Comprendiendo la Inteligencia Artificial: Máquinas de Estado Finito y Lógica Difusa

Inteligencia Artificial

Máquinas de Estado Finito (MEF)

¿Qué son?

• Son un modelo de comportamiento de sistemas.
• Con cantidad finita de estados.
• El sistema cambia de estado cuando se cumple una determinada condición.
• A la condición anterior la llamaremos Condición de Transición.
• Cada uno de estos estados determina el tipo de acción que la máquina lleva a cabo.
• Una transición indica el cambio de estado.
• Se usarán diagramas de estado para representar una MEF.
• Estados son los círculos, con el nombre en el interior.
• Los estados son numerados y pueden indicar su acción.
• Las flechas son las transiciones entre los estados.
• Flechas con rótulo, que indican la condición.
• 4 tipos básicos de acciones: De entrada, De salida, De ingreso y De transición.
• Cuando se llega a un nuevo estado y se ejecuta una acción se le denomina Acción de Ingreso.
• Si hay que realizar una acción al salir del estado se llama acción de salida.
• Si es necesario que la acción se lleve a cabo durante la transición, la llamaremos Acción de Transición.

Hay 2 grupos de MEF:

• Reconocedores -> salida binaria (true, false)
• Transductores -> Dan una salida que depende de la entrada y el estado con sus acciones.

Otra herramienta para las MEF son las tablas de transición de estado.

Lógica Difusa

1. Incertidumbre

• Se relaciona a la información (falta de información).
• Cuando no se sabe cuándo puede ocurrir cierto evento.
• No se conoce una teoría que explique el fenómeno.
• A medida que se dispone de más información, la incertidumbre se puede reducir.
• La ausencia de incertidumbre es tener información total.
• Se trabaja con niveles de creencias.

2. Probabilidad

• Es una propiedad física de los objetos, determina la posibilidad de que cierto evento puede ocurrir.
• Se calcula y verifica por experimentación.

3. Imprecisión (ambigüedad)

• Es una característica del lenguaje de comunicación humano.
• Está relacionada con el grado en que el evento ocurre.
• La ambigüedad es incertidumbre determinística.
• La ambigüedad está relacionada con el grado con el cual los eventos ocurren sin importar la probabilidad de su ocurrencia.

Ambigüedad contra Probabilidad

• La ambigüedad es una incertidumbre determinística, la probabilidad es no determinística.
• La incertidumbre probabilística se disipa con el incremento del número de ocurrencias y la difusividad no.
• La ambigüedad describe eventos ambiguos, la probabilidad describe los eventos que ocurren.
• Si un evento ocurre es aleatorio, el grado con el cual ocurre es difuso.

Lógica Difusa

• La lógica difusa es una extensión de la lógica convencional (booleana) para manejar el concepto de verdad parcial.
• La verdad parcial se presenta cuando los valores de verdad se encuentran entre “absolutamente cierto” y “absolutamente falso”.