Resumen:
Los problemas de la representación del conocimiento y el razonamiento temporal los podemos encontrar en una amplia gama de disciplinas incluyendo la ciencia de la computación, la filosofía, la sicología y la lingüística. En la ciencia de la computación, son un problema importante en los sistemas de información, los programas de verificación, en lA y en otras áreas que envuelven modelado de procesos. La noción de tiempo es necesaria en la mayoría de las actividades que requieren inteligencia. En particular nociones como 'cambio', 'causalidad' y 'acción', generalmente son descriptas en términos de tiempo. Es por esto que ha sido materia de atención para muchos de los investigadores de Inteligencia Artificial durante los últimos diez años. La mayoría de las áreas dentro de la Inteligencia Artificial (lA) utilizan, en alguna forma, razonamiento acerca del tiempo. Una sub área dentro de la misma se ha dado en llamar Razonamiento Temporal (RT) concordando con el rol central del mismo. En este trabajo describiremos una serie de modelos de razonamiento temporal. Los analizaremos en función de los compromisos representacionales (expresivos), ontológicos e inferenciales que asumen. Dicho análisis servirá de base al modelo que aquí se propondrá. Este lenguaje de representación de conocimiento temporal resumirá y sub sumirá a varios de los lenguajes propuestos en la literatura de lA. en cuanto a generalidad y expresividad, y será la conjunción de las características mas importantes de los enfoques de Base de Datos y Lógicos. Para finalizar propondremos un sistema de mantenimiento de verdad con extensiones temporales (TTMS) con la particularidad que el formalismo temporal que utilizará será independiente del motor del mismo. Es decir que estaremos definiendo dos motores de inferencia, el primero será el del propio TTMS, y el segundo resolverá las primitivas temporales y estará ligado al formalismo que se quiera representar. Cabe destacar que nuestro TTMS será independiente de la semántica de representación del tiempo. En este TTMS se insertara el nuevo formalismo para permitirle al usuario inferir mayor información sobre datos temporales almacenados en una base de datos a través de un conjunto de reglas de deducción que manejan diferentes aspectos del tiempo. Para este propósito el TTMS tendrá la capacidad de responder consultas sobre especificaciones temporales que se encuentran en la base de datos temporal.
Abstract:
We can find the problem of representing temporal knowledge and temporal reasonmg m a wide range of disciplines, including computer science, philosohy, psychology and linguistics. In computer science, it is a core problem of information systems, program verification, artificial intelligence, and other areas involving process modeling. The notion of time is necesary in any activity that requires intelligence. In particular, several important notions like change, causality, action are described in terms of time. Therefore, the representation of time and reasoning about time is of crucial importance for many Artificial Intelligence systems. Specifically during the last 10 years, it has been attracting the attention of many Artificial Intelligence researchers. Most areas within Artificial Intelligence involve reasoning about time m one way or another. One particular subfield of Artificial Intelligence, which has become known as temporal reasoning acknowledges this central role of time. This paper will describe some temporal reasoning models. We will analize the different representations and ontological commitments. This discussion will be the basis of our proposal model. This new approach will take the advantage of the previous ones, adding functionality and generality, and joining the most important points of Data Base and Logical views. Finally, we will implement a Truth Maintenaince System with temporal extensions (TTMS) independent of his engine. Therefore, we will define two different motors: the first one for the TTMS, and the other one to manage the temporal primitives. The TTMS will be independent of the semantic of temporal representation. To allow users to deduct more information about the data (stored in their Data Base), the TTMS will be able to answer questions about objects and time.
Citación:
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Barnator, Laura Malvina; Kiwowicz, Gustavo Marcelo. (1996). Tratamiento computacional del tiempo : TMS con extensiones temporales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000072_BarnatorKiwowicz
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Barnator, Laura Malvina; Kiwowicz, Gustavo Marcelo. "Tratamiento computacional del tiempo : TMS con extensiones temporales". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 1996.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000072_BarnatorKiwowicz
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