Representaci

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Representación del Conocimiento

• Introducción
• Inteligencia Artificial
• Luis Villaseñor Pineda

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Conocimiento?

• Definiciones de conocimiento
• m. Acción y resultado de conocer.
• Entendimiento, inteligencia.
• Facultad de entender y juzgar las cosas.
• Conciencia, sentido de la realidadperder
  alguien el conocimiento.
• pl. Ciencia, conjunto de nociones e ideas que se
  tiene sobre una materiatiene conocimientos
  básicos de alemán.

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Conocimiento?

• Definiciones de conocimiento
• es un conjunto de datos sobre hechos, verdades o
  de información almacenada a través de la
  experiencia o del aprendizaje (a posteriori), o a
  través de introspección (a priori). El
  conocimiento es una apreciación de la posesión de
  múltiples datos interrelacionados que por sí
  solos poseen menor valor cualitativo. Significa,
  en definitiva, la posesión consciente de un
  modelo de la realidad.
• es el conjunto organizado de datos e información
  destinados a resolver un determinado problema.

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Para qué?

• Saber para actuar en consecuencia

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Para qué?

• Saber para actuar en consecuencia

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Tipos de conocimiento

• Existen tipos de conocimiento?
• Por cómo se percibe
• Vista, Oído, Tacto, Gusto, Olfato
• Por cómo se modifica
• Por lo que representa
• etc. etc.

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Tipos de conocimiento

• Lenguaje
• El vehículo de información más complejo
• Diferentes niveles de representación léxico,
  sintáctico, semántico, pragmático
• Ontologías

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Tipos de conocimiento

• La comunicación, el diálogo
• El lenguaje mismo, que términos y en que
  circunstancias usarlo
• La filosofía del lenguaje
• Hablar es actuar !!
• Representar una intervención verbal como una
  acción

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Tipos de conocimiento

• Revisión del conocimiento
• Conocimiento monótono/no-monótono
• Al agregar nuevo conocimiento se modifica el
  estado completo

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Tipos de conocimiento

• Creencias
• La comunicación es la construcción de un
  conocimiento común
• Yo creo que tu crees lo que yo creo
• Lógicas modales

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Tipos de conocimiento

• Acción
• A toda acción corresponde una reacción
• Como representar las condiciones de éxito y sus
  consecuencias
• Sistemas de reglas

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Tipos de representación

• Si bien representar el conocimiento de una manera
  hace la solución más simple, elegir una
  representación inadecuada puede hacer que la
  solución sea difícil.
• Por ejemplo, hacer cálculos con números arábigos
  es más simple que con números romanos.
• No se conoce una representación que pueda servir
  para cualquier propósito.
• Cómo representamos un número de teléfono?
• Cómo representamos nuestro primer beso?

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Representando para resolver

• Tengo 5 pesos, si compro dos manzanas a 1 peso
  c/u Cuánto me queda?
• Tenemos datos y aplicamos una serie de
  operaciones sobre ellos para resolverlo
• En este caso realizamos una abstracción y tomamos
  los datos importantes para resolver el problema
• Cuánto dinero tengo inicialmente?
• Cuántas manzanas quiero y cuanto cuestan?
• Multiplicamos y restamos

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Representando para resolver

• No fue necesario pensar en manzanas para
  resolverlo, sólo en enteros y a ellos les
  aplicamos una serie de operaciones bien conocidas
• El verbo comprar estrictamente hablando nunca
  fue representado pero fue indispensable para
  saber lo que se deseaba hacer con los datos.
• Necesitamos conocimiento y mecanismos para
  manipularlo y así resolver el problema
• en el caso de los humanos esta distinción no es
  fácil, es por ello que no es algo obvio para
  nosotros hacer esta diferencia

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Dos niveles El nivel del conocimiento real
El nivel del formalismo abstracción
Esquema general de la representación
16
Hechos verdades en un cierto mundo. Es aquello
que queremos representar.
Esquema general de la representación
17
Hechos verdades en un cierto mundo. Es aquello
que queremos representar.
Representaciones de los hechos en un determinado
formalismo. Éstas son las entidades que realmente
seremos capaces de manipular.
Esquema general de la representación
18
Caso concreto la programación tenemos un
problema, lo analizamos, proponemos un algoritmo,
lo programamos en un lenguaje e interpretamos los
resultados
Esquema general de la representación
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Propiedades de un Sistema de Representación
completo

• Suficiencia de la representación La capacidad de
  representar todos los tipos de conocimiento
  necesarios en el dominio.
• Suficiencia deductiva La capacidad para
  manipular las estructuras de la representación
  con el fin de obtener nuevas estructuras que
  correspondan con un nuevo conocimiento deducido a
  partir del antiguo.

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Propiedades de un Sistema de Representación
completo

• Eficiencia deductiva La capacidad de incorporar
  información adicional en las estructuras de
  conocimiento con el fin de que los mecanismos de
  inferencia puedan seguir las direcciones más
  prometedoras.
• Eficiencia en la adquisición La capacidad de
  adquirir nueva información con facilidad.
• El caso más simple es aquél en el que una persona
  inserta directamente el conocimiento en la base
  de datos.
• Idealmente, el programa sería capaz de controlar
  la adquisición de conocimiento por sí mismo.

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Propiedades de un Sistema de Representación
completo

• Eficiencia deductiva La capacidad de incorporar
  información adicional en las estructuras de
  conocimiento con el fin de que los mecanismos de
  inferencia puedan seguir las direcciones más
  prometedoras.
• Eficiencia en la adquisición La capacidad de
  adquirir nueva información con facilidad.
• El caso más simple es aquél en el que una persona
  inserta directamente el conocimiento en la base
  de datos.
• Idealmente, el programa sería capaz de controlar
  la adquisición de conocimiento por sí mismo.

• Desgraciadamente aún no existe dicho sistema

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Algunos ejemplos

• Conocimiento relacional
• Marco conocimiento heredable
• Redes semánticas
• Conocimiento Deductivo

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Conocimiento relacional simple

• Columnas que identifican atributos de un objeto
  (fila)
• Problemas altamente estructurado

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Conocimiento heredable

• Se trata de un sistema de marcos o una red
  semántica
• Es a través de atributos especiales como
  instancia-de, es-un, tipo-de que podemos mejorar
  la propagación del conocimiento

25
Lo que tenemos es una jerarquía de
especialización-generalización
26
cuál es la altura de Pee Wee Reese?
27
cuál es la altura de Pee Wee Reese?

• Algoritmo Herencia de propiedades
• Para acceder al valor V de un atributo A en una
  instancia I
• Encontrar I en la base de conocimiento.
• Si el atributo A tiene algún valor asignado,
  devolver ese valor.
• En caso contrario, comprobar si el atributo
  instancia tiene algún valor asignado. Si no lo
  tiene entonces fallar.
• En caso contrario, ir al nodo identificado por
  ese valor y comprobar si allí existe algún valor
  para el atributo A. Si lo hay, devolverlo.
• En caso contrario, repetir hasta que el atributo
  es-un no tenga valor asignado o hasta encontrar
  una respuesta
• Obtener el valor del atributo es-un e ir a ese
  nodo.
• Comprobar si el atributo A tiene algún valor. Si
  lo tiene, devolverlo.

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Conocimiento Deductivo

• 1. Marco era un hombre.
• hombre(Marco)
• 2. Marco era un pompeyano.
• pompeyano(Marco)
• 3. Todos los pompeyanos eran romanos.
• ?x romano(x) ? romano(x)
• 4. César fue un gobernante.
• gobernante(César)
• 5. Todos los romanos o eran leales a César o le
  odiaban.
• ?x romano(x) ? leal(x, César) ? odia(x, César)
• 6. Todo el mundo es leal a alguien.
• ?x ?y leal(x, y)
• 7. La gente sólo intenta asesinar a los
  gobernantes a los que no es leal.
• ?x ?y persona(x) ? gobernante(y) ?
  intenta_asesinar(x,y) ?
• ?leal(x, y)
• 8. Marco intentó asesinar a César.
• intenta_asesinar(Marco, César).

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Conocimiento Deductivo

• Lógica de predicados de primer orden
• El proceso de inferencia más usado se llama
  resolución

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Conocimiento deductivo heredable
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Conocimiento Procedural

• Existen formalismos que nos permiten expresarse
  el conocimiento a través de procedimientos
• las reglas de producción
• No son mejores ni peores sólo más adecuados para
  ciertos problemas

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Conocimiento Procedural
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Problemas la Granularidad

• a qué nivel representar nuestro dominio?
• Queremos resolver el problema de los caníbales
  con sus nombres, o no?
• Podemos representar el hecho que un caníbal es un
  ser humano que como seres humanos
• Podemos representar el concepto de misionero
  como?
• Podemos representar el río a que nivel es un
  cauce de agua

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Problemas la Granularidad

• Juan vislumbro a María
• Vislumbrar( Juan, María )
• Vislumbrar(x,y) ? ver(x,y)
• Ver(Juan, María, breve)
• Y breve?

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Problemas la Granularidad

• Usar primitivas de bajo nivel nos acerca a una
  forma canónica ganamos en generalidad
• PERO
• La cantidad de espacio para almacenar un hecho
  simple
• El enorme trabajo a realizar en la transformacion
  de una representación en alto nivel a su forma
  primitiva
• No siempre es claro que primitivas vamos a
  utilizar
• Por ejemplo en el de parentesco padre, hermano,
  hijo
• Pero como representar primo
• Hija(hermano(madre(pedro)))
• Hija(hermano(padre(pedro)))

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Problemas la Granularidad

• Usar primitivas de bajo nivel nos acerca a una
  forma canónica ganamos en generalidad
• PERO
• La cantidad de espacio para almacenar un hecho
  simple
• El enorme trabajo a realizar en la transformacion
  de una representación en alto nivel a su forma
  primitiva
• No siempre es claro que primitivas vamos a
  utilizar
• Por ejemplo en el de parentesco padre, hermano,
  hijo
• Pero como representar primo
• Hija(hermano(madre(pedro)))
• Hija(hermano(padre(pedro)))

• La respuesta está generalmente en el dominio
  mismo
• para qué diablos nos sirve el conocimiento
  añadido?

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Adecuar la estructura

• a la circunstancia
• Fui a la Oriental ayer por la noche, pedí de
  comer y pagué la cuenta
• cené ayer?
• iba acompañado?
• qué comí?
• Seleccionar la estructura más apropiada
  dependiendo de objetivo, de la tarea a resolver.