Inteligencia artificial

1. UNIVERSIDAD FERMÍN TORO
VICE-RECTORADO ACADÉMICO
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE COMPUTACIÓN
(REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO)
Nombre: Priscilla Ponte
C.I.: 20.803.793
Inteligencia Artificial

2. REPRESENTACIÓN DEL
CONOCIMIENTO
Es un área de la inteligencia artificial cuyo
objetivo fundamental es representar el
conocimiento de una manera que facilite
la inferencia es decir sacar conclusiones a
partir de dicho conocimiento. Nos permite
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.
Se manejan dos tipos de entidades:
• Hechos: son las verdades en un
cierto mundo, lo que queremos
representar.
• Representación de los hechos en un
determinado formalismo.

3. Existen un conjunto de técnicas de representación como los marcos , las reglas, el
etiquetado y las redes semánticas, que tienen su origen en teorías del procesamiento
de la información humana. Como el conocimiento se usa para conseguir
comportamiento inteligente, el objetivo fundamental de la representación del
conocimiento es representar el conocimiento de manera que facilite el razonamiento.
Una buena representación del conocimiento debe ser declarativa, además de
conocimiento fundamental.

4. La representación del conocimiento debe ser capaz de :
• Tener cobertura, es decir que cubra la información en anchura y profundidad. Sin
una cobertura amplia, la representación del conocimiento no puede determinar
nada ni resolver ambigüedades.
• Ser eficiente.
• Ser soporte de la actividad inteligente que usa la base de conocimiento.
• Ser comprensible por humanos.
• Ser consistente.
• Tener facilidad de modificación y actualización.
• Captar la incertidumbre, imprecisión

5. TÉCNICAS
Hay distintas técnicas de representación del conocimiento. No hay técnicas mejores
que otras, sino que cada una de ellas ha sido aplicada con más éxito que otras en
determinados ámbitos, por lo que disponen de características que las hacen más
apropiadas para determinados problemas.
• Hechos inciertos
• Tripletas objeto-atibuto-valor.
• Hechos difusos.
• Redes semanticas.
• Marcos.

6. El conocimiento se puede representar mediante:
• Organismos Biológicos: Es almacenado como estructuras complejas de
neuronas interconectadas
• Computadoras: Se almacena en estructuras simbólicas en estados eléctricos y
magnéticos
• Seres Humanos: Lo almacenamos simbólicamente como en imágenes y
lenguaje hablado o escrito
• Lógica Simbólica Formal: Lo expresamos en lógica preposicional, lógica de
predicados y reglas de producción
• Formas estructuradas: Nos referimos a redes asociativas, estructuras marcos,
guiones, plantillas.

7. Es el conjunto de símbolos básicos con los que se compone el conocimiento,
junto a las restricciones de consistencia que controlan la composición del
mismo.
Es algo análogo a un esquema de base de datos, no al contenido de la base de
datos, en los cuales existen diversos lenguajes para poder representar una
ontología. Su definición como forma de representar los conceptos de interés
de un determinado dominio, permite el entendimiento entre distintos
programas.
ONTOLOGÍA