El razonamiento probabilístico es una forma de representación del conocimiento en la que se utiliza el concepto de probabilidad para indicar el grado de incertidumbre en el conocimiento. En inteligencia artificial, se utilizan modelos probabilísticos para examinar datos utilizando códigos estadísticos. Fue uno de los primeros métodos de aprendizaje automático y, hasta el día de hoy, sigue siendo ampliamente utilizado. Uno de los algoritmos más conocidos en este grupo es el algoritmo de Naive Bayes.
¿Cómo funciona el razonamiento probabilístico en inteligencia artificial?
El modelado probabilístico proporciona un marco para aceptar el concepto de aprendizaje. El marco probabilístico especifica cómo expresar e implementar las reservas del modelo. En el análisis científico de datos, las predicciones juegan un papel importante. El aprendizaje automático, la automatización, la computación cognitiva y la inteligencia artificial dependen en gran medida de ellas.
La inteligencia artificial utiliza el razonamiento probabilístico en los siguientes casos:
- Cuando hay incertidumbre sobre las premisas
- Cuando el número de predicados posibles se vuelve inmanejable
- Cuando se sabe que un experimento contiene un error
¿Cómo apoya el conocimiento al razonamiento?
Simplificar cualquier dominio realista requiere algunas simplificaciones. El acto de preparar el conocimiento para apoyar el razonamiento implica omitir numerosos hechos, su omisión o su resumen rudimentario. En lugar de ignorar o enumerar excepciones, una alternativa es resumirlas, es decir, proporcionar algunas señales de advertencia que indiquen qué áreas del campo de minas son más peligrosas que otras. La sumarización es fundamental para encontrar un equilibrio razonable entre la seguridad y la velocidad de movimiento.
Una forma de resumir las excepciones es asignar una medida numérica de incertidumbre a cada proposición y luego combinar estas medidas utilizando principios sintácticos uniformes, similares a cómo se combinan los valores de verdad en la lógica. La inteligencia artificial es una representación computacional del comportamiento inteligente y el razonamiento del sentido común. La teoría de la probabilidad proporciona una explicación lógica de cómo debería cambiar la creencia en presencia de información incompleta o incierta. Los sistemas de inteligencia artificial no son ajenos a las representaciones de redes. Por lo tanto, necesitamos razonamiento incierto o razonamiento probabilístico para representar el conocimiento incierto.
Causas de la incertidumbre
Las siguientes son algunas de las fuentes más comunes de incertidumbre en el entorno real:
- La información proviene de fuentes no confiables.
- Errores en el diseño experimental.
- Fallos en los equipos.
- Variaciones de temperatura.
- Cambio climático.
¿Por qué es necesario el razonamiento probabilístico en la inteligencia artificial?
El razonamiento probabilístico es necesario en la inteligencia artificial en los siguientes casos:
- Cuando el resultado es impredecible.
- Cuando la especificación o el conjunto de predicados posibles se vuelve inmanejable.
- Cuando un experimento encuentra un error desconocido.
En el razonamiento probabilístico, existen dos formas de resolver problemas que implican conocimiento incierto:
- Regla de Bayes.
- Estadísticas Bayesianas.
El objetivo de este artículo fue familiarizar al lector con el concepto de razonamiento probabilístico en la inteligencia artificial. Numerosos problemas en la inteligencia artificial (razonamiento, planificación, aprendizaje, percepción y robótica) requieren que el agente opere con información incompleta o incierta. Utilizando métodos de teoría de la probabilidad y economía, los investigadores de inteligencia artificial han desarrollado varias herramientas poderosas para resolver estos problemas. Las redes bayesianas son una herramienta muy versátil que se puede utilizar para resolver una variedad de problemas, incluyendo el razonamiento (a través del algoritmo de inferencia bayesiana), el aprendizaje (a través del algoritmo de maximización de la esperanza), la planificación (a través de redes de decisión) y la percepción (usando redes bayesianas dinámicas). Los algoritmos probabilísticos también se pueden utilizar para filtrar, predecir, suavizar y encontrar explicaciones para flujos de datos, ayudando a los sistemas de percepción a analizar procesos dependientes del tiempo (por ejemplo, modelos ocultos de Markov o filtros de Kalman). Esperamos que este artículo te haya ayudado a comprender mejor el concepto de incertidumbre en los sistemas de inteligencia artificial.
Si quieres conocer otras notas parecidas a Razonamiento probabilístico en ia: concepto y aplicaciones puedes visitar la categoría Inteligencia.