formas de representacion del conocimiento

Metodologías de Representación del

Conocimiento

REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELAUNIVERSIDAD FERMIN TOROFACULTAD DE INGENIERIACABUDARE – EDO. LARA

Jesús CamachoJesús CamachoC.I. 10.307.677C.I. 10.307.677

Prof. Edecio FreitezProf. Edecio Freitez

Unión entre el conocimiento y la estructura de control. orden dependiente, procedimientos y funciones.

Metodologías Representación del Metodologías Representación del Conocimiento en Inteligencia ArtificiaConocimiento en Inteligencia Artificial

Metodologías

Declarativas Estructurales Procedurales

Separación entre conocimiento y estructura de control lógica: expresiones declarativas (fbf), sistemas de producción: (bh, rp, ec), prolog

Estructuración del conocimiento. propiedades inferenciales: herencia, transitividad, asociatividad.

redes semánticas, frames.

METODOLOGIA ESTRUCTURAL

Red Semántica

Esta forma ha sido muy utilizada en IA para representar el conocimiento y por tanto existen una gran diversificación de técnicas.

Elementos Básicos: Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos,

unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos.

Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos.

Tipos de Redes Semánticas Redes IS-A: Es una jerarquía taxonómica

cuya espina dorsal está constituida por un sistema de enlaces de herencia entre los objetos o conceptos de representación, conocidos como nodos

Grafos conceptuales: Los arcos no están etiquetados, y los nodos son de dos tipos: *Nodos de concepto, que pueden representar tanto una entidad como un estado o proceso. *Nodos de relación, que indican cómo se relacionan los nodos de concepto.

Tipos de Redes Semánticas

Esquemas de marcos: Es una estructura de datos compleja que representa una situación estereotipada,

Ejemplos de Red Semántica:


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.


Frames – 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

marco_perro descripción: caracterización básica de un perro Dueño : Jesus Camacho fecha : 30/05/2012 Raza : Cocker Edad : 8 años Tipo_de : mamífero Conducta : Jugueton, no muerde

Ejemplos Frames:

Frame: Silla

Pertenece a: muebles

Subconjuntos posibles Pupitre, silla de tijera

Material Madera, metal, plástico

Cantidad de patas(base) 1,2,3,4


Reglas de Producción o Inferencia

Los sistemas basados en reglas son los más comúnmente utilizados. Su simplicidad y similitud con el razonamiento humano, han contribuido para su popularidad en diferentes dominios. Las reglas son un importante paradigma de representación del conocimiento.

Ejemplo de reglas:

SIel problema no me sale Y

es la hora de consultaENTONCES

consultar al profesor

SIla luz del semáforo es verde Y

no hay peatones cruzandoENTONCES

Continúa la marcha



INFERENCIAS:

Razonamiento hacia adelante (de abajo a arriba)

Razonamiento hacia atr 5s (de arriba a abajo)



Reglas: formalismo mas común de representar el conocimiento en un SBC.

Reglas si ... entonces ...

Interpretaciones:

Si condición P entonces conclusión C

Si ocurre S entonces acción A

Ventajas del formalismo de reglas:

Modulares, Conocimiento incremental, Conocimiento modificable, Permiten explicaciones al usuario.

METODOLOGÍA DECLARATIVA

Lógica Lenguaje de representación que nos permite expresar y razonar con sentencias que sor verdaderas o falsas.

Toda lógica que sea usada como mecanismo de representación deber constar de 3 elementos:1. Una sintaxis, que explica cómo construir los elementos del lenguaje de representación (oraciones lógicas).

2. Una semántica, que asocia los elementos del lenguaje con los elementos reales del dominio → asocia una interpretación (significado) a los símbolos.

3. Un conjunto de reglas de inferencia, que permiten inferir conocimiento nuevo a partir del ya existente


Lógica Proposicional SINTAXIS

ELEMENTOS 5Atomos• constantes lógicas: verdadero(V), falso(F)• proposiciones lógicas: (strings de caracteres)

Ejemplos: p, q, r, ...encima mesa librojuan es mortal

Conectivas lógicas• ”^” (y): conjunción lógica p ^ q , juan es hombre ^ juan es mortal• ”v” (o): disyunción lógica P v q , juan trabaja banco v juan estudia informatica• ”→” (implica): implicación No significa relaci 5n causal (no ’’antecedente implica consecuente’’)


Lógica de Predicados

Lenguaje:

Símbolos de predicado (P,Q,...), representan una relación en un dominio P(t1, ....., tn) , n ≥ 0(ti: términos)(Proposiciones atómicas: símbolos de predicado 0-arios.)

Variables ( x, y, z ).Símbolos de función (f, g, h ): f(t1, ....., tn) , n (f:Dn → D).∈Símbolos de función 0-arios =constantes.Conectivas lógicas: ¬ ^ v → ↔Cuantificador universal , Cuantificador existencial .∀ ∃

∀ x: "para todo x" x: "existe un x"∃Un conjunto de símbolos auxiliares: ( { , etc.

GRACIAS!

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