Técnicas de Representación de Conocimiento - Historial de revisiones

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'''Técnicas para la Representación del Conocimiento'''.La representación del conocimiento como tal, es una materia en la que se lleva trabajando desde hace varias décadas, desde mucho antes de que surgiera la [[web semántica]]. Surgió en el ámbito de la [[Inteligencia Artificial]] al tratar de crear representaciones de conocimiento que pudieran ser utilizadas por mecanismos que simulasen el razonamiento humano. 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.

==Técnicas de Representación del Conocimiento==

Existen diferentes técnicas de representación del conocimiento que se han utilizado, y sobre las que se han sustentado los lenguajes de representación del conocimiento. Una técnica no es mejor que las demás, sino que cada una de ellas ha sido aplicada con más éxito que otras en determinados ámbitos, por lo que disponen de características que las hacen más apropiadas para determinados problemas.
* Tripletas Objeto-Atributo-Valor: se utilizan para representar hechos acerca de objetos y sus atributos, especificando el valor de un atributo para un determinado objeto. Por ejemplo, para representar que el coche es rojo, se tendría una tripleta Coche-Color-Rojo. Típicamente estas tripletas se representan en forma de grafos, utilizando una elipse para el objeto, un cuadrado para el valor, y una flecha o arco dirigido entre ambos elementos representando el atributo.
* Uncertain Facts o Hechos Inciertos: las tripletas O-A-V indican que un objeto tiene un valor asociado a un atributo de forma completa y con toda la certeza, es decir, un coche es rojo o no lo es. No permiten asignar graduaciones de certeza en estas asignaciones. Ejemplo, existen situaciones en las que se puede necesitar representar que un determinado objeto que posee un atributo con una determinada certeza, lo que se suele denominar "certainty factor". Mediante esta técnica sería posible representar sentencias como “El coche es bastante potente”, asignando una factor de certeza de 0.7 al atributo potente
* Fuzzy Facts o Hechos Difusos: representa conocimiento impreciso o ambiguo. Ejemplo, la expresión “Juan es viejo”, en comparación con “Juan es joven” o “Juan es de mediana edad”, puede no ser sencilla de representar con otras técnicas, ya que la edad es algo gradual, no se pasa de ser joven un día a ser de mediana edad al siguiente. Esta ténica lo que permite es definir funciones de membresía que asignan un valor entre 0 y 1 a cada valor. Así por ejemplo, la función de membresía de edad, asignaría un 1 a joven si la persona tiene 10 años, pero este valor iría decreciendo conforme aumentase la edad hasta llegar a 0, pero teniendo en cuenta que antes de eso se habría ido incrementando el valor de membresía de “mediana edad” e incluso de “viejo”, pudiendo haber edades como los 45, en los que se podría decir que con una persona es joven con un 0.2, vieja con un 0.2 y de mediana edad con un 0.6.
* Rules: esta técnica representa el conocimiento presentando unas premisas o condiciones y las conclusiones o acciones que de ellas se derivan. Se suelen representar de la forma IF – THEN -. Las premisas se colocan a continuación del IF en forma normalmente de tripletas O-A-V y utilizando operadores booleanos, mientras que las conclusiones definirían nuevos hechos o realizarían acciones. Por ejemplo, podríamos tener la siguiente regla para representar que si hay que ir a trabajar y está lloviendo hay que coger el paraguas: IF “es hora de ir a trabajar” AND “está lloviendo” THEN “tengo que coger el paraguas”.
* Redes Semánticas o Mapas Conceptuales: se basa en la utilización de grafos que representan conceptos, objetos y relaciones entre ellos. Estas relaciones pueden ser de cualquier tipo, pero predominan las relaciones de tipo “kind-of”, “part-of” y “is-a”, que permiten representar estructuras jerárquicas de conocimiento. Están relacionadas también con las tripletas O-A-V, ya que en las redes semánticas se suelen incluir también estas estructuras para dar información sobre los atributos de los diferentes objetos.
* Frames o Marcos: es una técnica de representación muy similar a la utilizada en la programación orientada a objetos. Consta de class frames, similares a las clases, que representan conjuntos de objetos con características similares. A partir de ellas se crean las instance frames que representan elementos concretos de esa clase. Por ejemplo, podríamos tener el marco de clase “Persona” y la instancia “Juan”. Cada frame dispone por otra parte de una serie de slots equivalentes a los atributos y propiedades en orientación a objetos. Existe también la posibilidad, a diferencia de en las redes semánticas, de definir lo que se llaman facets sobre estos slots, de forma que se les aporte comportamiento procedural. Por ejemplo, sobre un slot edad podríamos añadir el facet “if-changed”, para comprobar el valor introducido.

== Véase también ==

*[[Inteligencia Artificial]]
*[[Lenguajes de Representación del Conocimiento]]

== Fuente ==
*Model Driven Architecture and Ontology Development
*www.representaciondelconocimiento.wordpress.com
*www.eslomas.com
*Association for the Advancement of Artificial Intelligence
[[Category:Inteligencia_Artificial]]

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 '''Técnicas para la Representación del 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.