Sistemas de Mantenimiento de Verdad Introducción a la Inteligencia Artificial E. Morales, L.E. Sucar Sesión 11.

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1 Sistemas de Mantenimiento de Verdad Introducción a la Inteligencia Artificial E. Morales, L.E. Sucar Sesión 11

2 TMS Aspectos importante de comportamiento inteligente: razonar y adaptarse en ambientes cambiantes Los Sistemas de Mantenimiento de Verdad revisan sus creencias para mantener consistencia con nueva información que contradiga la existente

3 Posibles Aplicaciones
Problemas de satisfacción de restricciones: asignando valores a variables revisando por consistencia Problemas de planificación: adaptar planes usando información nueva y revisando consistencia

4 Ejemplo Si A y B Entonces C, si conozco A podría reducirlo a: Si B Entonces C, pero qué pasa si A cambia? Si ave(X) Entonces vuela(X) Si X es pingüino, no tiene alas, está muerto,… Parche: Si ave(X) y no pingüino(X) y … Entonces vuela(X)

5 Opciones Usar probabilidades … no lo elimina
Tratar de probar consistencia … costoso Lo más común, usar chronological backtracking (depth-first search - Prolog), pero … se pueden explorar muchas opciones que no tiene que ver con la contradicción

6 Opciones (cont.) Usar etiquetas temporales … y borrar todo lo que se tiene a partir de ese hecho contradictorio: Fidel Velásquez es líder de la CTM t0004 … Salinas es Presidente t1425 Fidel muere t1433 Lo que tenemos que guardar son las dependencias entre los hechos: dependency directed backtracking

7 Ejemplo (1) x  {0,1} (2) a = e1(x) (3) y  {0,1} (4) b = e2(y)
(5) z  {0,1} (6) c = e3(z) (7) b ≠ c (8) a ≠ b Donde ei representa un cálculo costoso

8 Ejemplo (cont.) Búsqueda exhaustiva: x=0,y=0,z=0; x=0,y=0,z=1, … etc.
24 cálculos costosos Chronological backtracking: x=0; x=0,y=0; x=0,y=0,z=0; … etc. 14 cálculos costosos Backtracking inútil, redescubrimiento de contradicciones e inferencias, orden incorrecto

9 Ejemplo (cont.) En TMS (Doyle) se tienen dos listas: lista de soporte: (SL ListaIn ListaOut) y lista de prueba condicional: (CP Nodo ListaIn ListaOut)

10 TMS (cont.) TMS considera sólo una solución a la vez
Para cambiar estados requiere introducir una contradicción Es computacionalmente caro Puede quitar una contradicción y después volverla a introducir

11 ATMS (J. De Kleer) Ejemplo de propagación de restricciones:
i = ((a  b) + 1)(c + d) h = (a  b) - (c + d) I: a=1, b=2, c=2, d=3 ó a=std, b=dec, c=std, d=inc (1=std) O: e=2, g=3, f=5, i=15, h=-1 ó e=dec, g=dec, f=inc, h=dec, i=?

12 ATMS (cont.) ATMS sirve para diagnóstico de fallas múltiples
Cada variable tiene asignado tres datos: Valor, Dependencias, Ambiente (ciclo) Al hacer la propagación se registra de qué componentes depende Ejemplo: f=(a  c) + (b  d); g = (c  e) + (b  d)

13 Espacio de candidatos (conj. min.)
m123s12 m123s1 m123s2 m12s12 m13s12 m23s12 m123 m12s1 m12s2 m13s1 m13s2 m1s12 m23s1 m23s2 m2s12 m3s12 m12 m13 m1s1 m1s2 m23 m2s1 m2s2 m3s1 m3s2 s12 m1 m2 m3 s1 s2 [ ]

14 ATMS (cont.) Entrada: a = 3,[ ],0; b=2,[ ],0; c=2,[ ],0; d=3,[ ],0; e=3,[ ],0 Propagación: x=6,[m1],0; y=6,[m2],0; z=6,[m3],0; f=12,[m1,m2,s1],0; g=12,[m2,m3,s2],0 Si medimos f=10,[ ],1; conflicto con [m1,m2,s1] y conflictos mínimos: [m1],[m2],[s1]

15 ATMS (cont.) Propagamos: x=4,[m2,s1],1 (de y=6 y f=10); y=4,[m1,s1],1 (de x=6 y f =10); g=10,[m1,m3,s1,s2],1 (de y=4 y z=6) Si g=12,[ ],2; conflicto=[m1,m3,s1,s2] Propagamos: x=4,[m3,s1,s2],2; y=6,[m3,s2],2; z=6,[m2,s2],2; z=8,[m1,s1,s2],2 Conflictos mínimos: [m1],[s1],[m23],[m2s2]

16 ATMS (cont.) Si medimos x: x=4, conjunto mínimo [m1]
x=6, conflicto con [m2,s1],[m3,s1,s2] y mínimos: [s1],[m23],[m2s2]. m1 funciona bien y se puede eliminar. x≠4 y x≠6, conflictos: [m1],[m2,s1], [m3,s1,s2] y candidatos min.: [m1s1], [m123], [m12s2]

17 Representaciones Relacionales
Existen algunos aspectos que normalmente no se consideran en las representaciones tradicionales En parte, es por la dificultades que presentan Estas tienen que ver con representaciones y razonamientos temporales, espaciales, causales y funcionales.

18 Fin