Este documento describe el entorno del "Mundo de Wumpus", en el cual un agente basado en conocimiento debe explorar una cueva para encontrar oro evitando ser comido por un monstruo o caer en hoyos. Explica las percepciones, acciones y recompensas del agente, y muestra un ejemplo de cómo el agente puede inferir información sobre el entorno a partir de sus percepciones iniciales y moverse de manera segura para encontrar el oro.
Regla de aprendizaje del perceptrón simpleAndrea Lezcano
Regla de aprendizaje del Perceptrón Simple. Redes Neuronales Artificiales de aprendizaje supervisado (offline). Regla del Perceptrón.
Autor: Andrea Lezcano
Problema #1 (x%). El siguiente es un Sistema Digital que tiene las señales ‘A’,’ B’, ‘C’ y ‘D’ como entradas de un bit; por otro lado, la señal ‘Y’ es una salida de un bit tal como se muestra en la siguiente imagen:
El comportamiento de la señal de salida ‘Y’ en función de las señales de entrada, es descrito con el siguiente código VHDL:
Código GitHub:
https://github.com/vasanza/MSI-VHDL/blob/2021PAO1/ExamenParcial/ExamSD1_1.vhd
Realizar los siguientes desarrollos:
a) Usando mapas de karnaught y agrupamiento de minterms (SOP), simplificar la expresión booleana hasta obtener su minima expresión (x/2 %).
b) Utilizando puertas lógicas, graficar el circuito que represente a la ecuación simplificada en el literal anterior (x/2 %).
Problema #2 (x%). El siguiente es un Sistema Digital que tiene las señales ‘A’ y ‘B’ como entradas de dos bits; por otro lado, la señal ‘Y’ es una salida de dos bits tal como se muestra en la siguiente imagen:
El comportamiento de la señal de salida ‘Y’ en función de las señales de entrada, es descrito con el siguiente código VHDL:
Código GitHub:
https://github.com/vasanza/MSI-VHDL/blob/2021PAO1/ExamenParcial/ExamSD1_2.vhd
Realizar los siguientes desarrollos:
a) Usando mapas de karnaught y agrupamiento de minterms (SOP), simplificar la expresión booleana hasta obtener su minima expresión de Y(1) = f(A(1),A(0),B(1),B(0)) y Y(0) = f(A(1),A(0),B(1),B(0)) (x/2 %).
b) Indicar con sus propias palabras el funcioamiento que realiza el sistemas digital propuesto (x/2 %).
⭐ For more information visit our blog:
https://vasanza.blogspot.com/
Regla de aprendizaje del perceptrón simpleAndrea Lezcano
Regla de aprendizaje del Perceptrón Simple. Redes Neuronales Artificiales de aprendizaje supervisado (offline). Regla del Perceptrón.
Autor: Andrea Lezcano
Problema #1 (x%). El siguiente es un Sistema Digital que tiene las señales ‘A’,’ B’, ‘C’ y ‘D’ como entradas de un bit; por otro lado, la señal ‘Y’ es una salida de un bit tal como se muestra en la siguiente imagen:
El comportamiento de la señal de salida ‘Y’ en función de las señales de entrada, es descrito con el siguiente código VHDL:
Código GitHub:
https://github.com/vasanza/MSI-VHDL/blob/2021PAO1/ExamenParcial/ExamSD1_1.vhd
Realizar los siguientes desarrollos:
a) Usando mapas de karnaught y agrupamiento de minterms (SOP), simplificar la expresión booleana hasta obtener su minima expresión (x/2 %).
b) Utilizando puertas lógicas, graficar el circuito que represente a la ecuación simplificada en el literal anterior (x/2 %).
Problema #2 (x%). El siguiente es un Sistema Digital que tiene las señales ‘A’ y ‘B’ como entradas de dos bits; por otro lado, la señal ‘Y’ es una salida de dos bits tal como se muestra en la siguiente imagen:
El comportamiento de la señal de salida ‘Y’ en función de las señales de entrada, es descrito con el siguiente código VHDL:
Código GitHub:
https://github.com/vasanza/MSI-VHDL/blob/2021PAO1/ExamenParcial/ExamSD1_2.vhd
Realizar los siguientes desarrollos:
a) Usando mapas de karnaught y agrupamiento de minterms (SOP), simplificar la expresión booleana hasta obtener su minima expresión de Y(1) = f(A(1),A(0),B(1),B(0)) y Y(0) = f(A(1),A(0),B(1),B(0)) (x/2 %).
b) Indicar con sus propias palabras el funcioamiento que realiza el sistemas digital propuesto (x/2 %).
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Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
1. AGENTES LÓGICOS
AGENTES BASADOS EN CONOCIMIENTO:
REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
PROCESOS DE RAZONAMIENTO
27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 1
BIBLIOGRAFÍA:
* IA, RUSSEL Y NORVIG, pags 217-269 (245-297 pdf)
2. AGENTE BASADO EN CONOCIMIENTO
BASE DE CONOCIMIENTO-BC CONJUNTO DE SENTENCIAS
LENGUAJE DE REPRESENTACIÓN DEL
CONOCIMIENTO
MECANISMOS
PREGUNTAR
QUE SE SABE
AÑADIR
SENTENCIAS
“DECIR”
“PREGUNTAR”
INFERENCIA
DERIVAR
NUEVAS
SENTENCIAS
DE LAS
ANTIGUAS
27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 2
3. AGENTE BASADO EN CONOCIMIENTO
FUNCIÓN AGENTE-BC (ENTRADA: PERCEPCIÓN, SALIDA: ACCIÓN)
VARIABLES: BC, inicialmente cargada con conocimiento de antecedentes
t, contador de tiempo, inicialmente 0
DECIR (PERCEPCIÓN, t) //decir a la BC lo que se percibió
PREGUNTAR (acción, t) //preguntar a la BC que acción ejecutar
DECIR (acción, t) //contarle a la BC la acción realizada
t=t+1
DEVOLVER acción
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4. EL MUNDO DE WUMPUS
• Es una cueva que está compuesta por habitaciones conectadas mediante
pasillos.
• Escondido en algún lugar de la cueva está el wumpus, una bestia que se
come a cualquiera que entre en su habitación.
• El wumpus puede ser derribado por la flecha de un agente, y éste sólo
dispone de una.
• Algunas habitaciones contienen hoyos sin fondo que atrapan a aquel que
deambula por dichas habitaciones (menos al wumpus, que es demasiado
grande para caer en ellos).
• El único premio de vivir en este entorno es la posibilidad de encontrar una
pila de oro y regresar a casa VIVO.
27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 4
5. EL MUNDO DE WUMPUS
• El mundo de wumpus fue inventado por Gregory Yob* (1975).
• Irónicamente, Yob lo desarrolló porque estaba aburrido de los juegos basados en una
matriz: la topología de su mundo de wumpus original era un dodecaedro**; nosotros lo
hemos retornado a la aburrida matriz.
• Michael Genesereth*** fue el primero en sugerir que se utilizara el mundo de
wumpus para evaluar un agente.
* **
***
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6. EL MUNDO DE WUMPUS
HOYO
HOYO
HOYO
HOYO
AGENTE
HOYO
BRISA
HEDOR
WUMPUS
27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 6
7. EL MUNDO DE WUMPUS – DESCRIPCIÓN REAS
RENDIMIENTO:
• +1000 POR RECOGER EL ORO,
• -1000 POR CAER EN UN HOYO
• -1000 POR SER COMIDO POR EL WUMPUS
• -1 POR CADA ACCIÓN REALIZADA
• -10 POR LANZAR LA FLECHA
ENTORNO:
• MATRIZ DE 4X4 HABITACIONES
• EL AGENTE SIEMPRE EMPIEZA EN 1,1 Y
• POSICIONES DEL ORO Y WUMPUS SON
ALEATORIAS.
• CADA CASILLA TIENE UN 20% DE
PROBABILIDAD DE TENER UN HOYO
ACTUADORES:
• SE PUEDE MOVER HACIA ADELANTE (no en diagonal)
• GIRAR 90° O
• SI ENTRA EN UNA CASILLA DONDE ESTÁ EL WUMPUS O HAY UN HOYO, MUERE
• SI INTENTA AVANZAR HACIA UN MURO, NO PASA NADA (pero duele).
• La acción DISPARAR lanza una flecha en línea recta, en la misma dirección y sentido en que
se encuentra situado el agente.
• La flecha avanza hasta que choca contra un muro o alcanza al wumpus (y entonces lo
mata)
• EL AGENTE SOLO TIENE UNA FLECHA27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 7
8. EL MUNDO DE WUMPUS – DESCRIPCIÓN REAS
SENSORES:
• HEDOR en casillas adyacentes al wumpus (no en diagonal)
• BRISA en casillas adyacentes a un hoyo (no en diagonal)
• BRILLO en la casilla donde está el oro
• CHOQUE si avanza hacia un muro
• GRITO si mata al wumpus
• La percepción es representable por cinco símbolos: (hedor, brisa, brillo, choque, grito)
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9. EL MUNDO DE WUMPUS – DESCRIPCIÓN REAS
PERCEPCIONES:
• La percepción es representable por cinco símbolos: (hedor, brisa, brillo, choque, grito)
• Las percepciones que recibirá el agente se representan mediante una lista de cinco
símbolos: por ejemplo, si el agente percibe un mal hedor o una pequeña brisa,
pero no ve un resplandor, no siente un golpe, ni oye un grito, el agente recibe la
lista [Hedor, Brisa, Nada, Nada, Nada] O BIEN:
• Lista[1, 1, 0, 0, 0] de acuerdo a la notación
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10. EL MUNDO DE WUMPUS – DESCRIPCIÓN REAS
• La principal dificultad para el agente es su ignorancia inicial acerca de la
configuración del entorno; para superar esta ignorancia parece que se
requiere el razonamiento lógico.
• En muchos casos del mundo de wumpus, para el agente es posible obtener
el oro de forma segura.
• En algunos casos, el agente debe escoger entre volver a casa con las manos
vacías o arriesgarse para encontrar el oro.
• Cerca del 21% de los casos son completamente injustos, ya que el oro se
encuentra en un hoyo o rodeado de ellos.
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11. HOYO
HOYO
HOYO
Agente basado en conocimientos explorando EL MUNDO DE WUMPUS
• El agente sabe que
se encuentra en la
casilla [1, 1] y que
ésta es una casilla
segura.
• Veremos cómo su
conocimiento
evoluciona a
medida que recibe
nuevas
percepciones y las
acciones se van
ejecutando.
4
3
2
1
1 2 3 427-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 11
12. Agente basado en conocimientos explorando EL MUNDO DE WUMPUS
• El agente sabe que se encuentra en la casilla [1, 1] y que ésta es una casilla segura.
• La primera percepción es [Nada, Nada, Nada, Nada, Nada] [0, 0, 0, 0, 0]
• En la casilla en que está el agente no hay ninguna percepción, por tanto en las colindantes
no hay ni wumpus ni hoyos.
• El agente infiere que las casillas vecinas están seguras y las marca con OK para indicar esta
creencia.
MUNDO REAL CONOCIMIENTO DEL
AGENTE
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13. Agente basado en conocimientos explorando EL MUNDO DE WUMPUS
• Supongamos que el agente decide moverse hacia la casilla [2, 1]
• La percepción será entonces [nada, brisa, nada, nada, nada] o [0, 1, 0, 0, 0]
• El agente detecta una brisa, por tanto debe haber un hoyo en alguna casilla vecina, por
tanto las marca con una etiqueta ¿P?
• En ese momento, solo se conoce una casilla OK y que aun no ha sido visitada: la [1, 2]
• Un agente prudente girará y volverá a la [1, 1] para ir a la [1, 2]
MUNDO REAL CONOCIMIENTO DEL
AGENTE27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 13
14. Agente basado en conocimientos explorando EL MUNDO DE WUMPUS
• La nueva percepción en la casilla [1, 2] es [hedor, nada, nada, nada, nada] [1,0,0,0,0]
• El hedor indica que el wumpus está en [1,3] o [2,2], pero no puede estar en [2, 2] ¿P? (tampoco detectó hedor en
2,1)
• El agente puede concluir que el wumpus está en 1,3 £W!
• El agente puede inferir, debido a la ausencia de brisa en [1,2] que no hay hoyo en [2,2]OK.
• Como ya infirió que había un hoyo en [2,2] o [3,1], el agente concluye que hay uno en [3,1]
MUNDO REAL CONOCIMIENTO DEL
AGENTE27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 14
15. Agente basado en conocimientos explorando EL MUNDO DE WUMPUS
• El agente concluye que no hay ni wumpus ni hoyo en [2,2], la marca con OK y se mueve ahí.
• La percepción es entonces [0,0,0,0,0],
• El agente infiere que en [3,2] y [2,3] no hay wumpus ni hoyo OK.
MUNDO REAL CONOCIMIENTO DEL
AGENTE27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 15
16. Agente basado en conocimientos explorando EL MUNDO DE WUMPUS
• El agente decide ir a la [2,3] donde detecta un resplandor, por tanto toma el oro y termina el
juego.
• También detecta hedor y brisa: ya sabe que el wumpus está en [1,3], por tanto debe haber
un hoyo en [3,3] y [2,4] ¿P?
MUNDO REAL CONOCIMIENTO DEL
AGENTE27-abr-2015 FCT - UNC@ - ING. Hector Estigarribia 16
17. Agente basado en conocimientos explorando EL MUNDO DE WUMPUS
• En cada caso en que el agente saca una conclusión a partir de
la información que tiene disponible, se garantiza que dicha
conclusión es correcta si la información disponible también lo
es.
• Esta es una propiedad fundamental del razonamiento lógico.
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