Intelligenza Artificiale

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
“ LAUREE SCIENTIFICHE ”
Advertisements

LOGICA.
Algebra Booleana Generalità
Sistemi dinamici discreti e computabilità intrinseca
Informatica Generale Marzia Buscemi IMT Lucca
Cos’è la LOGICA?.
Intelligenza Artificiale
Intelligenza Artificiale
Intelligenza Artificiale
(sommario delle lezioni in fondo alla pagina)
Semantica, inferenza e logica
Cap. II. Funzioni Logiche
Il ragionamento classico
Introduzione alla Logica Modale.
L’ALGEBRA NEI PROGRAMMI
Sistemi basati su conoscenza Conoscenza e ragionamento Prof. M.T. PAZIENZA a.a
Intelligenza Artificiale 1 Gestione della conoscenza lezione 7 Prof. M.T. PAZIENZA a.a
Intelligenza Artificiale 1 Gestione della conoscenza lezione 8
Sistemi basati su conoscenza Conoscenza e ragionamento Prof. M.T. PAZIENZA a.a
Algebra di Boole ed elementi di logica
Corso di Informatica (Programmazione)
IFTS2002 Acq. Dati Remoti: INFORMATICA
LOGICA E MODELLI Logica e modelli nel ragionamento deduttivo A cura di Salvatore MENNITI.
Fondamentidi Programmazione Corso: Fondamenti di Programmazione Classe: PARI-DISPARI Docente: Prof. Luisa Gargano Testo: Aho, Ulman, Foundations of Computer.
Semantica per formule di un linguaggio proposizionale p.9 della dispensa.
Unità Didattica 1 Algoritmi
L'algebra di Boole e le sue applicazioni
Lezione 3 informatica di base per le discipline umanistiche vito pirrelli Istituto di Linguistica Computazionale CNR Pisa Dipartimento di linguistica Università
Indice: L’algebra di Boole Applicazione dell’algebra di Boole
Intelligenza Artificiale
Intelligenza Artificiale
Ingegneria della conoscenza e sistemi esperti Dario Bianchi, 1999 Conoscenza e ragionamento Logica dei predicati del primo ordine.
Ingegneria della conoscenza e sistemi esperti Dario Bianchi, 1999 Logica dei predicati del primo ordine.
Algebra di Boole L’algebra di Boole è un formalismo che opera su variabili (dette variabili booleane o variabili logiche o asserzioni) che possono assumere.
Intelligenza Artificiale
Intelligenza Artificiale - AA 2001/2002 Logica formale (Parte 2) - 1 Intelligenza Artificiale Breve introduzione alla logica classica (Parte 2) Marco Piastra.
Intelligenza Artificiale - AA 2002/2003 Logica formale (Parte 2) - 1 Intelligenza Artificiale Breve introduzione alla logica classica (Parte 2) Marco Piastra.
Introduzione ~ 1850 Boole - De Morgan – Schroeder ALGEBRA BOOLEANA
Diagramma degli stati che descrive il comportamento della rete.
1 Elementi di calcolo proposizionale Marco Maratea INF Teoria Gruppo 7 Corso G.
Algebra di Boole … logica matematica Progetto Eracle 2
Logica Matematica Seconda lezione.
Si ringraziano per il loro contributo gli alunni della
INFORMATICA MATTEO CRISTANI. INDICE CICLO DELLE LEZIONI LEZ. 1 INTRODUZIONE AL CORSO LEZ. 2 I CALCOLATORI ELETTRONICI LEZ. 3 ELEMENTI DI TEORIA DELL INFORMAZIONE.
Le forme del ragionamento deduttivo
Pierdaniele Giaretta Primi elementi di logica
LA LOGICA Giannuzzi Claudia Stefani Simona
Introduzione alla LOGICA MATEMATICA
Corso di logica matematica
La logica è lo studio del ragionamento.
DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA E INFORMAZIONE Algebra di Boole ed elementi di logica Marco D. Santambrogio – Ver. aggiornata.
Algebra di Boole.
Circuiti logici.
La logica Dare un significato preciso alle affermazioni matematiche
Università degli studi di Parma Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Politecnico di Milano © 2001/02 - William Fornaciari Reti Logiche A Lezione.
LOGICA.
Fondamenti di Informatica1 Memorizzazione su calcolatore L'unità atomica è il bit (BInary DigiT) L'insieme di 8 bit è detta byte Altre forme di memorizzazione:
Rappresentazione dell'informazione
Algebra di Boole L’algebra di Boole è un formalismo che opera su variabili (dette variabili booleane o variabili logiche o asserzioni) che possono assumere.
AOT Lab Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Università degli Studi di Parma Intelligenza Artificiale Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento.
Intelligenza Artificiale
Rappresentazione in virgola mobile (floating-point) Permette di rappresentare numeri con ordini di grandezza molto differenti utilizzando per la rappresentazione.
Intelligenza Artificiale - AA 2002/2003 Logiche non classiche - 1 Intelligenza Artificiale Breve introduzione alle logiche non classiche Marco Piastra.
Rappresentazione dell'informazione 1 Se ho una rappresentazione in virgola fissa (es. su segno e 8 cifre con 3 cifre alla destra della virgola) rappresento.
Copyright © Istituto Italiano Edizioni Atlas
DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA E INFORMAZIONE Algebra di Boole ed elementi di logica Marco D. Santambrogio – Ver. aggiornata.
Introduzione alla LOGICA MATEMATICA Corso di Matematica Discreta. Corso di laurea in Informatica. Prof. Luigi Borzacchini III. La logica delle proposizioni.
Le proposizioni DEFINIZIONE. La logica è un ramo della matematica che studia le regole per effettuare ragionamenti rigorosi e corretti. DEFINIZIONE. Una.
Introduzione alla LOGICA MATEMATICA Corso di Matematica Discreta. Corso di laurea in Informatica. Prof. Luigi Borzacchini II. La logica delle proposizioni.
INSIEMI E LOGICA PARTE QUARTA.
Transcript della presentazione:

Intelligenza Artificiale Breve introduzione alla logica classica (Parte 1) Marco Piastra

Introduzione alla logica formale Parte 1. Preambolo: l’algebra di Boole e la logica Parte 2. Logica proposizionale Parte 3. Logica predicativa del primo ordine

Testi consigliati Magnani, L., Gennari, R. Manuale di Logica Guerini Scientifica, 1997 Lolli, G. Introduzione alla logica formale il Mulino, 1988 Asperti, A., Ciabattoni, A. Logica a informatica McGraw-Hill, 1997 Crossley et al. Che cos’è la logica matematica? Boringhieri, 1972

l’algebra di Boole e la logica Parte 1 Preambolo: l’algebra di Boole e la logica

Algebra di Boole Un’algebra di Boole è formata da: un insieme di base V due operazioni binarie  e : commutative: A  B = B  A associative: (A  B)  C = A  (B  C) distributive: A  (B  C) = (A  B)  (A  C) dotate di elementi identità  e T: A  = A A  T = A una operazione unaria  tale per cui: A  A = T A  A =  (A, B, C  X )

Proposizioni e connettivi L’insieme V è costituito dai valori di verità {VERO, FALSO} V = {0, 1} Le operazioni binarie sono OR () e AND () L’operazione unaria è il NOT () A B A  B 1 A B A  B 1 Le tavole di verità A A 1

Formule e significato Elementi fondamentali dell’algebra delle proposizioni: un insieme di proposizioni atomiche {a, b, c, d, ...} a ciascuna proposizione atomica viene attribuito un significato, inteso come valore di verità: v : X  V cioè v : X  {0, 1} Le formule sono espressioni costruite per composizione di proposizioni, connettivi e parentesi (A  B)  C (“Giorgio è un essere umano” OR “Silvia è la genitrice di Giorgio”) AND “Giorgio è un bipede senza piume” Il significato delle formule composite viene determinato componendo algebricamente il significato delle proposizioni atomiche vero-funzionalità A B A  B v(A) = 1 v(B) = 1 v(A  B) = 1 v(A) = 0 v(B) = 0 v(A  B) = 0 Per ogni formula di n proposizioni si hanno 2n combinazioni possibili

Interpretazioni e soddisfacimento Esempio: : (a  b )  c (“Giorgio è umano” OR “Silvia è madre di Giorgio”) AND “Giorgio è un bipede senza piume” Un’interpretazione v è una assegnazione di significato a tutte le proposizioni atomiche nell’ambito discorsivo X Una interpretazione soddisfa una formula  sse v() = 1 a b 1 c a  b (a  b)  c

Tautologie e contraddizioni Una tautologia è una formula  tale per cui v() = 1 per qualsiasi interpretazione v Esempio: (A  B)  (B  A) Una contraddizione è una formula  tale per cui v() = 0 per qualsiasi interpretazione v Esempio: (A  A) A B A  B B  A (A  B)  (B  A) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A A A  A 1 1

Algebra delle proposizioni L’algebra delle proposizioni è definita su un insieme di proposizioni atomiche X = {a, b, c, d, ...} sono ‘atomiche’ in quanto non consideriamo la struttura interna ma solo il valore di verità Gli operatori sono:  (AND),  (OR),  (NOT) Gli elementi identità sono: T (tautologia),  (contraddizione) La semantica degli operatori è definita in funzione delle interpretazioni v Il valore delle formule composite può essere determinato a partire dalla interpretazione delle affermazioni atomiche L’algebra delle proposizioni interpretate è un’algebra di Boole Tutto qui? Ed il ragionamento?

Relazione tra affermazioni Premesse: 1: (a  b)  c NOT (“Giorgio è umano” AND NOT “Silvia è madre di Giorgio”) OR “Giorgio è un bipede senza piume” 2: c  b  d NOT “Giorgio è un bipede senza piume” OR “Silvia è madre di Giorgio” OR “Giorgio è contento” 3: d  a “Giorgio è contento” OR “Giorgio è umano” 4: b NOT “Silvia è madre di Giorgio” Affermazione: : d “Giorgio è contento” Qual’è il legame logico tra le premesse? E tra le premesse e l’affermazione finale?

Conseguenza logica Eseguendo il calcolo diretto per l’esempio precedente: Tutte le interpretazioni v che soddisfano {1, 2, 3, 4} soddisfano anche  Relazione di conseguenza logica : 1, 2, 3, 4   a b c d 1 2 3 4  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Due altri connettivi Implicazione  ed equivalenza  Il problema di prima potrebbe essere riscritto così: 1: (a  b)  c 2: c  (b  d) 3: d  a 4: b : d A B A  B 1 A B A  B 1 E` la stessa di (A  B) E` la stessa di (A  B)  (B  A) Si legge anche “se A allora B” Si legge anche “A equivale a B” Regole Fatti

Logica in generale La conseguenza logica è una relazione tra formule (o insiemi di formule) In generale, in logica si studia la relazione tra le formule di un sistema logico-simbolico in cui: il linguaggio delle formule è definito con precisione il significato delle formule è stabilito in modo non ambiguo Le relazioni studiate riguardano la struttura dei ragionamenti e non il ‘senso’ comune delle formule nell’ambito discorsivo di riferimento (logica formale) Quindi, il significato delle formule viene stabilito in riferimento ad una struttura astratta (p. es. {0, 1}) e non ad una situazione effettiva (p.es. Giorgio e Silvia, bipedi)

Obiettivi Rappresentazione esatta della conoscenza Tecniche di calcolo dato che in un sistema logico-simbolico : il linguaggio è definito con precisione la semantica è chiara e non ambigua la relazione tra le formule descrive il legame logico possiamo distinguere i ragionamenti corretti da quelli fallaci (ammesso di riuscire a formalizzarli) Tecniche di calcolo il calcolo diretto della relazione di conseguenza tramite le tavole è scomodo (e non è sempre possibile) occorre trovare tecniche più comode e pratiche Automatizzazione se poi queste tecniche di calcolo sono deterministiche (cioè non richiedono particolare ingegno) si può pensare di far ‘ragionare’ le macchine