Diferencia entre revisiones de «Inteligencia artificial para videojuegos/Representación del conocimiento»

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==Introducción==
'''La representación del conocimiento y el razonamiento''' es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo fundamental es representar el '''conocimiento''' de una manera que facilite la inferencia, sacar conclusiones a partir de dicho conocimiento. Analiza cómo pensar formalmente, cómo usar un sistema de símbolos para representar un dominio del discurso, junto con funciones que permitan inferir sobre los objetos.
 
El '''conocimiento''' es la acción de conocer, de aprender información útil, la cuál nos permita conectar con el pasado e imaginar un futuro basado en el '''conocimiento''' adquirido.
En el ámbito de los videojuegos, el conocimiento puede ser aplicado a diferentes actores, o en este caso personajes, para que actúen de manera racional.
Actuar racionalmente consiste en el siguiente paradigma: '''Entorno[Agente <-siente-, -piensa-, -actúa->...]'''.
 
===== Motivación =====
Un avance en conocimiento puede ser pasar de representación atómica a representación factorizada, esto puede provocar problemas de satisfacción de restricciones que se resuelve eficientemente asignando valores a variables.
 
===Nuevo marco de trabajo===
Con el término de conocimiento racional aplicado a las IAs, éstas, ya no se consideran como resolutores, sino que pasan a ser agentes racionales ya que:
* Los problemas y sus posibles soluciones son los estados de ese entorno de trabajo en el que se encuentran.
* El éxitomarco de unatrabajo inteligencia se basacambia en el rendimientotiempo, dey esalas IAconfiguraciones segúnson lalos soluciónestados de un problema en un estado determinado deldicho entorno de trabajo.cambiante
*El éxito de una inteligencia se basa en el rendimiento de esa IA según la solución de un problema en un estado determinado del entorno de trabajo.
*Estos agentes racionales suelen ser bastante complejos y puede que reaccione basándose en modelos, objetivos y utilidad necesaria.
 
==Agente basado en conocimiento==
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En '''IAV''' se utilizará una vista lógica, una representación factorizada para dar soluciones a problemas generales e independientes:
* Modificando sus '''conocimientos'''.
* Modificando sus '''objetivos'''.
* Mejorando lo '''aprendido'''.
 
Como Ejemplo podríamos poner el '''Agente en el mundo de Wumpus''' (Hunt the Wumpus(1975))
 
* Su '''entorno''' 4x4 con posiciones aleatorias.
* Sus '''percepciones''' : Hedor, Brisa, Brillo,Choque y Grito.
* Sus '''acciones''' son : Avanzar, Rotar izq ,Rotar der, Coger, Disparar y Salir.
 
<small>(Véase fotos de ejemplo, *No he podido introducir fotos de ejemplo...*)</small>
 
[http://Hunt%20%20the%20Wumpus https://en.wikipedia.org/wiki/Hunt_the_Wumpus]
 
==Base de conocimiento==
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En cuanto a su funcionamiento, cada inferencia se dice como sentencia, se pregunta la acción a realizar, se dice la acción realizada. Este proceso se realiza a nivel del conocimiento, no de implementación.
 
Uno de los ejemplos más importantes para observar el problema del agente basado en conocimiento es el '''''Agente en el mundo de WUMPUS'''''( ver en [http://Hunt%20%20the%20Wumpus https://en.wikipedia.org/wiki/Hunt_the_Wumpus]).
 
==Principios de la lógica==
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Una sentencia '''P''' contiene ('''⊨''') a otra '''Q''' (''Entailment''). Un algoritmo de inferencia deriva nuevas sentencias a partir de la base:
* SólidoCorrecto: Si la base contiene (⊨) a dichas sentencias.
* Completo: Si dichas sentencias son todas las sentencias que contiene (⊨) la base.
 
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* Atómica: CIERTO es cierto, FALSO es falso.
* Compuesta: se utilizan tablas de verdad
 
{| class="wikitable mw-collapsible"
|+TABLAS DE VERDAD
!P
!Q
!¬P
!P∧Q
!PvQ
!P->Q
!P<->Q
|-
|false
|false
|true
|false
|false
|true
|true
|-
|false
|true
|true
|false
|true
|true
|false
|-
|true
|false
|false
|false
|treu
|false
|false
|-
|true
|true
|false
|true
|trrue
|true
|true
|}
 
===Inferencia===
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==Participantes==
* [[Usuario:Gonzalo Guzmán del Río|Gonzalo Guzmán del Río]]
*[[Daniel López Acero]]
 
[[Categoría:Informática]]