Representacion

Representación.
Representación de conocimiento: 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 puedehablar), 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 como 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 alas 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 másexpresiva 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 expresivaspueden 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 necesite tu aplicación dentro de los límites derecursos 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).







VisiónGeneral.
Existen un conjunto de técnicas de representación como son 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 elrazonamiento. Una buena representación del conocimiento debe ser declarativa además de conocimiento fundamental. Lo que es la representación del conocimiento se entiende mejor en términos de cinco roles fundamentales que juega, cada uno crucial para la aplicación.

Una representación del conocimiento es fundamentalmente un sucedáneo, un sustituto para el objeto en sí, usado para activar una entidad paradeterminar las consecuencias pensando en lugar de actuando, en otras palabras, razonando acerca del mundo en lugar de tomando acción en él.
Es un grupo de compromisos ontológicos, en otras palabras, una respuesta a la pregunta: ¿en qué términos debo pensar acerca del mundo?
Es una teoría fragmentaria del razonamiento inteligente, expresado en términos de tres componentes: El conceptofundamental de la representación del razonamiento inteligente; El conjunto de inferencias que la representación sanciona; y El conjunto de inferencias que recomienda.
Es un medio para una computación pragmáticamente eficiente, en otras palabras, el entorno computacional en el que el pensamiento tiene lugar. Una contribución para esta eficiencia pragmática viene dada por la guía que una representación...