Introducción representación del conocimiento
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. 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.
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.
Desarrollo del tema
Representación del Conocimiento
Un agente basado en conocimiento
(ABC) es aquel sistema que posee conocimiento de su mundo y que es capaz de
razonar sobre las posibles acciones que puede tomar para cambiar el estado de
su mundo.
El agente es un conjunto de sentencias, representado mediante un lenguaje
de representación de conocimiento.
Elementos
Lenguaje
de representación de conocimiento.
-
Lenguaje formal de representación, se usará la lógica
proposicional y más adelante la lógica de predicados.
-
El conocimiento se representa mediante sentencias.
Inferencia.
-
Es la derivación de nuevas sentencias a partir de las
sentencias almacenadas y nuevas percepciones.
-
Adición de nuevo conocimiento (TELL)
Base de conocimiento
Una Base de Conocimiento (KB) es un tipo especial de
base de datos para la gestión del conocimiento. Provee los medios para la
recolección, organización y recuperación computarizada de conocimiento.
Las bases de conocimiento se han clasificado en dos
grandes tipos:
Bases de
conocimiento legibles por máquinas: diseñadas
para almacenar conocimiento en una forma legible por el computador, usualmente
con el fin de obtener razonamiento deductivo automático aplicado a ellas.
Contienen una serie de datos, usualmente en la forma de reglas que describen el
conocimiento de manera lógicamente consistente. Operadores lógicos como Y
(conjunción), O (disyunción), condición lógica y negación son utilizada para
aumentarla desde el conocimiento atómico. En consecuencia la deducción clásica
puede ser utilizada para razonar sobre el conocimiento en la base de
conocimiento. Este tipo de bases de conocimiento son utilizadas por la Web
semántica.
Bases de
conocimiento legibles por Humanos: están diseñadas para permitir a
las personas acceder al conocimiento que ellas contienen, principalmente para
propósitos de aprendizaje. Estas son comúnmente usadas para obtener y manejar
conocimiento explicito de las organizaciones, incluyen artículos, white papers,
manuales de usuario y otros. El principal beneficio que proveen las bases de
conocimiento es proporcionar medios de descubrir soluciones a problemas ya
resueltos, los cuales podrían ser aplicados como base a otros problemas dentro
o fuera del mismo área de conocimiento.
El más importante aspecto de una base de conocimiento
es la calidad de la información que esta contiene. Las Mejores Bases de
Conocimiento tienen artículos cuidadosamente redactados que se mantiene al día,
un excelente sistema de recuperación de información (Motor de Búsqueda), y un
delicado formato de contenido y estructura de clasificación. Una Base de
Conocimiento puede usar una ontología para especificar su estructura (tipos de
entidades y relaciones) y su esquema de clasificación. Una ontología, junto con
un grupo de instancias de sus clases constituye una Base de Conocimiento.
Determinando qué tipo de información es capturada, y
dónde se encuentra la información en una base de conocimiento es algo que es
determinado por los procesos que respaldan al sistema. Una estructura robusta
de procesos es la columna vertebral de cualquier Base de Conocimiento. Algunas
Bases de Conocimiento tienen un componente de inteligencia artificial. Este
tipo de Bases de Conocimiento pueden sugerir soluciones a problemas esporádicos
en la retroalimentación por el usuario, y son capaces de aprender de la
experiencia (sistemas expertos). Representación de Conocimiento, Razonamiento
automatizado y argumentación son las áreas activas de la investigación de la
inteligencia artificial.
Para mas información y seguir interiorizando con el tema, esta el archivo word completo y el archivo powerpoint con descarga directa.
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