Representación del

Conocimiento

Luis OviedoC.I:21.142.082Inteligencia Artificial

¿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.

¿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.

Propiedades del Conocimiento:

-Es voluminoso

-Difícil de caracterizar con precisión.

-Incierto/impreciso

-Cambia constantemente.

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.

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.

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

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

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.

Lógica Proposicional Ejemplo:

S : El sol resplandeceG: 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.

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

Lógica de Predicados:Para relacionar las proposiciones, se utilizan diferentes conectivos:

Lógica de Predicados:

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.

Redes Semánticas Ejemplo:

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

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.

Ejemplo de un Frame:

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>

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

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.

Gracias por su Atención !!