Este documento describe diferentes métodos de representación del conocimiento utilizados en sistemas de inteligencia artificial, incluyendo lógica proposicional, lógica de predicados, marcos, reglas de producción y representaciones orientadas a objetos. Explica que la representación del conocimiento permite a los sistemas evaluar premisas y tomar decisiones de manera similar al razonamiento humano.

1. Representaciones
de Conocimiento
Jesús Chirinos
CI:26.298.194
Universidad Fermín Toro
Inteligencia Artificial
SAIA "A"

2. INTRODUCCION
• Una de las ramas mas importantes de las ciencias de la computación
es la de inteligencia artificial. Consta de material de suma relevancia
para la formación profesional de ingenieros que van de la mano con las
disciplinas de la tecnología de la información. A continuación se
desarrollarán los puntos relevantes a los métodos de representación
del conocimiento empleados por los sistemas de inteligencia artificial.

3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• La inteligencia artificial es una rama de las
ciencias de la computación que estudia el uso
de modelos computacionales capaces de
emular el proceso de racionamiento e
inferencia humano
• Permite la creación de sistemas totalmente
automatizados, capaces de evaluar
circunstancias y actuar en función de un
razonamiento basado en las premisas.

4. INFERENCIA
• Una inferencia es una conclusión
derivada a partir de una serie de
premisas en forma de conocimiento.
• La naturaleza de la inferencia dependerá
del conocimiento utilizado para construir
sus premisas.
• En el estudio de la inteligencia
artificial, la inferencia es un proceso
fundamental. Un sistema inteligente
debe ser capaz de inferir las acciones a
ejecutar en base a su estado y
circunstancias (premisas) presentes

5. CONOCIMIENTO
• El conocimiento representa información verídica
referente a un campo específico. El conocimiento
aporta información relevante a la hora de llevar a
cabo la toma de decisiones en un sistema
inteligente
• En el ámbito de inteligencia artificial, el
conocimiento es la base fundamental sobre
la cual un sistema evalúa la certeza de sus
premisas y lleva a cabo funciones lógicas
para condicionar su proceder. Las
respuestas de todo sistema inteligente
dependerá del conocimiento del sistema.

6. REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
• La información manejada por un sistema
computacional no es mas que una
abstracción de magnitudes medibles del
mundo real (datos). Para que un sistema
cuente con conocimiento esta
información debe presentarse empleando
un proceso de abstracción, representando
la información en un formato que un
computador pueda interpretar.

7. LOGICA PROPORSIONAL
• La lógica proposicional consiste en
aplicar deducciones matemáticas en
forma de operaciones lógicas sobre
premisas a las cuales se le asocian
valores de verdadero o falso para
derivar conclusiones. A este proceso
se le denomina como calculo
preposicional.

8. LOGICA DE PREDICADOS
• La lógica de predicados consiste en aplicar las
operaciones de la lógica proposicional sobre
premisas que constan de operadores de
cuantificación (universal y existencial) así
como funciones preposicionales que
representan hechos y realidades sobre
objetos del mundo real.

9. MARCO O FRAMES
• Un marco es una estructura de datos compleja
que puede llegar a almacenar información
sobre una entidad en específico.
• El marco representa a todas las entidades
involucradas con una serie de slots o atributos
que representan sus características. Cada slot
puede contener: datos simples, un
procedimiento, una restricción o un apuntador
a otro frame. Es la base fundamental de la
programación orientada a objetos.

10. REPRESENTACIONES PROCEDURALES
• Las representaciones del conocimiento procedurales están diseñadas para
enfocar el conocimiento en función de los procedimientos que se pueden
aplicar sobre él.
• Se distinguen de las representaciones declarativas ya que estas se enfocan
mas a las premisas del conocimiento mas que en sus procesos. Los tipos de
representación procedurales son los siguientes:
1. Reglas de producción
2. Guiones o script
3. Representación orientada a objetos.

11. REGLA DE PRODUCCION
• Las reglas de producción son un tipo de
representación del conocimiento que establece
una serie de procesos que se cumplirán según
ciertas condiciones específicas.
• Las reglas se expresan con pares condición-
procedimiento de manera que si se cumple la
condición lógica, se lleva a cabo un proceso en
base a condición.
• Se asemejan al proceso de razonamiento
humano.

12. HEURÍSTICA
• La heurística es la manera en la cual se lleva
a cabo el racionamiento humano y, aunque
no sea una representación de la cual pueda
prescindir un computador, es un punto de
referencia bajo la cual evaluar la efectividad
de cada uno de los tipos de representación.
• Para interpretar la heurística como una
representación valida, es necesario
establecer lineamientos y metodologías
abstractas con procedimientos con
equivalencias en cómputos.

13. CONCLUSION
• Las representaciones del conocimiento son herramientas de
uso fundamental en el funcionamiento de todo sistema
inteligente. Gracias a estas representaciones es posible llevar a
cabo un facsímile lo mas acertado posible al racionamiento
humano, con el cual diseñar computadores inteligentes. La
correcta asimilación y comprensión de dicha información será
de gran provecho a la hora de estudiar la disciplina del diseño
de inteligencias artificiales.