Parte III
Conclusiones
Conclusiones del libro
- Los agentes inteligentes necesitan tener
conocimientos sobre el mundo para poder así tomar buenas decisiones. Este
conocimiento esta representado en forma de oraciones, en un lenguaje para la
representación del conocimiento que está guardado en una base de
conocimiento .
- Los lenguajes de representación se definien
mediante su sintaxis y su semántica.
- La inferencia es el procedimiento mediante el
cual se obtienen nuevas oraciones a partir de otras previas.
- La lógica propositiva se preocupa solo por
aquellos hechos que puedan o no ser relevantes para el mundo que se esta
representando.
- La lógica de primer orden es un lenguaje
representacional de propósito general. Se adecua a una visión del mundo
(una visión ontológica) con objetos y relaciones en el mundo.
- Los signos de constante y los signos de
predicado sirven para nombrar objetos y relaciones respectivamente. Los
términos complejos nombran objetos mediante símbolos de funciones.
- En una representación se elimina todo detalle irrelevante, se incorporan las diferencias importantes y se expresa el
conocimiento al nivel mas general posible.
- El ingeniero de conocimiento solo se concentra en aquello que es valido en el dominio; el conocimiento obtenido
puede utilizarse de maneras diversas.
- A las ontologías para propósitos especiales es necesario
generalizarlas. Y en una ontología de propósito general es necesario cubrir
una amplia gama de conocimientos y deberá ser capaz de manejar cualquier dominio.
- Existe un compromiso entre la expresividad de un sistema y su eficiencia.
- La compilación puede ayudar a elevar la eficiencia al aprovechar el hecho de que el conjunto de
oraciones se determine por adelantado.
- La facilidad de uso se favorece mediante una semántica clara para el lenguaje de representación y
simplificando el modelo de ejecución de manera que el usuario pueda hacerse una buena idea de los cálculos necesarios para realizar una inferencia.
Conclusiones de la cátedra
- El uso e invención de lenguajes lógicos
formales con nuevos operadores adicionales permiten formailizar expresiones
muy complicadas del lenguaje natural.
- El conocimiento se procesa de tal manera que
con estructuras simbólicas como entrada surgen búsquedas y luego
respuestas como salidas. El conocimiento tiene que ver con la operación de
decir, percibir novedades del ambiente e incorporar nuevos conocimientos que
fluyen de los viejos.
- Inteligencia tiene que ver con la operación
de preguntar dando respuesta a las inquietudes asociadas con alguna acción.
- Un agente que razona con lógica de primer
orden reacciona con lo que percibe, extrae descripciones abstractas de sus
percepciones, mantiene un modelo interno de los aspectos importantes del
mundo que no sean los que ingresan a través de las percepciones, expresa y
usa la información acerca de la deseabilidad de acciones en varias
situaciones, usa metas y conocimiento sobre las acciones para construir
planes.
- El conocimiento que el agente necesita para
seguirle la pista al mundo y para deducir los efectos de los planes re
representan de acuerdo con las convenciones del Cálculo de situación.
- La representación del conocimiento aparece en muy diversas etapas.
Una buena representación elimina detalles irrelevantes y expresa conocimiento en un nivel general.
- Las ontologías de propósito especial tendrían que ser generales.
Mientras que las ontologías de propósito general tienen su base en “categorías” y en “cálculo de eventos”.
- La representación de conocimiento real y los sistemas de razonamiento ocurren en variedades muy diversas,
estos se diferencian en el uso a los que se los somete, el grado de semántica formal, la potencia expresiva, las consideraciones prácticas, atributos, limitaciones, etc.
- Algunas de las principales familias son: lenguajes de programación lógica;
DT (diferencia temporal); sistemas regla-intensivos o de producción; redes semánticas;
lenguajes de representación basados en marcos; bases de datos (deductivas, relacionales, orientadas a objetos);
sistemas de razonamiento restrictos; lógica para la descripción.
Conclusiones personales
- Los agentes que razonan de manera lógica son
capaces de elaborar, por medio de sus operadores, representaciones del
mundo, que utilizando un lenguaje donde este conocimiento quede representado
puede, mediante búsquedas, resolver problemas, encontrar respuestas,
deducir que hacer.
- Estos agentes utilizan el lenguaje de la
lógica porposicional porque es uno de los más sencillos que permite
demostrar las cuestiones fundamentales. Desafortunadamente, la ontología de
la lógica proposicional es muy limitada, por lo que aparece la lógica de
primer orden, cuyos alcances ontológicos son más amplios. Uno de ellos es
considerar que el munod está constituido por objetos, es decir entes con
identidades individuales y propiedades que los distinguen de otros objetos.
Entre estos objetos, existen diversos tipos de relaciones. Algunas de éstas
son las funciones (relaciones en que a una entrada corresponde un solo
valor).
- La representación del conocimiento consta de varias etapas: decidir que tipos de objetos y relaciones es necesario representar, luego se escoge un
vocabulario y se lo utiliza para codificar el conocimiento general del
dominio, y después de codificar casos especificos de problemas, se utilizan procedimientos de inferencia para resolverlos.
- A través de la ontología general se puede incluir
decisiones sobre como representar una amplia gama de objetos y relaciones. Se codifica mediante la lógica de primer orden.
- La inferencia en la lógica de primer orden
define mecanismos que permiten responder de manera eficiente a preguntas
formuladas en este tipo de lógicas.
- La construcción de agentes que funcionen como
sistemas de razonamiento lógico es muy interesante ya que estos sistemas
pueden representar el conocimiento y efectuar razonamientos sobre esté. La
principal ventaja de estos sistemas es su alto grado de modularidad, en
donde es posible independizar la estructura de control del conocimiento, con
lo que cada porción del conocimiento mantiene total independencia entre
sí.
- Los tipos mas importantes de sistemas de razonamiento lógico son: sistemas de pro- gramación lógica y demostradores de
teoremas, sistemas de producción, redes semánticas y lógicas de descripción.
- Es importante realizar buenas indizaciones y unificaciones de datos para así poder
implementar correctamente el lenguaje de representación de una BC.
- Un agente basado en el conocimiento está constituido por una base de conocimientos y un mecanismo de inferencia.
El conocimiento que tienen los agentes está almacenado en su BC en forma de
oraciones que están representadas en un determinado lenguaje para la
representación del conocimiento. La inferencia es el procedimiento mediante el cual se obtienen nuevas oraciones a partir de otras previas y de esta forma se
obtiene la acción a realizar.
