Este documento describe la evolución de los sistemas basados en el conocimiento, desde su surgimiento en los años 70 hasta la actualidad. Explica que estos sistemas representan el conocimiento de forma explícita para resolver problemas de una manera más flexible y eficiente que los sistemas tradicionales. También describe diferentes modelos para representar el conocimiento, como declarativo, procedimental, triplas sujeto-predicado-objeto, redes semánticas y marcos. Finalmente, presenta algunas actividades para que los estudiantes indaguen más sobre estos temas.

1. ING. SIST. BASADOS EN
EL CONOCIMIENTO
1. INTRODUCCIÓN
parte1

2. OBJETIVO DE LA UNIDAD
• El estudiante caracterizará la
evolución y futuro de los sistemas
basados en el conocimiento (SBC), así
como los principales conceptos que definen el ciclo
de vida de los SBC; para explicarlos en el contexto
de los sistemas computacionales.

3. ACTIVIDAD 1
• Investigando más a fondo el tema
• Explicar el diagrama de la siguiente diapositiva
• Exposición-participación
• Todos pasarán duración de expo 7 minutos/equipo
• Valor: 1 participación para el equipo
• Tiempo de preparación 15 minutos.

4. EVOLUCIÓN

5. Tradicionales VS B en el conocimiento
• Tradicionales: el usuario representa el
conocimiento y además debe definir cómo
interacciona con el conocimiento previo y
debe re-establecer la secuencia de
instrucciones de procesamiento.
• Basados en c: el usuario(experto) define el
conocimiento y el sistema lo integra
directamente en la aplicación existente.

6. EVOLUCIÓN:
• Surge 70’s
• Diferente ingeniería de software ya que:
• Conocimiento humano es:
– Incompleto,
– Inconsistemte,
– Impreciso,
– Incierto,
– Tolerante.

7. EVOLUCION
• Razonamiento y respuestas del sistema
inseguros
• Conocimiento evolutivo, posibilidad de
aprendizaje
• No se aplica a ciclo de vida cascada
• Figura del “experto” en los proyectos de
desarrollo.

8. INTERSECCION

9. REPRESENTACION DEL
CONOCIMIENTO
• Cómo se puede representar
explícitamente el “conocimiento”
que un experto utiliza para resolver
problemas, para su almacenamiento
y empleo en un sistema software de
forma versátil y eficiente

10. Modelos de representación
• Subjetivismo
– James Von Helsholtz (1880)
• Conductismo
– Pavlov (1849-1936) condicionamiento perros)
– Skinner (1904-1990) palomas comida
• Cognitivismo/psicología cognitiva
– Jean Piaget (1896-1980) asimilación, acomodación

11. Modelo de procesamiento de la
información.

12. TIPOS DE CONOCIMIENTO
• Declarativo
superior(X,Y):- jefe(X,Y).
superior(X,Y):- jefe(X,Y), superior(Z,Y).

13. Procedimental
Boolean superior(ind X, indY, conjuntoC) {
If (jefe(X,Y)) return true; else {
C = sacar(C,X);
C = sacar (C,Y);
while (!vacio(C)) {
Z=buscar_en(C);
If (jefe(X,Z))
If (superior(Z,Y)) return true;
C= sacar(C,Z); }
Return false;
}
}

14. EJEMPLO
conocimiento declarativo
• SI NO talon_este_banco
• Y NO portador_tiene_cuenta
• ENTONCES rechazar
• Si talon_este_banco
• O portador_tiene_cuenta
• ENTONCES talon_cumplimentado

15. Lenguajes de
representación
• Requisitos
–Sintaxis formalizada, para
poder diseñar adecuadamente un
procesador (motor de inferencias)

16. Lenguajes de
representación
• Requisitos
–Semántica bien definida y
que permita la implementador en
el procesador de algoritmos de
razonamiento eficientes

17. Lenguajes de
representación
• Requisitos
–Desde un punto de vista
pragmático, expresividad para
representar el conocimiento lo
menos forzadamente posible

18. ACTIVIDAD 2
• Mostrar y explicar un ejemplo de cada uno de los
lenguajes de representación que se ven en la
diapositiva que sigue, explicar.
• Generar una presentación con 5 diapositivas, la
primera es portada con los elementos del equipo de
trabajo.
• Exponerla enviarla
• ASUNTO: INTRO parte1 “nombre” CONOCIMIENTO

19. Lenguajes de
representación
• Triplas Objeto-Atributo-Valor
• Redes semánticas
• Marcos
• Lógica de predicados

20. BIBLIOGRAFIA
• http://www.it.uc3m.es/rcrespo/docencia/irc/apuntes/03_SBC.pdf