Este documento presenta diferentes técnicas para representar el conocimiento, incluyendo marcos, reglas, etiquetado y redes semánticas. Describe características clave de una buena representación del conocimiento como cobertura, comprensión humana, consistencia y eficiencia. Además, distingue entre conocimiento procedimental y declarativo, e introduce conceptos como conocimiento relacional, heredable e inferible.

1. Integrante:
Daniel Suarez
C.I. 22.329.615
Sección: SAIA A
Universidad Fermín Toro
Facultad de Ingeniería

2. Representación del conocimiento
 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.

3. Unión entre el conocimiento y la
estructura de control.
orden dependiente, procedimientos
y funciones.
Metodologías Representación del
Conocimiento en Inteligencia Artificial
Metodologías
Declarativas Estructurales Procedurales
Separación entre conocimiento y
estructura de control lógica:
expresiones declarativas (fbf), sistemas
de producción: (bh, rp, ec), prolog
Estructuración del conocimiento.
propiedades inferenciales: herencia,
transitividad, asociatividad.
redes semánticas, frames.

4. Características
Una buena representación del conocimiento cubre seis características básicas:
 Cobertura, que significa que la representación del conocimiento cubre la
información en anchura y profundidad. Sin una cobertura amplia, la
representación del conocimiento no puede determinar nada ni resolver
ambigüedades.
 Comprensible por humanos. La representación del conocimiento es vista como
un lenguaje natural, así que la lógica debería fluir libremente. Debería soportar
la modularidad y la jerarquía de clases (los osos polares son osos, que son
animales). Debería además contar con primitivas simples que se combinen de
forma compleja.
 Consistencia. Si Pedro ha cerrado la puerta, también puede ser interpretado
como la puerta ha sido cerrada por Pedro. 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.

5. Tipos de Conocimiento
 Conocimiento Procedimental
Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la
forma de realizar una cierta tarea (el saber cómo hacerlo).
Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una
ecuación algebraica son expresados como conocimiento
procedimental
 Conocimiento Declarativo
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).

6. Tipos de Conocimiento
Tipos de conocimiento Declarativo
 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 (taxonomía jerárquica). Se trata de construir un
árbol o grafo de conceptos basado en la generalización y/o
especialización. De igual manera puede ser una red semantica
 Conocimiento Inferible: Conocimiento descrito mediante lógica.
Se puede utilizar la semántica de los operadores y el Modus
Ponens para inferir nuevo conocimiento.

7. Tipos de Conocimiento
El Conocimiento Heurístico
 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.

8. Técnicas de representación del
Conocimiento
 Marcos: Técnica de representación muy similar a la
utilizada en la programación orientada a objetos.
Plantilla de objetos que contiene un conjunto de slots.
 Reglas: Serie de lineamientos que dicen lo que se
puede hacer o lo que se puede concluir en diferentes
situaciones.
 Etiquetado: Relaciones entre entidades. Dan nombres
a los arcos y nodos que representan los elementos del
dominio. El etiquetado identifica el tipo de relación en
los arcos.

9. Técnicas de representación del
Conocimiento
 Redes Semánticas:
Esta forma ha sido muy utilizada en IA para
representar el conocimiento y por tanto existen una gran
diversificación de técnicas.
Elementos Básicos:
 Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos,
unidas por arcos que representan las relaciones entre los
conceptos.
 Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan
sobre las estructuras de datos.

10. Técnicas de representación del
Conocimiento
Tipos de redes semánticas
 Redes IS-A: Es una jerarquía taxonómica cuya espina dorsal
está constituida por un sistema de enlaces de herencia
entre los objetos o conceptos de representación, conocidos
como nodos
 Grafos conceptuales: Los arcos no están etiquetados, y los
nodos son de dos tipos:
*Nodos de concepto, que pueden representar tanto
una entidad como un estado o proceso.
*Nodos de relación, que indican cómo se relacionan
los nodos de concepto.
 Esquemas de marcos: Es una estructura de datos compleja
que representa una situación estereotipada