RobotAcademy.catCatalà | Español | English
- Sistema Educatiu Reglat (website): Recursos i Suport per la Formació de ESO i Batxillerat. Benvinguts al sXIX.
- Mrs. Robotein (sobre mi)
RAONAMENT AUTOMÀTIC
1. Introducció.
2. Raonament i Lògica.
3. Lògica proposicional..
4. Lògica de Primer Ordre.
5. Programació Lògica.
6. Introducció.
INTRODUCCIÓRAONAMENT AUTOMÀTIC

1.1 Intel·ligència, Coneixement i Raonament

Bibliografia recomanada:

Com definir la intel·ligència és una tasca complicada que avui en dia és motiu de debat i controversia en l'àmbit científic.

En el context de la Robòtica, podem trobar aspectes més comuns. Considerem que un robot és intel·ligent si reuneix una sèrie de capacitats o habilitats molt concretes: prendre decisions, resoldre problemes/situacions diversos, fer prediccions, respondre preguntes, adaptar-se al seu entorn, reaccionar, tenir capacitat d'aprenentatge o comunicar-se. Tot i que segur que en podem trobar d'altres.

Sigui com sigui la definició que li donem, la Intel·ligència ve condicionada per un factor clau, el coneixement. Quan atribuim a un robot ser intel·ligent, el que estem dient és que el seu comportament té un raonament que el justifica d'acord a la informació que disposa, és a dir, el què sap.

Com que un robot és una màquina que conté un processador de la informació, la nostra funció consisteix en esbrinar com "traduir" el coneixement en forma de simbols que una màquina pugui "entendre" i que ho pugui utilitzar per raonar. Aquests tres conceptes representar, coneixement i raonar és l'essència de l'estudi de la Intel·ligència Artificial (IA).

⇝ Què és el coneixement?

El coneixement és un concepte abstracte, però si ho posem en un context gramatical, trobem alguns exemples com "La Isona sap que demà vindrà l'avi", és a dir, amb frases que enuncien alguna cosa ja sigui certa o falsa.

En Lògica això s'anomenen proposicions, un conjunt de paraules que tenen un sentit, que exposen un argument que pot ser cert o fals. D'aquí neix la Lògica Proposicional.

⇝ Com representem el coneixement?

Com ja he comentat, el coneixement és un concepte abstracte, per tant s'han de trobar maneres de poder-lo representar a través de símbols que equivalguin a les proposicions lògiques. Per exemple, la frase "La Isona sap que l'avi vindrà demà" és una idea abstracte igual que el concepte de nombre, no obstant podem representar els nombres amb símbols (0, 1, 2, 3 ...).

⇝ Quin paper jugar el raonament?

Quan diem a la frase "La Isona sap que l'avi vindrà demà", estem dient que el fet és que si la Isona ho sap és perquè tindrà una informació que justifica com arribar a la conclusió que l'avi vindrà demà. Aquest procés que justifica com obtenim una conclusió és el que s'anomena raonament. Penseu en quan resoleu exercicis a l'escola i us demanen que raoneu la resposta, el que us estan demanant és que justifiqueu perquè o com heu arribat a obtenir aquella resposta. És a dir, us demanen el raonament que heu seguit. També utilitzarem un altre terme, la inferència. Una inferència és partir d'una informació bàsica (o premisa) per obtenir una conclusió.
Si agrupem tots aquests termes per donar-li una estructura tenim que el raonament utilitza el coneixement per fer una inferència.

1.2. Representació del coneixement

Perquè és tan important representar del coneixement a través de símbols? Donat que els robots són màquines, si volem dotar-los de intel·ligència artificial hem d'aconseguir trobar una manera de representar proposicions a través de símbols que una màquina -un sistema- pugui interpretar. Aquests sistemes estan basats en el coneixement i utilitzen bases de dades per guardar-lo, utilitzar-lo, modificar-lo i introduir-ne de nou. S'anomenen Sistemes basats en el coneixement (KBS, knowledge based system) als sistemes que treballen amb una base de dades (KD, knowledge database) que per ser més eficient hauria de poder ser relacional. En parlarem més endavant.

<< Tornar Següent >>


Tots els drets reservats, Barcelona de 2021.