Representación del conocimiento

La representación del conocimiento y el razonamiento es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo fundamental es representar el conocimiento de una manera que facilite 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. Generalmente, se usa algún tipo de lógica para proveer una semántica formal de cómo las funciones de razonamiento se aplican a los símbolos del dominio del discurso, además de proveer operadores como cuantificadores, operadores modales, etc. Esto, junto a una teoría de interpretación, dan significado a las frases en la lógica.

Cuando diseñamos una representación del conocimiento (y un sistema de representación del conocimiento para interpretar frases en la lógica para poder derivar inferencias de ellas) tenemos que hacer elecciones a lo largo de un número de ámbitos de diseño. La decisión más importante que hay que tomar es la expresividad de la representación del conocimiento. Cuanto más expresiva es, decir algo es más fácil y más compacto. Sin embargo, cuanto más expresivo es un lenguaje, más difícil es derivar inferencias automáticamente de él. Un ejemplo de una representación del conocimiento poco expresiva es la lógica proposicional. Un ejemplo de una representación del conocimiento muy expresiva es la lógica autoepistémica. Las representaciones del conocimiento poco expresivas pueden ser tanto completas como consistentes (formalmente menos expresivas que la teoría de conjuntos). Las representaciones del conocimiento más expresivas pueden ser ni completas ni consistentes.

El principal problema es encontrar una representación del conocimiento y un sistema de razonamiento que la soporte, que pueda hacer las inferencias que necesita una aplicación dentro de los límites de recursos del problema a tratar. Los desarrollos recientes en la representación del conocimiento han sido liderados por la web semántica, y han incorporado el desarrollo de lenguajes y estándares de representación del conocimiento basados en XML, que incluyen Resource Description Framework (RDF), RDF Schema, DARPA Agent Markup Language (DAML), y Web Ontology Language (OWL).


Visión general

Existe un conjunto de técnicas de representación como los marcos, las reglas, el etiquetado y las redes semánticas, que tienen su origen en teorías del procesamiento de la información humana. Como el conocimiento se usa para conseguir comportamiento inteligente, el objetivo fundamental de la representación del conocimiento es representar el conocimiento de manera que facilite el razonamiento. Una buena representación del conocimiento debe ser declarativa, además de conocimiento fundamental. Qué es la representación del conocimiento se entiende mejor en términos de cinco roles fundamentales que juega, cada uno crucial para la aplicación:[2]

  • Una representación del conocimiento es fundamentalmente un sucedáneo, un sustituto para el objeto en sí, usado para activar una entidad a efectos de determinar las consecuencias, pensando en lugar de actuando, o sea, razonando acerca del mundo en lugar de tomando acción en él.
  • Es un grupo de compromisos ontológicos, una respuesta a la pregunta sobre los términos en que se debe pensar acerca del mundo.
  • Es una teoría fragmentaria del razonamiento inteligente, expresado en términos de tres componentes: (i) El concepto fundamental de la representación del razonamiento inteligente; (ii) El conjunto de inferencias que la representación sanciona; y (iii) El conjunto de inferencias que recomienda.
  • Es un medio para una computación pragmáticamente eficiente, el entorno computacional en que el pensamiento tiene lugar. Una contribución para esta eficiencia pragmática viene dada por la guía que una representación provee para organizar información, de modo que facilite hacer las inferencias recomendadas.
  • Es un modo de expresión humana, un lenguaje en el que se dicen cosas sobre el mundo.

Algunas cuestiones que surgen en la representación del conocimiento, desde el punto de vista de la inteligencia artificial, son: -Cómo se representa el conocimiento -Cuál es la naturaleza del conocimiento -el carácter particular o general del dominio de un esquema de representación -Cuán expresivo es un esquema de representación o lenguaje formal -el carácter declarativo o procesal de los esquemas

En el campo de la inteligencia artificial, la solución de problemas puede ser simplificada con una elección apropiada de representación del conocimiento. Algunos problemas son más fáciles de resolver al representar el conocimiento de un modo determinado. Por ejemplo, es más fácil dividir números representados en el sistema arábigo que números representados en el sistema romano.

Other Languages