En inteligencia artificial , la fluidez es una condición que puede cambiar con el tiempo. En los enfoques lógicos del razonamiento sobre acciones, la fluidez se puede representar en la lógica de primer orden mediante predicados que tienen un argumento que depende del tiempo. Por ejemplo, la condición "la caja está sobre la mesa", si puede cambiar con el tiempo, no puede ser representada por; un tercer argumento es necesario para el predicado para especificar la hora: significa que la caja está sobre la mesa a la hora . Esta representación de fluidos se modifica en el cálculo de situaciones utilizando la secuencia de las acciones pasadas en lugar del tiempo actual.
Un fluido también se puede representar mediante una función, descartando el argumento de tiempo. Por ejemplo, que el cuadro está sobre la mesa se puede representar por, dónde es una función y no un predicado. En la lógica de primer orden, la conversión de predicados en funciones se llama reificación ; por esta razón, se dice que los fluidos representados por funciones están cosificados. Cuando se usan fluidos reificados, es necesario un predicado separado para saber cuándo un fluido es realmente verdadero o no. Por ejemplo, significa que la caja está realmente sobre la mesa a la hora , donde el predicado es el que dice cuando los fluidos son verdaderos. Esta representación de fluidos se utiliza en el cálculo de eventos , en el cálculo fluido y en las características y lógicas de fluidos .
Algunos fluidos se pueden representar como funciones de una manera diferente. Por ejemplo, la posición de una caja se puede representar mediante una función cuyo valor es el objeto sobre el que se encuentra la caja en el momento . Las condiciones que se pueden representar de esta manera se denominan fluidos funcionales . Las declaraciones sobre los valores de tales funciones se pueden dar en lógica de primer orden con igualdad utilizando literales como. Algunos fluidos se representan de esta manera en el cálculo de situaciones .
Física ingenua
Desde un punto de vista histórico, los fluidos se introdujeron en el contexto del razonamiento cualitativo. La idea es describir un modelo de proceso no con ecuaciones matemáticas sino con lenguaje natural. Eso significa que una acción no solo está determinada por su trayectoria, sino con un modelo simbólico, muy similar a una aventura de texto. La física ingenua se opone a un motor de física numérica y tiene la obligación de predecir el resultado de las acciones. [1] El fluido se da cuenta de la conexión a tierra del sentido común entre el movimiento del robot y la descripción de la tarea en lenguaje natural. [2]
Desde una perspectiva técnica, un fluido es igual a un parámetro que es analizado por el motor de física ingenuo. El analizador convierte entre fluidez del lenguaje natural y valores numéricos medidos por sensores. [3] Como consecuencia, se mejora la interacción hombre-máquina.
Ver también
Referencias
- ^ L. Kunze y ME Dolha y M. Beetz (2011). Programación lógica con proyección temporal basada en simulación para la manipulación cotidiana de objetos robóticos . 2011 IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE. doi : 10.1109 / iros.2011.6094743 .
- ^ Jakob Suchan y Mehul Bhatt (2017). Semántica de escena de sentido común para robótica cognitiva: hacia la conexión a tierra de interacciones visuo-locomotoras incorporadas . 2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW). IEEE. arXiv : 1709.05293 . doi : 10.1109 / iccvw.2017.93 .
- ^ Caiming Xiong y Nishant Shukla y Wenlong Xiong y Song-Chun Zhu (2016). Robot de aprendizaje con un gráfico y-o espacial, temporal y causal . 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE. doi : 10.1109 / icra.2016.7487364 .