RepresentacionConocimiento

Conocimiento

• Base de conocimientos:
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Almacena hechos definidos
Reglas de causa y efecto
Información imprecisa, incertidumbre
Pocas modificaciones al conocimiento almacenado
Utilizadopara razonamiento, análisis, planeación, toma de decisiones

• Tipos de conocimiento: [Feigenbaum]
– De objetos. Entes del mundo real y sus descripciones. Formación de
conceptos.

– De eventos. Accioneso acontecimientos del mundo real que se desarrollan
con una secuencia y presentan relaciones de causa y efecto.

– De funcionamiento. Indica cómo utilizar objetos, cómo hacer algo.
– Metaconocimiento.Conocimiento sobre el propio conocimiento que se tiene,
conciencia del conocimiento y carencias.

Representación del conocimiento
•

La IA transcribe el conocimiento en forma de estructuras quepueden ser explotadas
por un sistema computarizado en la búsqueda de la solución de un problema. De la
representación del conocimiento depende la utilización del mismo.

•

Representación Declarativa yRepresentación Procedimental
Descripciones
Cómo ejecutar acciones

•

Métodos declarativos de representación
– Lógica
• Proposicional
• Primer orden

– Redes semánticas
– Reglas de producción

•Métodos procedurales de representación
– Funciones o procedimientos

•

Métodos mixtos de representación
– Marcos de referencia
– Guiones

Lógica proposicional
•

Basada en la lógica clásica
Conceptos dejuicio,
Concepto de Valor de Verdad: proposición verdadera, proposición falsa

•

Proposición: enunciado declarativo

•

Frases en indicativo
– variable proposicional (p, q, r, ...)
Sentencia: enunciadocompuesto por enunciados elementales y constructores
primitivos (conectivas)
Tiene valor de verdad

•

Conectivas:
– Unarias (o monádicas):
• Negación (¬p)

– Binarias (o diádicas):
•
•
•
•Conjunción (∧)
Disyunción (∨)
Condicional (→)
Bicondicional (↔)

Reglas de inferencia de lógica
proposicional
Inferencia:
• Proceso para obtener una conclusión a partir de unas premisas de modo
que el...