Micro resúmen Sistemas inteligentes Fase 1:
Categorías de la IA:
- Procesamiento de alta velocidad(procesar el mismo conjunto)
- Adivinar respuestas a un problema siguiendo reglas predeterminadas
- Dar respuesta a datos desconocidos mediante datos existentes(sist. de remendación)
Auges:
1. Reglas fijas: a finales de los 50s, teniendo todos los patrones posibles
2. Representación del conocimiento(KR): en los 80s, web semántica hecha por Cyc, machine learning supervisado
3. Deep learning: redes neuronales para aprendizaje automático

Sistemas expertos: [Reglas, hechos, relaciones]
   Sistema informático que emulan el razonamiento humano en un campo determinado
Características:
- Explican sus resultados
- Adquieren conocimiento
- Resuelven problemas
- Determina si el problema está en su dominio
- Sintetiza conocimiento de expertos
Tipos:
       - Determinista: lógico, basado en reglas
           - Base de Conocimiento: variables
           - Motor de inferencia: obtiene conclusiones aplicando la lógica
           - Regla: proposición lógica
           - Sistemas complejos Deterministas: Tráfico, seguridad
       - Estocástica: probabilístico, inferencia
           - Incertidumbre de datos
           - Reglas de condición-conclusión
           Tipos:
               - Procedimientos numéricos: manejan evidencias combinadas, usan conjuntos difusos
               - Credibilidad: info errónea
   Ventajas:
       - Disponibilidad
       - Menor costo y riesgo
       - Más confiabilidad
       - Objetividad
       - BD Inteligente
Componentes:
       - Humano: Expertos e ingenieros del conocimiento
       - Base del conocimiento: reglas, distribución de probabilidad
       - SubS. de Adquisición de conocimiento: controla flujo de nuevo conocimiento
       - SubS. Control de coherencia
       - Motor de Inferencia: Brinda las conclusiones
       - Adquisición de información: aumenta la Base de conocimiento
       - Interfaz Usuario
       - Ejecución de órdenes
       - Explicación
       - Aprendizaje
   Tareas:
       - Adquisición de conocimiento
       - Almacenamiento de con.
       - Aprendizaje
       - Razonamiento
       - Explicar conclusiones
   Campos:
       - Medicina
       - Ciencias
       - Negocios
       - Ingeniería
       - Industria

Representaciones del conocimiento:
Evolución de sistemas:
- Sistemas expertos: Razonamiento(algoritmo + estr. de datos)
- Sistemas basados en conocimiento: No razona, construcción de distribución
- conocimiento tolerante, Human
- Conocimiento evolutivo
- No aplicable al modelo cascada
- Respuestas inseguras
- Sistemas inteligentes: razona y aprende por sí solo

Epistemología: Estudio del conocimiento a priori(frases lógicas, sentidos) y posteriori(verificable, afirmaciones)
Categorías conocimiento:
- Procedimental: saber cómo hacer algo
- Declarativo: capacidad de saber si algo es verdadero
- Tácito: No expresable(ej. Movimiento de la mano), no requiere entenderse para usarlo
Jerarquía:
- Meta-conocimiento: Experiencia, conoc. sobre el conoc.
- Conocimiento: Especializada
- Información: importante, datos procesados
- Datos: Verdaderos
- Ruido: Inconsistente
Red semántica: Técnica de Representación de conocimiento Declarativo(Establece hechos)
- Dificultades:
- Delay en búsquedas negativas
- Muchos nodos
- Marcos: Representación de redes semánticas con conoc. Procedimental
- modo u objeto puede ser un marco
Tripleta: caracterización del conocimiento en una red semántica
- Objeto
- Atributo
- Valor
CLIPS: entorno y lenguaje de Representación de conoc.
- Usa un motor de inferencia con razonam. hacia adelante
- Sobre un intérprete de lenguaje(deriva de LISP)
Paradigmas:
- Reglas
- Funcional
- POO
Hechos:
- Ordered: con estructura libre
- DefTemplate: define campos como slots
- Creación: assert o deffacts
Ventajas:
- Obtener y procesar todos los Datos
- Almacenar cualquier tipo de dato
- Fácil ingreso de Datos
- Rápida definición de if

Desventajas:
- Uso de condiciones poco intuitivo
- Difícil control de Tipos
- Lenguaje funcional complicado
- Clases complicadas
- Funcionamiento de operaciones (op par1 par2)
Estrategias: de ejecución de reglas
- LEX: orden lexicográfico
- MEA: cronológico respecto al hecho que instancia la primera condición, empate=LEX
- Aleatoria: se disparan en orden aleatorio

Conceptos:
- Información: Datos importantes
- Conocimiento: contrastar información
- Patrones: Condiciones o filtros de hechos
- Ingeniería de Características: Técnica requerida para el Aprendizaje de la máquina
- Dendral: primer sistema experto

Próximo

Anterior

Micro resúmen Fase 1

Descrição