El documento describe diferentes tipos de representación del aprendizaje, incluyendo el conductismo y sus técnicas como el reforzamiento y el modelamiento. También explica redes semánticas como grafos conceptuales y esquemas de marcos, los cuales pueden usarse para representar conocimiento en sistemas de inteligencia artificial.

1. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
REPRESENTACIÓN DEL
APRENDIZAJE

2. DEFINICIÓN
• El aprendizaje es el proceso de
adquirir
– conocimiento,
– habilidades,
– actitudes o valores,
a través del
– estudio,
– la experiencia
– o la enseñanza;

3. DEFINICIÓN
origina un cambio
– persistente,
– medible y
– específico
en el comportamiento de un individuo y,
según algunas teorías, hace que el mismo
formule un constructo mental nuevo o
que revise uno previo (conocimientos
conceptuales como actitudes o valores).

4. CONDUCTISMO
• La teoría conductista "clásica" está relacionada con el
estudio de los estímulos y las
respuestas correspondientes.
• Esta línea psicológica ha encontrado su modificación a
través de los aportes de B. F. Skinner, quien
tomando los elementos fundamentales del conductismo
clásico, incorporó nuevos elementos como es el
concepto de condicionamiento operante, que se aboca
a las respuestas aprendidas.

5. CONDUCTISMO
• Se llaman estímulos reforzadores a aquellos
que siguen a la respuesta y tienen como efecto
incrementar la probabilidad de que las
respuestas se emitan ante la presencia de los estímulos.

6. PARA EL
MANTENIMIENTO
DE UNA CONDUCTA
• Reforzamiento
• Moldeamiento por
aproximaciones sucesivas
• Generalización y discriminación
• Modelamiento

7. Reforzamiento
Reforzamiento
Consiste en presentar un
estímulo reforzante, de
manera seguida a una
respuesta.
El reforzador es el estímulo
que aumenta la
regreso probabilidad de ocurrencia
de una respuesta.

8. aproximaciones sucesivas
aproximaciones sucesivas
Moldeamiento por
Moldeamiento por
Primero se identifica la tarea meta o
terminal.
Se inicia con el primer eslabón
proporcionando reforzadores ante
la emisión de respuestas
adecuadas, una vez dada la
respuesta correcta al primer
eslabón se continúa con el
siguiente, actuando de la misma
forma hasta llegar a la respuesta
terminal.
regreso

9. discriminación
discriminación
Generalización y
Generalización y
Ocurre cuando una persona,
ante estímulos similares
mas no idénticos, emite una
misma respuesta o bien,
cuando ante un mismo
estímulo se emiten
respuestas similares. En
la discriminación se responde
de manera diferencial ante
los estímulos
regreso

10. Modelamiento
Modelamiento
Consiste en modelar
(exhibir) la conducta
que se desea que
alguien aprenda haciendo
evidente la consecuencia
que sigue a la conducta
exhibida.
regreso

11. PARA LA
ELIMINACIÓN DE
UNA CONDUCTA
• Extinción
• Castigo
• Reforzamiento diferencial
• Tiempo fuera

12. Extinción
Extinción
Retiro del
reforzador
regreso

13. castigo
castigo
Es un procedimiento
por medio del cual se
proporciona un
estímulo negativo,
adverso, después de la
emisión de una
respuesta.
regreso

14. diferencial
Reforzamiento
Reforzamiento
Es un procedimiento
por medio del cual se
proporciona un
estímulo negativo,
adverso, después de
la emisión de una
respuesta. regreso

15. Tiempo fuera
Tiempo fuera
Esta técnica, consiste
en suspender o
retirar al sujeto por
un tiempo "x" de la
situación en la cual
manifiesta conductas
indeseables.
regreso

16. Redes
Semánticas.
Una red semántica será un grafo donde:
Los nodos representarán conceptos
Los arcos (dirigidos) representarán relaciones
entre conceptos.

17. Redes Semánticas.
Básicamente, podemos distinguir tres categorías de
redes semánticas:
1. Redes IS-A, en las que los enlaces entre
nodos están etiquetados.
2. Grafos conceptuales: en los que existen
dos tipos de nodos: de conceptos y de
relaciones
3. Redes de marcos: en los que los puntos de
unión de los enlaces son parte de la etiqueta
del nodo.

18. Redes IS-A.
• Sin duda el tipo de red semántica por excelencia es
el de redes IS-A.
• De hecho muchas veces se menciona este tipo
como sinónimo de "red
semántica", y los restantes tipos también
incorporan este tipo de enlaces o arcos (links).
• Una red IS-A es una jerarquía taxonómica cuya
espina dorsal está constituida por un sistema de
enlaces de herencia entre los objetos o
conceptos de representación, conocidos como
nodos.

19. Redes IS-A.
Las redes IS-A son el resultado de la observación
de que gran parte del conocimiento humano se basa
en la adscripción de un subconjunto de elementos
como parte de otro más general.
Las taxonomías clásicas naturales son un buen
ejemplo: un perro es un cánido, un cánido es un
mamífero, un mamífero es un animal.
Obteniendo un número de proposiciones:
∀x( Perro( x)) → Cánido( x);
∀x(Cánido( x)) → Mamífero( x);
∀x( Mamífero( x)) → Animal ( x);

20. Redes IS-A (herencia).
• El concepto de herencia es fundamental
para entender el funcionamiento de las redes
semánticas, así como el del modelo de datos
orientado al objeto, que toma prestados
estos mecanismos desarrollados en el
ámbito de la IA.
• Definimos la herencia como el sistema de
razonamiento que lleva a un agente a
deducir propiedades de un concepto
basándose en las propiedades de conceptos
más altos en la jerarquía.

21. • ¿Cuál sería el ejemplo donde a un agente sería capaz
de atribuir las propiedades "breathes" o "has gills" al
concepto "shark" sin que éstas se encuentren
específicamente mencionadas?
• La herencia, por tanto, puede ser definida como el
proceso mediante el cual se determinan unas
propiedades de un concepto C, buscando las
propiedades atribuidas localmente a C, si esta
información no se encuentra a nivel local, buscando las
propiedades atribuidas a conceptos que se encuentran
en los niveles superiores a C en la jerarquía conceptual.

22. Redes IS-A (interpretación).
• los nodos de las estructuras IS-A se han usado para
representar muchas cosas, pero la división más
importante es la interpretación genérica o específica
de los nodos, es decir, si éstos representan un sólo
individuo o varios.
• Los nodos situados en lo más bajo de la jerarquía y que
denotan individuos son llamados tokens, mientras
que los nodos superiores, que denotan clases de
individuos son considerados types.
• Puesto que en una misma jerarquía podemos obtener
nodos de ambos tipos, se debe hacer explícita una
distinción de los tipos de enlaces.

24. Redes IS-A (interpretación).
• Por un lado existen enlaces que conectan
categorías (genéricas) con otras categorías, y
por otro, enlaces entre categorías e individuos.
Las primeras pueden expresar las siguientes
relaciones:
1. Subconjunto / superconjunto
2. Generalización / especificación
3. AKO, esto es, "a kind of"
4. Contenido conceptual
5. Restricción de valores
6. Tipo característico del conjunto

25. INTERPRETACIÓN
• Las relaciones genérico/individuales
también son de varios tipos:
1. Pertenencia al conjunto
2. Predicación
3. Contenido conceptual
4. Abstracción

26. Redes IS-A (prototipos).
Las jerarquías IS-A presentan un número impresionante de
posibilidades, pero también una desventaja: al aumentar el
número de enlaces, aumenta progresivamente la
complejidad computacional para seguirlos.
seguirlos.
Este problema bien conocido ha dado lugar a que se haya
propuesto que, en lugar de establecer esta y otras posibles
taxonomías de enlaces IS-A, se use el enlace IS-A de
propósito general, que al ser programable permite
programable,
establecer el tipo de enlace adecuado a cada situación
particular, lo que dota de una gran flexibilidad al
esquema de representación.
De este modo se puede representar una semántica compleja,
específicamente mediante el uso de prototipos, en los que
una determinada situación se representa mediante nodos
y arcos específicos.

27. Redes IS-A (prototipos).
Por ejemplo, la aserción "The
book rests on the table" se puede
representar así:

28. Red Semántica para Lenguaje Natural.
En la anterior figura se expone el tipo de diagrama para
representar una oración de lenguaje natural con una
notación de redes semánticas, tomando como ejemplo la
oración "John hit a nail with a hammer"

29. En esta red los nodos son identificadores de las instancias
determinadas (tanto verbos como sustantivos). "Inst"
representa una instancia de una clase de entidades (hit,
nail, hammer): "h43" es una instancia de la acción hit,
existiendo un paciente, "n53", instancia de la clase nail, que
es el que recibe la acción, mediante un instrumento "ha42",
que es una instancia de la clase hammer (el hecho de que
"john" es una instancia de la clase person, no ha sido
representado).
regreso

30. Grafos Conceptuales.
Los grafos conceptuales (conceptual graphs) se diferencian de las redes IS-A en
que los arcos no están etiquetados, y los nodos son de dos tipos:
1. Nodos de concepto, que pueden representar tanto una entidad
como un estado o proceso.
2. Nodos de relación, que indican cómo se relacionan los nodos de
concepto.
Por tanto, son los nodos de relación los que hacen el papel de enlaces entre las
entidades.
Existen dos notaciones para los grafos conceptuales, la forma lineal
(textual) y los diagramas o display form, que presentan tres tipos de
elementos notacionales:
rectángulos, que marcan los nodos de concepto,
círculos, que marcan los nodos de relación,
flechas direccionadas, que marcan los arcos.

31. Grafos Conceptuales (notación).
[CONCEPT ] ⇒ ( REL) ⇒ [CONCEPT ]
1 2
regreso

32. Esquemas de marcos (definición informal).
1.Un marco es una estructura de datos compleja que representa una
situación estereotipada, por ejemplo hacer una visita a un enfermo o
acudir a una fiesta de cumpleaños.
2.Cada marco posee un número de casillas (slots) donde se almacena la
información respecto a su uso y a lo que se espera que ocurra a
continuación. Al igual que las redes semánticas, podemos concebir un
marco como una red de nodos y relaciones entre nodos (arcos).
3.Una base de conocimiento basada en marcos es una colección de
marcos organizados jerárquicamente, según un número de criterios
estrictos y otros principios más o menos imprecisos tales como el de
similitud entre marcos.
4.A nivel práctico, podemos considerar los marcos como una red
semántica con un número de posibilidades mucho mayor, entre las que
destacan especialmente, la capacidad de activación de procesos
(triggering) y de herencia no-monotónica mediante sobrecontrol
(overriding).

33. Esquemas de marcos (definición formal).
Un marco M es una lista de atributos (slots) y
valores (S, V). El valor V de un slot S puede ser:
1. un valor simple, cuyo tipo se halla
determinado por el slot mismo, por una
función que devuelve un valor de ese tipo,
o por un puntero al valor de otro slot de la
jerarquía
2. una lista de atributos: valores, donde
los atributos son funciones booleanas y
los valores pueden ser funciones que
devuelven valores del tipo del valor del
slot, o constantes del tipo del valor del
slot.

34. Esquemas de marcos (ejemplo).
regreso

36. TAREA
• Realizar de forma individual una red
semántica similar al ejemplo.
• Buscar la aplicación de este conocimiento
a la Inteligencia Artificial y en base a ello
generar un Ensayo que contenga las citas
bibliográficas.