Este documento presenta diferentes conceptos relacionados con el conocimiento en inteligencia artificial. Define conocimiento, creencias, hipótesis y epistemología. Luego describe variantes del conocimiento según Mark Stefik, incluyendo percepción, aprendizaje, experiencia práctica y otros. Finalmente, explica diferentes formas de representar conocimiento como lógica proposicional, lógica de predicados, reglas de producción, redes asociativas, marcos, guiones y objetos.

1. EL CONOCIMIENTO EN I.A.
Ing. Edecio Freitez

2. CONOCIMIENTO: CONCEPTOS
RELACIONADOS
 Creencia: Es toda expresión que tiene significado, que es
coherente y que puede ser representada. Puede ser verdadera o
falsa
 Hipótesis: Se define como una creencia justificada que no se
conoce sea verdadera, esta respaldada por cierta evidencia,
pero todavía puede resultar falsa.
 Epistemología: Estudio de la naturaleza del conocimiento.
 Metaconocimiento: Es el conocimiento acerca del
conocimiento, acerca de lo que se conoce.

3. VARIANTES DEL CONOCIMIENTO SEGÚN MARK STEFIK
1. Percepción: El acto hecho o estado del conocimiento.
Desde la perspectiva de la Ingeniería del Conocimiento, la
percepción es una base para el conocimiento.
Percepción + Conocimiento Previo ═> Action
2. Aprendizaje: Todo aquello que se ha percibido por la mente.
Construir o modificar representaciones de lo que ha sido
percibido, a traves de procesos de abstraccion,
generalizacion y construccion de modelos.
En la Ingenieria del conocimiento: las tecnicas de
aprendizaje de maquina formulan experiencia como
conocimiento.
3. Experiencia Practica, Habilidad: la experiencia es esencial
para la creaccion de conocimiento.

4. VARIANTES DEL CONOCIMIENTO SEGÚN MARK STEFIK
4. Relación o familiaridad con un hecho o lugar.
En la ingeniería del Conocimiento: Se refiere a los grados de
conocimiento.
5. Cognición, reconocimiento
6. Información: Cuerpo de hechos acumulados por la Humanidad,
7. Rango de sabiduría o entendimiento
Razonamos en nuevas situaciones
usando lo que hemos adquirido
en situaciones especificas proporcionándonos
habilidad par inferir y para generalizar

5. TIPOS DE CONOCIMIENTO
 Procedimental: es aquel conocimiento compilado que se
refiere a la forma de realizar cierta tarea( el saber como
hacerlo)
 Declarativo: es conocimiento pasivo, expresado como
sentencia acerca de hechos del mundo que nos rodea( el saber
que hacer)
 Heurístico: es un tipo especial de conocimiento usado por los
humanos para resolver problemas complejos.
 Heurística: Medio para descubrir, criterio, estrategia, método o
truco para simplificar la solución de problemas. Usualmente se
adquiere a través de mucha experiencia

6. PROPIEDADES DEL CONOCIMIENTO
 Es voluminoso. Es difícil caracterizarlo
 Se organiza de manera que se corresponde con la forma en
que va a ser usado
EL conocimiento de una tarea es el que domina el
curso de las etapas que se van tomando para la
solución del problema
La elección de una representación puede tener
gran importancia en la eficiencia del programa

7. CONOCIMIENTO EN TÉRMINOS DE SISTEMAS DE
CONOCIMIENTO
Se refiere a la experiencia codificada de agentes. La
experiencia es la fuente de información para resolver
problemas. Por codificación se entiende que el
conocimiento ha sido formulado , registrado y preparado
para usarlo.
¿ Como se puede representar ?
¿ Como se puede manipular el Conocimiento?

8. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Organismos
Biológicos
Computadoras
Seres
Humanos
El conocimiento es almacenado
como estructuras complejas
de neuronas interconectadas
El conocimiento es almacenado
como estructuras simbólicas
(en forma de estados eléctricos
y magnéticos)
El conocimiento es almacenado
simbólicamente (imágenes,
Lenguaje hablado, lenguaje escrito)

9. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Lógica Simbólica Formal
Lógica preposicional
Lógica de Predicados
Reglas de Producción
Formas Estructuradas
Redes Asociativas
Estructuras Marcos,
guiones, Plantillas
Representación Orientada
a objetos

10. LÓGICA PREPOSICIONAL
Proposición: Es una sentencia simple que tiene un valor asociado
que puede ser verdadero (V) o falso (f).
Ejemplo:
- Hoy es viernes
- Ayer llovió
- Hace frió
* La lógica Preposicional es la mas antigua y simple de las
formas de lógica.
* Utiliza una representación primitiva del lenguaje
* Permite representar y manipular aserciones sobre el mundo
que nos rodea

11. LÓGICA PREPOSICIONAL
* Permite el razonamiento , a través de un mecanismo que
primero evalúa sentencias simples y luego sentencias
complejas, formadas mediante el uso de conectivos
Preposicionales.
- Conjunción (And Λ)
- Disyunción (Or v)
- Negation (Not ~)
- Implication (If Then ═>)
- Igual (=)

12. LÓGICA PREPOSICIONAL
* Se rige por tablas de verdad y equivalencias (leyes
Equipotenciales, Leyes Conmutativas, Asociativas,
Absortivas y DeMorgan)
* Permite la asignación de un valor verdadero o falso
para la sentencia completa
* No tiene facilidad para analizar palabras individuales que
compone la sentencia
Representación:
Hoy_es_viernes, Ayer_llovio, Hace Frio
* Pueden combinarse para expresar conceptos mas
complejos
Hoy_es_viernes y Hace_frio (Formula bien formada)
* Esta limitada en su habilidad para expresar conocimiento

13. LÓGICA DE PREDICADO
 Permite la representación de hechos del mundo real como.
sentencias escritas en forma de formulas bien formadas
(fbf) de la siguiente forma:
predicado (objeto)
 Expresan relaciones o acciones entre objetos, axial como
también cualidades y atributos de tales objetos. Los objetos
puede ser: Personas, objetos Físicos, conceptos
Ejemplo: la sentencia marco es un hombre se representa
como: HOMBRE(Marco)
 Los predicados tienen un valor de veracidad, pero su valor
de veracidad depende de sus términos

14. LÓGICA DE PREDICADO
 Ejemplos:
Hoy_es(viernes)
Hace(Frio)
Color(Hierba, Verde)
Color(Hierba, Azul)
Parte_de(Ecuador, Europa)

15. REGLAS DE PRODUCCIÓN
Permiten la representación del conocimiento fragmentado en
dos partes:
- La primera parte especifica las condiciones de
aplicabilidad del conocimiento contenido en la regla. Es el
antecedente premisa, condición o situación.
- La segunda parte especifica las acciones a ejecutar
cuando la regla es aplicada. Es el consecuente, conclusión,
acción o respuesta.
 Describe el problema y algún tipo de conocimiento sobre su
solución
 Con las reglas se tiene una serie de lineamientos que dicen lo
que se puede hacer o lo que se puede concluir en diferentes
situaciones
SI<Expression Booleana> ENTONCES <Action / Conclusion>

16. REGLAS DE PRODUCCIÓN
 Son sencillas de implementar por su similitud con el
razonamiento humano
Ejemplo de Reglas
Sin Variables
Con variables
1. Si Cerca del destino Entonces Vaya Caminando
2. Si Hay un Dispositivo D Entonces Apague D
con Temperatura T y T >450

17. REGLAS DE PRODUCCIÓN
 Instancia de Reglas: Es un par constituido por las reglas y los
valores de las variables de la regla que satisfacen las
condiciones de aplicabilidad de la regla
 Ligaduras: Son las asociaciones variable-valor
 Conjunto de Conflicto: Esta constituido por las instancias de
reglas
Base de Reglas
19. Si Hay un Dispositivo D Entonces Apague D
Con Temperatura T y T >450

18. REGLAS DE PRODUCCIÓN
Memoria de Trabajo
.
.
12. Dispositivo Fuente de Poder 1460 F
14. Dispositivo Modem 13760 F
15. Dispositivo Fuente de Poder 16290 F
Conjunto de Conflicto Constituido por las dos Instancias
19. D=Fuente de Poder D Correspondiente al elemento de
Memoria de Trabajo 12. v
19. D= Modem 13 Correspondiente al elemento de
Memoria de Trabajo 14

19. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
Son sistemas asados en reglas que se componen de:
- Una serie de normas o reglas de producción
- Una serie de hechos
- Algún mecanismo interpretador que controle la aplicación de estas reglas
dados los hechos
 Las reglas se encadenan unas a otras por ligas de asociación para formar
redes de reglas con el fin de crear alguna línea de razonamiento
 Eficiencia baja, Modificalidad alta, Transparencia muy alta
 Apropiada donde el control es muy complejo y el conocimiento muy
fragmentado
 Generan nuevos elementos de información a partir de otros

20. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
Nuevo Conocimiento
A B
B C
A C
Hay dos tipos básicos de sistemas basados en reglas
Sistemas De encadenamiento hacia adelante
Sistemas de encadenamiento hacia atrás

21. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
 Encadenamiento hacia delante: Se basa en ejecutar aquellas
reglas cuyo antecedente sea cierto a partir de la información
que hay en el sistema.
 Encadenamiento hacia atrás: Se basa en ejecutar aquellas
reglas cuyo consecuente permitirá demostrar cierta condición,
si esta no puede ser demostrada a partir de la base de
afirmaciones.
Esquema General de Razonamiento
Emparejamiento
Resolución de Conflictos
Ejecución o aplicación de esa regla
Condición de Terminación

22. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
Arquitectura de un interpretador de regla de Producción
Problema
Memoria
de Trabajo
Motor de
Inferencias
Base de
Reglas
S
O
L
U
C
I
O
N

23. REDES ASOCIATIVAS
Una red esta formada por un conjunto de nodos unidos entre si
por enlaces de diferentes tipos.
Redes Asociativas (Semánticas)
 Representan conocimiento en forma básica
 Agrupan el conocimiento en dos partes
Objetos (nodos)
Relaciones entre objetos (enlaces o arcos)
 Apropiadas para representar conocimiento en forma jerárquica
 El conocimiento puede ser de dos clases
Conocimiento Asertivo: realizar afirmaciones particulares

24. REDES ASOCIATIVAS
Conocimiento Taxonómico: describe conceptos
 Toda red semántica también puede definirse como oraciones en una lógica
 Es fácil visualizar los pasos que se darán en el proceso de inferencia
 El lenguaje de consulta es sencillo
 Limitadas en expresividad: Negaciones, disyunciones, cuantificaciones
 Permiten la declaración de importantes asociaciones en forma explicita
 El tiempo que toma el proceso de búsqueda por hechos particulares puede
ser significativamente reducido (debido aq que los nodos relacionados
están directamente conectados)

25. REDES ASOCIATIVAS
Ejemplo:

26. REDES ASOCIATIVAS
Clasificación:
Redes
Asociativas
Redes
preposicionales
Redes
Relacionales
Redes de
Clasificación
Redes
Causales
Redes
Bayesianas
Modelo de
Quillian
Redes de Shapiro
Grafos de Sowa
Grafos de
Schank

27. MARCOS(FRAMES)
 Un frame es una plantilla de objetos que contiene un conjunto
de slots.
 Cada slot puede ser de alguno de los siguientes tipos:
1- un atributo simple con un valor opcional de default
2- un procedimiento
3- una restricción
4- un apuntador a otro frame
 En programación ofrece uno de los mecanismos de
estructuración más poderosos y flexibles que existen en
Inteligencia Artificial

28. MARCOS(FRAMES)
 puede implementar cualquier esquema de representación del
conocimiento e incluso diversos paradigmas de programación
como orientado a objetos, orientado a accesos, etc
 complejidad de programar con frames puede fácilmente
tornarse inadmisible e ineficiente cuando se posee poca
habilidad, disciplina y conocimientos avanzados de
programación con frames.

29. MARCOS(FRAMES)
Existen dos tipos fundamentales de Marcos:
- Las Clases: representan conceptos o entidades generales
- Las Instancias: Que viene a ser ejemplos particulares de
marcos clase
 La red jerárquica de Marcos es dotada de un mecanismo de
herencia gracias mediante el cual cada marco hereda los
campos de sus predecesores en la red.

30. MARCOS(FRAMES)
 Ejemplo:
Frame: Perro
Nombre: Chary
Raza: Pastor
Conducta:
If ladra
then no-
muerde
Dueño:
frame(Perso
na,Luis)
Foto:
display(cha
ry.jpg)

31. GUIONES (SCRIPT)
Es una estructura de conocimiento que organiza información referente a
situaciones dinámicas estereotipadas; Ej. ir al cine, comer en un
restaurante, ir de compras etc.
Elementos que componen un guión
 Escenas: Sucesos descritos en el guión en forma secuenciales manera que
la realización de una escena permita que tenga lugar la siguiente
 Roles, Objetos y Lugares: Se corresponde con los personajes típicos que
interviene en el guión, los objetos que aparecen en los hechos descritos y
los lugares donde acontecen las actividades propias del guión

32. GUIONES (SCRIPT)
 Cabeceras: permiten determinar si un guión es apropiado para
explicar cierta situación, la cual no ha sido aun identificada
Existen varios tipos de cabecera:
- La que da nombre al guión
- La que representa condiciones
- La que representa instrumentos
 Resultados: Conjunto de hechos que serán ciertos una vez que
se hayan completado la secuencia de sucesos descritas en el
guión

33. OBJETOS
 Objeto = unidad atómica que encapsula estado y
comportamiento
 La encapsulación en un objeto permite una alta cohesión y un
bajo acoplamiento
 Un objeto puede caracterizar una entidad física (coche) o
abstracta (ecuación matemática)
 un objeto se representa por un rectángulo con un nombre
subrayado

34. OBJETOS
Un objeto
Otro objeto más
Otro objeto

35. OBJETOS
Ejemplo: objetos relacionados
Felipe
Juan
Cuenta Corriente 101
Cuenta Corriente 114
Banco de Valencia

36. OBJETOS
 Objeto = Identidad + Estado + Comportamiento
 El estado está representado por los valores de los atributos
 Un atributo toma un valor en un dominio concreto
Un coche
Azul
979 Kg
70 CV
...

37. CLASES Y OBJETOS

38. COMPORTAMIENTO DE LOS OBJETOS
 Ejemplo de interacción:
Un Objeto
Otro Objeto
Operación 1
Operación 2
1: Un mensaje

39. COMPORTAMIENTO
 Los mensajes navegan por los enlaces, a priori en ambas
direcciones
 Estado y comportamiento están relacionados
 Ejemplo: no es posible aterrizar un avión si no está volando.
Está volando como consecuencia de haber despegado del
suelo

40. PERSISTENCIA
 La persistencia de los objetos designa la capacidad de un
objeto trascender en el espacio/tiempo
 Podremos después reconstruirlo, es decir, cogerlo de memoria
secundaria para utilizarlo en la ejecución (materialización del
objeto)
 Los lenguajes OO no proponen soporte adecuado para la
persistencia, la cual debería ser transparente, un objeto existe
desde su creación hasta que se destruya

41. COMUNICACIÓN
 Un sistema informático puede verse como un conjunto de
objetos autónomos y concurrentes que trabajan de manera
coordinada en la consecución de un fin específico
 El comportamiento global se basa pues en la comunicación
entre los objetos que la componen

42. COMUNICACIÓN
 Categorías de objetos:
 Activos - Pasivos
 Cliente – Servidores, Agentes
 Objeto Activo: posee un hilo de ejecución (thread) propio y
puede iniciar una actividad
 Objeto Pasivo: no puede iniciar una actividad pero puede
enviar estímulos una vez que se le solicita un servicio
 Cliente es el objeto que solicita un servicio. Servidor es el
objeto que provee el servicio solicitado

43. COMUNICACIÓN
 Los agentes reúnen las características de clientes y servidores
 Son la base del mecanismo de delegación
 Introducen indirección: un cliente puede comunicarse con un
servidor que no conoce directamente

44. COMUNICACIÓN
 Ejemplo con objeto agente:
Un cliente
Un agente
Servidor 1
Servidor 2
1:
2:
3:

45. EL CONCEPTO DE MENSAJE
 La unidad de comunicación entre objetos se llama mensaje
Objeto 1 Objeto 2
Objeto 3 Objeto 4
1: Mensaje A
2: Mensaje C
3: Mensaje D
4: Mensaje E

46. MENSAJE Y ESTÍMULO
 Un estímulo causará la invocación de una operación, la
creación o destrucción de un objeto o la aparición de una señal
 Un mensaje es la especificación de un estímulo
 Tipos de flujo de control:
 Llamada a procedimiento o flujo de control anidado
 Flujo de control plano
 Retorno de una llamada a procedimiento
 Otras variaciones
 Esperado (balking)
 Cronometrado (time-out)

47. OBJETO
 Ejemplo de objeto