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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

REDES SEMANTICAS Y

BUSQUEDAS

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• Son esquemas de representación en Red, compuesta por nodos donde cada nodo representa un dato. Se relacionan entre sí por medio de enlaces (flechas en el diagrama).

Redes Semánticas

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• Los nodos representan objetos del dominio del problema y los arcos (flechas) sus relaciones o asociacion

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• Ejemplo

Pájaro Animal

donde la saeta significa "es un"

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•Las redes semánticas son estructuras utilizadas para la representación de conocimiento en Inteligencia Artificial.

•Son especialmente útiles para representar conocimiento de taxonomías.

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•

• Los nodos corresponden a Constantes de relaciónes tales como clases, propiedades e Instancias (elementos de una clase).

• Las aristas en la red semántica representan asociaciones entre clases.

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Ejemplo

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Tenemos dos objetos, Piolín y Pedro. Intuitivamente podemos inferir que Piolín es un ave dado que canario es una subclase de ave y Piolín es un canario, podemos inferir también que Piolín tiene alas.

No hay un significado preciso para una red semántica cualquiera, este dependerá de la aplicación y debe ser especificado por el diseñador de la red.

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Redes Semánticas en PROLOGPara modelar redes semánticas en PROLOG, necesitamos codificar el grafo que la representa. En nuestro ejemplo podemos utilizar los predicados:

instancia(Objeto,Clase) utilizado para decir que el argumento Objeto pertenece al argumento Clase. En nuestro ejemplo tendremos los hechosinstancia(piolin,canario).instancia(pedro,halcon).

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subclase(Clase1,Clase2)

para indicar que la clase Clase1 está contenida en, o forma parte de la clase Clase2. En nuestro ejemplo tendremos:

subclase(canario,ave).

subclase(halcon,ave).

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• tiene p(Clase1,Propiedad, Clase2) Representa una relación entre dos clases,

indica que la clase Clase1 está relacionada con la clase Clase2 mediante la caracteristica Propiedad.

• En nuestro ejemplo:• tiene_p(canario,come,semillas).• tiene_p(ave,tiene,alas).• tiene_p(ave,tiene,plumas).• tiene_p(halcon,tiene,deseos).

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Como se ve en este ejemplo, un grafo cualquiera puede ser codificado con un pequeño programa en PROLOG en el que los nodos, y los arcos (junto con sus etiquetas) son modelados como conjuntos de hechos.

Los ejemplos de árboles genealógicos que hemos visto son una clase particular de red semántica en donde la mayoría de los nodos son instancias que están relacionadas por propiedades como ser hijo de.

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REDES Y BUSQUEDAS BASICAS

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Estrategias de búsquedas •No Informadas ó a Ciegas: No se tiene información adicional acerca de los estados. La única información es la que proporciona la formulación del problema.

•Sólo generan sucesores y distinguen si han llegado al objetivo ó no.

•Informadas ó Heurísticas: Se conoce cuando un estado no es objetivo, y si es mas “prometedor” que otro.

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Criterios para evaluar las estrategias:

Completitud ¿La estrategia garantiza encontrar una

solución, si es que esta existe?Complejidad en tiempo

¿Cuánto tiempo se necesitara para encontrar una solución?

Complejidad en espacio¿Cuánta memoria se necesita para efectuar la

búsqueda?Optimización

¿Con esta estrategia se encontrará una Solución Óptima?

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Medición de buen éxito en la solución del problema

costo de búsqueda = tiempo/memoria para encontrar la solución

costo total = costo de trayectoria + costo de búsqueda

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S

A

B

C E

D

E

D F

Nodo Raíz

Nodo Hoja

El nodo raíz denota la trayectoria que comienza y termina en el nodo inicial S. El hijo del nodo raíz con etiqueta A Representa la trayectoria S-A. Las trayectorias como S-A, que no alcanzan las metas se conocen como trayectorias Parciales. Las trayectorias que alcanzan la meta se llaman trayectorias completas, y el nodo correspondiente es un nodo meta.

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METODOS CIEGOS

Búsqueda en Profundidad

Búsqueda en Amplitud

Búsqueda no Deterministica

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Búsqueda en Profundidad

Toma los hijos de cada nodo y avanza a partir de ese hijo.

Otras alternativas del mismo nivel se ignoran por completo, en tanto haya posibilidades de alcanzar la meta mediante la selección original. Se busca en las ramas de izquierda a derecha.

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Búsqueda en Profundidad1

17 18

5 6

2 8 13

3 7 9 12 14 16

4 10 11 15

goal

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Revisa todas las trayectorias de una longitud dada antes de avanzar a una trayectoria más larga.

Búsqueda en Amplitud

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Búsqueda en Amplitud1

2 3 4

5 6 7 8 9 10

11 12 13 14

goal

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Búsqueda no Deterministica

Se puede tener tan poca información sobre un problema al grado de que no sea posible descartar un factor de ramificación grande o trayectorias largas carentes de utilidad.La busqueda no deterministica consiste en buscar un termino medio entre la búsqueda en profundidad y la búsqueda en amplitud.

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Problema del Laberinto

En el siguiente laberinto, se puede pasar desde una casilla a otra de las posibles adyacentes (arriba, abajo, izquierda, derecha), salvo si existe una barrera entre ellas

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Objetivo: ir de I a F

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Busqueda en Profundidad