Resolver problemas mediante Inteligencia Artificial (Continuación).

Universidad de BoyacáUniversidad de Boyacá

ANÁLISIS DEL PROBLEMA

1. ¿Puede descomponerse el problema ensubproblemas más pequeños?

2. ¿Pueden deshacerse pasos inadecuados hacia lasolución?

3. ¿Es predecible el universo del problema?4. ¿Una solución es buena de manera absoluta o

relativa?5. ¿La solución deseada es un estado o la ruta hacia un

estado?6. ¿El conocimiento se necesita para resolver el

problema o para restringir la búsqueda de lasolución?

7. El programa que soluciona el problema ¿busca lasolución solo o necesita interactuar con una persona?

¿PUEDE DESCOMPONERSE EL PROBLEMA ENSUBPROBLEMAS MÁS PEQUEÑOS?

Algunos problemas pueden descomponerseen subproblemas independientes, de maneraque encontrar una solución global es lacomposición de soluciones particulares. Porej. en la resolución de integrales, unaintegral puede descomponerse por partes, yresolver las partes simples directamente odescomponerlas recursivamente.

Por otra partes, existen otros problemas queno pueden descomponerse y componer lasolución a partir de las soluciones parcialesde sus partes. Por el contrario, una soluciónnecesita considerar globalmente el problema.

¿PUEDEN DESHACERSE PASOSINADECUADOS HACIA LA SOLUCIÓN?

Algunos problemas permiten deshacer uno o varios pasos haciauna solución una vez realizados. En este aspecto, existen trescategorías en las que puede dividirse un problema: Recuperables: En un punto dado es posible deshacer todos los pasos

inadecuados hacia la solución. Por ej. en el juego 8-puzzle. Laestructura de control se implementa con una pila push-down en la quese almacenan las decisiones para poder volver atrás.

No recuperables: En un punto dado no es posible deshacer ningúnpaso realizado. Por ej. en una partida de ajedrez no se puede volveratrás una vez movidas las piezas. En estos problemas el sistema debeesforzarse en la toma de decisiones pues éstas son irrevocables.Algunos usan una planificación en la que se analiza por adelantadouna secuencia de pasos antes de realizar el primer paso para descubrira donde conduce.

Ignorables: en un punto dado es posible ignorar los pasos realizadoshasta el momento y comenzar de nuevo con una nueva solución. Porej. un demostrador de teoremas puede abandonar una demostraciónbasada en un lema dado y comenzar nuevamente. Estos problemas seresuelven con estrategias de control sencillas que nunca vuelven haciaatrás.

¿ES PREDECIBLE EL UNIVERSO DELPROBLEMA? Los problemas pueden ser de:

Consecuencia cierta: es posible planificar unasecuencia de movimientos estando seguros del resultadoa obtener. Se puede realizar una planificación paragenerar operadores que garanticen llegar a la solución.

Consecuencia incierta: no es posible planificar concerteza pues no se sabe que ocurrirá luego del siguientemovimiento. Sin embargo, se puede realizar unaplanificación para generar operadores que tengan unabuena probabilidad de llegar a la solución.

Los problemas más difíciles de resolver son los norecuperables de consecuencia incierta. Por ej. elcontrol del brazo de un robot: es de consecuenciaincierta pues alguien puede interponer un objeto enla ruta del brazo, se puede atascar, etc.

¿UNA SOLUCIÓN ES BUENA DE MANERAABSOLUTA O RELATIVA?

La solución de un problema puede consistir enencontrar:

Algún camino: sólo importa encontrar una solución sinimportar si existen otros caminos que conducen a lasolución. Generalmente se resuelven con heurísticas. Porej. programa de respuestas a preguntas.

El mejor camino: importa encontrar la ruta más cortahacia la solución. Son problemas más complicados decomputar. Algunos requieren una búsqueda másexhaustiva que usando heurísticas. Por ej. en elproblema del viajante importa encontrar la ruta máscorta entre las ciudades a visitar.

Una heurística es una técnica que aumenta la eficiencia de unproceso de búsqueda. El objetivo es guiar al proceso de búsquedaen la dirección más provechosa sugiriendo el camino a seguircuando hay más de una opción.

¿LA SOLUCIÓN DESEADA ES UN ESTADO O LARUTA HACIA UN ESTADO?

La solución de un problema puede consistiren encontrar: un estado final: no es necesario el registro del

proceso seguido, sólo importa arribar a lasolución final. Por ej. interpretar texto.

una ruta hacia un estado final: se necesitadar el camino seguido desde el estado inicial alestado final. Por ej. problema de las jarras deagua.

¿EL CONOCIMIENTO SE NECESITA PARARESOLVER EL PROBLEMA O PARA RESTRINGIRLA BÚSQUEDA DE LA SOLUCIÓN?

El conocimiento puede emplearse para: Reconocer la solución: se necesita gran cantidad de

conocimiento acerca del problema para poderencontrar una solución. Por ej. comprensión de texto.

Acotar la búsqueda: la solución básica puedeencontrarse con poco conocimiento, pero pararestringir el árbol de búsqueda y encontrar la soluciónde manera más eficiente es necesario contar másconocimiento. Por ej. en el ajedrez se necesitabásicamente poco conocimiento para conocer losmovimientos legales y un mecanismo sencillo debúsqueda. Pero dado que para aumentar la eficienciade la búsqueda ésta debe restringirse, se necesitaconocimiento de heurísticas de buenas estrategias ytácticas para jugar.

EL PROGRAMA QUE SOLUCIONA EL PROBLEMA¿BUSCA LA SOLUCIÓN SOLO O NECESITAINTERACTUAR CON UNA PERSONA? Con respecto a la relación programa-usuario,

existen dos tipos de programas que solucionan elproblema:

Solitarios: reciben como entrada el problema y dancomo salida la solución. No importa el razonamientoque haya seguido la máquina para encontrar lasolución. Por ej. problema de las jarras de agua.

Conversacionales: existe una comunicación hombre-máquina de manera que el usuario puede ayudar a lamáquina o la máquina puede informar al usuariodurante la búsqueda de la solución. Para que estacomunicación sea posible debe existir unacorrespondencia entre el razonamiento seguido por lamáquina y la forma de razonamiento humano. Por ej.en un sistema experto de diagnóstico médico, elusuario no aceptaría el veredicto de una máquina sino puede comprender el razonamiento que la llevó aél.

REFERENCIAS Y WEBGRAFIA

Articulo, Agentes Inteligentes en la red, Julio 2002 No.2. Revista, Intelligent Agents, julio de 1994. Agentes Autónomos Inteligentes.

http://www.redcientifica.com/doc/doc199903310001.html

http://www.ubp.edu.ar/english/organigrama/departamentos/informatica/agentes97/Articulos/HechosFiccion/Agentes%20Inteligentes%20en%20Internet.html.

Los agentes inteligentes y el etiquetado en la webhttp://gced.com/tematema/index.cfm?id_tematema=12

Advanced Computing Research Centre (ACRC).http://www.fen.bris.ac.uk/engmaths/research/aigroup/acrc.html

Asociación Argentina de Inteligencia Artificial.http://www.laguia.com.ar/aaia.htm

Aircenter http://www.aircenter.net/ Aphex's Website http://www.aphex.ipfox.com/