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UNIVERSIDAD FERMÍN TORO
VICERRECTORADO ACADEMICO
ESCUELA DE COMPUTACIÓN
Inteligencia Artificial
Por:
Manuel Eduardo Torres Rivas
C.I. 26.561.400
mr-x1981@hotmail.com
Sección: SAIA – A
Profesor: Ing. Edecio Freitez
Representación de
Conocimiento
en la Inteligencia
Artificial
Características
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Definición
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de la RC
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Conocimiento
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 Cobertura, significa que la
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 Comprensible por humanos. La
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es vista como un lenguaje natural,
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libremente.
Objetivos de la RC
 Manipular conocimiento cualitativo
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R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
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R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
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Tripletas Objeto-Atributo-Valor: se utilizan para
representar hechos acerca de objetos y sus atributos,
especificando el valor de un atributo para un
determinado objeto. Típicamente estas tripletas se
representan en forma de grafos, utilizando una elipse
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operadores booleanos, mientras que las
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Capacidades de la RC
R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
Todo problema es más sencillo de
resolver si disponemos de conocimiento
específico sobre él. Este conocimiento
dependiente del dominio se combina con
el conocimiento general sobre cómo
resolver problemas. Este conocimiento ha
de permitir guiar los mecanismos de
inteligencia artificial para obtener
soluciones de manera más eficientes.
Representación de Conocimiento
en la Inteligencia Artificial
Referencias Electrónicas
 http://www.disi.unal.edu.co/~lctorress/iartificial/IA0005l.pdf
 http://scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2071-
081X2010000100002
 http://saia.uft.edu.ve/moodle/course/view.php?id=7155

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Informe digital: representación del conocimiento

  • 1. UNIVERSIDAD FERMÍN TORO VICERRECTORADO ACADEMICO ESCUELA DE COMPUTACIÓN Inteligencia Artificial Por: Manuel Eduardo Torres Rivas C.I. 26.561.400 mr-x1981@hotmail.com Sección: SAIA – A Profesor: Ing. Edecio Freitez Representación de Conocimiento en la Inteligencia Artificial
  • 2. Características CONTENIDO Definición Objetivos de la RC Representación del Conocimiento Propiedades Técnicas de RC Capacidades
  • 3. Definición Es una combinación de estructuras de datos (que nos permiten 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. La Inteligencia artificial y el desarrollo de sistemas inteligentes requieren adecuadas representaciones del conocimiento para que imiten la inteligencia. El conocimiento no debe confundirse con datos o información. El Conocimiento incluye y requiere datos información. Es el proceso de transformación de éste a un dominio o un lenguaje simbólico para ser procesado en un computador. Representación del Conocimiento
  • 4. Características  Consistencia. Siendo consistente, la representación del conocimiento puede eliminar conocimiento redundante o conflictivo.  Eficiencia.  Facilidad de modificación y actualización.  Soporte de la actividad inteligente que usa la base de conocimiento.  Cobertura, significa que la representación del conocimiento cubre la información en anchura y profundidad.  Comprensible por humanos. La representación del conocimiento es vista como un lenguaje natural, así que la lógica debería fluir libremente.
  • 5. Objetivos de la RC  Manipular conocimiento cualitativo  Estructurar el Conocimiento  Capturar significado complejo  Procesar interpretaciones del Conocimiento  Inferir el conocimiento a partir de hechos establecidos.  Representar tanto principios generales como específicos.  Comprensible por humanos. La representación del conocimiento es vista como un lenguaje natural, así que la lógica debería fluir libremente. R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
  • 6. Voluminoso Difícil de caracterizar con precisión Incierto/impreciso Con Incertidumbre Cambia, es dinámico Debe estructurarse de la manera como se va a utilizar Propiedades
  • 7. Tipos de RC R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o Procedimental <<El saber como hacerlo>> Ejemplos: el proceso de como hacer un vestido, un computador, una máquina, hacer una pintura, la resolución de ecuaciones algebraicas Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea. Los modelos procedimentales y sus esquemas de representación almacenan conocimiento en la forma de cómo hacer las cosas. Pueden estar caracterizados por gramáticas formales, usualmente implantadas por sistemas o lenguajes procedimentales y sistemas basados en reglas sistemas de producción.
  • 8. Tipos de RC Declarativo <<El saber que hacer>> Son hechos sobre objetos o situaciones. Posee mayor capacidad expresiva, menor capacidad creativa o computacional. Es conocimiento pasivo, expresado como sentencias acerca de los hechos del mundo que nos rodea (el saber que hacer). 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. Ejemplos: Información de una base de datos Conocimiento Relacional: conjunto de relaciones expresables mediante tablas (como en una Base de Datos). Hemos de aportar procedimientos que lo enriquezcan Motor de inferencia genera conocimiento a partir de información. Conocimiento Heredable: Estructuración jerárquica del conocimiento. Se trata de construir un árbol o grafo de conceptos basado en la generalización y/o especialización. Conocimiento Inferible: Conocimiento descrito mediante lógica. Se puede utilizar la semántica de los operadores y el Modus Ponens para inferir nuevo conocimiento.
  • 9. Tipos de RC Heurístico <<Descubrir>> Es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas complejos. El adjetivo heurístico significa medio para descubrir. Está relacionado con la palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar. Se entiende por heurístico a un criterio, estrategia, método o truco utilizado para simplificar la solución de problemas.
  • 10. IA Técnicas de RC R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o Objeto-Atributo-Valor Hechos Difusos: Reglas Marcos Redes Semánticas
  • 11. Tripletas Objeto-Atributo-Valor: se utilizan para representar hechos acerca de objetos y sus atributos, especificando el valor de un atributo para un determinado objeto. Típicamente estas tripletas se representan en forma de grafos, utilizando una elipse para el objeto, un cuadrado para el valor, y una flecha o arco dirigido entre ambos elementos representando el atributo. Hechos Difusos: representa conocimiento impreciso o ambiguo. Esta ténica lo que permite es definir funciones de membresía que asignan un valor entre 0 y 1 a cada valor. Reglas: esta técnica representa el conocimiento presentando unas premisas o condiciones y las conclusiones o acciones que de ellas se derivan. Se suelen representar de la forma IF – THEN -. Las premisas se colocan a continuación del IF en forma normalmente de tripletas O-A-V y utilizando operadores booleanos, mientras que las conclusiones definirían nuevos hechos o realizarían acciones. Técnicas de RC
  • 12. Técnicas de RC Redes Semánticas o Mapas Conceptuales: se basa en la utilización de grafos que representan conceptos, objetos y relaciones entre ellos. Permiten representar estructuras jerárquicas de conocimiento. Están relacionadas también con las tripletas O-A-V, ya que en las redes semánticas se suelen incluir también estas estructuras para dar información sobre los atributos de los diferentes objetos. Frames o Marcos: es una técnica de representación muy similar a la utilizada en la programación orientada a objetos. Consta de class frames, similares a las clases, que representan conjuntos de objetos con características similares. A partir de ellas se crean las instance frames que representan elementos concretos de esa clase.
  • 13.  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 Capacidades de la RC R C : R e p r e s e n t a c i ó n d e l C o n o c i m i e n t o
  • 14. Todo problema es más sencillo de resolver si disponemos de conocimiento específico sobre él. Este conocimiento dependiente del dominio se combina con el conocimiento general sobre cómo resolver problemas. Este conocimiento ha de permitir guiar los mecanismos de inteligencia artificial para obtener soluciones de manera más eficientes. Representación de Conocimiento en la Inteligencia Artificial
  • 15. Referencias Electrónicas  http://www.disi.unal.edu.co/~lctorress/iartificial/IA0005l.pdf  http://scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2071- 081X2010000100002  http://saia.uft.edu.ve/moodle/course/view.php?id=7155