Lecturas: Lógica
Material de lectura para el módulo de Lógica.
Lectura Principal
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Contenido del PDF
El PDF incluye el Capítulo 7: Logical Agents de Artificial Intelligence: A Modern Approach (Russell & Norvig):
| Sección | Tema | Páginas aprox. |
|---|---|---|
| 7.1 | Knowledge-Based Agents | 210-213 |
| 7.2 | The Wumpus World | 213-218 |
| 7.3 | Logic | 218-222 |
| 7.4 | Propositional Logic: A Very Simple Logic | 222-233 |
| 7.5 | Propositional Theorem Proving | 233-253 |
Guía de Lectura
Lectura Esencial (obligatoria)
- 7.1 Knowledge-Based Agents — Qué es un agente basado en conocimiento, el ciclo TELL/ASK
- 7.2 The Wumpus World — El entorno de ejemplo, PEAS
- 7.3 Logic — Sintaxis vs semántica, entailment
- 7.4 Propositional Logic — Sintaxis, semántica, tablas de verdad
Lectura Recomendada
- 7.5.1-7.5.2 — Inferencia y pruebas, prueba por resolución
- 7.5.3 — Cláusulas de Horn y forward/backward chaining
Lectura Opcional (para profundizar)
- 7.5.4 — Model checking eficiente (DPLL, WalkSAT)
- 7.6 — Agentes basados en lógica proposicional (si está en tu versión)
Preguntas para Guiar la Lectura
Mientras lees, intenta responder:
- ¿Por qué un Simple Reflex Agent no funciona para Wumpus World?
- ¿Cuál es la diferencia entre sintaxis y semántica?
- ¿Por qué $P \rightarrow Q$ es verdadero cuando $P$ es falso?
- ¿Qué significa que una fórmula sea válida vs satisfacible?
- ¿Por qué es importante la forma CNF?
- ¿Qué ventaja tienen las cláusulas de Horn?
- ¿Cómo funciona la resolución y por qué es completa?
Recursos Adicionales
Videos
- Stanford CS221 - Logic — Introducción a lógica en IA
- MIT 6.034 - Logic — Clase completa de Patrick Winston
Herramientas
- SAT Competition — Competencia anual de SAT solvers
- MiniSat — SAT solver minimalista para aprender
- Z3 Theorem Prover — SMT solver de Microsoft
Práctica
- Logic Gym — Ejercicios interactivos de lógica
- Wumpus World Simulator — Implementaciones para practicar