Inteligencia Artificial: De la Representación del Conocimiento a las Técnicas de Búsqueda

Representación del Conocimiento

El **conocimiento** debe permitir guiar a los mecanismos de **Inteligencia Artificial (IA)** para obtener una solución más eficiente. Surgen preguntas clave: ¿Cómo escoger el formalismo que nos permita facilitar la traducción del mundo real a la representación? ¿Cómo debe ser esa representación para que pueda ser utilizada de forma eficiente?

Información y Conocimiento

Se denomina **información** al conjunto de datos básicos, sin interpretar, que se usan como entrada del sistema: por ejemplo, los datos numéricos que aparecen en una analítica de sangre o los datos de los sensores de una planta química.

Se denomina **conocimiento** al conjunto de datos que modelan de forma estructurada la experiencia que se tiene sobre un cierto dominio o que surgen de interpretar los datos básicos: por ejemplo, la interpretación de los valores de la analítica de sangre o de los sensores de la planta química para determinar si son normales, altos o bajos, preocupantes o peligrosos.

Sistemas Basados en el Conocimiento

Estudia los sistemas computacionales con "inteligencia", como la **resolución de problemas**, el **razonamiento automático** y el **aprendizaje automático**.

Ciencias que Aportan a la Inteligencia Artificial

Las principales ciencias que han contribuido al desarrollo de la Inteligencia Artificial son:

• **Filosofía**
• **Matemáticas**
• **Psicología**
• **Lingüística**
• **Ciencias de la Computación**

La Filosofía

Los **filósofos** (desde el año 400 a. C.) permitieron concebir la Inteligencia Artificial al considerar la mente de diversas maneras, como una máquina que funciona a partir del **conocimiento codificado** en un lenguaje interno, y al considerar que el pensamiento servía para determinar la acción correcta a emprender.

Las Matemáticas

Las **matemáticas** proveyeron las **herramientas** para manipular las **aseveraciones de certeza lógica**, así como las **inciertas de tipo probabilista**. Asimismo, prepararon el terreno para el manejo del **razonamiento con algoritmos**.

La Psicología

Los **psicólogos** reforzaron la idea de que los humanos y otros animales podían ser considerados como **máquinas para el procesamiento de información**.

La Lingüística

Los **lingüistas** demostraron que el uso de un lenguaje se ajusta dentro de este modelo.

Las Ciencias de la Computación

La **ingeniería de cómputo** ofreció el dispositivo que permite hacer realidad las aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Los programas de IA, por lo general, son extensos y no funcionarían sin los grandes avances de velocidad y memoria aportados por la industria de cómputo.

Técnicas y Campos de la Inteligencia Artificial

Entre las principales **técnicas y campos** de la Inteligencia Artificial se encuentran:

• **Aprendizaje Automático**
• **Ingeniería del Conocimiento**
• **Lógica Difusa**
• **Redes Neuronales Artificiales**
• **Sistemas Reactivos**
• **Sistemas Multi-agente**
• **Sistemas Basados en Reglas**
• **Razonamiento Basado en Casos**
• **Sistemas Expertos**
• **Redes Bayesianas**

El Proceso de Percepción y Representación

Este proceso implica **representar el conocimiento** sobre el mundo con una lógica y diseñar métodos mecánicos para calcular (deducir) nuevo conocimiento lógico y, a partir de este, nuevo conocimiento real.

Tipos de Problema en IA

Los problemas en IA pueden clasificarse en:

• **Problemas de un solo estado**
• **Problemas de múltiples estados**
• **Problemas de contingencia**
• **Problemas de exploración**

El Proceso de Percepción y Representación (Continuación)

Representar el conocimiento sobre el mundo con una lógica. La **completitud de la lógica** se refiere a los modelos matemáticos, que son abstracciones del modelo real.

Técnicas Básicas de Búsqueda

Las **técnicas básicas de búsqueda** buscan lograr:

1. Responder a las diversas situaciones de forma flexible.
2. Dar sentido a mensajes ambiguos o contradictorios.
3. Reconocer la importancia relativa de diversos elementos en una situación dada.
4. Encontrar semejanzas entre las situaciones a pesar de las diferencias que pueden separarlas.
5. Establecer distinciones entre las situaciones a pesar de las semejanzas que pueden ligarlas o enlazarlas.

Formas de Solución en Problemas de IA

Los **problemas típicos de la IA** pueden tener soluciones en dos formas principales:

1. Un **espacio de estado** que satisface los requisitos.
2. Una **trayectoria** que especifica la manera en la cual se debe atravesar para conseguir una solución.

Requisitos de una Buena Técnica de Búsqueda

Una buena **técnica de búsqueda** debe cumplir los siguientes requisitos:

• Debe ser **sistemática**.
• Debe realizar **cambios en la base de datos**.

Árbol vs. Grafo en Búsqueda

En el contexto de la búsqueda, los **nodos del árbol de búsqueda** representan un estado más un camino. El **árbol de búsqueda** se construye incrementalmente y refleja un proceso de búsqueda sobre el grafo del espacio de estados.

Propiedades de la Búsqueda por Anchura

Las **propiedades de la búsqueda por anchura** incluyen:

• No es completa (puede no terminar).
• Cuando termina, no necesariamente obtiene una **solución mínima**.
• Presenta una **complejidad en tiempo** y una **complejidad en espacio**.