2. Introducción
• Conocimiento almacenado en una BC
(KB) para comportarse de manera
inteligente.
• Las máquinas puedan razonar con el
conocimiento previamente
almacenado de manera formal.
• La RC es el área de la IA que se
encarga de estudiar cómo plasmar el
conocimiento adquirido en una
computadora.
4. Características Deseables de
los Formalismos de RC
• Un buen sistema de representación
de conocimiento debe ser suficiente
y eficiente.
• La suficiencia de la representación
implica poder representar todos los
tipos de conocimiento necesarios
en el dominio.
5. Características Deseables de
los Formalismos de RC
• La suficiencia deductiva se refiere a
la capacidad de manipular las
estructuras de la representación
para obtener nuevo conocimiento
deducido.
6. Características Deseables de
los Formalismos de RC
• Eficiencia deductiva es la capacidad
de incorporar información adicional
en las estructuras de conocimiento
• Eficiencia en la adquisición es la
capacidad de adquirir nueva
información con facilidad.
7. Tipos de Conocimiento
• Existen dos tipos de conocimiento:
declarativo y operacional
/procedimental.
• Las técnicas de representación de
conocimientos se dividen en tres
familias: basadas en relaciones, en
conceptos, y en acciones.
8. Basadas en Relaciones
• Se centran en representar las relaciones
entre entidades y conceptos en un
dominio.
• Formalismos importantes en esta categoría
incluyen la Lógica, las Redes Semánticas, la
Teoría de Dependencia Conceptual y las
Ontologías.
9. Basadas en Relaciones
• Estos formalismos permiten una
representación estructurada de las
relaciones entre entidades y conceptos.
• Facilitan el razonamiento y la manipulación
del conocimiento adquirido en un dominio
específico.
11. Basadas en Conceptos
• Se enfocan en las entidades
principales y las propiedades de un
dominio.
• Formalismos como:
• Objeto-Atributo-Valor
• los Marcos (frames)
• Son utilizados para estructurar y
organizar esta información.
12. Basadas en Conceptos
• Permiten una representación clara y
coherente de la información clave en un
dominio específico.
• Facilitan la manipulación y el razonamiento
sobre el conocimiento adquirido.
• Fundamentales para el desarrollo de
sistemas inteligentes en IA.
13. Marcos (Frames) como
Estructuras de Representación
• Los Marcos, propuestos por Marvin
Minsky en 1975, son estructuras de
datos que representan situaciones
estereotipadas.
• Están formados por un nombre y
un conjunto de propiedades
llamadas ranuras o Slots.
14. Marcos (Frames) como
Estructuras de Representación
• Los Marcos permiten representar
aspectos semánticos del
conocimiento declarativo del
dominio y se relacionan entre sí
para establecer jerarquías.
16. Basadas en Acciones
• Estos formalismos permiten representar
conocimientos del dominio mediante
acciones básicas.
• Las Reglas de Producción son un ejemplo,
donde se establecen reglas del tipo "si P
entonces Q" para representar relaciones
lógicas entre objetos.
