2. • La representación del conocimiento y el
razonamiento es un área de la inteligencia
artificial cuyo objetivo fundamental es
representar el conocimiento de una manera que
facilite la inferencia (sacar conclusiones) a partir
de dicho conocimiento.
• Analiza cómo pensar formalmente - cómo usar
un sistema de símbolos para representar un
dominio del discurso (aquello de lo que se puede
hablar), junto con funciones que permitan inferir
(realizar un razonamiento formal) sobre los
objetos.
3. • Generalmente, se usa algún tipo de lógica
para proveer una semántica formal de como
las funciones de razonamiento se aplican a los
símbolos del dominio del discurso, además de
proveer operadores como cuantificadores,
operadores modales, etc. Esto, junto a una
teoría de interpretación, dan significado a las
frases en la lógica.
4. • Cuando diseñamos una representación del conocimiento (y un
sistema de representación del conocimiento para interpretar frases
en la lógica para poder derivar inferencias de ellas) tenemos que
hacer elecciones a lo largo de un número de ámbitos de diseño. La
decisión más importante que hay que tomar es la expresividad de la
representación del conocimiento. Cuanto más expresiva es, decir
algo es más fácil y más compacto. Sin embargo, cuanto más
expresivo es un lenguaje, más difícil es derivar inferencias
automáticamente de él. Un ejemplo de una representación del
conocimiento poco expresiva es la lógica proposicional. Un ejemplo
de una representación del conocimiento muy expresiva es la lógica
autoepistémica. Las representaciones del conocimiento poco
expresivas pueden ser tanto completas como consistentes
(formalmente menos expresivas que la teoría de conjuntos). Las
representaciones del conocimiento más expresivas pueden ser ni
completas ni consistentes.
5. • Existen un conjunto de técnicas de representación
como son los marcos, las reglas, el etiquetado, y las
redes semánticas, que tienen su origen en teorías del
procesamiento de la información humana. Como el
conocimiento se usa para conseguir comportamiento
inteligente, el objetivo fundamental de la
representación del conocimiento es representar el
conocimiento de manera que facilite el razonamiento.
Una buena representación del conocimiento debe ser
declarativa además de conocimiento fundamental. Lo
que es la representación del conocimiento se entiende
mejor en términos de cinco roles fundamentales que
juega, cada uno crucial para la aplicación
6. • Una representación del conocimiento es fundamentalmente un sucedáneo, un
sustituto para el objeto en sí, usado para activar una entidad para determinar las
consecuencias pensando en lugar de actuando, en otras palabras, razonando
acerca del mundo en lugar de tomando acción en él.
• Es un grupo de compromisos ontológicos, en otras palabras, una respuesta a la
pregunta: en qué términos debo pensar acerca del mundo?
• Es una teoría fragmentaria del razonamiento inteligente, expresado en términos
de tres componentes: (i) El concepto fundamental de la representación del
razonamiento inteligente; (ii) El conjunto de inferencias que la representación
sanciona; y (iii) El conjunto de inferencias que recomienda.
• Es un medio para una computación pragmáticamente eficiente, en otras palabras,
el entorno computacional en el que el pensamiento tiene lugar. Una contribución
para esta eficiencia pragmática viene dada por la guía que una representación
provee para organizar información de modo que facilite hacer las inferencias
recomendadas.
• Es un modo de expresión humana, en otras palabras, un lenguaje en el que
decimos cosas sobre el mundo.
7. • Características
• Una buena representación del conocimiento cubre seis características básicas:
• Cobertura, que significa que la representación del conocimiento cubre la
información en anchura y profundidad. Sin una cobertura amplia, la
representación del conocimiento no puede determinar nada ni resolver
ambigüedades.
• Comprensible por humanos. La representación del conocimiento es vista como un
lenguaje natural, así que la lógica debería fluir libremente. Debería soportar la
modularidad y la jerarquía de clases (los osos polares son osos, que son animales).
Debería además contar con primitivas simples que se combinen de forma
compleja.
• Consistencia. Si Pedro ha cerrado la puerta, también puede ser interpretado como
la puerta ha sido cerrada por Pedro. Siendo consistente, la representación del
conocimiento puede eliminar conocimiento redundante o conflictivo.
• Eficiencia.
• Facilidad de modificación y actualización.
• Soporte de la actividad inteligente que usa la base de conocimiento.
8. • Historia de la representación del conocimiento y el razonamiento
• En las ciencias de la computación, particularmente la inteligencia artificial, se han
ideado un número de representaciones para estructurar la información.
• Representación del conocimiento es un término comúnmente usado para referirse
a representaciones pensadas para el procesamiento por ordenadores modernos, y
en particular, para representaciones compuestas por objetos explícitos (la clase
que contiene a todos los elefantes, o Jacobo un individuo en concreto), y de
afirmaciones sobre ellos ('Jacobo es un elefante', o 'todos los elefantes son grises').
Representar el conocimiento en un a forma explicita como esta permite a los
ordenadores sacar conclusiones de conocimiento previamente almacenado
('Jacobo es gris').
• Muchos métodos de representación del conocimiento fueron probados a lo largo
de la década de 1970 hasta principios de los años 80, cómo responder a preguntas
usando heurísticas, redes neuronales, demostraciones de teoremas, y sistemas
expertos, con un grado variable de éxito. La diagnosis médica (por ejemplo Mycin)
fue un área importante de aplicación, al igual que lo fueron juegos como el
ajedrez.
9. TIPOS
• Tripletas Objetivo-Atributo-Valor (OAV). Permiten
derivar una representaci�n gr�fica del conocimiento
organizada en tres niveles: objeto compuesto de
atributos que contienen valores. Ejemplo
10. • Redes Sem�nticas. Ofrecen un esquema m�s
general y desestructurado que las tripletas OAV.
Donde cada nodo representa cualquier concepto
u objeto, y los arcos representan relaciones que
existen entre dichos conceptos. Ejemplo:
