Aportes a la Arquitectura de Le Corbusier y Mies Van der Rohe
Informe digital: representación del conocimiento
1. UNIVERSIDAD FERMÍN TORO
VICERRECTORADO ACADEMICO
ESCUELA DE COMPUTACIÓN
Inteligencia Artificial
Por:
Manuel Eduardo Torres Rivas
C.I. 26.561.400
mr-x1981@hotmail.com
Sección: SAIA – A
Profesor: Ing. Edecio Freitez
Representación de
Conocimiento
en la Inteligencia
Artificial
3. Definición
Es una combinación de estructuras de datos (que nos
permiten representar mediante un formalismo determinado
las “verdades" relevantes en algún dominio) asociadas con
Mecanismos interpretativos que nos permiten manipular el
conocimiento representado a fin de crear soluciones a
Problemas nuevos.
La Inteligencia artificial y el desarrollo de sistemas
inteligentes requieren adecuadas representaciones
del conocimiento para que imiten la inteligencia. El
conocimiento no debe confundirse con datos o
información. El Conocimiento incluye y requiere
datos información.
Es el proceso de transformación de
éste a un dominio o un lenguaje
simbólico para ser procesado en un
computador.
Representación del
Conocimiento
4. Características
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.
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.
5. Objetivos de la RC
Manipular conocimiento cualitativo
Estructurar el Conocimiento
Capturar significado complejo
Procesar interpretaciones del Conocimiento
Inferir el conocimiento a partir de hechos
establecidos.
Representar tanto principios generales como
específicos.
Comprensible por humanos. La representación del
conocimiento es vista como un lenguaje natural, así
que la lógica debería fluir libremente.
R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
6. Voluminoso
Difícil de caracterizar
con precisión
Incierto/impreciso
Con Incertidumbre
Cambia, es
dinámico
Debe estructurarse de
la manera como se va a
utilizar
Propiedades
7. Tipos de RC
R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
Procedimental
<<El saber como hacerlo>>
Ejemplos: el proceso de como hacer un vestido, un
computador, una máquina, hacer una pintura, la
resolución de ecuaciones algebraicas
Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar
una cierta tarea. 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.
8. Tipos de RC
Declarativo
<<El saber que hacer>>
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. 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.
Ejemplos: Información de una base de datos
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.
Conocimiento
Heredable:
Estructuración jerárquica
del conocimiento. Se
trata de construir un
árbol o grafo de
conceptos basado en la
generalización y/o
especialización.
Conocimiento Inferible:
Conocimiento descrito
mediante lógica. Se
puede utilizar la
semántica de los
operadores y el Modus
Ponens para inferir nuevo
conocimiento.
9. Tipos de RC
Heurístico
<<Descubrir>>
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.
10. IA
Técnicas de RC
R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
Objeto-Atributo-Valor
Hechos Difusos:
Reglas
Marcos
Redes Semánticas
11. 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. Típicamente estas tripletas se
representan en forma de grafos, utilizando una elipse
para el objeto, un cuadrado para el valor, y una flecha o
arco dirigido entre ambos elementos representando el
atributo.
Hechos Difusos: representa conocimiento
impreciso o ambiguo. Esta ténica lo que permite es
definir funciones de membresía que asignan un valor
entre 0 y 1 a cada valor.
Reglas: esta técnica representa el conocimiento
presentando unas premisas o condiciones y las
conclusiones o acciones que de ellas se derivan.
Se suelen representar de la forma IF – THEN -.
Las premisas se colocan a continuación del IF en
forma normalmente de tripletas O-A-V y utilizando
operadores booleanos, mientras que las
conclusiones definirían nuevos hechos o
realizarían acciones.
Técnicas de RC
12. Técnicas de RC
Redes Semánticas o Mapas
Conceptuales: se basa en la utilización de
grafos que representan conceptos, objetos y
relaciones entre ellos. Permiten representar
estructuras jerárquicas de conocimiento. Están
relacionadas también con las tripletas O-A-V, ya
que en las redes semánticas se suelen incluir
también estas estructuras para dar información
sobre los atributos de los diferentes objetos.
Frames o Marcos: es una técnica de
representación muy similar a la utilizada
en la programación orientada a objetos.
Consta de class frames, similares a las
clases, que representan conjuntos de
objetos con características similares. A
partir de ellas se crean las instance
frames que representan elementos
concretos de esa clase.
13. Captar generalizaciones.
Ser comprensible.
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
Capacidades de la RC
R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
14. Todo problema es más sencillo de
resolver si disponemos de conocimiento
específico sobre él. Este conocimiento
dependiente del dominio se combina con
el conocimiento general sobre cómo
resolver problemas. Este conocimiento ha
de permitir guiar los mecanismos de
inteligencia artificial para obtener
soluciones de manera más eficientes.
Representación de Conocimiento
en la Inteligencia Artificial
