Aporte de Luis Enrique Gómez M.

MARCOS

     También llamados armazones o frames en inglés, fueron propuestos por Minski para superar las dificultades que tanto la Inteligencia artificial como en Psicología  a la hora de simular el sentido común en la medida que los conceptos son demasiados pequeños, locales y carentes de estructura.

     De manera que, un marco es una especie de esqueleto con muchos espacios en blanco para llenar. Estos espacios en blanco se llaman ranuras. De una forma más rigurosa un marco se define como una estructura de datos que sirve para representar una situación estereotipada.

Ejemplo:

Exposición

      Fecha:

      Lugar:

      Tema:

      Profesor:

      Hora:

Aporte de Luis Enrique Gómez M.

GUIONES

     Schrank lo define como una estructura de datos que representa una situación típica. ¨Son conjuntos prefabricados de expectativas, inferencias y conocimientos que se aplican en las situaciones comunes, como un plan de acción con los detalles en blanco¨.

Ejemplo:

Exposición

Fecha: Mayo 10 de 2014

Lugar: Salón de Informática UNAD Girardot

Tema: Programación I

Profesor: Carlos Jaramillo

Hora: 2 p.m.

Entrada del alumno

            Ir al salón

            Observar el salón

            Decidir donde sentarse

            Ir a un asiento

            Sentarse

Entrada del profesor

            Acercarse al salón con libros en sus manos

            Observar si es el salón de informática

            Observar el salón

            Saludar

            Acercarse al escritorio del profesor

            Colocar sobre el escritorio  los libros que trae

            Sentarse

Aporte de Luis Enrique Gómez M.

SOFTWARE PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Redes neuronales

1. FRAMEWORK  JOONE (Implementado en JAVA).

Software libre implementado en JAVA para la creación de redes neuronales.

Utilizado para creación de RNAs y para creación de caja negra.

El Framework permite entrenar un conjunto de redes en paralelo, arquitectura modular lo que permite ser fácilmente extendido para agregar un algoritmo de entrenamiento.

Cada uno de sus componentes puede ser utilizado y modificado por los desarrolladores.

2. QUAKE II  o NEUROBOLT

Simulador de jugador humano que utiliza redes neuronales bajo licencia OPEN GL.

3. SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator)

Simulador flexible  para el desarrollo investigación de aplicaciones de redes neuronales.

 Agentes inteligentes

1. PLATAFORMA  JADE

Intelligent Physical Agents

Librería sobre máquinas JAVA

2. JAVA VIS

Licencia GPL

Multiplataforma

Video

Simulación en 3D

Tratamiento de imágenes

3. VISUAL PROLOG

Licencia GPL

Plataforma de Windows

Entretenimiento en redes neuronales

Algoritmo de inteligencia artificial

Sistemas expertos

EXPERT  SYSTEM  CREATOR

Ayuda a construir SISTEMAS  EXPERTOS  de las siguientes formas:

• Marco de decisión
• Arbol de decisión
• Tabla de decisión

El sistema es experto como

• Diseñador
• Marco diseñador de la decisión de mesa
• Diseñador de árbol de decisión
• Módulo generador de código
• Diccionario administrador de versiones

Licencia comercial para plataformas Windows, Linux, Unix, Me.

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REGLAS DE PRODUCCION

Definición: Es un método procedimental de representación del conocimiento, pone énfasis en representar y soportar las relaciones inferenciales del algoritmo, en contraposición a los métodos declarativos (hechos).

Estructura:

Estructura general de las reglas:

Antecedente --- Consecuente

Donde:

Antecedente: Contiene las cláusulas que deben cumplirse para que la regla pueda evaluarse o ejecutarse.

Consecuente: Indica las condiciones que se deducen de las premisas o las acciones que el sistema debe realizar cuando ejecuta la regla.

SI --- condiciones---    ENTONCES --- conclusiones, acciones, hipótesis---

CONDICIONES: formadas por cláusulas y conectivas (AND, OR, NOT). Representación que debe corresponder con conocimiento del dominio.

FORMATO TIPICO: ---parámetro/ relación/valor---

PARAMETRO: característica relevante del dominio

RELACION: entre parámetro y valor

VALOR: numérico y simbólico o literal. También en forma de predicados lógicos

Conclusiones, Acciones. Hipótesis (consecuentes))

Conclusiones, Hipótesis: conocimiento declarativo.

Acciones: acción procedimental (actualizan conocimiento, interacción con el exterior, etc.)

Las reglas de producción se dan de la siguiente  manera:

IF premisa, THEN conclusión

IF entrada, THEN salida

IF condición, THEN acción

IF antecedente THEN consecuente

IF datos, THEN resultados

IF acción, THEN meta

La parte IF generalmente contiene varias cláusulas unidos por los conectivos lógicos AND, OR. La parte de THEN consiste en una o más frases que especifican la acción a tomar.

También se dice que tanto las premisas como las conclusiones, no son mas que una cadena de hechos conectados por Y o por O, que de forma general es:

Si (hcho1) Y/O (hecho2) Y/O… (HechoN)

ENTONCES (hecho1) Y/O… (hechoN)

Los hechos son afirmaciones que sirven para representar conceptos, datos, objetos, etc. El conjunto de hechos que describen el problema es la base de hechos.

DESVENTAJAS

Se presentan ciertos problemas en los sistemas basados en reglas.

Estos, caen dentro en una de las siguientes categorías:

- encadenamiento infinito, incorporación de conocimiento nuevo contradictorio  y modificación de reglas existentes.

            Otras desventajas podrían ser: ineficiencia  (necesidad de modular o de introducir metarreglas), opacidad (dificultad de establecer relaciones), adaptación al dominio (rápido crecimiento del número de reglas).

El conocimiento acerca de las reglas de producción se denomina METARREGLA

Las metarreglas facilitan y aceleran la búsqueda de soluciones.

VENTAJAS

Los sistemas basados en reglas han permanecido como los esquemas mas utilizados para la representación del conocimiento. Dentro de las ventajas se pueden nombrar la modularidad, uniformidad y neutralidad para expresar el conocimiento.

Aporte de Luis Enrique Gómez M.

COMENTARIO SOBRE EL VIDEO

El video de la serie Redes desarrolla una entrevista hecha por Eduard Punset al neurocientifico de la Universidad de Cambridge Adrian Owen sobre Los 12 pilares de la Inteligencia.

El entrevistador y el entrevistado tocan una serie de aspectos sobre como medir la inteligencia de una persona, para lo cual el neurólogo y su equipo de investigación han desarrollado una serie de pruebas que miden ciertas capacidades dl intelecto denominados pilares de la inteligencia.

Dentro de estas pruebas o tests se encuentran la visión rotatoria en la que se mide la capacidad de interpretar imágenes en diferentes orientaciones.

Otra prueba es el Test de localización espacial donde se  mide la capacidad para recordar las posiciones de una serie de objetos, en este caso de cuadros que se encienden en forma aleatoria.

Estos dos tests miden la memoria visual y espacial.

La posibilidad para hacer estas mediciones se debe a múltiples herramientas como la Internet donde se encuentran estas pruebas y en la que han participado cerca de 650000 personas.

Igualmente, herramientas como la Resonancia Magnética y la Tomografía por emisión de positrones han facilitado el conocimiento sobre la inteligencia.

También se ha medido la capacidad de secuencias y de pares asociados mediante pruebas como el Test de secuencia de números en la que aparecen una serie de números que se deben recordar en el orden en que aparecieron y el Test de pares asociados  prueba en la que aparecen una secuencia de objetos en pares y que se deben recordar y hacer pares. Esta prueba es semejante a un programa en la TV colombiana de hace unas dos décadas,  llamado Concéntrese.

Respecto a patologías del sistema nervioso se han desarrollado algunos conceptos que algunos miembros de la comunidad científica no aceptan. Se ha determinado mediante pruebas que los pacientes a los que se han diagnosticado como pacientes en estado vegetativo puede demostrarse que tiene funciones cognitivas.

Para el equipo de Adrian Owen algunos de estos pacientes no están sin conciencia sino que no pueden demostrar que tienen cognición. Mediante pruebas se ha demostrado que cuando se da una orden a algunos de estos pacientes ciertas zonas del cerebro entran en actividad.

Otra patología es la Enfermedad de Parkinson, la que se ha considerado como una enfermedad motora por el temblor que se produce por la falta de dopamina, un neurotransmisor que tiene su mayor efecto sobre el cuerpo estriado. Sin embargo, el efecto de la falta de este neurotransmisor es mas de tipo cognitivo por afecta los lóbulos frontales, es decir que es un síndrome frontoestriado que afecta  la inteligencia específicamente en la toma de decisiones.

De manera que, esta investigación ha dado un enfoque global a la neurología y no individual como se venía implementando.

Valga la pena manifestar que este tipo de conocimiento produce en los interesados la necesidad de investigar mucho más, no solo a médicos sino a ingenieros de sistemas y electrónicos especialmente.

Aporte de Luis Enrique Gómez M.

URL de la presentación en prezi sobre Reglas de Producción

http://prezi.com/kydlugbhn7f6/?utm_campaign=share&utm_medium=copy

Luis Enrique Gómez M.

BIBLIOGRAFIA

González Amarillo, Angela María. (2013). 90169-Inteligencia Artificial. Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería. Universidad Nacional Abierta y a Distancia.

Guía de Trabajo Colaborativo No. 3. (2014). Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería. Universidad Nacional Abierta y a Distancia.

Representación mediante reglas. (2014). Extraído el 15 de Mayo de 2014 de http://www.monografias.com/trabajos/iartificial/pagina4_3.htm

Inteligencia artificial. (2014). Extraído el 15 de Mayo de 2014 de http://disi.unal.edu.co/~lctorress/iartificial/IAc007.pdf