Dr. Eduardo Morales/Dr. Enrique Súcar

Sesión 4

Dr. Eduardo Morales/Dr. Enrique Súcar

Sesión 4

Lógica como RepresentaciónLógica como Representación

cenital

Importante: Que las cosas que queremos que sean verdaderas coincidan con las que podemos probar Es decir: lo que nos implica la teoría es lo que podemos computar

Características:

Importante: Que las cosas que queremos que sean verdaderas coincidan con las que podemos probar Es decir: lo que nos implica la teoría es lo que podemos computar

Características:

• sintaxis y semántica bien definidas • reglas de inferencia • sintaxis y semántica bien definidas • reglas de inferencia

Permite expresar y razonar con declaraciones que son o verdaderas o falsas

v.g: • la MCC es lo mejor que me ha pasado en mi vida • lógica es fácil

Permite expresar y razonar con declaraciones que son o verdaderas o falsas

v.g: • la MCC es lo mejor que me ha pasado en mi vida • lógica es fácil

Lógica Proposicional Lógica Proposicional

Este tipo de declaraciones se llaman proposiciones y se denotan en lógica proposicional con letras mayúsculas

Este tipo de declaraciones se llaman proposiciones y se denotan en lógica proposicional con letras mayúsculas

(v.g., P,Q,…)(v.g., P,Q,…)

Lógica Proposicional Lógica Proposicional

P's y Q's también se llaman proposiciones atómicas o átomosP's y Q's también se llaman proposiciones atómicas o átomos

negación: ~, ¬

conjunción: &,

disjunción: implicación: ,

doble implicación:

negación: ~, ¬

conjunción: &,

disjunción: implicación: ,

doble implicación:

Los átomos se pueden combinar con conectores lógicos (dando proposiciones compuestas)

Los átomos se pueden combinar con conectores lógicos (dando proposiciones compuestas)

v.g., G = “esto ya lo ví” D = “me estoy aburriendo”

G D = “esto ya lo ví” y “me estoy aburriendo”

Sólo algunas combinaciones de átomos y conectores son permitidas: fórmulas bien formadas (wƒƒ)

v.g., G = “esto ya lo ví” D = “me estoy aburriendo”

G D = “esto ya lo ví” y “me estoy aburriendo”

Sólo algunas combinaciones de átomos y conectores son permitidas: fórmulas bien formadas (wƒƒ)

Una wƒƒ en lógica proposicional es una expresión que puede ser de la siguiente forma:

Una wƒƒ en lógica proposicional es una expresión que puede ser de la siguiente forma:

3. Si F y G son wƒƒ entonces:3. Si F y G son wƒƒ entonces:

F G, F G, F G y F G son wƒƒ F G, F G, F G y F G son wƒƒ

4. Ninguna otra fórmula es wƒƒ4. Ninguna otra fórmula es wƒƒ

1. Un átomo es un wƒƒ

2. Si F es wƒƒ entonces ¬F también lo es

1. Un átomo es un wƒƒ

2. Si F es wƒƒ entonces ¬F también lo es

Por ejemplo: F (G H ) y F¬G son

wƒƒ, mientras que: H y G no lo son

wƒƒ es sólo sintáxis, no dice si la fórmula es verdadera o falsa (i.e., no dice nada de su semántica)

Por ejemplo: F (G H ) y F¬G son

wƒƒ, mientras que: H y G no lo son

wƒƒ es sólo sintáxis, no dice si la fórmula es verdadera o falsa (i.e., no dice nada de su semántica)

El significado de una fórmula proposicional se puede expresar por medio de una función:

El significado de una fórmula proposicional se puede expresar por medio de una función:

w:prop { true,false }w:prop { true,false }

La función w es una función de interpretación que satisface:

La función w es una función de interpretación que satisface:

F GTTFF

T

TF

FFFTT

FFF

T TTTF

TFTT

FFT

T¬ F F G F G F G F G

w (¬ F ) = true si w(F) = false

w (¬ F) = false si w(F) = true...

w (¬ F ) = true si w(F) = false

w (¬ F) = false si w(F) = true...

Si w es una interpretación que asigna a una fórmula dada el valor de verdad (true), entonces w se dice ser un modelo de F

Una fórmula se dice válida si es verdadera bajo cualquier interpretación (tautología)

Si w es una interpretación que asigna a una fórmula dada el valor de verdad (true), entonces w se dice ser un modelo de F

Una fórmula se dice válida si es verdadera bajo cualquier interpretación (tautología)

Por ejemplo:

((P Q)P) QPor ejemplo:

((P Q)P) Q

Una fórmula es inválida si no es válida Una fórmula es inválida si no es válida

Una fórmula es insatisfascible o inconsistente si es falsa bajo cualquier interpretación (contradicción) sino, es satisfascible o consistente

Una fórmula es insatisfascible o inconsistente si es falsa bajo cualquier interpretación (contradicción) sino, es satisfascible o consistente

Por ejemplo:

P¬P y (PQ) (P¬ Q)son insatisfascibles.

Por ejemplo:

P¬P y (PQ) (P¬ Q)son insatisfascibles.

Una fórmula es válida cuando su negación es insatisfascible y viceversaUna fórmula es válida cuando su negación es insatisfascible y viceversa

válido inválido

siempre cierto a veces T o F siempre falso

satisfacible insatisfascible

Dos fórmulas F y G son equivalentes (F G) si los valores de verdad de F y G son iguales bajo cualquier interpretación

Dos fórmulas F y G son equivalentes (F G) si los valores de verdad de F y G son iguales bajo cualquier interpretación

Existen muchas leyes de equivalencias,

por ejemplo: F G ¬ F G

Existen muchas leyes de equivalencias,

por ejemplo: F G ¬ F G

si para cada interpretación w para la cualsi para cada interpretación w para la cual

Una fórmula G se dice que es una consecuencia lógica de un conjunto de

fórmulas : F ={F … , F }, denotado por FG

Una fórmula G se dice que es una consecuencia lógica de un conjunto de

fórmulas : F ={F … , F }, denotado por FG

11 nn

w(F F F ) = truew(F F F ) = true1 1 2 2 n n

entonces w(G) = true entonces w(G) = true

F G)F G)F G si FG yF G si FG yGF óGF ó

Satisfacibilidad, validez, equivalencia y consecuencia lógica son nociones semánticas (generalmente establecidas por medio de tablas de verdad)

Para derivar consecuencias lógicas también se pueden hacer por medio de operaciones exclusivamente sintácticas (v.g., modusponens, modus tollens).

Satisfacibilidad, validez, equivalencia y consecuencia lógica son nociones semánticas (generalmente establecidas por medio de tablas de verdad)

Para derivar consecuencias lógicas también se pueden hacer por medio de operaciones exclusivamente sintácticas (v.g., modusponens, modus tollens).

Lógica de predicados de primer orden

En lógica proposicional los átomos son los constituyentes de las fórmulas y son: true o false

Limitación: no puede expresar propiedades generales de casos similares.

Por ejemplo, “todos los alumnos de R. de C. se están durmiendo”

Lógica de predicados de primer orden

En lógica proposicional los átomos son los constituyentes de las fórmulas y son: true o false

Limitación: no puede expresar propiedades generales de casos similares.

Por ejemplo, “todos los alumnos de R. de C. se están durmiendo”

Símbolos: • Símbolos de predicados (mayúsculas) asociados con su aridad (N) o número de argumentos (Si aridad = 0 proposiciones (átomos))

• Variables: minúsculas (x,y,z)

• Símbolos funcionales: minúsculas asociados con su número de argumentos (funciones con aridad = 0 constantes)

Símbolos: • Símbolos de predicados (mayúsculas) asociados con su aridad (N) o número de argumentos (Si aridad = 0 proposiciones (átomos))

• Variables: minúsculas (x,y,z)

• Símbolos funcionales: minúsculas asociados con su número de argumentos (funciones con aridad = 0 constantes)

• Conectores lógicos • Cuantificadores: universal (para toda x) x y existencial (existe una x) x

• Símbolos auxiliares '(', ')', ','.

Un término es: una constante, variable o una función de términos

Una fórmula atómica o átomo es un predicado de N términos

• Conectores lógicos • Cuantificadores: universal (para toda x) x y existencial (existe una x) x

• Símbolos auxiliares '(', ')', ','.

Un término es: una constante, variable o una función de términos

Una fórmula atómica o átomo es un predicado de N términos

Una fórmula bien formada (wƒƒ) en lógica de predicados es: Una fórmula bien formada (wƒƒ) en lógica de predicados es:

• un átomo • si F es wƒƒ entonces ¬F también lo es • Si F y G son wƒƒ, FG, F G, F G, F G son wƒƒ

• un átomo • si F es wƒƒ entonces ¬F también lo es • Si F y G son wƒƒ, FG, F G, F G, F G son wƒƒ

• Si F es wƒƒ y x es una variable libre de F, entonces x F y x F son wƒƒ (la variable x se dice acotada o “bounded”)

• ninguna otra fórmula es wƒƒ

• Si F es wƒƒ y x es una variable libre de F, entonces x F y x F son wƒƒ (la variable x se dice acotada o “bounded”)

• ninguna otra fórmula es wƒƒ

Semántica

En lógica de primer orden se asocia una estructura representando la “realidad” (básicamente el dominio)

La estructura S tiene: • un conjunto no vacío de elementos D, llamados el dominio de S

Semántica

En lógica de primer orden se asocia una estructura representando la “realidad” (básicamente el dominio)

La estructura S tiene: • un conjunto no vacío de elementos D, llamados el dominio de S

• un conjunto de funciones de aridad n

definidas en

• un conjunto no vacío de mapeos,

predicados, de a {true,false}

• un conjunto de funciones de aridad n

definidas en

• un conjunto no vacío de mapeos,

predicados, de a {true,false}

D , {ƒ : D D}D , {ƒ : D D}nn nn nn

ii

DDmm

No se puede saber el valor de verdad de una fórmula hasta que no se especifique con qué elementos de la estructura se deben deasociar los elementos de la fórmula

Una asignación v al conjunto de fórmulas F dada una estructura S con dominio D es un mapeo del conjunto de variables en F a D

No se puede saber el valor de verdad de una fórmula hasta que no se especifique con qué elementos de la estructura se deben deasociar los elementos de la fórmula

Una asignación v al conjunto de fórmulas F dada una estructura S con dominio D es un mapeo del conjunto de variables en F a D

xF es true si existe una asignación para la cual F sea verdadera xF es true si existe una asignación para la cual F sea verdadera

xF es true si para toda asignación F es verdadera xF es true si para toda asignación F es verdadera

Una fórmula cerrada con un modelo se dice satisfascible Una fórmula cerrada con un modelo se dice satisfascible

Ejemplo:

P=C(x) A(x)

Ejemplo:

P=C(x) A(x)

D={tubería, caldera, pipa, …}D={tubería, caldera, pipa, …}C = componente hidráulico A = transporta agua C (tubería) = T, C(caldera) = T, C (pipa) = F A (tubería) = T, A(caldera) = F, A(pipa) = T

C = componente hidráulico A = transporta agua C (tubería) = T, C(caldera) = T, C (pipa) = F A (tubería) = T, A(caldera) = F, A(pipa) = T

Para las asignaciones de x =tubería y pipa, P = T, para x =caldera, P = F Para las asignaciones de x =tubería y pipa, P = T, para x =caldera, P = F

Forma utilizada en prueba de teoremas y programación lógica

Una literal: un átomo o su negación Una cláusula: es una fórmula cerrada de la forma:

Forma utilizada en prueba de teoremas y programación lógica

Una literal: un átomo o su negación Una cláusula: es una fórmula cerrada de la forma:

CláusulasCláusulas

x ... x (L ... L )x ... x (L ... L ) S S 1 1 m m 1 1

Equivalencias: Equivalencias:

Se escribe normalmente como: Se escribe normalmente como:

Interpretación procedural: las A's son las conclusiones y las B 's las condiciones Interpretación procedural: las A's son las conclusiones y las B 's las condiciones

x ... x ( A ... A ¬ B ... ¬ B ) x ... x ( A ... A ¬ B ... ¬ B ) s s 1 1 m m 1 1 n n 1 1

x ... x ( B ... B A … A ) x ... x ( B ... B A … A ) s s 1 1 nn 1 1 mm 11

A ,…, A B , …, B A ,…, A B , …, B mm11 nn 11

Existe un procedimiento para pasar una wƒƒ a un conjunto de cláusulas.

Una cláusula de Horn: a lo más una literal positiva

Existe un procedimiento para pasar una wƒƒ a un conjunto de cláusulas.

Una cláusula de Horn: a lo más una literal positiva

A B ,…, B

A B ,…, B 11 nn

A B ,…, B A B ,…, B 11 nn

Existen varias reglas de inferencia, por ejemplo, Modus Ponens. Existen varias reglas de inferencia, por ejemplo, Modus Ponens.

Razonamiento en lógica: reglas de inferencia Razonamiento en lógica: reglas de inferencia

Estas reglas sólo hacen manipulación sintáctica (son formas procedurales)Estas reglas sólo hacen manipulación sintáctica (son formas procedurales)

Lo interesante es ver como las formas procedurales sintácticas están relacionadas con las semánticas

Lo interesante es ver como las formas procedurales sintácticas están relacionadas con las semánticas

Una fórmula es robusta / válida (sound ) siS F entonces S F Una fórmula es robusta / válida (sound ) siS F entonces S F

Una colección de reglas de inferencia es válida si preserva la noción de verdad bajo las operaciones de derivación

Una fórmula es completa (complete) si S F

entonces S F

Una colección de reglas de inferencia es válida si preserva la noción de verdad bajo las operaciones de derivación

Una fórmula es completa (complete) si S F

entonces S F

Modus Ponens es sound: Modus Ponens es sound:

ya que bajo cualquier interpretación: ya que bajo cualquier interpretación:

pero no es complete: pero no es complete:

{P Q ,P} Q {P Q ,P} Q

{P Q ,P} Q {P Q ,P} Q

P Q, ¬ Q P , pero no P usando modus ponens. P Q, ¬ Q P , pero no P usando modus ponens.

Lo importante es: ¿existe un procedimiento de prueba mecánica, usando una colección de reglas de inferencia que son válidas ycompletas, que sea capaz de determinar si una fórmula F puede o no derivarse de un conjunto de fórmulas S?

Lo importante es: ¿existe un procedimiento de prueba mecánica, usando una colección de reglas de inferencia que son válidas ycompletas, que sea capaz de determinar si una fórmula F puede o no derivarse de un conjunto de fórmulas S?

En 1936, Church y Turing mostraron independientemente que ese procedimiento no existe para lógica de primer orden: indecibilidad

Sólo se puede mostrar si se sabe que F es consecuencia lógica de S (semi-decidible).

Lógica proposicional si es decidible.

En 1936, Church y Turing mostraron independientemente que ese procedimiento no existe para lógica de primer orden: indecibilidad

Sólo se puede mostrar si se sabe que F es consecuencia lógica de S (semi-decidible).

Lógica proposicional si es decidible.

Resolución Es sound y refutation complete Resolución Es sound y refutation complete

Para probar: P Q , hacer W = P {¬ Q}y probar que W es insatisfasciblePara probar: P Q , hacer W = P {¬ Q}y probar que W es insatisfascible

Idea: prueba por refutación Idea: prueba por refutación

Resolución sólo sirve para fórmulas en forma de cláusulas Resolución sólo sirve para fórmulas en forma de cláusulas

(eliminando literales redundantes) (eliminando literales redundantes)

Sean C y C dos cláusulas con literales L y L (donde L y L son complementarias).

La resolución de C y C produce:

Sean C y C dos cláusulas con literales L y L (donde L y L son complementarias).

La resolución de C y C produce:

11 22 11

22 2211

11 22

C = C´ C´ donde: C = C´ C´ donde: 11 22

C´ = C - {L } y C´ = C - {L } C´ = C - {L } y C´ = C - {L } 11 1111 22 22 22

FIGURA DE EJEMPLO DE DERIVACIÓN

Para lógica de primer orden: substitución y unificaciónPara lógica de primer orden: substitución y unificación

Una substitución es un conjunto finito

de la forma: {t /x ,...,t /x } , donde las x son variables diferentes y las t son términos diferentes a las x

Una substitución es un conjunto finito

de la forma: {t /x ,...,t /x } , donde las x son variables diferentes y las t son términos diferentes a las x

11 11 nn nn

ii ii

ii

Una substitución es un unificador de un

conjunto de expresiones {E ,…,E } si

{E =…= E }

Una substitución es un unificador de un

conjunto de expresiones {E ,…,E } si

{E =…= E }

11 mm

11 mm

Un unificador , es el unificador más general ( mgu ) de un conjunto de expresiones E, si para cada unificador

de E, existe una substitución tal

que =

Un unificador , es el unificador más general ( mgu ) de un conjunto de expresiones E, si para cada unificador

de E, existe una substitución tal

que =

Ejemplo de unificación y mgu: Ejemplo de unificación y mgu:

R(x, ƒ (a,g(y))) y R(b, ƒ(z,w)) R(x, ƒ (a,g(y))) y R(b, ƒ(z,w)) ={b/x, a/z, g(c)/w, c /y} ={b/x, a/z, g(c)/w, c /y}11

={b/x, a/z, f (a)/y, g( f (a))/w} ={b/x, a/z, f (a)/y, g( f (a))/w}22

={b/x, a/z, g(y)/w} (mgu) ={b/x, a/z, g(y)/w} (mgu)33

{c/y}= {c/y}= 33 11 {f (a)/y}= {f (a)/y}= 33 22

Para hacer resolución en lógica de primer orden tenemos que comparar si dos literales complementarias unifican.

El algoritmo de unificación construye el unificador más general (mgu) de un conjunto de expresiones.

Para hacer resolución en lógica de primer orden tenemos que comparar si dos literales complementarias unifican.

El algoritmo de unificación construye el unificador más general (mgu) de un conjunto de expresiones.

Problemas de eficiencia, generación de cláusulas redundantes

Meta: restringir el número de cláusulas redundantes, v.g.:

Problemas de eficiencia, generación de cláusulas redundantes

Meta: restringir el número de cláusulas redundantes, v.g.:

S={P, ¬ P Q, ¬ P ¬ Q R, ¬ R} S={P, ¬ P Q, ¬ P ¬ Q R, ¬ R}

Estrategias de ResoluciónEstrategias de Resolución

RESOLUCION: FIGURA DE TODOS VS. TODOS

La idea es tomar la primera meta, seleccionar la primera cláusula con quien se pueda unificar, y añadir el cuerpo de esa cláusula alfrente de la lista de metas (variante de estrategia SLD).

La idea es tomar la primera meta, seleccionar la primera cláusula con quien se pueda unificar, y añadir el cuerpo de esa cláusula alfrente de la lista de metas (variante de estrategia SLD).

Una de las estrategias de resolución más utilizadas en programación lógica es la que utiliza Prolog.

Una de las estrategias de resolución más utilizadas en programación lógica es la que utiliza Prolog.

En escencia está haciendo una búsqueda en profundidad con backtracking (ahorro de memoria).

En escencia está haciendo una búsqueda en profundidad con backtracking (ahorro de memoria).

Aunque resolución SLD es sound y (refutation) complete para cláusulas de Horn, en la práctica (por razones de eficiencia) se hacen variantes:

• eliminar el occur check de unificación • usar un orden específico

Esto es lo que usa básicamente PROLOG

Aunque resolución SLD es sound y (refutation) complete para cláusulas de Horn, en la práctica (por razones de eficiencia) se hacen variantes:

• eliminar el occur check de unificación • usar un orden específico

Esto es lo que usa básicamente PROLOG

EJEMPLO DE REPRESENTACION EN LÓGICA:

Plantas Eléctricas

EJEMPLO DE REPRESENTACION EN LÓGICA:

Plantas Eléctricas

Si se quiere realmente representar conocimiento, i.e., correspondencia entre las expresiones y el mundo real, cualquier formalismo debe de tener una semántica bien definida.

Si se quiere realmente representar conocimiento, i.e., correspondencia entre las expresiones y el mundo real, cualquier formalismo debe de tener una semántica bien definida.

Lógica como representación de conocimiento

Lógica como representación de conocimiento

En este sentido lógica es la técnica de representación de conocimiento en donde más se ha trabajado al respecto.

En este sentido lógica es la técnica de representación de conocimiento en donde más se ha trabajado al respecto.

Lógica como representación de conocimiento

Lógica como representación de conocimiento

Más que pensar en representaciones lógicas, podemos pensar en qué atributos lógicos se requieren para una representación de propósito general.

Un atributo básico de lógica sería: representar al mundo en términos de objetos, sus propiedades y relaciones (donde un objeto puede ser casi cualquier cosa).

Más que pensar en representaciones lógicas, podemos pensar en qué atributos lógicos se requieren para una representación de propósito general.

Un atributo básico de lógica sería: representar al mundo en términos de objetos, sus propiedades y relaciones (donde un objeto puede ser casi cualquier cosa).

En particular, nos interesa cómo describir una situación con conocimiento incompleto.

Algunas de las formas que tiene la lógica para representar conocimiento incompleto son:

En particular, nos interesa cómo describir una situación con conocimiento incompleto.

Algunas de las formas que tiene la lógica para representar conocimiento incompleto son:

• La cuantificación existencial permite decir que algo tiene una propiedad sin especificar cual

• La cuantificación universal permite decir que todos tienen una propiedad sin tener que enumerarlos

• La disjunción nos permite decir que al menos una de dos (o más) expresiones es verdadera sin tener que especificar cual

• La cuantificación existencial permite decir que algo tiene una propiedad sin especificar cual

• La cuantificación universal permite decir que todos tienen una propiedad sin tener que enumerarlos

• La disjunción nos permite decir que al menos una de dos (o más) expresiones es verdadera sin tener que especificar cual

• La negación nos permite distinguir entre saber que algo es falso o no saber si es verdadero

• Podemos tener diferentes expresiones sin saber que se refieren al mismo objeto a menos que lo digamos por medio de igualdad

Algunos de los atributos son generales y deben de estar en cualquier representación de cualquier dominio.

• La negación nos permite distinguir entre saber que algo es falso o no saber si es verdadero

• Podemos tener diferentes expresiones sin saber que se refieren al mismo objeto a menos que lo digamos por medio de igualdad

Algunos de los atributos son generales y deben de estar en cualquier representación de cualquier dominio.

Existen autores que dicen que cualquier representación con esos atributos es una lógica.

Lógica como formalismo de representación de conocimiento ha sido muy criticado en IA.

Existen autores que dicen que cualquier representación con esos atributos es una lógica.

Lógica como formalismo de representación de conocimiento ha sido muy criticado en IA.

Parte de las críticas se deben a que los primeros sistemas (60's) trataron de usar probadores genéricos de teoremas como resolvedores genéricos de problemas.

Parte de las críticas se deben a que los primeros sistemas (60's) trataron de usar probadores genéricos de teoremas como resolvedores genéricos de problemas.

El problema no está en la lógica o en la deducción, pero en saber qué inferencias hacer (el espacio de búsqueda crece exponencialmente con el número de fórmulas).

El uso eficiente de una aseveración particular normalmente depende en cuál es esa aseveración y en qué contexto está embebida.

El problema no está en la lógica o en la deducción, pero en saber qué inferencias hacer (el espacio de búsqueda crece exponencialmente con el número de fórmulas).

El uso eficiente de una aseveración particular normalmente depende en cuál es esa aseveración y en qué contexto está embebida.

Otro punto importante es que muchas veces la eficiencia depende de cómo formalizar las cosas y el tipo de razonamiento que se van a utilizar.

Otro punto importante es que muchas veces la eficiencia depende de cómo formalizar las cosas y el tipo de razonamiento que se van a utilizar.

Resumiendo:

En general lógica es adecuada, lo que se requiere son mejores procesos deductivos y/o extensiones a la lógica más que pensar en desecharla.

Lógica proposicional es en general poco expresiva. Sin embargo, existe una gran cantidad de sistemas bajo esta representación.

Resumiendo:

En general lógica es adecuada, lo que se requiere son mejores procesos deductivos y/o extensiones a la lógica más que pensar en desecharla.

Lógica proposicional es en general poco expresiva. Sin embargo, existe una gran cantidad de sistemas bajo esta representación.

Por ejemplo, árboles de falla, árboles de decisión, muchos de los sistemas expertos que se usan en la actualidad, aplicaciones en circuitos lógicos, etc.

Por ejemplo, árboles de falla, árboles de decisión, muchos de los sistemas expertos que se usan en la actualidad, aplicaciones en circuitos lógicos, etc.

Lógica de primer orden es, en general, suficientemente expresiva, pero el método de razonamiento es NP-completo y la lógica es indecidible

Cláusulas de Horn, aunque menos expresivas, son generalmente adecuadas.

Lógica de primer orden es, en general, suficientemente expresiva, pero el método de razonamiento es NP-completo y la lógica es indecidible

Cláusulas de Horn, aunque menos expresivas, son generalmente adecuadas.

En particular, son capaces de expresar cualquier función parcialmente recursiva (i.e., aquellas funciones computables por una máquina de Turing).

En particular, son capaces de expresar cualquier función parcialmente recursiva (i.e., aquellas funciones computables por una máquina de Turing).

Es el formalismo más usado en programación lógica.

Es equivalente a formalismos utilizados en sistemas expertos y se usan (entre otrasaplicaciones) para definir gramáticas.

Es el formalismo más usado en programación lógica.

Es equivalente a formalismos utilizados en sistemas expertos y se usan (entre otrasaplicaciones) para definir gramáticas.

• difícil expresar todo en fórmulas lógicas • razonar con tiempo, meta-inferencia • información incompleta o imprecisa • excepciones

• difícil expresar todo en fórmulas lógicas • razonar con tiempo, meta-inferencia • información incompleta o imprecisa • excepciones

Problemas de lógica de primer para representar conocimientoProblemas de lógica de primer para representar conocimiento

• no-monotónicas • modales • temporales • difusas

• no-monotónicas • modales • temporales • difusas

Posibles soluciones, usar lógicas:Posibles soluciones, usar lógicas:

• Programs with Common Sense, J.McCarthy (58). • Prolegomena to a Theory of Mechanized Formal Reasoning, R. Weyhrauch (80) • The Role of Logic in Knowledge Representacion and Commonsense Reasoning, R. Moore (82)

• Programs with Common Sense, J.McCarthy (58). • Prolegomena to a Theory of Mechanized Formal Reasoning, R. Weyhrauch (80) • The Role of Logic in Knowledge Representacion and Commonsense Reasoning, R. Moore (82)

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Tarea:

Expresar ontología en Lógica

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FIN