Adquisicion Del Conocimiento (Ia)

Métodos de
Inteligencia Artificial
L. Enrique Sucar (INAOE)
esucar@inaoep.mx
ccc.inaoep.mx/esucar
Tecnologías de Información
UPAEP

Agentes basados en conocimiento

Contenido
•
•
•
••

Sistemas basados en conocimiento
Partes principales
Consideraciones
Ontologías
Tipos de representación

Definición
Un sistema basado en conocimiento se
puede definir como:“...sistema que resuelve problemas
utilizando una representación simbólica del
conocimiento humano” [Jackson 86].

Tienen una separación entre:
1. Conocimiento específico del problema
- Base deConocimiento
2. Metodología para solucionar el
problema
- Máquina de Inferencia

Características importantes
•

Representación explícita del conocimiento

•

Capacidad de razonamientoindependiente
de la aplicación específica

•

Capacidad de explicar sus conclusiones y
el proceso de razonamiento

Características importantes
• Alto rendimiento en un dominio específico
• Uso deheurísticas vs. modelos matemáticos
• Uso de inferencia simbólica vs. algoritmo
numérico

Importancia del Conocimiento
Basan su rendimiento en la cantidad y
calidad del conocimiento de un dominioespecífico y no tanto en las técnicas de
solución de problemas.

Enfoque de Inteligencia Artificial
PROBLEMA

Experto

Modelo
SISTEMA EXPERTO

Clasificación de Sistemas
Basados enConocimiento
1. Análisis (interpretación)
• Identificación
• Monitoreo
• Diagnóstico
• Predicción
• Control

Clasificación de Sistemas
Basados en Conocimiento
2. Síntesis (construcción)
•Especificación
• Diseño
• Configuración
• Planeación
• Ensamble
• Modificación

Clasificación de Sistemas
Basados en Conocimiento
Análisis :
Identificación ⇒ Predicción ⇒ Control
Síntesis :Especificación ⇒ Diseño ⇒ Ensamble

Componentes básicos
1. Base de Conocimiento (BdeC)
2. Máquina de Inferencia
3. Memoria de Trabajo
4. Interfaz de Usuario
5. Interfaz de Adquisición...