Micro resúmen Sistemas inteligentes Fase 1:
Categorías de la IA:
- Procesamiento de alta velocidad(procesar el mismo conjunto)
- Adivinar respuestas a un problema siguiendo reglas predeterminadas
- Dar respuesta a datos desconocidos mediante datos existentes(sist. de remendación)
Auges:
1. Reglas fijas: a finales de los 50s, teniendo todos los patrones posibles
2. Representación del conocimiento(KR): en los 80s, web semántica hecha por Cyc, machine learning supervisado
3. Deep learning: redes neuronales para aprendizaje automático
Sistemas expertos: [Reglas, hechos, relaciones]
Sistema informático que emulan el razonamiento humano en un campo determinado
Características:
- Explican sus resultados
- Adquieren conocimiento
- Resuelven problemas
- Determina si el problema está en su dominio
- Sintetiza conocimiento de expertos
Tipos:
- Determinista: lógico, basado en reglas
- Base de Conocimiento: variables
- Motor de inferencia: obtiene conclusiones aplicando la lógica
- Regla: proposición lógica
- Sistemas complejos Deterministas: Tráfico, seguridad
- Estocástica: probabilístico, inferencia
- Incertidumbre de datos
- Reglas de condición-conclusión
Tipos:
- Procedimientos numéricos: manejan evidencias combinadas, usan conjuntos difusos
- Credibilidad: info errónea
Ventajas:
- Disponibilidad
- Menor costo y riesgo
- Más confiabilidad
- Objetividad
- BD Inteligente
Componentes:
- Humano: Expertos e ingenieros del conocimiento
- Base del conocimiento: reglas, distribución de probabilidad
- SubS. de Adquisición de conocimiento: controla flujo de nuevo conocimiento
- SubS. Control de coherencia
- Motor de Inferencia: Brinda las conclusiones
- Adquisición de información: aumenta la Base de conocimiento
- Interfaz Usuario
- Ejecución de órdenes
- Explicación
- Aprendizaje
Tareas:
- Adquisición de conocimiento
- Almacenamiento de con.
- Aprendizaje
- Razonamiento
- Explicar conclusiones
Campos:
- Medicina
- Ciencias
- Negocios
- Ingeniería
- Industria
Representaciones del conocimiento:
Evolución de sistemas:
- Sistemas expertos: Razonamiento(algoritmo + estr. de datos)
- Sistemas basados en conocimiento: No razona, construcción de distribución
- conocimiento tolerante, Human
- Conocimiento evolutivo
- No aplicable al modelo cascada
- Respuestas inseguras
- Sistemas inteligentes: razona y aprende por sí solo
Epistemología: Estudio del conocimiento a priori(frases lógicas, sentidos) y posteriori(verificable, afirmaciones)
Categorías conocimiento:
- Procedimental: saber cómo hacer algo
- Declarativo: capacidad de saber si algo es verdadero
- Tácito: No expresable(ej. Movimiento de la mano), no requiere entenderse para usarlo
Jerarquía:
- Meta-conocimiento: Experiencia, conoc. sobre el conoc.
- Conocimiento: Especializada
- Información: importante, datos procesados
- Datos: Verdaderos
- Ruido: Inconsistente
Red semántica: Técnica de Representación de conocimiento Declarativo(Establece hechos)
- Dificultades:
- Delay en búsquedas negativas
- Muchos nodos
- Marcos: Representación de redes semánticas con conoc. Procedimental
- modo u objeto puede ser un marco
Tripleta: caracterización del conocimiento en una red semántica
- Objeto
- Atributo
- Valor
CLIPS: entorno y lenguaje de Representación de conoc.
- Usa un motor de inferencia con razonam. hacia adelante
- Sobre un intérprete de lenguaje(deriva de LISP)
Paradigmas:
- Reglas
- Funcional
- POO
Hechos:
- Ordered: con estructura libre
- DefTemplate: define campos como slots
- Creación: assert o deffacts
Ventajas:
- Obtener y procesar todos los Datos
- Almacenar cualquier tipo de dato
- Fácil ingreso de Datos
- Rápida definición de if
Desventajas:
- Uso de condiciones poco intuitivo
- Difícil control de Tipos
- Lenguaje funcional complicado
- Clases complicadas
- Funcionamiento de operaciones (op par1 par2)
Estrategias: de ejecución de reglas
- LEX: orden lexicográfico
- MEA: cronológico respecto al hecho que instancia la primera condición, empate=LEX
- Aleatoria: se disparan en orden aleatorio
Conceptos:
- Información: Datos importantes
- Conocimiento: contrastar información
- Patrones: Condiciones o filtros de hechos
- Ingeniería de Características: Técnica requerida para el Aprendizaje de la máquina
- Dendral: primer sistema experto