JHONATAN DE JESUS MONZON LOPEZ

JHONATAN DE JESUS MONZON LOPEZ

ING EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

7ordm TETRAMESTRE

UNIVERSIDAD DE MEXICO

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD III

REPRESENTACION DEL

CONOCIMIENTO Y

RECUPERACION DE LA

INFORMACION

31 DEFINICION DE CONOCIMIENTO

EL CONOCIMIENTO SUELE ENTENDERSE COMO

Hechos o datos de informacioacuten adquiridos por una persona a traveacutes de la experiencia o la educacioacuten la comprensioacuten teoacuterica o praacutectica de un tema u objeto de la realidad

Lo que se adquiere como informacioacuten relativa a un campo determinado o a la totalidad del universo

Conciencia o familiaridad adquirida por la experiencia de un hecho o situacioacuten

Incluye el saber queacute (know what) el saber coacutemo (know how) y el saber doacutende (know where)

31 TIPOS DE CONOCIMIENTO

EL CONOCIMIENTO SE DIVIDE EN

CONOCIMIENTO CIENTIacuteFICO Este es un pensamiento dinaacutemico el cual utiliza meacutetodos cientiacuteficos investigaciones experimentacioacuten para aproximarse a la realidad o dar solucioacuten a un determinado problema

CONOCIMIENTO ARTIacuteSTICO Es aquel que se utiliza para comunicar emociones pensamientos sentimientos ademaacutes de descubrir la belleza y sencillez de las cosas

CONOCIMIENTO REVELADO Este conocimiento tiene dos

formas el conocimiento revelado por Dios y el conocimiento

revelado por nuestra conciencia Este viene dado por una

representacioacuten de fe en el que cualquier individuo que desea

conocer algo lo conoce de forma oculta o misteriosa

CONOCIMIENTO EMPIacuteRICO Es el conocimiento que se da por

casualidad de la vida es decir al azar permitiendo a los seres

humanos conducirse en su vida y las diferentes actividades que

desarrollan les permite salir de la rutina

34 ESTRUCTURA PARA ALMACENAR EL CONOCIMIENTO

ARMOUR DISTINGUE 5 FORMAS CONOCIDAS DE ALMACENAR EL

CONOCIMIENTO

DNA Es el primer meacutetodo de almacenamiento del conocimiento EL DNA existe para almacenar el conocimiento de coacutemo crear vida como una maacutequina de Turiacuten El conocimiento estaacute profundamente empotrado pasar de grado es obligatorio para la supervivencia de las especies

CEREBRO Es un ldquoexperimentordquo casi exclusivo de la raza humano almacenar maacutes conocimiento en el cerebro que lo que se hereda en el DNA Usamos nuestro cerebro para almacenar el conocimiento que adquirimos fue el segundo meacutetodo de almacenar el conocimiento que conocimos

MAacuteQUINAS Y HERRAMIENTAS El valor maacutes importante de una herramienta no es ella en siacute misma sino como ha sido creada y modificada El conocimiento del creador de esas herramientas es lo que marca las diferencias LIBROS Ha permitido nuevas formas de depositar y acceder al conocimiento que hasta ese momento estaban confinados al cerebro Hizo al conocimiento portable en el tiempo y en el espacio El conocimiento es muy persistente pero de actualizacioacuten lenta Aunque los libros son intencionales no tienen capacidad para cambiar al mundo SOFTWARE Es la uacuteltima forma conocida ndashde hace soacutelo unos 50 antildeosndash para almacenar el conocimiento Despueacutes de unos inicios dubitativos estaacute creciendo a una velocidad vertiginosa Multitud de personas estaacuten trabajando para obtener informacioacuten de las fuentes maacutes diversas comprenderla clasificarla y trasladarla a este medio y entonces intentan validar todo ese conocimiento

342 REDES SEMANTICAS

Una red semaacutentica o esquema de representacioacuten en Red es una forma de representacioacuten de conocimiento linguumliacutestico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo En caso de que no existan ciclos estas redes pueden ser visualizadas como aacuterboles Las redes semaacutenticas son usadas entre otras cosas para representar mapas conceptuales y mentales En un grafo o red semaacutentica los elementos semaacutenticos se representan por nodos

35 REPRESENTACIOacuteN DE LA INFORMACIOacuteN

LA INFORMACIOacuteN SE PUEDE REPRESENTAR DE MUCHAS MANERAS ENTRE LAS CUALES SE ENCUENTRAN

ORGANIGRAMAS hay de diversos tipos (jeraacuterquicos de procesos de aplicaciones de proyectos) Habitualmente se utiliza como miacutenimo el Organigrama Funcional que ya ha sido comentado

DIAGRAMAS son representaciones secuenciales que describen las tareas de un proceso procedimiento o algoritmo mediante la utilizacioacuten de siacutembolos predeterminados

DIAGRAMA DE FLUJO describe el anaacutelisis y estructura de un Proceso o Procedimiento

CUADERNO DE CARGA describe el contenido de una actividad Algoritmo o programa

SIacuteMBOLOS identifican tareas y conceptos concretos como por ejemplo una decisioacuten un caacutelculo una impresioacuten o un archivo

351 RAZONAMIENTO HACIA ADELANTE

Deductivo progresivo razonamiento hacia delante dirigido por hechos evidencias siacutentomas datos conclusionesrArr

EL RAZONAMIENTO HACIA ADELANTE

se inicializa la BH con un conjunto inicial de hechosse inicializa el conjunto de hipoacutetesis (CH) con los objetivos a

verificarmientras existan hipoacutetesis a validar en CH se escoge una de ellas y

se validase comparan los hechos de la BH y la parte derecha de las reglas con

las hipoacutetesissi una hipoacutetesis estaacute en BH eliminarla de CH

Si no buscar reglas que tengan como conclusioacuten la hipoacutetesis seleccionar una y antildeadir las premisas a CH

352 RAZONAMIENTO HACIA ATRAZ

Inductivo regresivo razonamiento hacia atraacutes dirigido por objetivos conclusiones datos evidencias siacutentomasrArr

La operacioacuten de resolver una meta a una sub-meta puede tambieacuten ser vista en teacuterminos loacutegicos como razonamiento hacia atraacutes con una implicacioacuten apareando la meta con la conclusioacuten de la implicacioacuten y derivando las condiciones de la implicacioacuten como sub-metas

EL RAZONAMIENTO HACIA ATRAZ es un tipo de razonamiento dirigido por el objetivoSoacutelo se considera lo necesario para la resolucioacuten del problemaEl proceso de resolucioacuten consiste en la exploracioacuten de un aacuterbol

361 ANCHO PRIMERO

Se expande primero el nodo raiacutez a continuacioacuten se expanden todos los sucesores del nodo raiacutez despueacutes sus sucesores etc

IMPLEMENTACIOacuteN Usa una estructura FIFO es decir los nuevos sucesores van al Final

PROPIEDADES DE LA BUacuteSQUEDA ANCHO EN PRIMERO

1048708 iquestCOMPLETA SiacuteB factor de ramificacioacutenD profundidad de solucioacuten 1048708 iquestTIEMPO 1+b+b2+b3+hellip +bd + b (bd-1) = O (bd+1)BUAP Inteligencia Artificial 30 1048708 iquestESPACIO O (bd+1) (mantiene todos los nodosEn la memoria)

362 PROFUNDIDADES PRIMERO En este algoritmo se genera solo un sucesor del nodo en cada paso es decir cada vez que obtenemos un nuevo sucesor se le aplica a este un operador y se obtiene un nuevo sucesor y asiacute sucesivamente Los nodos se visitan y generan buscando los nodos a mayor Profundidad y retrocediendo cuando no se encuentran nodos sucesores

Para garantizar que el algoritmo acaba debe imponerse un liacutemite en la profundidad de exploracioacuten

CARACTERIacuteSTICAS Completitud El algoritmo encuentra una solucioacuten si se impone un liacutemite de profundidad y existe una solucioacuten dentro de ese liacutemite

Complejidad temporal y espacial Exponencial respecto al factor de ramificacioacuten y la profundidad del liacutemite de exploracioacuten

Optimilidad No se garantiza que la solucioacuten sea oacuteptima

363 METODOS HEURISTICOS

Los meacutetodos heuriacutesticos son estrategias generales de resolucioacuten y reglas de decisioacuten utilizadas por los solucionadores de problemas basadas en la experiencia previa con problemas similares Estas estrategias indican las viacuteas o posibles enfoques a seguir para alcanzar una solucioacuten

De acuerdo con Monero y otros (1995) los procedimientos heuriacutesticos son acciones que comportan un cierto grado de variabilidad y su ejecucioacuten no garantiza la consecucioacuten de un resultado oacuteptimo como por ejemplo reducir el espacio de un problema complejo a la identificacioacuten de sus principales elementos

LOS MEacuteTODOS HEURIacuteSTICOS COMO MEacuteTODO CIENTIacuteFICO PUEDEN DIVIDIRSE EN PRINCIPIOS REGLAS Y ESTRATEGIAS

PRINCIPIOS HEURIacuteSTICOS constituyen sugerencias para encontrar directamente la idea de solucioacuten posibilita determinar por tanto a la vez los medios y la viacutea de solucioacuten Dentro de estos principios se destacan la analogiacutea y la reduccioacuten

REGLAS HEURIacuteSTICAS actuacutean como impulsos generales dentro del proceso de buacutesqueda y ayudan a encontrar especialmente los medios para resolver los problemas

LAS REGLAS HEURIacuteSTICAS QUE MAacuteS SE EMPLEAN SON

Separar lo dado de lo buscado

Confeccionar figuras de anaacutelisis esquemas tablas mapas etc

Representar magnitudes dadas y buscadas con variables

Determinar si se tienen foacutermulas adecuadas

Utilizar nuacutemeros mdashestructuras maacutes simplesmdash en lugar de datos

Reformular el problema

ESTRATEGIAS HEURIacuteSTICAS se comportan como recursos

organizativos del proceso de resolucioacuten que contribuyen

especialmente a determinar la viacutea de solucioacuten del problema

abordado

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UNIDAD III

REPRESENTACION DEL

CONOCIMIENTO Y

RECUPERACION DE LA

INFORMACION






















CONOCIMIENTO

























361 ANCHO PRIMERO


























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