Eduardo Niño CI - 26.700.234 SAIA ¨A¨

1. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO EN LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Prof: Edecio Freitez
Estudiante: Eduardo Niño CI – 26.700.234
InteligenciaArtificial
SAIA ¨A¨
UNIVERSIDAD FERMÍNTORO
CABUDARE - ESTADO LARA
ESCUELA DE INGENIERÍA

2. Conocimiento en la inteligencia
artificial
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
Se clasifica en:
Declarativo Procedimental Heurístico

3. Conocimiento heurístico
Es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver
problemas complejos. El adjetivo heurístico significa medio para descubrir.
Está relacionado con la palabra griega “heuriskein” que significa
“descubrir, encontrar”. Se entiende por heurístico a un criterio, estrategia,
método o truco utilizado para simplificar la solución de problemas.
Descubrir
Visualizar formas
Imaginar
Aportación
Beneficio
Racionalización
Invención

4. Conocimiento declarativo
Son hechos sobre objetos o situaciones. Posee mayor capacidad expresiva,
menor capacidad creativa o computacional. Es conocimiento pasivo,
expresado como sentencias acerca de los hechos del mundo que nos rodea
(el saber que hacer). Puede ser representado con modelos relacionales y
esquemas basados en lógica
Conocimiento Relacional
Conjunto de relaciones expresables
mediante tablas como en una Base
de Datos.
Conocimiento Heredable
Estructuración jerárquica del
conocimiento, como en un
árbol.
Conocimiento Inferible
Conocimiento descrito mediante
lógica utilizando la semántica de
los operadores y el Modus Ponens
para inferir nuevo conocimiento.

5. 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.

6. Características de la Representación del
Conocimiento en la Inteligencia
Artificial
 Cobertura, significa que la representación del
conocimiento cubre la información en anchura y
profundidad.
 Comprensible por humanos. La representación del
conocimiento es vista como un lenguaje natural, así
que la lógica debería fluir libremente.
 Consistencia. 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.
Características del Conocimiento
en la Inteligencia
Artificial
 Voluminoso
 Difícil de caracterizar con precisión
 Incierto/impreciso
 Cambia constantemente

7. Representación del conocimiento en la
inteligencia artificial
Es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo fundamental es representar el conocimiento
de una manera que facilite la inferencia a partir de dicho conocimiento.
Ontología
Forma de representar los conceptos de interés de un determinado
dominio o conocimiento, análogo a una base de datos.
Para ello se usa la
Hechos
Las verdades que se
quieren representar
Representaciones
Entidades que se quieren
manipular

8. Técnicas utilizadas para
representar el conocimiento
Tripletas Objeto-Atributo-Valor
Se utilizan para representar hechos
acerca de objetos y sus atributos,
especificando el valor de un atributo
para un determinado objeto.
Uncertain Facts o Hechos Inciertos
Indican que un objeto tiene un valor asociado a un
atributo de forma completa y con toda la certeza.
Fuzzy Facts o Hechos
Difusos
representa conocimiento
impreciso o ambiguo.
Rules o reglas
Esta técnica representa el conocimiento
presentando unas premisas o
condiciones y las conclusiones o acciones
que de ellas se derivan.
Redes Semánticas
Se basa en la utilización
de grafos que
representan conceptos,
objetos y relaciones
entre ellos.
Frames o Marcos
Es una técnica de representación
muy similar a la utilizada en la
programación orientada a
objetos.