Modelo en lógica proposicional

Definición

En lógica proposicional, un modelo (o mundo posible) es una asignación completa y precisa de valores de verdad ( o ) a cada uno de los símbolos proposicionales del vocabulario.

Si un vocabulario contiene símbolos proposicionales independientes, existen exactamente:

Función de interpretación y satisfacción

Dada una fórmula y un modelo , la función de interpretación devuelve:

Decimos que satisface (o que es un modelo de ) cuando .

Conjunto de modelos

Se define como el conjunto de todos los mundos posibles en los que es verdadera:

Conceptos semánticos derivados

  • Validez (Tautología): Una fórmula es válida si es verdadera en todos los modelos posibles (). Ejemplo: .
  • Satisfactibilidad: Una fórmula es satisfactible si existe al menos un modelo donde es verdadera ().
  • Insatisfactibilidad (Contradicción): Una fórmula es insatisfactible si es falsa en todos los modelos (). Ejemplo: .
  • Equivalencia lógica (): Dos sentencias son lógicamente equivalentes si y solo si son verdaderas exactamente en el mismo conjunto de modelos:

Ejemplo mínimo: evaluación en árbol

Dada la fórmula y el modelo particular (diapositiva 14):

flowchart TD
  R["I((¬A ∧ B) ↔ C, w) = 1"]
  L["I(¬A ∧ B, w) = 0"]
  C0["I(C, w) = 0"]
  NA["I(¬A, w) = 0"]
  B1["I(B, w) = 1"]
  A1["I(A, w) = 1"]

  R --> L
  R --> C0
  L --> NA
  L --> B1
  NA --> A1

Como tanto el lado izquierdo como el derecho tienen el mismo valor de verdad, la equivalencia bicondicional se cumple: . Por lo tanto, .

Contraejemplo o límites

  • Un modelo no es un estado físico real del mundo exterior; es una construcción matemática abstracta (un vector de booleanos) que fija el valor de verdad de las proposiciones del lenguaje.
  • Si el número de símbolos proposicionales crece (ej. ), el espacio de modelos se vuelve inmanejable mediante tablas de verdad exhaustivas, requiriendo algoritmos de inferencia que no exploren todos los modelos uno por uno.

Relaciones

Procedencia

  • Clase: Clase 9: Agentes lógicos.
  • Fuente: Russell & Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (4.ª ed.), Capítulo 7.