Sistemas Expertos y Lógica en Inteligencia Artificial

Sistemas Expertos y Lógica en IA

Lógica y Representación del Conocimiento

La lógica, a través de deducciones a partir de sentencias, es fundamental en la IA. Los átomos o literales (V para verdadero, F para falso) y las cadenas que comienzan por mayúscula (P, Q, R…) forman la base de las fórmulas bien formadas (fbfs).

Las reglas de inferencia se combinan en la regla de la resolución, aplicada a fbfs especiales llamadas cláusulas. Una cláusula es una disyunción o conjunto de literales. La cláusula vacía {} (Nil) equivale a falso. Cualquier fbf se puede convertir a una conjunción de cláusulas.

El cálculo proposicional, derivado del álgebra booleana, permite representar restricciones y realizar inferencias. Una cláusula, como {P, Q, -R} = P v Q v -R, es una disyunción de átomos.

Cláusulas de Horn

Las cláusulas de Horn tienen como máximo un literal positivo. Existen tres tipos:

1. Átomos simples o hechos (Ej. P)
2. Implicaciones o reglas: w1 ^ w2 ^... è wn (Ej.: P^Q è R; (PèQ) = (-P v Q))
3. Conjuntos de literales negativos: (-w1, -w2,…)= w1 ^ w2 ^... è {Nil} (cláusula objetivo. Ej. P ^ Q è {Nil})

Sistemas Expertos (SE)

Un SE es un programa de IA que resuelve problemas usando bases de datos de conocimiento. Obtiene reglas de expertos, libros o no expertos. Un sistema basado en conocimiento (SBC) es un término más general que abarca a los SE.

Definición alternativa: Programas que razonan con grandes bases de conocimiento.

Ejemplos y Ventajas

En la década de 1970, MYCIN diagnosticó enfermedades infecciosas en la sangre. Las ventajas de un SE incluyen:

• De perecedero a permanente
• De difícil a fácil de transferir
• De difícil a fácil de documentar
• De no predecible a consistente
• De costoso a disponible

Inconvenientes de un SE:

• Creatividad vs. falta de inspiración
• Adaptabilidad vs. ambiente fijo
• Experiencia sensorial vs. entrada simbólica
• Enfoque amplio vs. específico
• Sentido común vs. conocimiento técnico

Lógica Difusa y Aprendizaje

Algunos SE trabajan con lógica difusa, manejando incertidumbre con grados de pertenencia.

Aprendizaje de Nuevas Reglas

• Inductivo (de lo particular a lo general): Como en las redes neuronales, se crean nuevas reglas no derivadas de las existentes.
• Deductivo (de lo general a lo particular): Se crean reglas a partir de las existentes, aumentando la eficiencia del sistema.