TIPOS DE PROBLEMAS QUE SE RESUELVEN CON LAS TECNICAS DE BUSQUEDA

 

La IA determina que el desarrollo de sistemas inteligentes necesita hacerse acompañar del conocimiento para que se imite la inteligencia en sus aplicaciones. El conocimiento no debe ser confundido por datos o información, incluye y requiere estos datos e información, el conocimiento contiene propiedades como dinámico, con incertidumbre, con una forma de estructurarse para saber cómo se va a utilizar.

En IA el conocimiento busca la generalidad, de tal forma que pueda ser:

·         Entendido por las personas que lo provean

·         Modificado para corregir errores y reflejar cambios en el mundo

·         Utilizarse en muchas situaciones sin ser totalmente exacto o completo

·         Caracterizarse las técnicas de la IA con independencia al problema a tratar

·         Utilizarse separándose su propio volumen y disminuir el riesgo de probabilidades comúnmente a considerarse,

La IA determina que las bases del conocimiento son las bases de los sistemas expertos.

Existen 3 tipos de representación básica: 

Representación Procedimental

Es compilado, se refiere a la forma de llevar a cabo una tarea, “es el saber hacer”. Por ejemplo el proceso estándar para fabricar una mesa, una computadora o una maquina o bien la realización de la composición química para realizar una pintura, o como llevar a cabo el proceso para resolver una ecuación algebraica o cuadrática.

Expresan las interacciones entre fragmentos de conocimiento pero que son difíciles de modificar.

(Se refiere a autómatas finitos, programas, etc.)

 

Representación Declarativo:

Es el proceso pasivo, son sentencias que expresan hechos del mundo que nos rodea, es “el saber que hacer”, por ejemplo la información contenida en una base de datos

Crean fragmentos de conocimientos independientes unos de los otros, son fácilmente modificables.

(Se refiere a reglas de producción, redes semánticas, etc.)

 

Representación Mixta o Heurístico:

Es muy especial para resolver problemas complejos, es un criterio, estrategia, método o proceso que simplifica resolver problemas

Emplean los modos de representación precedentes.

(Se refiere a esquemas, marcos, grafos, etc.)

 

Una base del conocimiento consiste en esquemas y estructuras de representación y organización del conocimiento suficientemente amplio para determinar diversas áreas, con el propósito de resolver problemas.

Representar o estructurar el conocimiento mediante estas reglas, lleva a especificar adecuadas relaciones para reducir la ambigüedad, la vaguedad, la difusidad en un grado para analizar las inferencias disponibles.

El conocimiento involucra esquemas o estructuras que se clasifican en las siguientes categorías:

·         Objetos: propiedades físicas de los objetos y conceptos

·         Eventos: importante especificar las acciones que pueden llevar a cabo los objetos

·         Desempeño: información de cómo se realizan ciertas tareas

·         Metaconocimiento: conocimiento del mismo conocimiento.

Los métodos orientados a objetos para representar el conocimiento, proveen una metodología para compartir características con marcos y redes semánticas. El conocimiento está en términos de un conjunto de objetos, cada uno pose capas o espacios en donde contiene ciertas características, cada objeto se sitúa jerárquicamente en una red y accede a propiedades de otros.

Técnicas de búsqueda:

Serie de esquemas de representación del conocimiento, que mediante diversos algoritmos, permiten resolver problemas dentro de la perspectiva del al IA. Contiene los elementos de búsqueda:

Ø  Conjunto de estados: todas las configuraciones posibles del dominio

Ø  Estados iniciales: estados desde los que partimos

Ø  Estados finales: las soluciones al problema

Ø  Operadores: se aplican para pasar de un estado a otro

Existen dos tipos de problemas que se han estado investigando en el área de Inteligencia Artificial:

Los denominados problemas de juguete y problemas del mundo real.

Problemas de juguete

Un problema de juguete se utiliza para ilustrar o ejercitar los métodos de resolución de problemas.

Éstos se pueden describir de forma exacta y concisa. Esto significa que diferentes investigadores pueden utilizarlos fácilmente para comparar el funcionamiento de los algoritmos. Un problema del mundo real es aquel en el que la gente se preocupa por sus soluciones. Ellos tienden a no tener una sola descripción, sin embargo se podría dar la forma general de sus formulaciones.

El 8-puzle consiste en un tablero de 3 x 3 con ocho fichas numeradas y un espacio en blanco. Una ficha adyacente al espacio en blanco puede deslizarse a éste. La meta es alcanzar el estado objetivo especificado.

La formulación de este problema podría ser:

Espacio de estados: La descripción de un estado especifica la localización de cada una de las ocho fichas y el blanco en cada uno de los nueve cuadrados;

Estado Inicial: cualquier estado puede ser un estado inicial.

Objetivo o estado final: Cualquier conjunto de configuraciones puede ser el objetivo;

Reglas: Mover el blanco a la izquierda, a la derecha, arriba o abajo.

En este juego no hemos considerado acciones como la de sacudir el tablero cuando las piezas no se puedan mover, o que se puedan extraer las piezas con un cuchillo y volverlas a poner.

El 8-puzle pertenece a la familia de puzles con piezas deslizantes, los cuales a menudo se usan como problemas de prueba para los nuevos algoritmos de IA.

El Problema de las 8 reinas consiste en colocar las ocho reinas en un tablero de ajedrez de manera que cada reina no ataque a ninguna otra (Una reina ataca alguna pieza si está en la misma fila, columna o diagonal).

Para este problema existen dos principales formulaciones. Una formulación incremental que implica a operadores que aumenten la descripción del estado, comenzando con un estado vacío; esto significa que cada acción añade una reina al estado. Una formulación completa de estados comienza con las ocho reinas en el tablero y las mueve.

Espacio de estados: La totalidad de tableros que se pueden generar con 8 reinas en el tablero;

Estado Inicial: Un tablero donde esta una reina por columna.

Objetivo o estado final: Un tablero de manera que cada reina no ataque a ninguna otra;

Reglas: Mover una reina a otro cuadro en la misma columna.

Problemas del mundo real

Los problemas de búsqueda de una ruta están definidos en términos de posiciones y transiciones a lo largo de ellas. Los algoritmos de búsqueda de rutas de han utilizado en una variedad de aplicaciones, tales como rutas en redes de computadores, planificación de operaciones militares, y en sistemas de planificación de viajes de líneas aéreas. Estos problemas son complejos de especificar.

Por ejemplo, los sistemas comerciales de viajes utilizan formulaciones con muchas complicaciones como son el precio que imponen las líneas aéreas. Además deben incluir planes de contingencia (tales como reserva de vuelos alternativos) hasta el punto de que éstos estén justificados por el coste y la probabilidad de la falla en el plan original.

Los problemas turísticos están estrechamente relacionados con los problemas de búsqueda de una ruta, pero con una importante diferencia, el espacio de estados, en este cada estado debe incluir las ciudades que ha visitado (para conocer si ha visitado ya las demás ciudades).

El problema del viajante de comercio es un problema de ruta en la que cada ciudad es visitada exactamente una vez. La tarea principal es encontrar el viaje más corto.

Un problema de distribución VLSI requiere la colocación de millones de componentes y de conexiones en un chip verificando que el área es mínima, que se reduce al mínimo el circuito, que se reduce al mínimo las capacitaciones, y se maximiza la producción de fabricación. El problema de la distribución viene después de la fase de diseño lógico, y está dividido generalmente en dos partes: distribución de celdas y dirección del canal. En la distribución de celdas, los componentes primitivos del circuito se agrupan en las celdas, cada una de las cuales realiza una cierta función. Cada celda tiene una característica fija (el tamaño y la forma) y requiere un cierto número de conexiones a cada una de las otras celdas. El objetivo principal es colocar las celdas en el chip de manera que no se superpongan y que quede espacio para que los alambres que conectan celdas puedan colocarse entre ellas. La dirección del canal encuentra una ruta específica para cada alambre por los espacios entre las celdas.

La navegación de un robot es una generalización del problema de encontrar una ruta. Más que un conjunto discreto de rutas, un robot puede moverse en un espacio continuo con un conjunto infinito de acciones y estados posibles. Para un robot circular que se mueve en una superficie plana, el espacio es esencialmente de dos dimensiones. Cuando el robot tiene manos y piernas o ruedas que se deben controlar también, el espacio de búsqueda llega a ser de muchas dimensiones.

La secuenciación para el ensamblaje automático por un robot de objetos complejos es factibles. En los problemas de ensamblaje, lo principal es encontrar el orden en los objetos a ensamblar. Si se elige un orden equivocado, no habrá forma de añadir posteriormente una parte de la secuencia sin deshacer el trabajo ya hecho. Verificar un paso para la viabilidad de la sucesión es un problema de búsqueda geométrico difícil muy relacionado con la navegación del robot. Así, la generación de sucesores legales es la parte costosa de la secuenciación para el ensamblaje.

El diseño de proteínas, es otro problema de ensamblaje en el que el objetivo es encontrar una secuencia de aminoácidos que se plegarán en una proteína de tres dimensiones con las propiedades adecuadas para curar alguna enfermedad.

En conclusión:

Los grafos, algo tan simple y sencillo hoy en día han tomado una gran importancia en el mundo real porque son una representación natural de redes y que permiten expresar de forma visualmente sencilla las relaciones que se dan entre los elementos de x estudio, es decir facilitan la resolución de problemas de una manera práctica, confiable y que permite obtener resultados confiables que son de mucha ayuda a la hora de tomar decisiones en la solución de x problema.

Los grafos aparte de facilitar la resolución de problemas nos permiten prevenir y dar solución a problemas futuros de una manera exacta.