Unidad 4 Inteligencia Artificial

Búsqueda y satisfacción de restricciones

Existen varios problemas que pueden ser resueltos mediante el uso de búsquedas inteligentes el cual nos dará mejores resultados. La experiencia revela que un problema de búsqueda está asociado a dos importantes aspectos:

¿Que se busca?

¿Dónde se busca?

Existe cierto tipo de agentes inteligentes basados en metas denominados agentes para la solución de problemas. Este tipo de agentes determina lo que deberán hacer al determinar secuencias de acciones que les permitan obtener estados deseables.

Problemas y espacios de estados

En la inteligencia artificial hay un problema muy común es el cual decidir cuál es el estado concreto del problema, los cuales como artificiales y estructurados son fáciles de especificar un ejemplo seria el ajedrez pues como sabemos el ajedrez es un razonamiento por medio de movimientos y cada movimiento puede tener varios resultados y se elige el mejor por eso ganarle a una computadora no es nada fácil en cambio hay otros problemas llamado naturales, como por ejemplo los naturales un ejemplo la comprensión del lenguaje, esto no es tan sencillo de especificar no podríamos enseñarle a una computadora que comprenda un lenguaje o varios el lenguaje se va aprendiendo en base experiencias o en otros aspectos como el ver y razonar el que quieren explicar con cada palabra.

Para producir una especificación formal de un problema se deben definir:

Espacio de estados.

Estado inicial del problema.

Estado objetivo o final.

Reglas que se pueden aplicar para pasar de un estado a otro.

Espacios de estados determinístico y espacios no determinístico

Un ambiente determinístico es aquel en el cual cualquier acción tiene un solo efecto garantizado, no hay incertidumbre acerca del estado que resultara de la realización de la acción.

Un sistema es determinístico si, para un estado dado, al menos aplica una regla a él y de solo una manera. Si más de una regla aplica a cualquier estado particular del sistema, o si una regla aplica a un estado particular del sistema en más de una manera, entonces el sistema es no determinístico.

Búsqueda sistemática

Los problemas de búsqueda que generalmente encontramos en Ciencias Computacionales, son de un estado determinístico. Por ejemplo, en los algoritmos de búsqueda de anchura y de búsqueda de profundidad, uno sabe la secuencia de los nodos visitados en un árbol.

Búsqueda de metas a profundidad

El algoritmo de más utilizado es el de búsqueda de metas por profundidad. Es llamado así porque sigue cada camino hasta su mayor profundidad antes de moverse al siguiente camino.

Asumiendo que iniciamos desde el lado izquierdo y trabajamos hacia la derecha, la búsqueda de metas por profundidad involucra trabajar todos los caminos debajo del camino de árbol más a la izquierda hasta que un nodo hoja es alcanzado.

Si esta es una meta de estado, la búsqueda es completada y reportada de exitosa.

Búsqueda de metas en anchura

Una alternativa para la búsqueda de profundidad es la búsqueda de metas de anchura (o amplitud), como su nombre indica, este enfoque supone atravesar un árbol por anchura más que por profundidad. Como puede ser visto en la figura más adelante el algoritmo de anchura empieza examinando todos los nodos de un nivel (a veces llamado hebra uno (abajo del nodo raíz.

Si una meta de estado es alcanzada aquí, el éxito es reportado. De otra forma, la búsqueda continua ampliando caminos de todos los nodos del nivel en curso, para posteriormente

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