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El Paradigma Cognitivo

¿Cómo surge la idea de construir máquinas o programas inteligentes?¿Como surge la idea de la Inteligencia Artificial?

B Inteligencia = Conocimiento.

"La Ciencia Cognitiva ha estado dominada por la vision computacional del

pensamiento, que considera el pensar como la manipulación de una representacion

mental ('modelo mental') de un dominio externo.La representacion debe expresarse en algun lenguaje interno que contiene diseñospara estructuras bien formadas y operaciones sobre estas estructuras (Fodor, elmentalés). Una teoría computacional deI pensamiento debe definir el lenguajementalés y describir una maquina hipotética que pueda ejecutar programas en estelenguaje."

Hunt, 1989. Cognitive Science: definition, status and questions. Annual Review ofPsycology, 40, 603-29

• El hombre como un organismo que se mueve en un medio, que muestra y lleva a

cabo conductas en un medio, porque es capaz de adquirir ciertos conocimientos

sobre ese ambiente. [Construccion de representaciones] .

• El Organismo se constituye en secuencias de estados, cuyos contenidos son sus

representaciones o las operaciones realizadas sobre estas representaciones.

• Una descripción adecuada del organismo consiste en una descricpión del estado

mental en el que se encuentra.

• Metodologia: El Funcionalismo.

[mundo => sujeto (mente) => conducta)

El Funcionalismo

• Entre los estados mentales existen las siguientes relaciones causales:

− Estados mentales-estímulos

− Estados mentales-respuestas

− Estados mentales-estados mentales

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¿Qué contienen estos estados mentales para poder tener un papel causal y que

puedan ser analizados cientificamente?

B INFORMACION QUE PUEDE PROCESARSE

• Los estados deben poder relacionarse computacionalmente.

Luego: presupuestos de la explicación funcional

Representaciones internas del ambiente externo, que definen estados comprensivos y

procesamiento de tales representaciones hasta desencadenar una solución.

¿Cómo construir teoría científicas que den cuenta de esta descripción del organismo?

(1) Disponer de un vocabulario descripctivo en el que el contenido mental pueda

representarse perspícuamente.

(2) Especificar las transformaciones a realizar sobre esas formulas que permitan

construir los estados y procesos mentales deI organismo [sus actitudes

proposicionales] .

(3) Esas transformaciones deben comprenderse en funcion de los estados a lograr

(sus actitudes proposicionales, planes, proyectos, etc.). [Problema de la agenda

oculta, Clocksin]

Resumen: Una teoría científica debe construir una representacion de la secuencia de

formulas relacionadas por el contenido que define el tránsito de estados deI

organismo.

La teoría es buena si puede predecir el contenido de un estado a partir de aquellos

otros que mantienen con éste relaciones causales.

¿Problemas?La Esperanza funcionalista: caracterizar el sistema de representaciones ofreciendo las

condiciones necesarias y suficientes para tener actitudes proposicionales por

referencia a las relaciones entre órganos y fórmulas deI sistema.

B Contenido = Informacion

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Teoría de la Información

Sistema: Un canal de capacidad limitada que procesa y transmite información desde elestímulo a la respuesta

¿Qué es la informacion?

La informacion deja transparente los contenidos de los estados mentales. El

significado deja de ser relevante.

B Pensamiento Inteligente: Sistemas que procesan informacion.Mentes = Maquinas

La Metafora ComputacionalUna maquilna exige un programa que la defina unívocamente en un medio ordenado,

donde los elementos que la constituyen importan por su contribucion a la totalidad.

Dada una conducta inteligente puede emularse especificando un flujo de informacion

capaz de transformar un punto de partida en un punto de Ilegada.

Sistemas de Simbolos Fisicos (NeweIl1980)Si todos los procesos simbólicos computables pueden ser procesados por cualquiera

de los elementos de las clases que simulan la clase maximal o máquina universal de

Turing, podemos intentar simular las conductas inteligentes de los seres humanos en

sistemas equivalentes. => Inteligencia Artificial

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La Representación (Índice)

1. Repaso General de la Investigación en IA

2. Modelos Conexionistas/Modelos Simbólicos

3. La Representación en los Modelos Simbólicos3. 1 Representación Procedural: Reglas de Producción.

3. 2 Representación Declarativa:

• Objeto-Atributo-Valor

• Marcos (Misky): Herencia, Taxonomía. Procedimientos o

Métodos

• Redes Semánticas.

3. 3 Representación Declarativa + Procedural: sistemas basados en el

Conocimiento

• Sistemas Expertos (Marcos + Reglas).

3. 4 Aportes dinámicos:

• Razonamiento por casos

• Giones, planes y Metas

• Mop's, E-Mop's

3. 5 Investigación lógica

• Lógicas no clásicas: modeles, temporales, epistémicas , etc.

• Lógica Difusa.

• Lógica Nomonotónica

5

3. 6 Noción de Objeto: Elementos dinámicos entre los elementos

representados (redificición de las arquitecturas informáticas)

• Programación orientada a objetos

• Arquitecturas Cliente-servidos

• Programación visual

• Hiperextos

• Internet,

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Esquema General del Software Inteligente

Programación Procedural¿Cómo Hacerlo?

Programación Declarativa¿Qué hacer?

Ingeniería delConocimiento

Aprendizaje por ejemplos

Estático Dinámico Aprendizaje por PrimerosPrincipios

Dirigido por Marcos

PROLOG

Basados en Reglas

Logica Difusa,Nomonotónica...

Híbridos

REDES NEURALES

Inducción

Razonamiento porCasos

Aprendizaje porAnalogía

MACHINE LEARNING

3.1. La Representación Procedural

Reglas de Producción

Si A1, A2,...,An entonces C1, C2,...,Cn

Ejemplo:

I

II

Se ha derramadoun líquidoinflamable

El ph < 6 Huele a vinagre El líquido es un Ácido

Si el ph < 6, el material es un ácido

EmparejamientoAcción

El ph < 6 Huele avinagre

El líquido es ÁcidoAcético

Se ha derramadoun líquidoinflamable

Si el vertido es un ácido y huele avinagre , el líquido es ácido acético

Emparejamiento

El líquidoes unÁcido

7

Acción

Llamar a los Bomberos

8

Ciclo del Motor de Inferencia en el sistema de reglas en la secuenciaEmparejamiento-acción

Hechos

Reglas

3.2. Representación Declarativa

Marcos o Frames (M. Minsky)

ObjetoAgua Maxi-Cola Ginebra

Atributo ValorBebida Esencial Refrescante AlcohólicaColor Incolora Oscura IncoloraSabor Insípida Bubujeante/dulce FuerteTemperatura Fría Muy Fría Con hieloOlor Inodora dulce alcoholCombina con Sola Bebidas alcohólicas Bebidas refrescantes... ... ... ...Consumo En todo momento Refresco Tarde/noche

[ ] [ ] [ ] [ ] ▓ ▓ ▓ ▓

[ ] [ ] [ ] [ ] ▓ ▓ ▓ ▓

Emparejamiento Acción

9

Taxonomías

Redes Semánticas

Bebidas

Calientes Refrescantes Alcohólicas

Zumos

Infusiones Alimenticias

Café Té Poleo Tila

Consomé Caldos Purés

Con Gas Sin Gas

Refrescos

De Cola De frutas

De Frutas De Verduras

De bajaGraduación

De altaGraduación

Vino Cerveza

Ron Ginebra Güisqui Vodka Tequila

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3.4. Aportes Dinámicos

Razonamiento por Casos

Proceso

¿Cuál es la Situación?

¿Qué casos recuerdo?

¿Cuáles son relevantes?

¿Se puede aplicar a la Situación?

Si No¿Qué me dice que haga? Determinar lo correcto

Recordarlo para la próxima vez

Hacerlo

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Guiones, Planes, Metas

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13

Ejemplos de Primitivas Semánticas

ATRANS = Transferir una relaciónabstracta = DarPTRANS = Transferir la posición físicade un objeto = IrPROPEL = Aplicar fuerza física a unobjeto = Empujar

MOVE = Mover una parte del cuerpo =Dar una patadaMTRANS = Transferir información =DecirMBUILD = Crear nueva información =Decidir

Mop's, E-Mop's

Visitas a Museos

Visitas a Museos de Arte Visitas a Museos en Europa

Es un Instancia de Es un Instancia de

Es un.Instancia de.Es un

Instancia de

Es un.Instancia de.

Es un

Visitas a Museos enLondres

Janet L

Es un Instancia de

Visitas a Museos enParís

Visita al Louvre

Visita a la NationalGallery

. Kolodner

Es unInstancia de

Instanciad

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(1984)

Modelo Conjuntista de Rasgos. Prototipos

Memoria. Modelos de Memoria

Ave

Grajo petirrojo

gorrión

cardenal

Paloma loro

periquito

Ganso

Pato Pollo

animal

halcón

águila

Cabra

Oveja Vaca

caballo

cerdo

perro

conejo

ratón

Gato

Animal Mamífero

ciervo

oso león

Estimulo

AlmacénSensorial aCorto Plazo

Memoria a MemCorto Plazo Fun

(WMe

Memoria a Largo Plazo

0 ½ 30 s s

egundo

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oriacionalorkingmory)

Respuesta

Sin límite

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Arquitectura del Ordenador Digital

La Memoria como Recategorización

Output

Mapas de doble entrada

Input

Similar Output

Mapas de doble entrada

SimilarInput

CPU MEMORIA

Sistema de Entrada

Sistema de Salida

Instrucciones

Datos

Resultados

Resultados

Programa