Formas de representacion del conocimiento

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Formas de representacion del conocimiento

  1. 1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD FERMIN TORO FACULTAD DE INGENIERIA CABUDARE – EDO. LARA Metodologías de Representación del  Conocimiento  Jesús Camacho C.I. 10.307.677 Prof. Edecio Freitez
  2. 2. Representación del Conocimiento en Inteligencia ArtificialRepresentar el conocimiento en Inteligencia Artificiales el proceso de transformación de éste a un dominioo un lenguaje simbólico para ser procesado en uncomputador.
  3. 3. Metodologías Representación del Conocimiento en Inteligencia Artificial Metodologías Declarativas Estructurales ProceduralesSeparación entre conocimiento y Estructuración del conocimiento. Unión entre el conocimiento y laestructura de control lógica: propiedades inferenciales: herencia, estructura de control.expresiones declarativas (fbf), transitividad, asociatividad. orden dependiente,sistemas de producción: (bh, rp, ec), procedimientos y funciones. redes semánticas, frames.prolog
  4. 4. METODOLOGIA ESTRUCTURAL  Red Semántica Esta forma ha sido muy utilizada en IA para representar el conocimiento y por tanto existen una gran diversificación de técnicas. Elementos Básicos: Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos. Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos.
  5. 5. Tipos de Redes Semánticas Redes IS-A: Es una jerarquía taxonómica cuya espina dorsal está constituida por un sistema de enlaces de herencia entre los objetos o conceptos de representación, conocidos como nodos Grafos conceptuales: Los arcos no están etiquetados, y los nodos son de dos tipos: *Nodos de concepto, que pueden representar tanto una entidad como un estado o proceso. *Nodos de relación, que indican cómo se
  6. 6. Tipos de Redes Semánticas Esquemas de marcos: Es una estructura de datos compleja que representa una situación estereotipada,
  7. 7. Ejemplos de Red Semántica:
  8. 8. METODOLOGIA ESTRUCTURAL  FramesSon una estructura de datos compleja que representa una situación estereotipada, en la que se organizar el conocimiento como una colección de características comunes al concepto, objeto, situación o sujeto.
  9. 9. METODOLOGIA ESTRUCTURAL  Frames – Características Principales Precisión : se precisan los objetos, las relaciones entre objetos y sus propiedades; en ausencia de evidencia contraria se usan valores por omisión Activación dinámica de procesos (Triggering): se pueden adjuntar procedimientos a un marco o alguno de sus componentes y ser llamados y ejecutados automáticamente tras la comprobación de cambio de alguna propiedad o valor (p. ej. if-needed, if-added) Herencia por defecto no-monotónica: los marcos están conceptualmente relacionados, permitiendo que atributos de objetos sean heredados de otros objetos predecesores en la jerarquía Modularidad: la base de conocimiento está organizada en componentes claramente diferenciados
  10. 10. Ejemplos Frames:Frame: SillaPertenece a: mueblesSubconjuntos posibles Pupitre, silla de tijeraMaterial Madera, metal, plásticoCantidad de patas(base) 1,2,3,4 marco_perro descripción: caracterización básica de un perro Dueño : Jesus Camacho fecha : 30/05/2012 Raza : Cocker Edad : 8 años Tipo_de : mamífero Conducta : Jugueton, no muerde
  11. 11. METODOLOGIA ESTRUCTURAL Reglas de Producción o Inferencia Los sistemas basados en reglas son los más comúnmente utilizados. Susimplicidad y similitud con el razonamiento humano, han contribuido para supopularidad en diferentes dominios. Las reglas son un importanteparadigma de representación del conocimiento. Ejemplo de reglas: SI el problema no me sale Y es la hora de consulta ENTONCES consultar al profesor SI la luz del semáforo es verde Y no hay peatones cruzando ENTONCES Continúa la marcha
  12. 12. METODOLOGIA ESTRUCTURAL Reglas de Producción o Inferencia INFERENCIAS: Razonamiento hacia adelante (de abajo a arriba) Razonamiento hacia atr ́s (de arriba a abajo)
  13. 13. METODOLOGIA ESTRUCTURAL Reglas de Producción o InferenciaReglas: formalismo mas común de representar el conocimiento en un SBC.Reglas si ... entonces ...Interpretaciones:Si condición P entonces conclusión CSi ocurre S entonces acción AVentajas del formalismo de reglas:Modulares, Conocimiento incremental, Conocimiento modificable, Permitenexplicaciones al usuario.
  14. 14. METODOLOGÍA DECLARATIVA LógicaLenguaje de representación que nos permite expresar y razonar con sentencias que sorverdaderas o falsas.Toda lógica que sea usada como mecanismo de representación deber constar de 3elementos:1. Una sintaxis, que explica cómo construir los elementos del lenguaje derepresentación (oraciones lógicas).2. Una semántica, que asocia los elementos del lenguaje con los elementos reales deldominio → asocia una interpretación (significado) a los símbolos.3. Un conjunto de reglas de inferencia, que permiten inferir conocimiento nuevo a partirdel ya existente
  15. 15. METODOLOGÍA DECLARATIVA Lógica Proposicional SINTAXISELEMENTOS ́Atomos• constantes lógicas: verdadero(V), falso(F)• proposiciones lógicas: (strings de caracteres)Ejemplos: p, q, r, ...encima mesa librojuan es mortalConectivas lógicas• ”^” (y): conjunción lógica p ^ q , juan es hombre ^ juan es mortal• ”v” (o): disyunción lógica P v q , juan trabaja banco v juan estudia informatica• ”→” (implica): implicación No significa relaci ́n causal (no ’’antecedente implica consecuente’’)
  16. 16. METODOLOGÍA DECLARATIVA Lógica de Predicados Lenguaje:Símbolos de predicado (P,Q,...), representan una relación en un dominio P(t1, ....., tn) ,n ≥ 0(ti: términos)(Proposiciones atómicas: símbolos de predicado 0-arios.)Variables ( x, y, z ).Símbolos de función (f, g, h ): f(t1, ....., tn) , n∈ (f:Dn → D).Símbolos de función 0-arios =constantes.Conectivas lógicas: ¬ ^ v → ↔Cuantificador universal ∀, Cuantificador existencial ∃.∀ x: "para todo x" ∃ x: "existe un x"Un conjunto de símbolos auxiliares: ( { , etc.
  17. 17. GRACIAS!

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