REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

• La representación del conocimiento y el razonamiento es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo fundamental es representar el conocimiento de una manera que facilite la inferencia (sacar conclusiones) a partir de dicho conocimiento.

• Analiza cómo pensar formalmente - cómo usar un sistema de símbolos para representar un dominio del discurso (aquello de lo que se puede hablar), junto con funciones que permitan inferir (realizar un razonamiento formal) sobre los objetos.

• Generalmente, se usa algún tipo de lógica para proveer una semántica formal de como las funciones de razonamiento se aplican a los símbolos del dominio del discurso, además de proveer operadores como cuantificadores, operadores modales, etc. Esto, junto a una teoría de interpretación, dan significado a las frases en la lógica.

• Cuando diseñamos una representación del conocimiento (y un sistema de representación del conocimiento para interpretar frases en la lógica para poder derivar inferencias de ellas) tenemos que hacer elecciones a lo largo de un número de ámbitos de diseño. La decisión más importante que hay que tomar es la expresividad de la representación del conocimiento. Cuanto más expresiva es, decir algo es más fácil y más compacto. Sin embargo, cuanto más expresivo es un lenguaje, más difícil es derivar inferencias automáticamente de él. Un ejemplo de una representación del conocimiento poco expresiva es la lógica proposicional. Un ejemplo de una representación del conocimiento muy expresiva es la lógica autoepistémica. Las representaciones del conocimiento poco expresivas pueden ser tanto completas como consistentes (formalmente menos expresivas que la teoría de conjuntos). Las representaciones del conocimiento más expresivas pueden ser ni completas ni consistentes.

• Existen un conjunto de técnicas de representación como son los marcos, las reglas, el etiquetado, y las redes semánticas, que tienen su origen en teorías del procesamiento de la información humana. Como el conocimiento se usa para conseguir comportamiento inteligente, el objetivo fundamental de la representación del conocimiento es representar el conocimiento de manera que facilite el razonamiento. Una buena representación del conocimiento debe ser declarativa además de conocimiento fundamental. Lo que es la representación del conocimiento se entiende mejor en términos de cinco roles fundamentales que juega, cada uno crucial para la aplicación

• Una representación del conocimiento es fundamentalmente un sucedáneo, un sustituto para el objeto en sí, usado para activar una entidad para determinar las consecuencias pensando en lugar de actuando, en otras palabras, razonando acerca del mundo en lugar de tomando acción en él.

• Es un grupo de compromisos ontológicos, en otras palabras, una respuesta a la pregunta: en qué términos debo pensar acerca del mundo?

• Es una teoría fragmentaria del razonamiento inteligente, expresado en términos de tres componentes: (i) El concepto fundamental de la representación del razonamiento inteligente; (ii) El conjunto de inferencias que la representación sanciona; y (iii) El conjunto de inferencias que recomienda.

• Es un medio para una computación pragmáticamente eficiente, en otras palabras, el entorno computacional en el que el pensamiento tiene lugar. Una contribución para esta eficiencia pragmática viene dada por la guía que una representación provee para organizar información de modo que facilite hacer las inferencias recomendadas.

• Es un modo de expresión humana, en otras palabras, un lenguaje en el que decimos cosas sobre el mundo.

• 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.

• Historia de la representación del conocimiento y el razonamiento• En las ciencias de la computación, particularmente la inteligencia artificial, se han

ideado un número de representaciones para estructurar la información.• Representación del conocimiento es un término comúnmente usado para referirse a

representaciones pensadas para el procesamiento por ordenadores modernos, y en particular, para representaciones compuestas por objetos explícitos (la clase que contiene a todos los elefantes, o Jacobo un individuo en concreto), y de afirmaciones sobre ellos ('Jacobo es un elefante', o 'todos los elefantes son grises'). Representar el conocimiento en un a forma explicita como esta permite a los ordenadores sacar conclusiones de conocimiento previamente almacenado ('Jacobo es gris').

• Muchos métodos de representación del conocimiento fueron probados a lo largo de la década de 1970 hasta principios de los años 80, cómo responder a preguntas usando heurísticas, redes neuronales, demostraciones de teoremas, y sistemas expertos, con un grado variable de éxito. La diagnosis médica (por ejemplo Mycin) fue un área importante de aplicación, al igual que lo fueron juegos como el ajedrez.

TIPOS

• Tripletas Objetivo-Atributo-Valor (OAV). Permiten derivar una representaci n gr fica del conocimiento � �organizada en tres niveles: objeto compuesto de atributos que contienen valores. Ejemplo

• Redes Sem nticas.� Ofrecen un esquema m s �general y desestructurado que las tripletas OAV. Donde cada nodo representa cualquier concepto u objeto, y los arcos representan relaciones que existen entre dichos conceptos. Ejemplo: