wumpus

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Un agente para el mundo de Wumpus n Añadir una nueva oración - Decir n Motor de inferencia u Teoría de la demostración n Inquirirle al agente sobre lo que sabe - Preguntar Las respuestas lógicas dependen de lo que se le ha dicho

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Decir y Preguntar (Tell and Ask) n Las operaciones fundamentales que se admiten en una base de conocimnientos son F “decir” - agregar una nueva oración F ”preguntar" es una inquisición. u Ambas NO SON operaciones simples. P.ej.: F La operación “decir” podría llevar a que hubiera una oración en la base que contradijera a la nueva. F La operación ”preguntar" debe adaptarse a preguntas quién, cuándo, cómo, dónde o consultas sí/nó. F Puede haber incertidumbres en las preguntas formuladas n Requisitos Fundamentales F la operación “preguntar” debe dar respuestas que sigan una lógica a partir del contenido de la base de conocimientos, o sea cosas que se han “dicho” antes. F Es el motor de inferencias el que determina qué se decuce de la base.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Un agente para el mundo de Wumpus n No son iguales hechos y representaciones n Hechos - afirmaciones verdaderas o falsas acerca del mundo n Representación - expresión en algun lenguaje (entendible) n Motor construye nuevas representaciones de las viejas

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Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Un Agente en el mundo de Wumpus n - ejemplo: encontrando al wumpus (S=hedor) u ¬S11, S12, S21 u ¬S11 => ¬W11 ^ ¬W12 ^ ¬W21 u S12 => W11 v W12 v W13 v W22 u S21 => W11 v W21 v W31 v W22 n - conclusión: (W13 v W22) ^ (W31 v W22) XOR sigue->

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Un Agente en el mundo de Wumpus n representando la regla: n hedor(x+1,y) ^ hedor(x,y+1) ^ ¬hedor(x,y) -> wumpus(x+1,y+1) n (n-1)*(n-1) proposiciones: hedor(2,1) ^ hedor(1,2) ^ ¬hedor(1,1) -> wumpus(2,2) n se necesitaría una lógica de primer orden

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Ejercicio (1) n k-GSAT (1992) n Se trata de un algoritmo de búsqueda avara por ascenso de cima con reinicio aleatorio para probar si es conseguible la satisfactibilidad (esto es, la SAT) de una forma normal conjuntiva (FNC) dada, con un número arbitrario de u L cláusulas (cada una es una disjunción de k literales) por FNC, u k literales (cada una es una variable con signos + ó -) por cláusula u N variables totales n La META es maximizar el número de cláusulas verdaderas, eventualmente todas = definición de satisfactible para una FNC. n La variable de decisión para lograrlo es cambiar la asignación de las VARIABLES de verdaderas a falsas y viceversa.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Ejercicio n k-GSAT (1992) (SIGMA es una FNC) n procedimiento GSAT(SIGMA) u para i :=1 a Max-tentativas u T:= siembra aleatoria de verdaderas y falsas a las variables F para j:= 1 a Max-cambios SI T satisface SIGMA, ENTONCES retornar T en el otro caso POSIBLES-CAMBIOS :=conjunto de vars que maximizan la satisfactibilidad – S:= un elemento aleatorio de POSIBLES-CAMBIOS – T:= T con la asignación de verdad de S cambiada F fin u fin u retornar “no se han encontrado asignaciones adecuadas”

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * Es muy notable que los pioneros de la IA se hayan dado cuenta que la LOGICA podía servir de lenguaje para los primitivos agentes racionales y que el MOTOR DE INFERENCIA de un agente podía utilizar métodos de BÚSQUEDA en una BASE DE CONOCIMIENTO para encontrar respuestas sí/no a preguntas sobre la acción racional a emprender en una dada situación..

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * Esta observación primera dió lugar a la progresiva invención de lenguajes lógicos formales con nuevos operadores adicionales (cuantificadores, etc.) que permiten formalizar expresiones muy complicadas del lenguaje natural.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * Existen dos vertientes o matrimonios en inteligencia artificial. 1. La vertiente que busca su base en la lógica y en los sistemas simbólicos (esto es, representacionales), abreviada como LAI (lógica + inteligencia artificial) - del cual es un excelente ejemplo su aplicación al mundo de Wumpus 2. La vertiente que contrae matrimonio con el conectivismo, que es un sistema subsimbólico asociado con redes neurales y abreviado como CAI (conectivismo + IA)

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * Estas dos vertientes tienen sus méritos y deméritos, pero cada una de ellas tiene la posibilidad de construír agentes con atributos notables. * Muchos cultores de la IA esperan que se desarrollen más ambas vertientes y participan en la tarea de hibridarlas en sistemas mixtos.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * En la diapositiva 16 se nos muestra una gráfica de dos hemisferios diferentes - el del mundo externo donde los hechos se van concatenando y - los del mundo interno donde un motor de inferencia va generando oraciones nuevas en un lenguaje, por ejemplo, formal - lógico a partir de otras oraciones formal-lógicas preexistentes, a la manera de dos teoremas que generan un tercero. Las reflexiones sobre esa diapositiva pueden ser apasionantes.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * Una de esas reflexiones se refiere al empleo de lenguajes formal-lógicos entendibles por la computadora con conectivos simulables por los circuitos electrónicos que le sirven de fundamento. * A esto se reduce la REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO que es habitual expresar en lenguaje natural. * El conocimiento así representado se procesa de tal manera que con estructuras simbólicas como entrada surgen búsquedas y luego respuestas (satisfacción de metas) como salidas

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones Consideremos ahora la notable diapositiva 45 donde se nos muestra un motor de inferencia realizando una tarea que debemos reconocer como inteligente, con una profunda definición de inteligencia, la de Allen Newell en Unified Theories of Knowledge:

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Textos de A. Newell Un sistema es inteligente en la medida que logre aproximarse al sistema de nivel de conocimiento. Esto se aclara con tres argumentos.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Textos de A. Newell 1. Si un sistema usa todo el conocimiento que tiene, debe ser perfectamente inteligente. Nada adicional puede producir un comportamiento aún más perfecto. Si todo el conocimiento que posee un dado sistema, ha sido llamado para contribuir a su meta, la conducta equivale a la que la perfecta inteligencia produce.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Textos de A. Newell 2. Si un sistema carece de algun conocimiento, la falla por no usarlo no se debe atribuir a falta de inteligencia. La inteligencia solo puede trabajar con el conocimiento que tiene el sistema.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Textos de A. Newell 3. Si un sistema posee algun conocimiento y falla en su uso, por supuesto que se trataría de una falla interna en sus habilidades. Algo dentro del sistema le impide hacer uso del conocimiento al servicio de una de sus metas, o sea de sus intereses. Esta falla se puede identificar como FALTA DE INTELIGENCIA.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Textos de A. Newell Estas afirmaciones conducen a un resultado contraintuitivo. Si la meta es suficientemente simple y el conocimiento está claramente delineado, el sistema no debe hacer demasiado para usar todo lo que sabe en beneficio de su meta. Sistemas muy simples pueden tener inteligencia perfecta.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Textos de A. Newell Luego, la INTELIGENCIA es la habilidad de llamar todo el conocimiento que uno tiene al servicio de sus intereses. La descripción de un sistema en su nivel de conocimiento presume que él va a usar el conocimiento que tiene para llegar a su meta. Una creatura que llegó al nivel de conocimiento puro hace lo que conoce y no puede hacer más... Este definición separa enfaticamente INTELIGENCIA de CONOCIMIENTO. No son la misma cosa

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Textos de A. Newell * Las mediciones de la inteligencia humana mediante el uso del Cociente Intelectual (IQ) son imperfectas por muchos motivos * Uno importante reside en que el IQ confunde inteligencia con conocimiento.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * CONOCIMIENTO tiene que ver con la operación de DECIR (tell), percibir novedades del ambiente e incorporar los nuevos conocimientos que fluyen de los viejos. * INTELIGENCIA tiene que ver con el motor de inferencias que delibera (busca y combina) sobre la base del conocimiento existente para generar nuevos conocimientos a partir de los viejos. Tiene entonces que ver con la operación de PREGUNTAR, ask, dando respuesta a las inquietudes asociadas con alguna acción

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones Queda claro que decidir si un agente inteligente es inteligente o nó depende de la definición de inteligencia. *Queda claro que decidir si un agente inteligente es inteligente o nó depende de la definición de inteligencia. *Con la definición de Newell el motor de inferencia usado en los agentes racionales saca una nota altísima: no cabe duda que con esa definición el motor de inferencias es realmente inteligente *Con la definición de Newell el motor de inferencia usado en los agentes racionales saca una nota altísima: no cabe duda que con esa definición el motor de inferencias es realmente inteligente.

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * ¡ Cuántas otras conclusiones se pueden sacar con referencia a esta gran cantidad de temas de estudio! * Por ejemplo, la diapositiva 6 de la Clase 11 tiene un pequeño diagrama lleno de interés, con un planeamiento directamente aplicable al mundo de Wumpus, que aunque va más allá de lo aprendido, es una síntesis de lo esencial:

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Conclusiones * 1 identificar el conocimiento necesario para resolver el problema * 2 seleccionar el lenguaje con el cual dicho conocimiento pueda ser representado * 3 escribir el conocimiento dentro de ese lenguaje * 4 (mediante una búsqueda) usar las consecuencias del conocimiento para resolver el problema

Saltar a la primera página U FASTA - IA1 - Clase Clase Parte inicial de Cap.7 (Lógica de Primer Orden)