Representación de Conocimiento

Representación de Conocimiento

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  Representación del Conocimiento Realizado Por: SilvaJosé M. C.I.: 20.667.213 UNIVERSIDAD FERMIN TORO FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE COMPUTACION CABUDARE, MAYO 2016
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  El conocimiento enla Inteligencia Artificial Es el conjunto de datos de primer orden, que modelan de forma estructurada, la experiencia que se tiene sobre un cierto dominio o que surgen de interpretar los datos básicos
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  Conocimiento Declarativo Puede serrepresentado con modelos relacionales y esquemas basados en lógica. Los modelos relacionales pueden representar el conocimiento en forma de árboles, grafos o redes semánticas. Los esquemas de representación lógica incluyen el uso de lógica proposicional y lógica de predicados.
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  Tipos de conocimiento declarativo Conocimiento inferible: Conocimiento descrito mediantelógica. Conocimiento heredable: Estructuración jerárquica del conocimiento (taxonomía jerárquica) Conocimiento relacional trata del conjunto de relaciones expresables mediante tablas (como en una Base de Datos).
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  Tipos de conocimiento Conocimiento procedimental:Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea (el saber cómo hacerlo). El Conocimiento heurístico: Es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas complejos.
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  Representación del conocimiento • Esla manera de facilitar 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.
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  Información y conocimiento •Los sistemas de IA necesitan diferentes tipos de conocimiento que no suelen estar disponibles en bases de datos y otras fuentes clásicas de información: Llamaremos Conocimiento al conjunto de datos que modelan de forma estructurada la experiencia que se tiene sobre un cierto dominio o que surgen de interpretar los datos básicos. Llamaremos Información al conjunto de datos básicos, sin interpretar, que se usan como entrada del sistema.
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  Representación del conocimiento • Captargeneralizaciones. • Ser comprensible. • Fácilmente modificable, incrementable. • Ser usado en diversas situaciones y propósitos. • Permitir diversos grados de detalle. • Captar la incertidumbre, imprecisión. • Representar distinciones importantes. • Focalizar el conocimiento relevante base de sensores efectores conocimiento acciones percepciones motor de inferencia mundo.
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  Esquemas de representacióny conocimiento • Un esquema de representación es un instrumento para codificar la realidad en un ordenador. Desde un punto de vista informático un esquema de representación puede ser descrito como una combinación de las estructuras de datos son la parte estática o almacenada del conocimiento disponible sobre objetos y/o eventos, y los procedimientos caracterizan la componente dinámica del mismo procesos que manipulan e interpretan información con el fin de transformarla en conocimiento junto con los mecanismos de control sobre el uso de la información contenida en las estructuras de datos, y la capacidad del sistema para asimilar nueva información.
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  Esquema de representación parteestática • La parte estática está formada por estructura de datos que codifica el problema. Operaciones que permiten crear, modificar y destruir elementos en la estructura, predicados que dan un mecanismo para consultar esta estructura de datos semántica de la estructura.
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  Esquema de Representación partedinámica • La parte dinámica está formada por estructuras de datos que almacenan conocimiento referente al entorno/dominio en el que se desarrolla el problema, procedimientos que permiten interpretar los datos del problema (de la parte estática).
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  Lógica • Podemos distinguirdos tipos dentro de lo que se llama lógica clásica (aquella que la conclusión, si es verdadera lo es con certeza, es decir, sin ningún grado de probabilidad, mientras que hay otros tipos de lógicas no clásicas, como puede ser la lógica difusa -o Fuzzy Logic en el que una conclusión sólo es verdadera con un cierto grado de certeza).
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  Tipos de lógica Lógicade predicados de primer orden, en el que manejamos objetos y predicados sobre objetos, así como propiedades Lógica propositiva o lógica de enunciados cuando los signos que manejamos son proposiciones completas