Este documento trata sobre la representación del conocimiento. Explica que el conocimiento es difícil de definir pero involucra la interacción con el mundo y uno mismo. Luego describe varios métodos para representar el conocimiento, incluyendo lógica proposicional, lógica de predicados, redes semánticas, marcos y reglas de producción. Finalmente, provee ejemplos de cada uno de estos métodos de representación.
2. ¿Qué es el conocimiento?
El conocer es un hecho primario, espontáneo e instintivo, y por ello no puede ser definido
estrictamente. Se podría describir como un ponerse en contacto con el ser, con el mundo
y con el yo; también podríamos decir que es un proceso en el que están vinculados
estrechamente las operaciones y procedimientos mentales, subjetivos, con las
operaciones y formas de actividad objetivas prácticas, aplicadas a los objetos.
3. ¿Qué es el conocimiento?
El conocer se caracteriza como una presencia del objeto frente al objeto: el sujeto se
posesiona en cierta forma del objeto, lo capta y lo hace suyo, reproduciéndolo de tal
manera que responda lo más fielmente posible a la realidad misma del objeto. Por
medio de esta reproducción, se tiene la imagen, no física como sería una fotografía,
sino psíquica, cognoscible, intencional.
5. Representación del Conocimiento:
-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 a los mecanismos de IA para
Obtener soluciones de manera más eficiente
Para representar algo necesitamos saber su forma o estructura:
-Que uso le dan los seres inteligentes
-Que uso le dará una inteligencia artificial
-Como adquirir el conocimiento
-Como almacenarlo y manipularlo.
6. Métodos de representación del
Conocimiento:
Declarativos:
-Lógica
-Sistemas de Producción
-Prolog
Procedurales:
-Unión entre el conocimiento y
la estructura de control.
-Orden dependiente.
-Procedimientos y funciones.
Estructurales:
-Estructuración del
conocimiento.
-propiedades inferenciales:
herencia, transitividad,
asociatividad.
-redes semánticas, frames.
7. Conocimiento Declarativo:
Se refiere a aquel que se puede declarar verbalmente como hechos,
acontecimientos, conceptos, etc. y se representa como proposición o como
imagen.
En el conocimiento declarativo tenemos lo que es:
-La Lógica: Es Lenguaje de representación que nos
permite expresar y razonar con sentencias que son
verdaderas o falsas.
Algunos Tipos de Lógica:
-Lógica Proposicional
-Lógica de Predicados
8. Lógica Proposicional:
Consiste en estudiar las variables proposicionales o sentencias lógicas, sus posibles
implicaciones, evaluaciones de verdad y en algunos casos su nivel absoluto de
verdad.
Una proposición en el castellano es, por ejemplo,
“El cielo es azul”
Esta es una proposición porque es un hecho. Además este hecho es verdadero.
• Las proposiciones en LP se representan con letras. Usualmente se usan las
Letras p, q, r y s, posiblemente con subíndices. Estas se denominan variables
9. Lógica de Predicados:
En LP se distinguen los siguientes elementos:
1. Constantes: >, ⊥.
2. Conectivos unarios: ¬.
3. Conectivos binarios: ∧, ∨, →, ↔
4. Símbolos de puntuación: (, ).
5. Un conjunto P, posiblemente infinito, de variables proposicionales.
Mediante una combinación de estos elementos es posible definir cualquier lenguaje
de la lógica proposicional.
10. Lógica Proposicional Ejemplo:
S : El sol resplandece
G: Guillermo va a la montaña
¬ S: El sol no resplandece
¬ G: Guillermo no va a la montaña
Entonces se representaría como:
S ∧ G El sol resplandece y Guillermo va a la montaña.
S ∨ G El sol resplandece o Guillermo va a la montaña.
S → G Si el sol resplandece, entonces Guillermo va a la montaña.
S ↔ G Si y sólo si el sol resplandece, Guillermo va a la montaña.
11. Lógica de Predicados:
Se puede definir como: un sistema que trata las formas argumentales cuya validez
depende del significado de las expresiones Y, O, SI…, entonces, etc. Todo lo demás
que afecta la validez de los argumentos es descartado.
Una proposición se define como un enunciado que puede ser calificado como
verdadero o falso y que no puede descomponerse en otras frases verdaderas o
falsas
14. Conocimiento Estructural:
Redes Semánticas:
Están basadas en la idea de que los objetos o los conceptos pueden ser unidos por
alguna relación. Estas relaciones se representan usando una liga que conecte dos
conceptos.
Los nodos y las ligas pueden ser cualquier cosa, dependiendo de la situación a
modelar.
Una relación muy común que une a dos conceptos es la relación es-un: A es-un B, la
cual significa que A es un concepto menos general que B.
Ejemplo: X es-un humano es-un animal
Existen otras relaciones comunes, como
Tiene, es, causa, etc. Más aparte las que pudiera definir el modelador de la red
semántica.
16. Marcos (Frames)
Son una estructura de datos compleja que representa una situación estereotipada, en la
que se organizar el conocimiento como una colección de características comunes al
concepto, objeto, situación o sujeto.
Características Principales:
Precisión: se precisan los objetos, las relaciones entre objetos y sus propiedades; en
ausencia de evidencia contraria se usan valores por omisión
Activación dinámica de procesos (Triggering): se pueden adjuntar procedimientos a
un marco o alguno de sus componentes y ser llamados y ejecutados automáticamente
tras la comprobación de cambio de alguna propiedad o valor (p. ej. if-needed, if-added).
Herencia por defecto no-monotónica: los marcos están conceptualmente relacionados,
permitiendo que atributos de objetos sean heredados de otros objetos predecesores en la
jerarquía
Modularidad: la base de conocimiento está organizada en componentes claramente
diferenciados
17. Marcos (Frames):
Estructura de un Slot:
Nombre: Cada slot debe tener un nombre único dentro del frame, pero son
propios de cada slot es decir dos o más frames pueden coincidir en los nombres
de los slots.
Valor del slot: Puede ser asignado inicialmente o estar vacío para añadirle valor
en procesos de búsqueda y razonamiento.
Procedimientos anexos: Estos son opcionales.
If – needed <procedimiento>: significa que antes de obtener el valor del slot
respectivo en una consulta, se ejecuta el procedimiento adjunto y solo si tiene
éxito se podrá obtener el valor.
If – added <procedimiento>: significa que antes de asignarle el valor al
respectivo slot, debe ejecutarse con éxito el procedimiento; de otra manera no se
realizara acción alguna.
If – deleted <procedimiento>: Significa que antes de borrar el valor del slot, debe
ejecutarse con éxito el procedimiento; de otra manera no se borrara el valor del
slot.
19. Reglas de producción o Inferencia:
Es un método procedimental de representación del conocimiento, pone énfasis en
representar y soportar las relaciones inferenciales del algoritmo, en contraposición a
los métodos declarativos (hechos).
La estructura de una regla es:
SI <antecedentes>
ENTONCES <consecuentes>
20. Reglas de producción o Inferencia:
Arquitectura de los Sistemas Basados en Reglas:
Base de Conocimientos: reúne todo el conocimiento del sistema (Hechos + Reglas).
Memoria Activa: contiene los hechos que representan el estado actual del problema (iniciales +
inferidos a posteriori) y las reglas activadas (en condiciones de ser ejecutadas).
Motor de Inferencias: decide que reglas activadas se ejecutarán.
Base de
Afirmaciones
Motor de
Inferencia
Interfaz de
Usuario
Base de
Datos
Base de
Conocimientos
21. Reglas de producción o Inferencia
Ejemplo:
Ejemplo:
IF: temperatura = alta
AND sudoración = presente
AND dolor_muscular = presente
THEN: diagnostico_preliminar = gripe
IF: diagnostico_preliminar = gripe
AND descompos_organos_internos = presente
THEN: diagnostico_preliminar = _ebola.
