Una introducción a la Inteligenca Artificial (IA)



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2.5 DEFINICIÓN

La definición del concepto de representación de conocimiento se realiza desde dos puntos de vista, atómico y holistico.


2.5.1 Vista atómica


En su etimología la palabra representación viene del latín “Repraesentare” que significa: hacer aparecer como presente. Por otro lado la palabra conocimiento deriva de la palabra latina “Gnosco” que significa_ aquello que ha sido sujeto al acto de reconocimiento. Si se combinan ambos significados se tiene que :” La representación de conocimiento es hacer que aparezca como presente lo que ha sido sujeto al acto de reconocimiento”
Otra definición sostiene que la representación de conocimiento puede ser algo como la correspondencia de reglas conocidas y el estado del mundo en alguna estructura apropiada.

2.5.2. Vista Holistica


Esta vista corresponde al holismo que dice, el todo es mas que la suma de sus partes. Asi la representación de conocimiento es mas que solo la conjunción de los conceptos de conocimiento y representación.

2.6. Modelo realistico simple


Este modelo conceptual corresponde al proceso de cognición. El dominio de interés es alguna parte (P) del Mundo (W) y el resultado será una teoría acerca de dicha parte P. Un modelo realistico simple es una abstracción extractada de lo concreto. El proceso de abstracción o construcción tiene tres fases:


  • Se realiza la selección de un conjunto de datos acerca del mundo. La selección es en principio sin ninguna teoría de respaldo

  • Los datos se combinan en una estructura.

  • Se refina la estructura hasta que la misma refleja al mundo concreto, lo suficientemente bien.


Mundo W

Conocimiento

K(L)

Selección

Combinación

Refino

MODELO DE DESCRIPCIÓN D

Cognicion

Conocimiento

K(D,W)


Representacion

Lenguaje L

Ejemplo. Considere a una persona X preguntarse ¿ porque un yate anclado en puerto no se encauza por efecto del viento?, X primero observa y toma notas acerca de su forma fase a; luego X construye un modelo a escala en una pieza de madera; fase b, en tercer lugar examina el modelo en cubo lleno de agua y lo refina hasta que el mismo se comporte como el yate del puerto; fase c. Finalmente X entiende que una quilla(base del barco) grande es crucial para los movimientos de los yates.



2.6 Modelo logístico matemático.

Este modelo conceptual corresponde a la asignación de significado a la representación. El modelo lógico matemático de una teoría o realización, es una estructura para la cual todo los axiomas de la teoría son validos.



Interpretación y correspondencia

Lenguaje L

Mundo W

Conocimiento

K(D,W)


Ejemplo

Considere la teoría de cómo el yate se comporta en el agua. Un Teorema de esta teoriza puede ser expresado de manera muy informal como “ un yate establece un quilla grande”, una realización de la teoría son yates de madera con grandes quillas de hierro.




2.7 Conocimiento

Conjunto de hechos y principios acumulados por la humanidad, o el acto, hecho o estado de conocer.

Es la familiaridad con el lenguaje, conceptos, procedimientos, reglas, ideas, abstracciones, lugares, costumbres y asociaciones, unida a la habilidad de utilizar estas nociones en forma efectiva para modelar diferentes aspectos del universo que nos rodea.

2.8 Tipos de conocimiento

El aprendizaje cognoscitivo ha formado un numero de teorías para explicar como los humanos resuelven los problemas. Este trabajo no cubre los tipos de conocimiento humano comúnmente usados, como los humanos organizan mentalmente dicho conocimiento y como los usan eficientemente para resolver un problema dado.


No existe una teoría superior para explicar la organización del conocimiento humano o una técnica superior para estructurar los datos en un programa convencional, no existe una estructura ideal para representar el conocimiento. Una de las principales responsabilidades como ingeniero del conocimiento es elegir la mejor técnica para representar el conocimiento que satisfaga a una aplicación dada.



TIPOS DE CONOCIMIENTO

Conocimiento Procedimental

  • Reglas

  • Estrategias

  • Agendas

  • Procedimientos




Conocimiento Declarativo

  • Conceptos

  • Objetos

  • Hechos




Meta-Conocimiento




Conocimiento Heurístico

  • Reglas de ejecución



Conocimiento Estructural

  • Juego de reglas

  • Conceptos relacionados

  • Conceptos con relación al objeto





2.8.1. Conocimiento Procedimental

Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea (el saber como hacerlo). Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación algebraica son expresados como conocimiento procedimental.


Describe como un problema es resuelto. Este tipo de conocimiento proporciona la dirección de cómo hacer algo. Reglas, estrategias, agendas y procedimientos, son lo típico del conocimiento procedimental usados en los sistemas expertos.

2.8.2 Conocimiento declarativo

Conocimiento declarativo es conocimiento pasivo, expresado como sentencias acerca de los hechos del mundo que nos rodea (el saber que hacer). La información personal en una base de datos es un típico ejemplo de conocimiento declarativo. Tales tipos de datos son piezas explícitas de conocimiento independiente.


Describe que es lo que sabe sobre el problema. Este incluye declaraciones simples que son evaluadas como verdaderas o falsas. Este incluye también una lista de enunciados los cuales describen mayormente los objetos o los conceptos.

2.8.3 Meta- Conocimiento

Otros términos relacionados con el conocimiento y que son ocasionalmente empleados son epistemología y meta-conocimiento. Epistemología es el estudio de la naturaleza del conocimiento, mientras que meta-conocimiento es conocimiento acerca del conocimiento esto es conocimiento acerca de lo que se conoce.


Describe el conocimiento del cono cocimiento. Este tipo de conocimiento es usados

Para agrupar los conocimientos que mejor satisfagan a la resolución del problema. Expertos utilizan este tipo de conocimiento para intensificar la eficiencia en la resolución de un problema razonando directamente en las áreas mas prometedoras.

Conocimiento Heurístico
Conocimiento heurístico es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas complejos. El adjetivo heurístico significa medio para descubrir. Esta relacionado con la palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar, se entiende por heurístico a un criterio, estrategia, método o truco utilizado para simplificar la solución de problemas. El conocimiento heurístico se lo adquiere a través de mucha experiencia.
Describir una regla de ejecución que guía el proceso de razonamiento. El conocimiento heurístico es frecuentemente llamado conocimiento superficial . Es empírico y representa la recopilación del conocimiento por un experto a través de la experiencia que gano al resolver problemas anteriores. Los expertos toman el conocimiento principal sobre el problema (llamado conocimiento profundo), así como leyes fundamentales, relacionales etc.


2.8.4. Conocimiento Estructural

Describe las estructuras del conocimiento. Este tipo de conocimiento describe el modelo mental del experto respecto a un problema , el cual contiene conceptos , sub-conceptos y objetos típicos de esta clase de representación.



2.9. Mecanismos de manipulación del conocimiento:


Deben ser capaces de obtener soluciones a problemas nuevos
Una representacn del conocimiento en IA es una combinación de estructuras de datos (que nos permiten representar mediante un formalismo determinado las "verdades" relevantes en algún dominio) asociadas con mecanismos interpretativos que nos permiten manipular el conocimiento representado a fin de crear soluciones a problemas nuevos.
Manejamos dos tipos de entidades:
Hechos: verdades en un cierto mundo, lo que queremos representar

Representación de los hechos en un determinado formalismo ( las entidades que queremos manipular) Entidades que se pueden clasificar en:

El nivel del conocimiento, donde se describen los hechos (comportamiento y objetivos de cada agente)

El nivel simbólico, donde se describen los objetos del nivel del conocimiento en términos de Símbolos manipulables por programas.



2.10. Propiedades del Sistema de Representación


Son las siguientes:

  • Capacidad Expresiva

  • Capacidad Deductiva

  • Eficiencia Deductiva

  • Eficiencia en la Adquisición



2.11. Adquisición de conocimientos



Objetivos

Acumular nuevo conocimiento


Reestructuración de conocimiento

existente



Activar procesos que mejoren la

performace del sistema a partir de la

nueva información.


2.12 TECNICAS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO


Conocer los diferentes métodos de representar el conocimiento y el manejo de la lógica requerida para implementar un sistema capaz de razonar sus posibles acciones.




2.13 Sistemas basados en Conocimiento

Con el objetivo de resolver los problemas complejos que se encuentran en Inteligencia Artificial se necesita una gran cantidad de conocimiento y algunos mecanismos para manipular ese conocimiento y poder crear soluciones a nuevos problemas. Hasta ahora se han visto diferentes mecanismos para manipular el conocimiento utilizando búsquedas. Los ejemplos utilizados para aprender estos métodos han sido lo suficientemente sencillos para concentrarnos en el método y no en el conocimiento que se necesita para ser representados. Aunque estos métodos forman el esqueleto de muchos de los métodos que se utilizan en Inteligencia Artificial, su generalidad hace que sean limitados.


En este capítulo se presenta el diseño básico de un agente basado en conocimiento. El objetivo de este enfoque es implantar sistemas que se puedan considerar como entidades que poseen un conocimiento de su mundo, y que también sean capaces de razonar sobre las posibles acciones que se puedan emprender. Los sistemas basados en conocimientos están en posibilidades de aceptar nuevas tareas que adoptan la forma de metas perfectamente bien definidas.

2.13.1 Los sistemas basados en conocimientos requieren saber:




El estado actual de su mundo.

Cómo inferir propiedades de éste que no resultan evidentes a partir de percepciones.

Cómo evoluciona su mundo con el paso del tiempo.

Qué es lo que se desea lograr.

Qué tipo de acciones se emprenderán dependiendo de las circunstancias.
En la figura 4.1. se muestra un vehículo de tierra autónomo [Dean, 96], el cual es un proyecto de Martín Marietta Corp. El vehículo lleva cámaras de TV y computadoras, y maneja por sí mismo a lo largo de una red de caminos utilizando información derivada de las imágenes de TV. Este vehículo nos da una idea de lo que un agente inteligente debería ser.


Figura 2.1. Vehículo autónomo [Dean, 96] p. 467
Tarea 2.1.


Investigar en cualquier fuente, y presentar un resumen sobre un articulo o publicación de un agente basado en conocimientos.









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