“ WHAT IS A KNOWLEDGE REPRESENTATION” UNIVERSIDAD DE BOYACÁ   DISEÑO: ING. LEONARDO BERNAL ZAMORA
REPRESENTACION DE CONOCIMIENTO  <ul><li>La representación constituye el núcleo de la ciencia de las computadoras. Cada pie...
<ul><li>En general una representación debe de tener dos capacidades: por un lado una expresividad adecuada y por otro una ...
La características más importante que deben de tener todo Sistemas Inteligente (SI) son:
DEFINICIÓN   <ul><li>La definición del concepto de representación de conocimiento se realiza desde dos puntos de  vista, a...
<ul><li>Vista Holística  </li></ul><ul><li>Esta vista corresponde al holismo que dice, él todo es mas que la suma de sus p...
Ejemplo:  Considere a una persona X preguntarse ¿por qué un yate anclado en un puerto no se encauza por efecto del viento?...
<ul><li>Modelo Lógico Matemático  </li></ul><ul><li>Este modelo conceptual corresponde a la asignación de significado a la...
<ul><li>Sobre la base de lo observado en los dos modelos holísticos para la representación de conocimiento se puede decir ...
EVOLUCION DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
Evolución del Software
Evolución del Software
<ul><li>Dato  </li></ul><ul><li>El concepto de dato es, por supuesto, el concepto central en la ciencia de las computadora...
<ul><li>Sistema de Programación Convencional  </li></ul><ul><li>Un sistema de programación convencional consta de un conju...
<ul><li>Sistema de Base de Datos  </li></ul><ul><li>De manera esencial un Sistema de Base de Datos es un sistema computari...
 
<ul><li>Sistema Basado en Conocimiento  </li></ul><ul><li>Un Sistema Basado en Conocimiento (SBC) puede ser visto como la ...
EXPERTO HUMANO MEMORIA A LARGO PLAZO Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia . RAZONAMIENTO APRENDIZAJE MEMORI...
SISTEMA  INTELIGENTE BASE DE CONOCIMIENTOS Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia . MAQUINA DE INFERENCIA/RED...
FASES DE DESARROLLO DE SISTEMAS CONVENCIONALES Y LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
FASES DE LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE: MODELO EN CASCADA www.lsi.upc.es/~luigi/II/.../4c-ingenieria-del- conocimiento -(es)....
FASES DE LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE: MODELO EN ESPIRAL
DIFERENCIAS DE LOS SBCS <ul><li>Un Sistema de software convencionales: </li></ul><ul><ul><ul><ul><li>Algoritmos conocidos ...
<ul><li>Solución: diseño incremental y prototipado rápido </li></ul>DIFERENCIAS DE LOS SBCS
DIFERENCIAS DE LOS SBCS <ul><li>Objetivo: desarrollar un prototipo funcional que recoja las funcionalidades básicas del si...
CICLO DE VIDA DE UN SBC
CICLO DE VIDA DE UN SBC <ul><li>Análisis del problema: Recopilar información sobre el proyecto y determinar su viabilidad....
CICLO DE VIDA DE UN SBC <ul><li>Prototipo inicial y evaluación: Construir un prototipo con cobertura limitada; evaluar las...
CICLO DE VIDA DE UN SBC <ul><li>Implementación: Completar la adquisición del conocimiento, ampliar incrementalmente el pro...
UNA METODOLOGÍA SIMPLIFICADA <ul><li>Para aplicaciones pequeñas se puede aplicar una metodología en cascada que integra to...
FASES DE LA INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO Requerimientos Conceptos Estructura Reglas Reformulación Rediseño Refinamiento [Bu...
FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO <ul><li>Las formas de representación del conocimiento permiten formalizar e...
http://www.dia.fi.upm.es/~ocorcho/Asignaturas/ModelosRazonamiento/PresentacionesClases/01.01.FormalismosRepresentacion.pdf
 
 
 
 
 
TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN
http://www.dia.fi.upm.es/~ocorcho/Asignaturas/ModelosRazonamiento/PresentacionesClases/01.01.FormalismosRepresentacion.pdf
FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO  <ul><li>Es útil considerar la representación de conocimiento como una comb...
FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO <ul><li>La RC describe 4 enfoques que han adquirido cierto grado de aceptab...
<ul><li>Referencias Electrónicas  </li></ul><ul><li>ARPA Knowledge Sharing Effort  </li></ul><ul><li>Información y program...
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  1. 1. “ WHAT IS A KNOWLEDGE REPRESENTATION” UNIVERSIDAD DE BOYACÁ DISEÑO: ING. LEONARDO BERNAL ZAMORA
  2. 2. REPRESENTACION DE CONOCIMIENTO <ul><li>La representación constituye el núcleo de la ciencia de las computadoras. Cada pieza de código escrita es significativa para la representación de algún objeto. En la actualidad la representación del conocimiento es potencialmente investigada, de tal forma que cualquier libro que trate sobre inteligencia artificial o sistemas expertos considera a la representación del conocimiento como un resultado central. </li></ul><ul><li>Los ingredientes básicos para la representación del conocimiento son tres: </li></ul><ul><ul><ul><li>Primero está referido a un lenguaje de representación </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Segundo a la capacidad de inferencia de la representación </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Tercero al conocimiento del dominio. </li></ul></ul></ul>
  3. 3. <ul><li>En general una representación debe de tener dos capacidades: por un lado una expresividad adecuada y por otro una eficiencia de razonamiento. La expresividad y el razonamiento le confieren al formalismo la capacidad adecuada para ser considerado como una alternativa útil para la representación. </li></ul><ul><li>Se establece, a priori la definición de los formalismos, que los criterios para juzgar una representación adecuada son tres: lo primero que hay que observar es la capacidad lógica, referida a que el formalismo sea capaz de expresar el conocimiento que se desea expresar; lo segundo es el poderío heurístico, que se refiere a la capacidad para resolver problemas utilizando inferencias; finalmente el tercer criterio es la conveniencia de la notación, que significa la simplicidad para acceder al conocimiento y la facilidad de su entendimiento. </li></ul>
  4. 4. La características más importante que deben de tener todo Sistemas Inteligente (SI) son:
  5. 5. DEFINICIÓN <ul><li>La definición del concepto de representación de conocimiento se realiza desde dos puntos de vista, atómico y holístico. </li></ul><ul><li>Vista Atómica </li></ul><ul><li>En su etimología la palabra representación viene del latín “ Repraesentare” que significa: hacer aparecer como presente. Por otro lado la palabra Conocimiento deriva de la palabra latina “ Gnosco” que significa: aquello que ha sido sujeto al acto de reconocimiento. Si se combinan ambos significados se tiene que: “la representación de conocimiento es hacer que aparezca como presente lo que ha sido sujeto al acto de reconocimiento”. </li></ul><ul><li>Otra definición sostiene que la representación de conocimiento puede ser algo como la correspondencia de reglas conocidas y el estado del mundo en alguna estructura apropiada. </li></ul>
  6. 6. <ul><li>Vista Holística </li></ul><ul><li>Esta vista corresponde al holismo que dice, él todo es mas que la suma de sus partes. Así la representación de conocimiento es mas que solo la conjunción de los conceptos de conocimiento y representación . </li></ul><ul><ul><li>Modelo Realístico Simple </li></ul></ul><ul><ul><li>Este modelo conceptual corresponde al proceso de cognición. El dominio de interés es alguna parte (P) del mundo (W) y el resultado será una teoría acerca de dicha parte P. Un modelo realístico-simple es una abstracción extractada de lo concreto. El proceso de abstracción o construcción tiene tres fases: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>a) Se realiza la selección de un conjunto de datos acerca del mundo. La selección es en principio sin ninguna teoría de respaldo. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>b) Los datos se combinan en una estructura. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>c) Se refina la estructura hasta que la misma refleja al mundo concreto, lo suficientemente bien. </li></ul></ul></ul>
  7. 7. Ejemplo: Considere a una persona X preguntarse ¿por qué un yate anclado en un puerto no se encauza por efecto del viento?. X primero observa el yate y toma notas acerca de su forma (fase a); luego X construye un modelo a escala en una pieza de madera (fase b); en tercer lugar examina el modelo en un cubo lleno de agua y lo refina hasta que el mismo se comporte como el yate del puerto (fase c). Finalmente X entiende que una quilla grande es crucial para los movimientos del yate.
  8. 8. <ul><li>Modelo Lógico Matemático </li></ul><ul><li>Este modelo conceptual corresponde a la asignación de significado a la representación. El modelo lógico matemático de una teoría o realización, es una estructura para la cual todos los axiomas de la teoría son validos. </li></ul>Ejemplo: Considere la teoría de cómo el yate se comporta en el agua. Un teorema de esta teoría puede ser expresado de manera muy informal como: “un yate estable tiene una quilla grande”. Una realización de la teoría son yates de madera con grandes quillas de hierro.
  9. 9. <ul><li>Sobre la base de lo observado en los dos modelos holísticos para la representación de conocimiento se puede decir que: </li></ul><ul><ul><li>El conocimiento es algo que tiene los seres humanos. Se relaciona con algún mundo W, entendido o conocido por una persona. </li></ul></ul><ul><ul><li>La representación es un proceso, pero no necesariamente un proceso de representar conocimiento. </li></ul></ul><ul><ul><li>El conocimiento representado es expresado en algún lenguaje L. Para hablar de conocimiento representado también se requiere que el mismo pueda ser interpretado por alguna persona. </li></ul></ul><ul><ul><li>La representación de conocimiento es el acto de representar conocimiento. </li></ul></ul><ul><li>Con lo mencionado en los anteriores cuatro puntos se tiene que la representación de conocimiento involucra a: </li></ul><ul><ul><li>a) Un dominio del discurso, es decir algún mundo físico abstracto W. </li></ul></ul><ul><ul><li>b) Un lenguaje L, en el que se representa conocimiento acerca del mundo W. </li></ul></ul><ul><ul><li>c) Conexiones entre el mundo y el conocimiento representado y viceversa. </li></ul></ul><ul><ul><li>d) La representación de conocimiento de algún mundo W, en algún lenguaje L. </li></ul></ul><ul><ul><li>e) La interpretación del conocimiento representado. </li></ul></ul>
  10. 10. EVOLUCION DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
  11. 11. Evolución del Software
  12. 12. Evolución del Software
  13. 13. <ul><li>Dato </li></ul><ul><li>El concepto de dato es, por supuesto, el concepto central en la ciencia de las computadoras. Dicha afirmación es evidente en la siguiente definición proporcionada por Eriksen, Helms y Romer en 1975: “Los datos constituyen una representación formalizada de hechos o ideas en forma tal que puedan ser comunicados o transformados mediante un proceso”. </li></ul>
  14. 14. <ul><li>Sistema de Programación Convencional </li></ul><ul><li>Un sistema de programación convencional consta de un conjunto de archivos, los que normalmente pueden ser utilizados por programas, además de un programa que trabaja sobre esos archivos. El programa y el conjunto de archivos están relacionados de manera cerrada. </li></ul>
  15. 15. <ul><li>Sistema de Base de Datos </li></ul><ul><li>De manera esencial un Sistema de Base de Datos es un sistema computarizado para la acumulación de registros. Consta de una Base de Datos (BD), descrip tores de la Base de Datos y un Sistema de Administración de la Base de Datos, el cual es utilizado por un programa. </li></ul><ul><li>Una BD es una colección de archivos de datos computarizados. Los descriptores de la BD describen por ejemplo los campos que están en los archivos y la longitud de los mismos. El DBMS proporciona facilidades al usuario relativos a la operación sobre los archivos. Algunas de las operaciones son: adicionar y remover archivos, insertar, recuperar, actualizar y eliminar datos de los archivos existentes. </li></ul>
  16. 17. <ul><li>Sistema Basado en Conocimiento </li></ul><ul><li>Un Sistema Basado en Conocimiento (SBC) puede ser visto como la evolución de un sistema de BD. En muchos casos incluye un sistema de BD, e involucra una maquina de inferencias que opera sobre la base de conocimiento interactuando con el sistema de BD. </li></ul>
  17. 18. EXPERTO HUMANO MEMORIA A LARGO PLAZO Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia . RAZONAMIENTO APRENDIZAJE MEMORIA A CORTO PLAZO Hechos, casos, reglas, conclusiones. ASESORIA Recomendaciones, conclusiones, casos resueltos .
  18. 19. SISTEMA INTELIGENTE BASE DE CONOCIMIENTOS Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia . MAQUINA DE INFERENCIA/RED NEURONAL/AG. MEMORIA DE TRABAJO (RAM) Hechos, casos, reglas, conclusiones. USUARIO Recomendaciones, conclusiones, casos resueltos .
  19. 20. FASES DE DESARROLLO DE SISTEMAS CONVENCIONALES Y LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
  20. 21. FASES DE LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE: MODELO EN CASCADA www.lsi.upc.es/~luigi/II/.../4c-ingenieria-del- conocimiento -(es).ppt
  21. 22. FASES DE LA INGENIERÍA DEL SOFTWARE: MODELO EN ESPIRAL
  22. 23. DIFERENCIAS DE LOS SBCS <ul><li>Un Sistema de software convencionales: </li></ul><ul><ul><ul><ul><li>Algoritmos conocidos y de uso común </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Fácil estimar la naturaleza y cantidad del conocimiento </li></ul></ul></ul></ul><ul><li>Un SBC: </li></ul><ul><ul><ul><ul><li>Conocimiento </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>Incompleto </li></ul></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>Conocimiento </li></ul></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>Impreciso </li></ul></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>Heurístico </li></ul></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Difícil estimar la naturaleza y cantidad del conocimiento </li></ul></ul></ul>
  23. 24. <ul><li>Solución: diseño incremental y prototipado rápido </li></ul>DIFERENCIAS DE LOS SBCS
  24. 25. DIFERENCIAS DE LOS SBCS <ul><li>Objetivo: desarrollar un prototipo funcional que recoja las funcionalidades básicas del sistema </li></ul><ul><li>El análisis y la especificación deben tener en cuenta el sistema completo. </li></ul><ul><li>El diseño e la implementación se limitan al prototipo inicial. </li></ul><ul><li>Este prototipo se completa incrementalmente </li></ul><ul><li>Ventaja: se dispone de un sistema funcional durante todo el proceso. </li></ul>
  25. 26. CICLO DE VIDA DE UN SBC
  26. 27. CICLO DE VIDA DE UN SBC <ul><li>Análisis del problema: Recopilar información sobre el proyecto y determinar su viabilidad. </li></ul><ul><li>Especiación de requerimientos: Fijar los objetivos y métodos para conseguirlos. </li></ul><ul><li>Diseño preliminar: Decisiones a alto nivel sobre el diseño </li></ul><ul><ul><li>formalismo de representación del conocimiento </li></ul></ul><ul><ul><li>herramientas </li></ul></ul><ul><ul><li>fuentes de conocimiento </li></ul></ul>
  27. 28. CICLO DE VIDA DE UN SBC <ul><li>Prototipo inicial y evaluación: Construir un prototipo con cobertura limitada; evaluar las decisiones de diseño a partir del prototipo. </li></ul><ul><li>Diseño final: Validar las decisiones y proponer el diseño del sistema de manera que permita un desarrollo incremental. </li></ul>
  28. 29. CICLO DE VIDA DE UN SBC <ul><li>Implementación: Completar la adquisición del conocimiento, ampliar incrementalmente el prototipo inicial. </li></ul><ul><li>Validación y verificación: Comprobar que el sistema cumple las especificaciones. </li></ul><ul><li>Ajustes de diseño: Realimentar el proceso. </li></ul><ul><ul><ul><li>Los cambios en el diseño deben se mínimos </li></ul></ul></ul><ul><li>Mantenimiento del sistema </li></ul>
  29. 30. UNA METODOLOGÍA SIMPLIFICADA <ul><li>Para aplicaciones pequeñas se puede aplicar una metodología en cascada que integra todo el proceso de desarrollo: </li></ul><ul><ul><li>Identificación del problema </li></ul></ul><ul><ul><li>Conceptualización </li></ul></ul><ul><ul><li>Formalización </li></ul></ul><ul><ul><li>Implementación </li></ul></ul><ul><ul><li>Validación y prueba </li></ul></ul>
  30. 31. FASES DE LA INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO Requerimientos Conceptos Estructura Reglas Reformulación Rediseño Refinamiento [Buchanan et al ., 1983] Prueba Identificación Conceptualización Formalización Implementación Inicio
  31. 32. FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
  32. 33. FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO <ul><li>Las formas de representación del conocimiento permiten formalizar el conocimiento de un dominio o de la forma de entender una situación. </li></ul><ul><li>El objeto de esta formalización es la manipulación posterior por parte del ordenador para obtener automáticamente conclusiones de forma similar a la que obtendría un experto humano que dispusiera del conocimiento. </li></ul><ul><li>Requisitos de los formalismos de representación del conocimiento: </li></ul><ul><ul><ul><li>potencia expresiva </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>facilidad de interpretación </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>eficiencia deductiva </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>posibilidad de explicación y justificación </li></ul></ul></ul>
  33. 34. http://www.dia.fi.upm.es/~ocorcho/Asignaturas/ModelosRazonamiento/PresentacionesClases/01.01.FormalismosRepresentacion.pdf
  34. 40. TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN
  35. 41. http://www.dia.fi.upm.es/~ocorcho/Asignaturas/ModelosRazonamiento/PresentacionesClases/01.01.FormalismosRepresentacion.pdf
  36. 42. FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO <ul><li>Es útil considerar la representación de conocimiento como una combinación de estructuras de datos y procesamientos interpretativos capaces de hacer que un programa exhiba un comportamiento experto. </li></ul><ul><li>Un sistema de inteligencia artificial necesita distintos tipos de conocimiento para comportarse inteligentemente o de modo experto. Algunos tipos son: </li></ul><ul><ul><ul><li>a) Conocimiento de Objetos: donde se guardan los hechos relacionados con objetos (saber que...). </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>b) Conocimiento de acciones y sucesos: donde se guardan los hechos sobre los sucesos ocurridos (saber que...). </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>c) Conocimiento sobre prestaciones: donde se guardan habilidades como montar una bicicleta, nadar, jugar fútbol, etc. (saber como...). </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>d) Meta conocimiento: saber sobre lo que se sabe, como ejemplo conocer las limitaciones de nuestro conocimiento. </li></ul></ul></ul>
  37. 43. FORMALISMOS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO <ul><li>La RC describe 4 enfoques que han adquirido cierto grado de aceptabilidad entre los investigadores en el campo de la IA: </li></ul><ul><ul><li>La Lógica Formal </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Sintaxis </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Reglas de Inferencia </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Las Reglas de Producción </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Método de Inferencia </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Las Redes Semánticas </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>La Herencia </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Confrontación </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Frames </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Componentes Herencia </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Búsqueda de Frames </li></ul></ul></ul>
  38. 44. <ul><li>Referencias Electrónicas </li></ul><ul><li>ARPA Knowledge Sharing Effort </li></ul><ul><li>Información y programas relacionados con el ARPA Knowledge Sharing Effort, en Stanford. </li></ul><ul><li>http://www-ksl.stanford.edu/knowledge-sharing/README.html </li></ul><ul><li>CODE4 </li></ul><ul><li>Entornos por descripción orientada a conceptos, en la Universidad de Ottawa. </li></ul><ul><li>http://www.csi.uottawa.ca/~tcl/CODE4.html </li></ul><ul><li>Description Logics </li></ul><ul><li>Teorías y sistemas para expresar conocimiento estructurado. </li></ul><ul><li>http://dl.kr.org/dl/ </li></ul><ul><li>KADS Esprit Project </li></ul><ul><li>Metodología para el desarrollo basado en el conocimiento. </li></ul><ul><li>http://www.swi.psy.uva.nl/projects/CommonKADS/home.html </li></ul><ul><li>Knowledge-Base Projects </li></ul><ul><li>Proyectos KB alrededor del mundo; lista completada por Peter Clark. </li></ul><ul><li>http://www.cs.utexas.edu/users/mfkb/related.html </li></ul><ul><li>Knowledge Sharing and the Logic Group at Stanford </li></ul><ul><li>Información sobre el KIF (Formato de intercambio de conocimiento) en Stanford. </li></ul><ul><li>http://hpdce.stanford.edu/logic.html </li></ul>

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