Razonamiento cualitativo

El razonamiento cualitativo (RC) es un área de investigación dentro de la inteligencia artificial (IA) que automatiza el razonamiento sobre aspectos continuos del mundo físico, como el espacio, el tiempo y la cantidad, con el propósito de resolver problemas y planificar utilizando información cualitativa en lugar de cuantitativa . ^{[ 1 ]} Se evitan los valores o cantidades numéricas precisas y, en su lugar, se utilizan valores cualitativos (p. ej., alto, bajo, cero, ascendente, descendente, etc.). ^{[ 2 ]}

El razonamiento cualitativo crea descripciones no numéricas de sistemas físicos y su comportamiento, preservando propiedades conductuales importantes y distinciones cualitativas. ^{[ 3 ]} El objetivo de la investigación en razonamiento cualitativo es desarrollar métodos de representación y razonamiento que permitan a los programas informáticos razonar sobre el comportamiento de los sistemas físicos, sin información cuantitativa precisa. Un ejemplo es observar la lluvia torrencial y el aumento constante del nivel del agua de un río, información suficiente para tomar medidas contra posibles inundaciones sin conocer el nivel exacto del agua, la tasa de cambio o el momento en que el río podría desbordarse. ^{[ 4 ]}

Los principios utilizados están motivados por la cognición humana .

Los principios del razonamiento cualitativo incluyen: ^{[ 5 ]}

• Valores discretos
  • Representar cantidades continuas utilizando entidades discretas para el razonamiento.
  • Ejemplo: En lugar de usar un valor numérico para la tasa de cambio, considere si es creciente, decreciente o constante.
• Valores relevantes
  • Seleccione valores cualitativos en función de su relevancia para una tarea.
  • Ejemplo: Si la temperatura está cambiando, el punto de ebullición puede ser importante, pero si la temperatura es constante, el punto de ebullición puede ser irrelevante.
• Valores o resultados ambiguos
  • En lugar de proporcionar una sola respuesta, proporcione una variedad de respuestas.
  • Ejemplo: En lugar de calcular un nivel o cantidad numérica de agua, proporcione dos respuestas: bajo o cero.
• Modelado de un proceso
  • Representar a los estados
  • Representar las transiciones entre estados
  • Para las cantidades, determine puntos de referencia y utilice el razonamiento de desigualdades.
  • Ejemplo: Si la temperatura del agua está por debajo del punto de ebullición, el nivel del agua es constante o disminuye lentamente; si la temperatura del agua está por encima del punto de ebullición, el nivel del agua disminuye rápidamente; si la temperatura del agua cambia de por debajo del punto de ebullición a por encima del punto de ebullición, el nivel del agua disminuirá rápidamente; si el agua está por encima del punto de ebullición durante un tiempo determinado, el nivel del agua será bajo o cero.

Las técnicas desarrolladas para el razonamiento cualitativo permiten simular sistemas cuantitativos sujetos a múltiples restricciones, tanto desigualdades como igualdades. Esto posibilita la simulación de sistemas importantes, como los ecosistemas, que de otro modo serían demasiado complejos para modelar. El razonamiento cualitativo proporciona un método para modelar con desigualdades cuantitativas, además de cualidades.

Las áreas de aplicación exitosas incluyen control de procesos , verificación de sistemas, explicación, ^{[ 2 ]} soporte de naves espaciales autónomas, simulación y explicación del comportamiento de estructuras, ^{[ 6 ]} análisis de fallas y diagnóstico a bordo de sistemas de vehículos, generación automatizada de software de control para fotocopiadoras, captura de conocimiento conceptual en ecología y ayudas inteligentes para el aprendizaje humano. ^{[ 3 ]}

• Razonamiento espacio-temporal

• Grupo de Razonamiento Cualitativo (GRQ)
• Portal de Razonamiento Cualitativo y Modelado (QRM) de la Universidad de Ámsterdam