Introducción a la lógica probabilística usando ProbLog

Dr. Héctor Avilés, M. Javier Delgado
Universidad Politécnica de Victoria

INFORMACIÓN DEL CURSO

La combinación de las capacidades de descripción del conocimiento y de inferencia de la lógica de primer orden y la teoría probabilidad es un objetivo de gran interés en las últimas décadas debido a su potencial para la construcción de sistemas inteligentes y autónomos. Una propuesta actual para la implementación de la llamada lógica probabilística es el lenguaje ProbLog, que incorpora probabilidades a hechos y cláusulas de programas lógicos basados en sintaxis de Prolog como medida de incertidumbre. Entre otras cosas, ProbLog incluye librerías para programación en Python, documentación en línea y un simulador interactivo para inferencia y aprendizaje. Así, en este taller se presentará una introducción a los elementos y estructuras básicos de construcción de programas en ProbLog y se revisarán ejemplos concretos para inferencia en modelos probabilís-ticos como la regla de Bayes, el modelo noisy-or, redes bayesianas, modelos ocultos de Markov y procesos de decisión de Markov implementados en este lenguaje. Esta presentación está dividida en 2 partes principales: i) repasos de teoría de probabilidad, de lógica de predicados y ProbLog ii) la revisión del lenguaje ProbLog y ejemplos de su uso en un robot simulado en el simulador Webots, incluyendo ejercicios para los asistentes en algunos de los temas.