Este documento describe tres tipos básicos de representación del conocimiento en inteligencia artificial: representación procedimental, representación declarativa y representación mixta o heurística. También discute técnicas como grafos y árboles que permiten representar el conocimiento y resolver problemas.

1. Representación de conocimientos mediante
reglas

2. La IA determina que el desarrollo de sistemas inteligentes necesita hacerse
acompañar del conocimiento para que se imite la inteligencia en sus
aplicaciones. El conocimiento no debe ser confundido por datos o
información, incluye y requiere estos datos e información, el conocimiento
contiene propiedades dinámicas, con incertidumbre, con una forma de
estructurarse para saber cómo se va a utilizar.

3. En IA el conocimiento busca la generalidad, de tal forma que pueda ser:
· Entendido por las personas que lo provean
· Modificado para corregir errores y reflejar cambios en el mundo
· Utilizarse en muchas situaciones sin ser totalmente exacto o completo
· Caracterizarse las técnicas de la IA con independencia al problema a tratar
· Utilizarse separándose su propio volumen y disminuir el riesgo de probabilidades
comúnmente a considerarse,

4. La IA determina que las bases del conocimiento son las
bases de los sistemas expertos.
Existen 3 tipos de representación básica:

5. Representación Procedimental
Es compilado, se refiere a la forma de llevar a cabo una tarea, “es el saber
hacer”. Por ejemplo el proceso estándar para fabricar una mesa, una
computadora o una maquina o bien la realización de la composición
química para realizar una pintura, o como llevar a cabo el proceso para
resolver una ecuación algebraica o cuadrática.
 Expresan las interacciones entre fragmentos de conocimiento pero que son
difíciles de modificar.
 (Se refiere a autómatas finitos, programas, etc.)

6. Representación Declarativo:
Es el proceso pasivo, son sentencias que expresan hechos del mundo que
nos rodea, es “el saber que hacer”, por ejemplo la información contenida en
una base de datos
 Crean fragmentos de conocimientos independientes unos de los otros, son
fácilmente modificables.
 (Se refiere a reglas de producción, redes semánticas, etc.)

7. Representación Mixta o Heurístico:
Es muy especial para resolver problemas complejos, es un criterio, estrategia, método o proceso
que simplifica resolver problemas
 Emplean los modos de representación precedentes.
 (Se refiere a esquemas, marcos, grafos, etc.)
 Una base del conocimiento consiste en esquemas y estructuras de representación y
organización del conocimiento suficientemente amplio para determinar diversas áreas, con el
propósito de resolver problemas.
 Representar o estructurar el conocimiento mediante estas reglas, lleva a especificar adecuadas
relaciones para reducir la ambigüedad, la vaguedad, la difusidad en un grado para analizar las
inferencias disponibles.

8. El conocimiento involucra esquemas o estructuras que
se clasifican en las siguientes categorías:
· Objetos: propiedades físicas de los objetos y conceptos
· Eventos: importante especificar las acciones que pueden llevar a
cabo los objetos
· Desempeño: información de cómo se realizan ciertas tareas
· Metaconocimiento: conocimiento del mismo conocimiento.

9. Los métodos orientados a objetos para representar el conocimiento,
proveen una metodología para compartir características con marcos y redes
semánticas. El conocimiento está en términos de un conjunto de objetos,
cada uno pose capas o espacios en donde contiene ciertas características,
cada objeto se sitúa jerárquicamente en una red y accede a propiedades de
otros.

10. Técnicas de búsqueda:
Serie de esquemas de representación del conocimiento, que mediante diversos
algoritmos, permiten resolver problemas dentro de la perspectiva del al IA.
Contiene los elementos de búsqueda:
· Conjunto de estados: todas las configuraciones posibles del dominio
· Estados iniciales: estados desde los que partimos
· Estados finales: las soluciones al problema
· Operadores: se aplican para pasar de un estado a otro

11. Las búsquedas ciegas utilizan información acerca de si un estado es
o no objetivo para guiar el proceso de la búsqueda en dos atributos:
1.-expandir el nodo.- obtener los posibles hijos de un nodo a partir de la
aplicación de los distintos operadores de el
2.- nodo cerrado.- se han aplicados todos los posibles operadores sobre
él, obteniendo todos sus posibles hijos

12. Tipos de búsqueda ciega:
 En Amplitud:

13.  En profundidad

14. En Profundidad Progresiva
Es la que intenta bajar siempre de nivel, se utiliza una estructura tipo pila y
repetir la búsqueda en profundidad aumentando de uno en uno el límite.

15. Bidireccional
Llevan a cabo dos búsquedas:
 1.- descendente.- desde el nodo inicial,
 2.-ascendente.- desde el nodo meta

16. Métodos de búsqueda
Primero en anchura

17.  Primero en profundidad

18. •Grafos

19. Un grafo está formado por un conjunto de nodos
o vértices y un conjunto de arcos, cada arco en
un grafo se especifica por dos nodos.
Por ejemplo el conjunto de nodos
{A,B,C,D,E,F,G,H} y el conjunto de arcos {(A,B),
(A,D), (A,C), (C,D), (C,F), (A,A)}, para el siguiente
grafo.

21. Recorrido de un grafo
Los algoritmos de un grafo requieren que se examinen sistemáticamente
los nodos y las aristas del grafo, esto se hace de dos formas, búsqueda en
anchura y búsqueda en profundidad,
La búsqueda en anchura usa una cola como estructura auxiliar para
mantener los nodos que se vayan a procesar posteriormente.
La búsqueda en profundidad, usará una pila

22. •Arboles

23.  Existen muchas estructura de datos y conocerlas es fundamental para
poder programar, mas sin embargo se debe ser un experto y conocedor del
diseño de algoritmos para la creación de los árboles para después codificar.
 Los árboles son la estructura de datos más utilizada para la realización de
video juegos y en la inteligencia artificial, esta está compuesta por nodos
que a su vez tienen hijos, cada nodo está compuesto por una carga de
enlace a sus nodos hijos.
 Como vemos en la siguiente imagen, cada carga está compuesta por los
nodos: 65, 58, 79, 25,12 y 46, como enlace tienen hijos, por ejemplo el 65,
tiene dos nodos hijos el 58 y el 79, a su vez el 58 tienen 3 nodos hijos y así
sucesivamente.

25. Representación de los nodos en un árbol

26. Los binarios son árboles que contienen únicamente dos nodos hijos, y se va bifurcando de dos
en dos, por ello su nombre. En la siguiente imagen se ve representado un árbol binario: