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Timestamp: 2017-02-23 19:36:18+00:00

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2 Representación del conocimiento y razonamiento. 2.1 Mapas conceptuales. 2.2 Redes semánticas. 2.3 Razonamiento monótono. 2.4 La lógica de predicados: sintaxis, Semántica, validez e inferencia. 2.5 La demostración y sus métodos. 2.6 El método de Resolución de Robinson 2.7 Conocimiento no-monótono y Otras Lógicas. 2.8 Razonamiento probabilístico. 2.9 Teorema de Bayes.
2 Representación del conocimiento y razonamiento
La representación del conocimiento es una de las áreas fundamentales de la inteligencia artificial.  Se en carga de estudiar como el conocimiento puede ser representado simbólicamente y manipulado automáticamente por programas de razonamiento  Es el área en que se encarga de estudiar como el conocimiento contribuye al comportamiento inteligente.
pasando por el empleo de mapas mentales algo más elaborados.
. sino también a la mente y la comprensión humanas. Desde la simple representación de un diagrama elaborado con lápiz y papel para visualizar y ordenar una tormenta de ideas o para organizar una argumentación. todas estas formas constituyen un intento formal o informal de representar el conocimiento de forma gráfica como una alternativa al lenguaje natural. grafos vinculados en mecánica o ingeniería eléctrica. con el fin de hacerlo más comprensible no sólo al ojo.1 MAPAS CONCEPTUALES
El uso de diagramas y el diseño de mapas conceptuales es una práctica corriente en numerosas disciplinas. complementando texto e imágenes con diagramas formales y semiformales activos que pueden ser presentados en pantalla para facilitar la lectura hipertextual.2. hasta la utilización de formas más complejas como la utilización de redes semánticas en inteligencia artificial. pero también los mapas conceptuales deben ser componentes básicos de cualquier sistema de hipertexto. redes de Petri en comunicaciones y grafos categoriales en matemáticas. La ayuda del ordenador puede suministrar una interfaz interactiva que permita asociar acciones arbitrarias a nodos como enlaces de hipertexto a otros mapas y documentos. El diseño previo de un mapa conceptual debe ser una herramienta imprescindible para la elaboración de un hipertexto.
Ni el término concepto ni el término mapa poseen definiciones exactas ya que cada término se emplea en el lenguaje común con diferentes significados y además poseen una gran variedad de precisiones diferentes al utilizarse como términos técnicos en diferentes disciplinas.Como hemos afirmado. El término compuesto mapa conceptual hereda connotaciones de toda esta variedad de usos y además tiene los suyos propios. el término mapa conceptual se emplea para abarcar una amplia gama de representaciones esquemáticas del conocimiento.
El uso de mapas conceptuales en los sistemas de hipertexto permite 4 objetivos fundamentales: Diseñar el hipertexto: Facilitar la navegación Representar el conocimiento Evaluar dicho conocimiento
flecha o enlace o arista. entre otras cosas.2. Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red. para representar mapas conceptuales y mentales. Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas.
. estas redes pueden ser visualizadas como árboles. En caso de que no existan ciclos. En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos.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. estarán unidos mediante una línea. Las redes semánticas son usadas.
Los nodos se utilizan para representar objetos o propiedades. de forma que pueda ser interpretado correctamente. Los arcos representan relaciones entre nodos del tipo. es_un. etc. El mecanismo de inferencia básico en las redes semánticas es la herencia de propiedades. Las redes semánticas son grafos orientados que proporcionan una representación declarativa de objetos. son las redes semánticas.Es un lenguaje muy adaptado para el desarrollo de aplicaciones en Inteligencia Artificial. Uno de los métodos de representación. La figura representa esquemáticamente un ejemplo de red semántica:
. basado en modelos de psicología cognitiva. es_parte_de. propiedades y relaciones. Un problema básico en este tipo de aplicaciones es representar el conocimiento de un dominio concreto en un ordenador.
aunque completo. para lo que debe incluir un sistema de mantenimiento de la verdad. Un razonamiento se llama monótono cuando a lo largo del proceso el conjunto de «cosas sabidas» es siempre creciente. nuevas evidencias o acciones del mismo sistema anulan premisas o conclusiones anteriores. Desde el punto de vista declarativo.
. la regla dice que en tal caso se pedirá la firma (se supone que esta acción da siempre un resultado positivo) y el cheque pasará a estar endosado. Un proceso frecuente es el razonamiento por defecto: suponer que algo es verdadero (o falso) mientras no haya evidencia de lo contrario. veremos en que es lógicamente equivalente a decir «siempre está endosado». la regla es equivalente a la conjunción de estas dos:
(5a) Si talón_cumplimentado y NO taló n_endosado entonces pedir firma (5b) Si talón_cumplimentado entonces talón_endosado Y es evidente que el resultado es incorrecto si se aplica (5b) antes que (5a).2. que puede parecer contradictoria («si no está endosado. no esté endosado. Es necesario asegurarse de que el proceso será exactamente el que estamos pensando. Un ejemplo es la regla 5 .3 RAZONAMIENTO MONOTONO
Mencionaremos finalmente un tipo de razonamiento que tiene que ver más con el proceso que con la conceptuación. declarativamente (lógicamente). entonces está endosado» ). Pero naturalmente no estamos pensando así al enunciar la regla: suponemos que en el proceso puede darse la situación de que el cheque. El sistema que razona debe tener en cuenta que la aparición de esa evidencia puede tener un efecto retroactivo sobre las conclusiones obtenidas anteriormente. a medida que avanza el proceso de inferencias. Ahora bien. A veces se escriben las premisas pensando más en el proceso que en su semántica declarativa. y para formalizar esto se necesita una lógica no monótona. Pero en la realidad suele ocurrir que.
2. etc) y lenguajes formales(C. La lógica proposicional se preocupa por la manera de representar las cosas. ingles. Û .  Debe ser eficiente en el sentido de que debe existir un procedimiento de inferencia que permita obtener nuevas inferencias a partir de oraciones en nuestro idioma. También pueden ser V oF  Los símbolos de variables tales como P y Q. etc):
Debe ser lo suficiente expresivo y conciso para que nos permita expresar de manera sucinta todo lo que hay que decir. y Ø  Símbolos de puntuación: paréntesis ( ). Ú . Las proposiciones se representan mediante variables proposicionales simbolizadas mediante letras. el significado de una oración es aquello que se afirma del mundo. III LÓGICA PROPOSICIONAL La lógica proposicional es una rama de la lógica clásica que estudia las proposiciones o sentencias lógicas. que el mundo sea de una forma. pascal.  Una vez que mediante la semántica se interpreta una oración. SINTAXIS DE LA LÓGICA DE PROPOSICIONAL Los patrones o expresiones de la lógica proposicional se construyen a partir de un alfabeto que consta de los siguientes símbolos:
Las constantes lógicas Verdadero ( ) y Falso ( ).  Una oración es cierta dentro de una interpretación determinada si el estado de asuntos que representa es cierta. quechua. lisp.  Debe ser inequívoco (no ambiguo) e independiente del contexto para su interpretación.4 La lógica de predicados
SINTAXIS Un buen lenguaje de representación de conocimientodebe de combinar las ventajas de los lenguajes naturales ( español. su nivel absoluto de verdad. corchetes [ ] y llaves { } para evitar ambigüedades
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.  Los conectivos lógicos Ù . ésta puede ser cierta o falsa. Þ .  El significado de una oración depende tanto de la oración como del contexto en que se produce. SEMÁNTICA
En lógica. Proposición: se define una proposición como un enunciado declarativo que puede ser verdadero o falso. pero no ambos a la vez. sus posibles evaluaciones de verdad y en el caso ideal.
y a sus partes se les llama disyuntos.  Disyunción (V) (o).  Negación (Ø ) (no). con significado completo.  Premisas.  Implicación (Þ ). Son los antecedentes de una implicación. Q. A la oración cuyo conector principal es Ú (o) se le llama disyunción.… son oraciones Encerrar entre paréntesis una oración produce también una oración. su premisa o antecedente es P y su conclusión o consecuente es R. por ejemplo
(P Ù Q). Combinar oraciones con los conectadores lógicos siguientes forma una oración
Oraciones: son Un conjunto de palabras con sentido gramatical. A las implicaciones también se les llama reglas o aseveraciones sientonces.  La oración es la mínima unidad comunicacional.
Dos sentencias α y β son equivalentes lógicamente si es que son verdaderas con el mismo conjunto de hechos.
.  Equivalencia. R. es la unidad de análisis fundamental.Todas las oraciones se forman combinando los símbolos anteriores mediante ciertas reglas.
Las constantes lógicas Verdadero y Falso constituyen oraciones en sí mismas Las variables proposicionales P. y a sus partes se les llama coyuntos. A la oración cuyo conector principal es Ù (y) se le llama conjunción. Una oración como P Þ R se conoce como implicación (o condicional).  Conjunción (Λ) (y).  La oración en la lógica.
se torna necesario si nos paramos a reflexionar sobre el mensaje que se pretende transmitir. s = Se consigue encontrar fármacos adecuados para curarlo. q = Se logra determinar su causa. q = Nos dejamos llevar por la precipitación. " Si el resultado obtenido es superior al previsto en 5 unidades. q r sp
. r = Se consigue encontrar fármacos adecuados para prevenirlo. será debido a no haber realizado el proceso a la temperatura adecuada o a la existencia de errores en los cálculos finales. r = Existencia de errores en los cálculos finales." Solución p = Análisis realizado es necesario. innecesario si nos dejamos llevar por la precipitación." Solución p = Resultado obtenido menor al previsto en 5 unidades. q = Haber realizado el proceso a la temperatura adecuada.A una oración como Ø P se le llama negación de P. Øes el único de los conectores que funcionan como una sola oración." Solución p = El cáncer logrará curarse. q pr p 3)" El cáncer no logrará curarse a no ser que se logre determinar su causa y se consiga encontrar fármacos adecuados o bien para prevenirlo o para curarlo. q rp 2) " El análisis realizado. r = Nos paramos a reflexionar sobre el mensaje que se pretende transmitir. EJERCICIOS FORMALIZAR LOS RAZONAMIENTOS: 1.
La tabla de verdad de una sentencia es una tabla en la que se presentan todas las posibles interpretaciones de las variables proposicionales que constituyen la sentencia y el valor de verdad de la sentencia para cada interpretación.  Cada conector lógico es definido por una tabla de verdad Dado una interpretación de las variables proposicionales. La semántica de un lenguaje proposicional depende 1. distintos según la situación reflejada TABLAS DE VERDAD Se emplean en la lógica para determinar los posibles valores de verdad de una expresión o proposición. que tienen el mismo significado en todos los dominios. nosotros podemos utilizar una tabla de verdad para calcular el valor de verdad de cualquier oración bajo esa interpretación  En términos generales. La lógica permite hacer esto asignando un valor de verdad a cada expresión del lenguaje. es una tautología. lo que interesa es capturar una descripción del universo modelado. De los valores de verdad asignados a las variables proposicionales. Dado que en el cálculo proposicional se opera sólo sobre dos valores de verdad. para cualquier expresión existe un número finito de valuaciones posibles que se pueden tabular. Para un lenguaje de representación. como argumento.SEMÁNTICA DE LA LÓGICA DEL PROPOSICIONAL  Una interpretación asocia cada variable proposicional con una proposición sobre el mundo. podemos también especificar una interpretación asignando los valores de verdad VERDAD y FALSO directamente a las variables proposicionales. esta semántica es procedural y consiste en describir el efecto que produce el programa sobre sus estructuras de datos. es formalmente válido mostrando que.
. En el caso de un lenguaje de programación como C. De la interpretación de los conectivos lógicos. efectivamente. una semántica permite atribuir un significado a las expresiones del lenguaje simbólico considerado. O si un esquema de inferencia. sin importar qué proposición cada uno denota. Porque las proposiciones son o verdades o falso. 2.
p q V V V V F F F V F F F F
.La tabla de verdad de una expresión con n variables proposicionales tiene 2n filas Semántica
Negación Consiste en cambiar el valor de verdad de una variable proposicional. p V F F V
Disyunción: La sentencia será verdadera cuando una o ambas variables proposicionales sean verdaderas.
q V F V F V V V F
Conjunción: La sentencia será verdadera sólo cuando ambas variables proposicionales sean verdaderas.
. pero no las dos. p V V F F
La sentencia será verdadera sólo cuando sólo una de las dos variables proposicionales sea verdadera. p V V F F q V F V F V F V V
La sentencia será verdadera cuando ambas variables proposicionales sean iguales.Condicional La sentencia será verdadera cuando se cumpla si es válido p entonces lo es q.
o tautología.V V F F
Se entiende por proposición contradictoria. así como el análisis de los mismos. o no se tiene suficiente información para llegar a una conclusión
Satisfabilidad.7 VALIDEZ E INFERENCIA Los términos "razonamiento" e "inferencia" son utilizados para referirse a cualquier proceso mediante el que se obtienen conclusiones. aquella proposición que en todos los casos posibles de su tabla de verdad su valor siempre es F
Contingencia (verdad indeterminada)
Se entiende por verdad contingente. La oración es valida. sino también para probar la validez de las oraciones. Las tablas de verdad sirven no solo para definir los conectores. en cada una de las hileras. se construye una tabla de verdad con una hilera por cada una de las posibles combinaciones de valores de verdad correspondientes a los signos proposititos de la oración. Si la oración es verdadera en cada una de las hileras. o verdad de hecho.
Si en la tabla de verdad se obtiene al menos una VERDAD
. o contradicción. Se calcula el valor de verdad de toda la oración. encontrándonos con los siguientes casos:
Tautología o validez:
Se entiende por proposición tautológica. aquella proposición que en todos los casos posibles de su tabla de verdad su valor siempre es V. aquella proposición que puede ser verdadera o falsa. Si se desea considerar una oración. Las tablas nos manifiestan los valores de verdad de cualquier proposición.
. A partir de una implicación y la premisa de la implicación. lo que permite establecer de una vez por todas su confiabilidad. Ha nevado. 3. Por tanto. • La regla permite evitar pasar por las tablas de verdad. Si no es fácil conducir llegaré tarde si no salgo temprano. Si salgo al campo respiro. Luego no se deduce que respire si y solo si no llueve. se puede inferir la conclusión. Cumpliéndose todas las premisas. Luego saldré temprano. Determinar La Validez De La Siguiente oración compleja  Si no llueve salgo al campo.EJERCICIOS 1.
Respuesta El razonamiento NO es válido porque puede darse el caso de NO salir temprano y llegar tarde habiendo nevado y siendo difícil conducir. puedo salir al campo. respiro si y sólo si no llueve.
Si ha nevado será difícil conducir. lloviendo y respirar.9 REGLAS DE INFERENCIA • Existen ciertos patrones de inferencia que se presentan una y otra vez." Respuesta: NO es válido. ((P Ú H) Ù Ø P ) Þ P Solución
Respuesta: sí es valida 2.
O también. uno de los otros disyuntos debe ser en una de las premisas.
. Puesto que B no puede ser al mismo tiempo verdadera ni falsa.Eliminación: (eliminación de ^ ) A partir de una lista de oraciones es posible inferir su conjunción
Y. que la implicación es transitiva.Introducción (Introducción del Ú ) A partir de una oración doblemente negada.Modus ponens o implicación-Eliminación: A partir de una conjunción se puede inferir cuales son los coyuntos(elementos)
Resolución unitaria Es la mas difícil. es posible inferir una oración positiva
Eliminación de la doble negación: A partir de una disyunción.
O.Introducción (Introducción del ^) A partir de una oración es posible inferir su disyunción con todo lo demás. entonces se puede inferir que el otro es verdadero. si uno de los disyuntos es falso.
Utilice la tabla de verdad para determinar para demostrar que la siguiente oración es válida y que por lo tanto la equivalencia es correcta
P^ (q rp ^ q) ( p^ r)] p q r P ^ (q r) p ^ q) ( p^ r) V F V V V F V V V V V V V F V F V V V V F F F F F V F F VV VV F F F F V F V F F F
V V V V V V V F V F V F V V V V F F V V F V V F F F V F F F F
pero. en el seno de un grupo de investigación en el campo de la Inteligencia Artificial Colmerauer 73. La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipo de fórmulas del Cálculo de Predicados de Primer Orden. J. A. que permiten describir fragmentos del conocimiento y. Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con mucho entusiasmo durante una época. el valor de las variables para las cuales el teorema es válido. que surge en 1971 en la Universidad de Marsella. llamadas cláusulas y la demostración de teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo por reducción al absurdo. Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en la programación lógica. permiten derivar nuevo conocimiento. La Lógica de Primer Orden. es uno de los formalismos más utilizados para representar conocimiento en IA. Robinson propone en 1965 una regla de inferencia a la que llama resolución. Este último. fueron los de Loveland.2. Kowalski y Green.6 Resolución de Robinson
La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos en los trabajos de prueba automática de teoremas de los años sesenta. diseña un probador de teoremas que extrae de la prueba. por ejemplo. además consta de un conjunto de reglas de inferencia que aplicadas a los axiomas.
. La Lógica cuenta con un lenguaje formal mediante el cual es posible representar fórmulas llamadas axiomas. Francia. fueron relegados hasta el nacimiento de Prolog. mediante la cual la demostración de un teorema puede ser llevada a cabo de manera automática. por su ineficiencia.
se cumple para un objeto cualquiera C. El método es bastante parecido al de resolución de LP. podríamos inferir que. podemos utilizar la regla de resolución que ya conocemos y generar la siguiente cláusula: S (y) ∨ Q(y. Dado que la primera fórmula se cumple para todo x. Buscamos encontrar una correspondencia entre resolución y consecuencia lógica por lo cual supondremos que todas las fórmulas están implícitamente cuantificadas universalmente (no queremos variables libres). nos interesa encontrar un algoritmo implementable que permita hacer demostraciones de teoremas de primer orden en forma automática. se cumple que: P© ∨ Q(y. Si lo mismo decimos acerca de la segunda cláusula tendremos que. z) ∨ R(C. particular.ƒ(w)) y la clausula S(y) ∨ ¬P(u) Observemos que: Las variables en ambas cláusulas aparecen como libres. Supongamos que tenemos las siguientes dos cláusulas de primer orden: P(x)∨Q(y.Resolución de primer orden Tal como en Lógica Proposicional (LP). z) ∨ R(C.z)∨R(x. ƒ(w))
. ƒ(w)) y la cláusula S (y) ∨ ¬P© Dada tal sustitución.
Ejemplo La sustitución θ = {x/f(A).¿Por qué? El proceso de asignar un valor a una variable. . . todas las siguientes sustituciones son unificadores de L1 y L2:
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. y) Porque L1θ ≡ L2θ. Una sustitución que hace que dos fórmulas atómicas se hagan iguales se conoce como unificador. . Si θ= {x/b. . . y/ƒ(a)} y φ es una formula.En}θ para expresar el conjunto {E1θ. reemplazándola en toda la forma se llama sustitución. un literal es una fórmula atómica o la negación de una.E2θ. z/A} es un unificador para los literales (Nota): L1 ≡ R(x. En nuestro ejemplo anterior. . pueden ser hechos unificar por muchas sustituciones. entonces φθ corresponde a la misma fórmula con todas las ocurrencias de x reemplazadas por b y todas las ocurrencias de y reemplazadas por ƒ(a). una sustitución es una función parcialmente definida θ: Var → T(S).E2. . . y/g(u). donde T(S) es el conjunto de términos de un conjunto de símbolos S. Si θ es unificador.Enθ} Dos literales que unifican. g(u)) L1 ≡ R(ƒ(z). se usa {E1. El sentido de igualdad (≡) usado aquí es meramente sintáctico y quiere decir que las expresiones son iguales caracter a caracter. Nota: Tal como en LP.
un UMGθ de el conjunto de expresiones E es tal que cualquier otro unificador θ´ de E se puede obtener primero mediante la aplicación de θ y después de alguna otra sustitución τ. Es decír. Eθ1 = (Eθ2){z/A} Eθ3 = (Eθ2){z/ƒ(B). si E= {R(x. l´m
. y/g(u). . Eθ´ = Eθτ
En nuestro ejemplo. Un UMG asigna la menor cantidad de sustituciones posibles. l´m cláusulas de primer orden. . ln y l´1 ∨ l´2∨ . la regla de resolución es la siguiente: l1 ∨ l2 ∨ . . . Formalmente. y)}. Este tipo de unificador se conoce como unificador más general (UMG). ln l´1 ∨ l´2 ∨ . z/ƒ(B). z/A} θ2 = {x/ƒ(z). y/g(A). La regla de resolución es aplicable si existen li(1 ≤ i ≤ n) y l´k (1 ≤ k ≤ m) tales que liθ y l´k θ son uno la negación del otro (literales complementarios). u/A} De todos los unificadores posibles siempre existe al menos uno que es el menos restrictivo. g(u)). En este caso. . . θ2 es el unificador más general. en el sentido que es el que menos restringe futuras unificaciones.θ1 = {x/ƒ(A). . De hecho. y/g(u)} θ3 = {x/ƒ(ƒ(B)).R(ƒ(z). u/A} Ahora estamos listos para formalizar una regla de resolución: Sean l1 ∨ l2 ∨ . .
tenemos un método de resolución sirve para fórmulas de primer orden cuantificadas universalmente.…. Esto se puede hacer mediante skolemización.n} − {j}liθ ∨ Vi∈{1.m} − {k}l´iθ Hasta el momento.Vi∈{1.…. ¿Que podemos hacer cuando queremos demostrar un hecho a partir de un conjunto de formulas con cuantificadores existenciales? La respuesta está en transformar una fórmula con cuantificadores varios a una que sólo tenga cuantificadores universales.
Razonamiento epistémico Razonamiento no-monótono
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. es un sistema lógico cuya relación de consecuencia lógica es no monotónica. el razonamiento abductivo (los hechos sólo se deducen en calidad de explicaciones probables).
La lógica (clásica) de Primer Orden sólo es un modelo adecuado para el razonamiento matemático.2.monótono y otras lógicas
Una lógica no monotónica. el razonamiento acerca del conocimiento (la ignorancia de un hecho debe ser retractada cuando el hecho sea conocido). de este modo surgen las Lógicas no clásicas. Razonamiento temporal. entonces
Donde A es una fórmula cualquiera y Γ y Δ son conjuntos de fórmulas cualesquiera. La mayoría de los sistemas lógicos tienen una relación de consecuencia monotónica. Estas limitaciones son un inconveniente en gran cantidad de problemas que se presentan en inteligencia artificial. Una lógica monotónica no puede manejar varios tipos de razonamiento tales como el razonamiento por defecto (los hechos pueden ser conocidos únicamente por la carencia de evidencia de lo contrario). que tienen un carácter no monótono. obligando a revisarlas).7 Conocimiento no. muchos investigadores la han encontrado insatisfactoria o insuficiente para ajustar ese modelo a nuestras intuiciones acerca del razonamiento “natural”. y la revisión de creencias (nuevo conocimiento puede contradecir creencias anteriores. la monotonicidad indica que el agregar nuevos conocimientos no se reduce el conjunto de las cosas conocidas. Los objetivos que impulsan a las lógicas no clásicas son: Resolución de las “paradojas de la implicación”. lo que quiere decir que el agregar una fórmula a una teoría nunca se produce una reducción de su conjunto de consecuencias. Ampliación de la potencia expresiva del lenguaje lógico: Razonamiento hipotético. A pesar del poder expresivo y rigor sin par de la lógica de predicados clásica. o lógica no monótona. Intuitivamente. Simbólicamente: Si .
la especificación de código. como actuar con información parcial o borrosa. La lógica clásica se toma siempre como referencia. por ejemplo. Las lógicas no-clásicas son más adecuadas para la modelización cognitiva que la clásica. surgidos de antiguos debates filosóficos.Superación de la semántica bivalente: Razonamiento impreciso.
. como modelar la interacción de sistemas con diferentes. Razonamiento sometido a incertidumbre. o como tomar en cuenta las propiedades efímeras o eventuales (lógica temporal y modal). robots) con finalidades opuestas (en el área de la seguridad). Respecto a la aportación de la lógica a la computación decir que se ha hecho evidente que estos diferentes sistemas no clásicos de razonamiento. y limitados conceptos de la realidad (agentes independientes. por motivos muy concretos:
Para las aplicaciones a la computación. El estudio del desarrollo y la depuración del software o del comportamiento de un programa nos obliga a distinguir entre el desarrollo posible o necesario de algunos estados (lógica modal y dinámica).
La inteligencia artificial. La informática nos obliga a plantear. son especialmente apropiados.
se han elaborado libros de texto. Byrne es antropóloga y dedica un capítulo al estudio de los chimpancés y observa que los animales llevan a cabo inferencias. Para el evolucionismo. aparecen artículos sobre este tema. esto se cuestiona con la teoría de la evolución y. El razonamiento era lo que delimitaba las diferencias entre ser humano o no serlo.
Concepción evolucionista. En España. de forma automática. no hay una definición unitaria. el razonamiento es “aquella actividad que tiene un objetivo preciso pero que no suele usar procedimientos rutinarios” (Jonson-Laird. Esta postura era la que mantenía Descartes y.2. a partir de aquí.8 Razonamiento probabilístico
Las investigaciones sobre razonamiento han proliferado hasta el punto de crearse revistas y libros en los que se trata sobre este proceso. a pesar de esto. algunos autores adoptan esta concepción. En cuanto al concepto de razonamiento. el razonamiento se ha entendido como una facultad exclusiva de los seres humanos. Se cuestiona la concepción tradicional. Históricamente. espec íficos del razonamiento. También. Es independiente del sustrato físico. la siguen manteniendo algunas personas. Concepción cognitiva. el razonamiento es “una actividad inferencial. Aunque animales y humanos realicen
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. Para intentar definir el razonamiento en esta asignatura. La teoría de la evolución dice que no somos una especie al margen de las otras especies.) Los procesos deductivos no se realizan. esto ha sido más tardío pero. generalmente. hoy en día. No obstante. Sin embargo. está cambiando el contexto. Algunas investigaciones han mostrado que los chimpancés son capaces de llevar a cabo procesos inferenciales. Para esta concepción. hay una limitación en el tipo de inferencias que pueden llevar a cabo los animales. Paralelamente a esto. como el de Carlos Santamaría. en revistas de psicología españolas. Concepción tradicional. podemos categorizar las distintas definiciones que han dado los autores en torno a este tema. ya que en psicología cognitiva se está tratando este tema. más que compartismo con algunos animales de nuestra escala evolutiva”.
de relaciones. de tipo silogístico. tanto inductivos como deductivos.
. siendo las premisas verdaderas. se ha considerado que va de lo general a lo particular y. Tradicionalmente. estaba en las premisas. Conclusión: Todos los artistas son cantantes. Son validos si. ya que los ordenadores resuelven problemas de lógica. también lo serán. Con este tipo de razonamiento. el siguiente silogismo: Todos los artistas son banqueros.inferencias. esta definición es pobre.. Hay dos tipos de razonamiento: inductivo y deductivo. los razonamientos serían inválidos. Esto es una característica de este razonamiento.. La conclusión. Todos los banqueros son cantantes. Hay otros conceptos que diferencian ambos tipos de razonamiento: Se utiliza el concepto de validez para el razonamiento deductivo y. Un razonamiento es deductivo si la conclusión se sigue necesariamente de las premisas. en sentido inverso. A pesar de la disparidad de opiniones en torno a la definición del “razonamiento”. siendo sus premisas verdaderas. De este tipo de razonamiento. las conclusiones también lo son. estaba en las premisas. las conclusiones. Véase como ejemplo. Actualmente. Lo que se dice en la conclusión. El razonamiento deductivo es proposicional. Un argumento es válido cuando es imposible que su conclusión sea falsa. para el inductivo. ya implícitamente. no se incrementa la información semántica. Un ejemplo de razonamiento inductivo sería el siguiente: La mayoría de los cisnes son blancos. mientras que en el inductivo sí. es independiente del sustrato físico. el razonamiento deductivo. se pueden obtener razonamientos válidos e inválidos. Esto es un cisne. Cuando se deriva necesariamente de las premisas es válido y.
Tipos de razonamiento. el inductivo. el concepto de probabilidad. por tanto. significa que. hay un mayor acuerdo entre los teóricos. si es válido. De lo contrario. no se crea conocimiento. cuando son las premisas verdaderas. en lo que respecta a los tipos de razonamiento.
A3. es el resultado que da la distribución de probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado B en términos de la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución de probabilidad marginal de sólo A.
Además. la certeza es del 100%. pero no en el inductivo. yendo más allá de las premisas. P (Ai | B) son las probabilidades a posteriori. en la teoría de la probabilidad.
Sea {A1. Sea B un suceso cualquiera del que se conocen las probabilidades condicionales P(B | Ai). No hay certeza absoluta. De este modo. unido a la definición de Probabilidad condicionada. que la mayoría sean blancos.
2. también podríamos concluir que es negro.. también conocida como la Regla de Bayes:
. simplemente.. En el razonamiento deductivo. se va más allá de las premisas.. En el razonamiento inductivo. obtenemos la Fórmula de Bayes. la probabilidad P (Ai | B) viene dada por la expresión:
P (Ai ) son las probabilidades a priori. y tales que la probabilidad de cada uno de ellos es distinta de cero.9 Teorema de Bayes
El teorema de Bayes.. Entonces. enunciado por Thomas Bayes.. no quiere decir que lo sean todos..Podríamos concluir que el cisne es blanco. pero.Ai. P (B | Ai ) es la probabilidad de B en la hipótesis Ai ..An} un conjunto de sucesos mutuamente excluyentes y exhaustivos. probabilidad. hay..
los seguidores de la estadística tradicional sólo admiten probabilidades basadas en experimentos repetibles y que tengan una confirmación empírica mientras que los llamados estadísticos bayesianos permiten probabilidades subjetivas.
Como observación. hay una controversia sobre el tipo de probabilidades que emplea. Una aplicación de esto son los clasificadores bayesianos que son frecuentemente usados en implementaciones de filtros de correo basura o spam. En esencia.Aplicaciones El teorema de Bayes es válido en todas las aplicaciones de la teoría de la probabilidad. Sin embargo. La estadística bayesiana está demostrando su utilidad en ciertas estimaciones basadas en el conocimiento subjetivo a priori y el hecho de permitir revisar esas estimaciones en función de la evidencia empírica es lo que está abriendo nuevas formas de hacer conocimiento. se tiene
y su demostración resulta trivial. que se adaptan con el uso. El teorema puede servir entonces para indicar cómo debemos modificar nuestras probabilidades subjetivas cuando recibimos información adicional de un experimento.
dit.gsi.es/~gfer/ssii/rcsi/rcsisu16.php?title=L%C3%B3gicas_n o-cl%C3%A1sicas
http://es.wikipedia.pdf http://es.org/wiki/Red_sem%C3%A1ntica
http://www.org/wiki/Teorema_de_Bayes
.info/documentos/maps_concep.unex.htm http://www.es/cala/epistemowikia/index.es/~cmalagon/ia/ejercicios/Ejercicios_redes_semanticas.nebrija.monografias.html
http://www.upm.shtml http://campusvirtual.hipertexto.wikipedia.Bibliografía
http://www.com/trabajos51/inteligencia-artificial/inteligenciaartificial2.
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