¿Qué aprendimos a justificar?
01Representar un problema, inferir y reconocer límites.
02Primero una respuesta propia; después, una explicación compartida.
De un caso a una decisión.
01El modelo selecciona entidades, relaciones, hechos y reglas.
02La inferencia produce conclusiones bajo esos supuestos.
03La evidencia y la validación determinan cuánto confiar.
- 1Representar
- 2Razonar
- 3Contrastar
- 4Revisar
Una norma cambia.
01Caso ficticio: CarnetVigente(x) → PuedeRetirar(x).
02La biblioteca ahora exige además no tener sanciones.
La política de préstamos se representa en reglas declarativas; el motor ya admite conjunciones.
¿Conclusión o suposición?
01Base: P → Q. Hecho observado: Q.
P significa «se pulsó el interruptor»; Q, «hay luz». La base solo contiene P → Q y Q.
Cuando el antecedente es falso.
01Evaluá la fórmula, sin atribuirle una causa.
En una interpretación P es falso y Q es falso.
El alcance cambia lo que afirmamos.
01Dominio: personas. A(x): x es alumno. P(x): x programa.
Se quiere expresar «Algún alumno programa».
Horn: una restricción precisa.
01Una cláusula es una disyunción de literales.
02Un literal positivo es un átomo sin negación.
Considerá la cláusula ¬P ∨ ¬Q ∨ R.
La misma base, distintas preguntas.
01Hecho: Carnet(Leo). Reglas: Carnet → Acceso; Acceso → Retira.
- 1Carnet(Leo)
- 2Acceso(Leo)
- 3Retira(Leo)
El sistema recibe una consulta puntual: «¿Leo puede retirar?».
No encontrar una prueba.
01La base no menciona a Ana ni contiene reglas que permitan inferir si retira libros.
Trabajamos con lógica abierta y una base parcial. No se deriva Retira(Ana).
Una traza también se puede equivocar.
01El sistema explica cada regla que usó.
02Un hecho de entrada fue cargado incorrectamente.
El motor preserva consecuencias lógicas, pero la ficha del equipo contiene un dato falso.
No basta con dibujar flechas.
01Redes, marcos, ontologías y grafos organizan relaciones.
02El significado de cada relación determina qué se puede inferir.
Un grafo contiene «Ana —dicta→ Curso IA». Se desea sostener públicamente esa afirmación.
Una alarma no es una confirmación.
01Lote ficticio: 1.000 piezas; 10 tienen falla.
02El detector alerta en 9 de las 10 falladas y en 99 de las 990 sanas.
Hay 9 alertas verdaderas y 99 falsas alarmas en el lote.
Dos números que no significan lo mismo.
01μ_alta(26 °C) = 0,2.
02P(falla | alerta) = 0,2.
Se conoce exactamente la temperatura y se aplica una función de pertenencia.
Un controlador también necesita casos de borde.
01En el ejemplo: templada activa 0,5 con salida 35; calurosa activa 0,2 con salida 100.
02El programa devuelve 0 si ninguna regla se activa.
Todas las pertenencias dieron 0 y el programa devolvió velocidad 0.
Modelo que propone, regla que controla.
01Un modelo sugiere habilitar una máquina con confianza 0,96.
02La norma exige certificado vigente; el certificado está vencido.
La vigencia del certificado es una condición obligatoria para habilitar.
Elegir exige explicar los supuestos.
01¿Hay reglas enunciables? ¿Datos representativos?
02¿La tarea es perceptual? ¿Qué debe explicarse?
03¿Cómo cambia el dominio y cómo se validará?
Diseñemos un asistente de biblioteca.
01Debe responder disponibilidad actual y requisitos de préstamo.
02También recibe fotos de portadas con títulos escritos a mano.
Se dispone de un catálogo actualizado, normas explícitas y ejemplos de imágenes para evaluar reconocimiento.
Una decisión y un límite.
01Elegí una idea que ahora puedas explicar con un ejemplo.
02En la justificación, indicá un supuesto que cambiaría tu respuesta.
Un compañero dice: «Si el sistema explica su razonamiento, lo que afirma es verdadero».
Volvé a donde necesitás practicar.
01Usá el glosario para precisar términos y la bibliografía para profundizar.