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Tema 3 Paradigmas de Representación del
Conocimiento
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Puntos a tratar
ð Computación sobre representaciones ð Tipos de
conocimiento ð Uso del conocimiento ð Tipos de
razonamiento ð Tipos clásicos de representación
û Frames (marcos) û Sistemas de producción û
Paradigma lógico û Exploración de espacios de
estados
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Computación sobre representaciones
ð Una estructura de datos no representa
conocimiento. Es necesario establecer mecanismos
para acceder y relacionar distintas partes del
conocimiento ð Un sistema inteligente se divide
en û representaciones del conocimiento y û
computaciones sobre estas representaciones Þ
Paradigma C-R ð Se independiza el proceso de
resolución del problema, inferencia, de la
naturaleza del mismo
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Computación sobre representaciones (II)
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Tipos de conocimiento
ð Objetos. Conceptos con entidad propia ð
Eventos. Especifican sucesos en el tiempo ð
Reglas de inferencia. Indican cómo obtener nuevo
conocimiento a partir del que ya tiene el
sistema ð Conocimiento procedural. Indica la
manera de realizar determinadas cosas. Son las
computaciones sobre las representaciones. El
cómo ð Metaconocimiento. Conocimiento a nivel más
abstracto. Da una idea de cuál es la mejor manera
de resolver un problema ð Conocimiento
declarativo. Representa los conceptos que
intervienen en el problema. Hechos, reglas y
metaconocimiento. El qué
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Ejemplo del Metro
ð Definir un sistema que permita calcular el
camino más corto entre dos estaciones û
Objetos las estaciones û Eventos las horas a
las que pasan los trenes û Reglas de inferencia
determinan a qué estaciones puedo pasar a partir
de una dada û Conocimiento procedural cómo
encontrar un camino entre dos estaciones û
Metaconocimiento para encontrar un camino debo
buscar explorando hacia la estación destino
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Uso del conocimiento
ð Problemas que se plantean con el uso del
conocimiento û Adquisición. Los modelos de
representación deben ser capaces de recoger nueva
información para que se integre con la adquirida
anteriormente, completándola o actualizándola û
Recuperación. El acceso a parte del conocimiento,
a nivel de programación, debe ser sencilla y
eficiente. La memoria asociativa humana
relaciona información con un contexto û
Razonamiento. Permite obtener nuevo conocimiento
a partir del que ya se tiene. Este conocimiento
está implícito, pero es de difícil obtención
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Tipos de razonamiento
ð Formal. Deduce, con reglas de inferencia,
estructuras de datos manipulando sintácticamente
otras estructuras (gramáticas generativas) ð
Procedural. Razonamiento mediante la ejecución de
determinados algoritmos ð Por analogía.
Razonamiento por semejanza. Frecuente en los
humanos ð Generalización y abstracción. Proceso
de obtención de conocimiento más refinado a
partir de otro más simple
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Tipos clásicos de representación (I)
ð La representación se divide en dos partes
conocimiento declarativo e inferencia o
conocimiento procedural 1. Conocimiento
declarativo (K). Representa objetos y conceptos
que intervienen en el problema. Es dependiente
del problema û Hechos (H) cosas ciertas en un
momento dado. Constituyen la memoria de trabajo
(a corto plazo) û Reglas (R) conocimiento a
largo plazo. Permiten obtener nuevo conocimiento
a partir del que ya se tiene û Metaconocimiento
(M) ayuda a la inferencia a manipular las reglas
para obtener un hecho concreto
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Tipos clásicos de representación (II)
2. Inferencia o conocimiento procedural (I)
Representa el modo de obtener nuevo conocimiento
a partir del que ya se tiene en un instante
dado. Es independiente del problema ð Paradigmas
clásicos de representación û Frames (marcos)
H Valores de atributos R Herencia y demonios
I Funciones de manipulación, equiparación û
Sistemas de producción H Ternas
objeto-atributo-valor R Reglas de producción
M Parámetros, metarreglas I Encadenamiento de
reglas
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Tipos clásicos de representación (III)
û Paradigma lógico K (H y R) Cálculo de
predicados, reglas lógicas, cláusulas de Horn
I Unificación, resolución û Exploración de
espacios de estados H Estados R Transiciones
de estado M Funciones heurísticas I
Algoritmos de búsqueda