José Silva Inteligencia Artificial UFT SAIA

1. Representación
del Conocimiento
Realizado Por:
Silva José M.
C.I.: 20.667.213
UNIVERSIDAD FERMIN TORO
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA DE COMPUTACION
CABUDARE, MAYO 2016

2. El 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

3. 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.

4. Tipos de conocimiento
declarativo
Conocimiento
inferible:
Conocimiento
descrito
mediante lógica.
Conocimiento
heredable:
Estructuración
jerárquica del
conocimiento
(taxonomía
jerárquica)
Conocimiento
relacional trata del
conjunto de relaciones
expresables mediante
tablas (como en una
Base de Datos).

5. Tipos de conocimiento
Conocimiento
procedimental: Es aquel
conocimiento compilado que
se refiere a la forma de
realizar una cierta tarea (el
saber cómo hacerlo).
El Conocimiento heurístico:
Es un tipo especial de
conocimiento usado por los
humanos para resolver
problemas complejos.

6. 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.

7. Información y conocimiento
• Los sistemas de IA necesitan diferentes tipos de conocimiento que no suelen estar
disponibles en bases de datos y otras fuentes clásicas de información:
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.
Llamaremos Información al
conjunto de datos básicos, sin
interpretar, que se usan como
entrada del sistema.

8. Representación del
conocimiento
• 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 base de sensores efectores conocimiento
acciones percepciones motor de inferencia mundo.

9. 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 y/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 asimilar nueva información.

10. 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.

11. Esquema de Representación
parte dinámica
• La parte dinámica está 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).

12. Lógica
• Podemos distinguir dos tipos dentro de lo que se llama lógica clásica (aquella que la
conclusión, si es verdadera lo es con certeza, es decir, sin ningún grado de
probabilidad, mientras que hay otros tipos de lógicas no clásicas, como puede ser la
lógica difusa -o Fuzzy Logic en el que una conclusión sólo es verdadera con un
cierto grado de certeza).

13. Tipos de lógica
Lógica de predicados de primer orden, en el
que manejamos objetos y predicados sobre
objetos, así como propiedades
Lógica propositiva o lógica de enunciados
cuando los signos que manejamos son
proposiciones completas