Programacion-Logica-Fundamentos-y-Aplicaciones.pptx

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1. Programación Lógica: Fundamentos y Aplicaciones Una exploración profunda de los principios que rigen la programación lógica, su semántica y cómo se utiliza para representar y consultar conocimiento en el campo de la inteligencia artificial. Esta presentación está diseñada para estudiantes universitarios y profesionales interesados en desentrañar los mecanismos detrás de los sistemas lógicos y su impacto en el desarrollo de software inteligente.

2. Introducción Modelo de Programación Lógica Declarativo por Naturaleza Se centra en "qué" resolver, no en "cómo". Describe la lógica del problema en lugar de los pasos algorítmicos para llegar a una solución. Basado en la Lógica Formal Utiliza una sintaxis y semántica bien definidas derivadas de la lógica de primer orden. Los programas son colecciones de hechos y reglas. Mecanismo de Inferencia Un motor de inferencia interno busca automáticamente las soluciones a las consultas, unificando términos y aplicando reglas lógicas. La programación lógica es un paradigma de programación que se basa en la lógica formal para expresar programas y resolver problemas. Su poder reside en la capacidad de razonar sobre el conocimiento proporcionado, haciéndolo ideal para la inteligencia artificial, bases de datos y sistemas expertos.

3. Fundamentos Semántica de Programas Lógicos Significado Declarativo Define el conjunto de todas las consecuencias lógicas de un programa. Qué es "verdad" según los hechos y reglas. Significado Procesal Cómo el sistema infiere esas consecuencias. La secuencia de pasos para responder a una consulta. Interpretación de Herbrand Un concepto clave para definir formalmente el significado de los programas lógicos, centrándose en el universo de Herbrand para evaluar la verdad de las fórmulas. La semántica establece una base formal para entender el comportamiento y las propiedades de los programas lógicos. Es crucial para garantizar que las respuestas a las consultas sean consistentes y correctas, reflejando fielmente el conocimiento codificado.

4. Representación del Conocimiento Representación Clausada La representación clausada del conocimiento es la piedra angular de la programación lógica. Se basa en la idea de expresar toda la información como cláusulas de Horn, que son un tipo específico de fórmula lógica. Hechos: Afirmaciones básicas que se consideran verdaderas. Reglas: Afirmaciones condicionales que permiten inferir nuevos hechos a partir de los existentes. Cláusula: Una disyunción de literales, donde a lo sumo uno de ellos es positivo (la cabeza) y el resto son negativos (el cuerpo). En Prolog, una cláusula se escribe como "cabeza :- cuerpo.", donde el cuerpo es una conjunción de literales. Si el cuerpo está vacío, es un hecho.

5. Aplicaciones Ejemplos de Representación Clausada Hechos Simples padre(juan, pedro). "Juan es padre de Pedro." Este es un hecho simple que establece una relación directa. Reglas para Relaciones abuelo(X, Z) :- padre(X, Y), padre(Y, Z). "X es abuelo de Z si X es padre de Y y Y es padre de Z." Esta regla define una relación inferida. Reglas con Múltiples Condiciones hermano(X, Y) :- padre(Z, X), padre(Z, Y), X \= Y. "X es hermano de Y si tienen el mismo padre Z y no son la misma persona." Estos ejemplos ilustran cómo la programación lógica permite definir redes complejas de conocimiento y relaciones de manera concisa y lógica, formando la base para el razonamiento automático.

6. Interrogando el Conocimiento Consulta de una Base de Cláusulas Una vez que hemos representado el conocimiento en una base de cláusulas (hechos y reglas), el siguiente paso es poder interrogar esta base para obtener nueva información o verificar la verdad de ciertas afirmaciones. Preguntas (Queries): Se formulan como metas que el sistema intenta probar. Unificación: El proceso de hacer coincidir patrones entre la consulta y las cláusulas de la base de datos. Backtracking: Si una rama de la búsqueda falla, el sistema retrocede para probar alternativas. El motor de inferencia utiliza estas técnicas para buscar una prueba de la consulta, proporcionando las sustituciones de variables que hacen que la consulta sea verdadera.

7. Práctica Ejemplo de Consulta Consideremos la siguiente base de cláusulas (parte de un árbol genealógico): padre(juan, pedro).padre(pedro, ana).padre(pedro, luis).madre(maria, pedro). Podemos formular las siguientes consultas: ¿Juan es padre de Pedro? ?- padre(juan, pedro). Respuesta: True (verdadero) ¿Quién es el padre de Ana? ?- padre(X, ana). Respuesta: X = pedro ¿Quiénes son los hijos de Pedro? ?- padre(pedro, Y). Respuesta: Y = ana ; Y = luis Este ejemplo demuestra la facilidad con la que se pueden extraer relaciones y datos de una base de conocimiento lógico.

8. Mecanismos Internos El Espacio de Búsqueda Meta Solución encontrada Unificación Resolver variables Aplicar Regla Generar nuevos nodos Inicio Punto de consulta inicial El espacio de búsqueda en la programación lógica se refiere al conjunto de todas las posibles secuencias de pasos que el sistema puede tomar para satisfacer una consulta. Conceptualmente, es un árbol (o grafo) donde: Nodos: Representan metas (subobjetivos) que deben ser satisfechas. Arcos: Representan la aplicación de una cláusula (un hecho o una regla) que unifica con la meta actual. Solución: Un camino desde la meta inicial hasta un estado donde todas las submetas han sido resueltas. La exploración de este espacio es lo que permite al programa lógico encontrar las respuestas a las consultas.

9. Optimización Control de Búsqueda Dado que el espacio de búsqueda puede ser muy grande, es fundamental tener estrategias para guiar y controlar el proceso de búsqueda, para mejorar la eficiencia y evitar ciclos infinitos. Profundidad Primero (DFS) Estrategia común donde se explora un camino tan profundo como sea posible antes de retroceder. Puede ser eficiente pero susceptible a ciclos infinitos. Anchura Primero (BFS) Explora todos los nodos a un nivel dado antes de pasar al siguiente nivel. Garantiza encontrar la solución más corta, pero puede ser menos eficiente en memoria. Poda (Cut) Mecanismo que permite a los programadores eliminar ramas del espacio de búsqueda, controlando explícitamente el backtracking y optimizando el rendimiento. La elección de una estrategia de control de búsqueda adecuada es vital para el diseño de programas lógicos eficientes y robustos.

10. Conceptos Avanzados Manipulación de Términos Los términos son los bloques de construcción básicos de los programas lógicos, y su manipulación es fundamental para el funcionamiento del paradigma. Variables: Representadas por letras mayúsculas, pueden ser instanciadas a cualquier término. Constantes: Representadas por letras minúsculas o números, simbolizan valores fijos (átomos o números). Funciones (Constructores): Permiten construir estructuras de datos más complejas. Por ejemplo, fecha(Dia, Mes, Año) . La unificación es el proceso que hace coincidir y asignar valores a estas variables y estructuras, permitiendo la inferencia.