Lógica de primer orden

Es un sistema formal diseñado para estudiar la inferencia en los lenguajes de primer orden. Lenguajes de primer orden son,  lenguajes formales con cuantificadores que alcanzan sólo a variables de individuo, y con predicados y funciones cuyos argumentos son sólo constantes o variables de individuo.

Predicados

Es una expresión lingüística que puede conectarse con una o varias otras expresiones para formar una oración.

En la lógica de primer orden, los predicados son tratados como funciones. Una función es una máquina que recibe un conjunto de cosas, las procesa, y devuelve como resultado una única cosa. A las cosas que entran a las funciones se las llama argumentos, y a las cosas que salen, valores o imágenes. 

Cuantificador

Un cuantificador es una expresión que indica la cantidad de veces que un predicado o propiedad P se satisface dentro de una determinada clase (por ejemplo, pertenencia, equivalencia u orden).

Cuantificador universal

Cuantificador existencial

Cuantificador existencial único

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Lógica proposicional

                                          Lógica Proposicional

Es una rama de la lógica clásica que estudia las variables proposicionales o sentencias lógicas, sus posibles implicaciones, evaluaciones de verdad y en algunos casos su nivel absoluto de verdad.

¿Qué son las proposiciones?

Son enunciados que expresan una cosa que pueden evaluarse como verdadera o falsa.

Conectores

¬ NEGACIÓN

٧ DISYUNCIÓN

٨ CONJUNCIÓN

→ CONDICIONAL

↔ BICONDICIONAL

Tablas de verdad

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Estrategias de búsqueda

Tipos de búsqueda

• Búsqueda ciega ó sin información
• Búsqueda heurística o  con información

Tipos de búsqueda ciega:

• Búsqueda por amplitud o anchura:

Es un algoritmo para recorrer o buscar un elemento en un grafo. Intuitivamente se comienza por la raíz y se exploran todos los vecinos de ese nodo. Para cada uno de los vecinos se exploran sus respectivos vecinos adyacentes, y así asta recorrer todos.

• Búsqueda por profundidad:

Consiste en ir expandiendo todos y cada uno de los nodos que va localizando, de forma recurrente, en un camino concreto. 

• Búsqueda por profunidad iterativa:

Combina aspectos de la búsqueda por anchura y por profundidad.

• Búsqueda por profundidad limitada:

Su procedimiento consiste en visitar todos los nodos de forma ordenada pero no uniforme en un camino concreto, dejando caminos sin visitar en su proceso, imponiendo un límite máximo de profundidad de búsqueda.

• Búsqueda por costo uniforme:

Algoritmo de búsqueda sobre grafos utilizado para hallar el camino de costo mínimo entre un nodo raíz y un nodo destino.

• Búsqueda bidireccional:

La busqueda bidireccional se puede aplicar a un problema en el que conocemos la situación inicial (descripción) del mismo y del que, además, conocemos una meta de manera explícita.

Más información sobre los tipos de búsqueda.

Agentes para la solución de problemas

           Agentes para la solución de problemas

¿Qué son?

                -  Son agentes basados en metas que determinan que deberán hacer por medio de secuencias de acciones que les permitan obtener estados deseables.

               -  Agentes basados en objetivos que deciden qué hacer para encontrar secuencias de acciones que conduzcan a estados deseables, y encontrar soluciones a problemas.

Pasos para la solución de problemas:

Formulación de metas: Establecer el objetivo.
Formulación del problema: Acciones y estados a considerar.

Búsqueda: evaluación de las posibles secuencias de acciones que le llevan a la meta y elección de la más apta.
Ejecución: se llevan adelante la solución que presenta la búsqueda.

Clasificación de los tipos de problemas:

•   Problemas de un solo estado: el agente conoce el estado en que se encuentra y el resultado de cada una de sus acciones.
  
  
  
  
•   Problemas de estados múltiples: el agente no conoce en que estado se encuentra, pero si el resultado de cada una de sus acciones.

•   Problemas de contingencias: Puede ser de ambiente no accesible, no conoce su estado actual, conoce sus acciones, pero se presentan resultados imprevistos.

•  Problemas de exploración: el agente no conoce con exactitud en que estado se encuentra, ni el resultado exacto de cada una de sus acciones, pero aprende de los resultados obtenidos.

Enlaces:

Curso IA

I.A

Ambientes de un agente

Agente

- La palabra ambiente procede del latín ambiens, ambientis, del verbo ambere: "rodear", "estar a ambos lados". En ciencia e ingeniería, un sistema es la parte del universo que se estudia y el ambiente es el resto del universo que está fuera de los límites de ese sistema.

Clasificación:

·         Accesibles y no accesibles

Si el aparato sensorial de un agente le permite tener acceso al estado total de un ambiente, se dice que éste es accesible a tal agente.

·         Deterministas y no deterministas

Si el estado siguiente de un ambiente se determina completamente mediante el estado actual y las acciones elegidas por los agentes, se dice que el ambiente es determinista.

·         Episódicos y no episódicos

En un ambiente episódico, la experiencia del agente se divide en “episodios”. Cada episodio consta de un agente que percibe y actúa. 

La calidad de su actuación dependerá del episodio mismo, dado que los episodios subsecuentes no dependerán de las acciones producidas en episodios anteriores.

·         Estáticos y dinámicos

Si existe la posibilidad de que el ambiente sufra modificaciones mientras el agente se encuentra deliberando, se dice que tal ambiente se comporta en forma dinámica en relación con el agente; de lo contrario, se dice que es estático.

·         Discretos y continuos

Si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintas y claramente discernibles, se dice que el ambiente es discreto.

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Agentes inteligentes

Definición de Agente

- Es cualquier entidad capaz de percibir su entorno por medio de sensores y responder o actuar en tal ambiente por medio de efectores.

Agentes Inteligentes

Se considera a los Agentes Inteligentes como una pieza de software que ejecuta una tarea dada utilizando información recolectada del ambiente, para actuar de manera apropiada hasta completar la tarea de manera exitosa.

Clasificación:

- Agentes de reflejo simple

     Este tipo de agente no contiene internamente estados y sus procesos o acciones que realiza son respuestas a la entrada de percepciones, a esta conexión entre percepciones y acciones se las denomina reglas de condición-acción

- Agente bien informado de lo que pasa

    Este tipo de agente guarda estados internos lo que nos sirve sin consideración para ejecutar una acción. Los sensores no nos pueden informar a la vez de todos los estados que maneja nuestro ambiente, es por este caso que el agente necesita actualizar algo de información en el estado interno.

- Agente basado en metas

    Además de los estados, los agentes necesitan cierto tipo de información sobre sus metas. Estas metas van a detallar las situaciones a las que se desea llegar de este modo, el programa de agente puede combinar las metas con la información de los resultados (acciones) que emprenda y de esta manera poder elegir aquellas acciones que permitan alcanzar la meta.

- Agente basado en utilidad

    Las metas por sí solas me garantizan la obtención de una conducta de alta calidad; se podría tener un conjunto de metas pero la obtención de éstas no me garantizan distinciones entre estados felices e infelices, mediante una medida de desempeño se podría establecer una comparación entre los diversos estados del mundo (ambientes) para poder encontrar el estado de felicidad para el agente. Este estado ofrecerá una mayor utilidad al agente.

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Inteligencia Artificial

Inteligencia.

       
-Según la RAE la inteligencia es la capacidad de entender o comprender.

¿Cómo se mide la inteligencia?

- La psicometría es la disciplina que mide el coeficiente de inteligencia o el cociente intelectual de las personas. Esta aplica tests para medir la inteligencia de cada individuo. Lo que se conoce popularmente como tests psicométricos establecen un número llamado el coeficiente de inteligencia que se basa en el rendimiento de la persona en dicho test.

Definiciones de Inteligencia Artificial.

- Consiste en el estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales.

- Es el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia.

- Es la rama de la ciencia de la comutpación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente.

- Consiste en el estudio de los cálculos que permiten percibir y razonar.

- Es la interesante tarea de lograr que las computadoras piensen, producir máquinas con mente en su amplio sentido literal.

- El estudio de como lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento los humanos hacen mejor.

- Consiste en la automatización de actividades que vinculamos con procesos del pensamiento humano tales como: toma de decisiones, resolución de problemas y el aprendizaje.

- Es un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales.

Relación de la I.A con otras ciencias

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Definición