Modelo de agente lógico con inferencia basada en hechos

Yuniesky Coca Bergolla, Leduan Bárbaro Rosell Acosta, Arletis Velázquez Ramírez

Resumen


La programación lógica se ha mantenido como uno de los principales paradigmas dentro de las investigaciones en el área de la inteligencia artificial. Por otro lado la inferencia basada en casos es muy utilizada para la creación de sistemas expertos, sobre todo en problemas de clasificación o diagnóstico, donde se puede determinar fácilmente un objetivo o variable dependiente y un conjunto de atributos condicionalmente independientes entre sí, dado el objetivo. En el presente trabajo se utilizan las potencialidades declarativas de la programación lógica y las ventajas del razonamiento basado en casos para elaborar un modelo de agente lógico con inferencia basada en hechos. El mismo fue implementado mediante el desarrollo de una herramienta de código abierto para la enseñanza de la Inteligencia Artificial en la Universidad de las Ciencias Informáticas. El modelo de agente propuesto determina, a partir de sus creencias, el peso de cada atributo aplicando elementos de la teoría de la información, el cálculo de la incertidumbre mediante la teorí­a de las probabilidades y siguiendo un enfoque de Bayes Ingenuo, y brinda información útil para la toma de decisiones en la incorporación de nuevos casos a la base de conocimiento. Además, realiza el aprendizaje mediante la actualización de los valores de creencia de cada valor al realizar nuevas inferencias y al incorporar nuevos casos a la base. El modelo fue implementado y probado, alcanzando resultados de rendimiento favorables.

Palabras clave


Agente lógico, Prolog, Razonamiento basado en casos

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