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Inteligencia Artificial

Profesor: Dr. Cesar Augusto Isaza Bohorquez

EVALUACIÓN A TITULO DE COMPETENCIA (ETC)

Alumno: Samuel Tiburcio Parra.

Inteligencia Artificial 2

2. Representación del aprendizaje.

2.1 Aprendizaje2.1.1 Aprendizaje repetitivo2.1.2 Aprendizaje cognitivo

2.2 Redes semánticas2.3 Método de descripción y pareamiento

2.4 Analogías2.5 Reconocimiento de abstracciones


2.1 Aprendizaje

El aprendizaje es el proceso a través del cual se adquieren o modifican habilidades, destrezas, conocimientos, conductas o valores

como resultado del estudio, la experiencia, la instrucción, el razonamiento y la observación.

Este proceso puede ser analizado desde distintas perspectivas, por lo que existen distintas teorías del aprendizaje. El aprendizaje es una de

las funciones mentales más importantes en humanos, animales y sistemas artificiales.


2.1.1 Cognitivo 2.1.2 Repetitivo• Aprendemos de la

experiencia pero es el sujeto quien construye el conocimiento del mundo externo en función de su organización cognitiva interna, el sujeto interpreta la realidad y proyecta sobre ella los significados que va construyendo.

• Se produce cuando el individuo memoriza contenidos sin comprenderlos o relacionarlos con sus conocimientos previos, no encuentra significado a los contenidos.

2.1 Aprendizaje


2.2 Redes semánticas

• Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales.

• En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos.


• Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista.

• Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas.



Una red semántica representa conocimiento mediante un grafo: Nodos: Conceptos Arcos etiquetados: Relaciones entre conceptos

Por red semántica actualmente se entiende toda una familia de representaciones basadas en grafos que difieren entre sí en los nombres que se permiten para nodos y arcos, y en las inferencias que pueden hacerseLos elementos básicos que encontramos en todos los esquemas de redes son: Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos. Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos.



Básicamente, podemos distinguir tres categorías de redes semánticas: Redes IS-A, en las que los enlaces entre nodos están etiquetados.

Grafos conceptuales: en los que existen dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones

Redes de marcos: en los que los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo.



• Este método descripción y pareamiento se utiliza para solucionar problemas de IA y es por decirlo de alguna manera de los más básicos.

• El primer paso consiste en identificar todas las características de un objeto. Después se realiza una búsqueda con un conjunto de objetos ya definidos.

• En realidad se utilizan dos métodos muy importantes: el extractor y el evaluador de conocimientos.

• Al realizar el pareamiento de los objetos puede ser que no caigan exactamente en el patrón de conocimiento por lo que se tiene que tener una medida de similitud.

2.3 Métodos de descripción y pareamiento


Pareamiento Descripción• AMOR

o Querer a una persona o cosa sobre todas las cosas

o Palabra de 4 caracteres: ‘A’, ‘M’, ‘O’ y ‘R’ yuxtapuestos

• AMOR = AMOR• AMOR = ROMA• Amor = AMOR• Amor = Cariño• Amor = Amar Distancia

Léxica 1

CírculoDescripción:

Figura formada por todos los puntos comprendidos a una distancia equidistante del centro correspondidos en un ángulo de 0 a 360 grados.

PropiedadesCentro (punto)Diámetro (dos veces radio)Áreas



Se debe de representar de manera adecuada el conocimiento para poder compararlo.



El granjero, la zorra, el ganso y el trigo

• Un granjero quiere cruzar un río llevando consigo una zorra, una ganso y un saco de trigo. Por desgracia, su bote es tan pequeño que sólo puede transportar una de sus pertenencias en cada viaje. Peor aún, la zorra, si no se le vigila, se como al ganso, y el ganso, si no se le cuida, se come el trigo; de modo que el granjero no debe dejar a la zorra sola con el ganso o al ganso solo con el trigo.



2.4 AnalogíasAprendizaje por Analogía

El razonamiento analógico intenta emular la capacidad humana de recordar la solución de problemas previos ante la aparición de problemas parecidos en los que se llevan a cabo razonamientos análogos para alcanzar sus soluciones respectivas.

Análisis de analogíasGeneralización inductiva sobre las relaciones que se cumplen en un determinado dominio (origen o fuente), suponiendo que también se cumplen en otro dominio (destino o meta); el proceso de analogías esta basado en que si dos situaciones son similares en algún aspecto entonces pueden serlo en otro (“explota la experiencia acumulada”).


• Problema base: El problema ya resuelto tal que su solución servirá de base para resolver el nuevo problema.

• Conocimiento base: La información disponible sobre el problema base y su dominio.

• Problema objetivo: El nuevo problema a resolver

“Entre ambos existe una relación de causalidad.”

2.4 Analogías


Razonamiento unificado• Visión unificada de los componentes básicos de

un sistema analógico.• Problema tipo. Dada como entrada una situación

objetivo, da como resultado una representación aumentada de la misma en la que consten las inferencias analógicas obtenidas de una situación base.

2.4 Analogías


2.4 Analogías

Problemas de analogías


Recuperación Aprendizaje Mapeo Justificació

nAprendizaj

e

Fases• Recuperación. Dada la situación objetivo, el sistema ha de ser capaz de recuperar un caso base potencialmente análogo y poner en correspondencia las partes correspondientes de ambas.• Elaboración. Derivar atributos, relaciones o cadenas causales adicionales que pueden ser utilizadas sobre la situación objetivo• Mapeo. Mapear los atributos seleccionados sobre el objetivo con posibles modificaciones• Justificación. Justificar que los atributos son válidos• Aprendizaje. Guardar la representación aumentada de la situación objetivo; en la creación la reglas generales motivadas por la analogía o en el refinamiento de las mismas a partir de más razonamientos sobre la misma o diferentes situaciones base

2.4 Analogías


• El reconocimiento de abstracciones es un concepto muy subjetivo dado que éstas son combinaciones de estados mentales y eventos.

• Los Sistemas Inteligentes se basan fundamentalmente en reglas ECA (Evento-Condición-Acción)

• Generalmente respondemos a estímulos (eventos), y en base a ellos vemos cuales son importantes para nosotros y nos comportamos de cierta manera.

• Para lo que a una persona le representa algo para otra representa cosas totalmente distintas.

• La abstracción permite llegar a cierto tipo de conclusiones y preguntas resueltas.

2.5 Reconocimiento de abstracciones

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