Mecanismo de representación del conocimiento artificial

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA
DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL
UNEFA
NÚCLEO LARA.
Alumna:
Gerimar Andrade
C.I: 27.022.858
SECCIÓN: 07D1IS
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL.

2. EL
CONOCIMIENTO
EN LA
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL.

3. “
EL CONOCIMIENTO EN LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL.
EL CONOCIMIENTO
Conceptos:
Es el conjunto de datos de primer orden, que modelan de forma
estructurada la experiencia que se tiene sobre un cierto dominio o que surgen de
interpretar los datos básicos. Incluye y requiere del uso de datos e información.
Además, combina relaciones, dependencias, y la noción del saber con datos e
información. Por ejemplo:
- La interpretación de los valores de la analítica de sangre o de los sensores de
la planta química para decir si son normales, altos o bajos, preocupantes y
peligrosos.

4. “
- El conjunto de estructuras de datos y métodos para diagnosticar a pacientes a partir
de la interpretación del análisis de sangre, o parea ayudar en la toma de decisiones
de que hacer en la planta química.
Propiedades del Conocimiento:
• Voluminoso
• Difícil de caracterizar con precisión.
• Incierto o impreciso
• Cambia constantemente

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TIPOS DE CONOCIMIENTO:
- Conocimiento declarativo
- Conocimiento procedimental
- Conocimiento heurístico
Conocimiento declarativo:
Son hechos sobre objetos o situaciones. Posee mayor capacidad expresiva, menor
capacidad creativa o computacional. Es crecimiento pasivo, expresado como sentencias
acerca de los hechos del mundo que nos rodea (el saber que hacer). La información personal
en una base de datos es un típico ejemplo de conocimiento declarativo. Tales tipos de datos
son piezas explícitas de conocimiento independiente.

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El conocimiento declarativo puede ser representado con modelos relacionales y esquemas basados en
lógica. Los modelos relacionales pueden representar el conocimiento en forma de árboles, grafos o redes
semánticas. Los esquemas de representación lógica incluyen el uso de lógica proposicional y lógica de
predicados.
Tipos de conocimiento declarativo:
• Conocimiento relacional: conjunto de relaciones expresables mediante tablas (como en una base de
datos). Hemos de aportar procedimientos que lo enriquezcan motor de inferencia: genera
conocimiento a partir de información. Ej: media de compras en una población, mejor cliente, tipología
de cliente.
• Conocimiento heredable: estructuración jerárquica del conocimiento (taxonomía jerárquica). Se trata
de construir un árbol o grafo de conceptos basado en la generalización y especialización.
• Conocimiento inferible: conocimiento descrito mediante lógica. Se puede utilizar loa semántica de los
operadores y el Modus Ponens para inferir nuevo conocimiento.

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Conocimiento PROCEDIMENTAL
Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea (el saber cómo
hacerlo). Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación algebraica son expresados como
conocimiento procedimental.
Los modelos procedimentales y sus esquemas de representación almacenan conocimiento en la forma
de cómo hacer las cosas. Pueden estar caracterizados por gramáticas formales, usualmente implantadas
por sistemas o lenguajes procedimentales y sistemas basados en reglas (sistemas de producción). Por
ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación algebraica son expresados como conocimiento
procedimental.

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El Conocimiento HEURÍSTICO
Es un tipo de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas
complejos. El adjetivo heurístico significa medio para descubrir.
Esta relacionado con la palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar. Se
entiende por heurístico aun criterio, estrategia, método o truco utilizado para simplificar
la solución de problemas.

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REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO.
El conocimiento ha de permitir guiar a los mecanismos de IA para obtener una solución
más eficiente:
 ¿Cómo escoger el formalismo que nos permita hacer una traducción fácil del mundo real
la representación?
 ¿como ha de ser esa representación para que pueda ser utilizada de forma eficiente?

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La representación del conocimiento es la manera de facilitar 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. 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.

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INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO
 Llamaremos información al conjunto de datos básicos, sin interpretar, que se usan como
entrada del sistema:
 Los datos numéricos que aparecen en una analítica de sangre
 Los datos de los sensores de una planta química
 Llamaremos conocimiento al conjunto de datos que modelan de forma estructurada la
experiencia que se tiene sobre un cierto dominio o que surgen de interpretar los datos básicos:
 La interpretación de los valores de la analítica de sangre o de los sensores de la planta
química para decir si son normales, altos o bajos, preocupantes, peligrosos.
 El conjunto de estructuras de datos y métodos para diagnosticar a pacientes a partir de la
interpretación del análisis de sangre, o para ayudar en la toma de decisiones de qué hacer una
planta química.

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 Los sistemas de IA necesitan diferentes tipos de conocimiento que no suelen estar
disponibles en bases de datos y otras fuentes clásicas de información:
- Conocimiento sobre los objetos en un entorno y posibles relaciones entre ellos.
- Conocimiento difícil de representar de manera sencilla, como intencionalidad,
casualidad, objetivos, información temporal, conocimiento que para los humanos es de
sentido común
 Intuitivamente, podemos decir:
Conocimiento= información + interpretación
-

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TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
MARCOS Técnica de representación muy similar a la utilizada en la programación
orientada a objetos. Plantilla de objetos que contiene un conjunto de slots
.
REGLAS Serie de lineamentos que dicen lo que se puede hacer o lo que se puede
hacer o lo que se puede concluir en diferentes situaciones.
ETIQUETADO Relaciones entre entidades. Dan nombres a los arcos y nodos que
representan los elementos del dominio. El etiquetado identifica el tipo de relación en los arcos.
REDES SEMÁNTICAS Forma de representación de conocimiento lingüístico en la que
los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo.

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LA REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO DEBE SER CAPAZ
DE:
• captar generalizaciones
• Ser compresible
• Fácilmente modificable, incrementable
• Ser usado en diversas situaciones y propósitos
• Permitir diversos grados de detalle
• Captar la incertidumbre, imprecisión
• Representar distinciones importantes
• Focalizar el conocimiento relevante.

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ESQUEMAS DE REPRESENTACIÓN Y CONOCIMIENTO.
Un esquema de representación es un instrumento para codificar la realidad en un ordenador.
Desde un punto de vista informático un esquema de representación puede ser descrito como una
combinación de:
Las estructuras de datos son la parte estática o almacenada del conocimiento disponible sobre
objetos o eventos, y los procedimientos caracterizan la componente dinámica del mismo procesos que
manipulan e interpretan información con el fin de transformarla en conocimiento junto con los
mecanismos de control sobre el uso de la información contenida en las estructuras de datos, y la
capacidad del sistema para similar nueva información.
Además, es posible identificar otros elementos que forman parte de la estructura definida.
las operaciones son procedimientos que pueden crear, modificar o destruir representaciones o sus
elementos. Los predicados son procedimientos que se emplean para acceder a los campos de la
representación y obtener así la información contenida (si esta disponible).

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Las operaciones y los predicados son características internas del esquema de representación y tienen
sentido independientemente de la realidad que ayudan a representar. Pero una representación no es útil en
ella misma, sino que tiene que estar referenciada por algo. Así, el tercer elemento distinguible es la
designación de lo que la estructura representa para finalmente, poder identificar la correspondencia entre
los elementos de la representación y la realidad que se pretende representar.
Es importante distinguir entre:
- El mundo real ( lo que queremos representar) dominio
- Su representación uno o mas esquemas de representación
Desde un punto de vista informático un esquema de representación puede ser descrito como una
combinación de:
- Estructuras de datos que codifican el problema en curso con el que se enfrenta el agente parte
estática
- Estructuras de datos que almacenan conocimiento referente al entorno en el que se desarrolla el
problema y procedimientos que manipulan las estructuras de forma consistente con una
interpretación plausible de las mismas parte dinámica

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ESQUEMA DE REPRESENTACIÓN:
PARTE ESTÁTICA
La parte estática está formada por:
- Estructura de datos que codifica el problema
- Operaciones que permiten crear, modificar y destruir elementos en la estructura
- Predicados que dan un mecanismo para consultar esta estructura de datos
- Semántica de la estructura: se necesita definir la relación entre la realidad y la
representación escogida.

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ESQUEMA DE REPRESENTACIÓN:
PARTE DINÁMICA
La parte dinámica esta formada por:
- Estructuras de datos que almacenan conocimiento referente al entorno/dominio en el
que se desarrolla el problema
- Procedimientos que permiten:
- Interpretar los datos del problema (de la parte estática) a partir del conocimiento del
dominio ( de la parte dinámica)
- Controlar el uso de los datos: estrategias de control
- Adquirir nuevo conocimiento