¿Qué es una representación del conocimiento (RC)?
Representación del conocimiento o esquema de representación, Davis et al. (MIT), 1993:
Un substituto de lo que existe en el mundo real o imaginario.
Un conjunto de cometidos ontológicos: ¿En qué términos hay que pensar acerca del mundo?
Una teoría fragmentaria del razonamiento inteligente: ¿Qué es la inteligencia? ¿Qué se puede inferir de lo que se conoce? ¿Qué se debería inferir de lo que se conoce? (¿Qué inferencias son recomendadas?)
Un medio para la computación eficiente: ¿Cómo se debería organizar la información para facilitar la manera de pensar y razonar?
Un medio de expresión humana: Un lenguaje que las personas usan para hablar entre ellas y con las máquinas.
[1] Es un substituto
Es un substituto de los objetos del mundo real o imaginario.
Las operaciones sobre la RC substituyen acciones en el mundo.
El mismo razonamiento es un substituto de la acción.
Inversamente, las acciones pueden sustituir el razonamiento.
Preguntas
¿Un substituto de qué? ? semántica
¿Hasta que punto exacto como substituto? ? fidelidad
Más fidelidad no es automáticamente mejor
La fidelidad perfecta es imposible
Las mentiras son inevitables
Las inferencias incorrectas son inevitables
Terminología y perspectiva
Inferencia = obtención de nuevas expresiones desde expresiones previas
Tecnologías de representación del conocimiento (TRCs):
Lógica
Reglas
Marcos
Redes semánticas
Ontologías
…
[2] Conjunto de cometidos ontológicos (COs)
Los substitutos son inevitablemente imperfectos ? La selección de una RC inevitablemente hace un CO
Determina lo que se puede conocer, enfocando una parte del mundo y desenfocando las otras
El cometido ocurre incluso al nivel de las técnicas de representación del conocimiento (TRCs)
Diagnosis en forma de reglas vs. marcos
“An ontological commitment is an agreement to use a vocabulary (i.e., ask queries and make assertions) in a way that is consistent (but not complete) with respect to the theory specified by an ontology. We build agents that commit to ontologies. We design ontologies so we can share knowledge with and among these agents.”
Tom Gruber
[3] Fragmento de una teoría de razonamiento inteligente
¿Cuáles son todas las inferencias que está permitido hacer?
¿ Cuáles inferencias están especialmente impulsadas?
¿Cuáles son las inferencias que está permitido hacer?
Ejemplos
Lógica formal clásica: inferencias bien fundamentadas
Reglas: inferencias plausibles
Ontologías: inferencia con valores por defecto
Estilos de respuestas
Precisas, formuladas en términos de un lenguaje formal
Imprecisas, no basadas en un lenguaje formal
Utilidad del pluralismo
¿Qué inferencias están especialmente impulsadas?
Ejemplos
Ontologías: propagación de valores, enlaces
Reglas: encadenamiento, asociaciones
Lógica: proposiciones subordinadas (lemas), grafos de conexión
Explosión combinatoria
Necesidad de guía sobre lo que se debería hacer, no sólo lo que se puede hacer
[4] Medio para la computación pragmáticamente eficiente
Razonar con una RC significa hacer algún tipo de computación.
¿Cómo se puede organizar la información para facilitar el razonamiento?
Ejemplos:
Marcos, ontologías: triggers, jerarquías taxonómicas
Lógica: theorem provers de grafos de conexión
[5] Medio de expresión y comunicación
¿Cómo se expresan las personas acerca del mundo?
¿Cómo se comunican las personas entre ellas y con el sistema de razonamiento?
RC como medio de expresión:
¿Cómo es de general, preciso? ¿Proporciona una expresividad adecuada?
RC como medio de comunicación:
¿Cómo es de transparente? ¿Los humanos pueden entender lo que se está diciendo?
¿Se pueden generar las expresiones que interesan?
¿Qué debería ser una RC?
Los cinco roles tienen importancia.
Los roles caracterizan el núcleo de una representación.
Hay que tenerlos en cuenta cuando se crea una RC.
Cada RC es sólo una de muchas posibles aproximaciones a la realidad.
¿Cómo debería ser una RC?
Pragmática en su visión de validez y eficiencia
Pluralista en la definición de las inferencias posibles
Efectiva en recomendar inferencias y organizar la información
Efectiva como medio de comunicación
Capaz de capturar la riqueza del mundo natural
RC desde el punto de vista informático
Estructuras de datos: representan el dominio y el problema de manera estática.
Procedimientos: manipulan las estructuras de manera dinámica:
Operaciones: procedimientos para crear, modificar o destruir las representaciones o sus elementos.
Predicados: procedimientos para acceder a campos concretos de información.
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Tipos de conocimiento
Procedimental: funciones, reglas de producción, lenguajes de programación convencionales
Declarativo (o no procedimental): lógica
Pero la lógica puede representar el mismo tipo de procedimientos de un lenguaje de programación. (¡!)
Diferencia primaria: la lógica requiere relaciones o predicados explícitos para expresar la secuencia, mientras que los lenguajes procedimentales dependen de la secuencia implícita en la estructura del programa.
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Conocimiento declarativo
Conocimiento relacional simple
Conjunto de relaciones del mismo tipo que las de una base de datos
Conocimiento heredable
Estructuración jerárquica
Relaciones es-un (clase-clase), instancia-de (clase-instancia)
Herencia de propiedades y valores
Herencia simple y múltiple
Valores por defecto
Conocimiento inferible
Descripción vía lógica tradicional
Ejemplo de uso: en la resolución
Nivel de granularidad
¿A qué nivel de detalle se tiene que representar el mundo?
Primitivas
Ej.: relación de parentesco
Primitivas: madre, padre, hijo, hija, hermano, hermana
“Bruno es abuelo de Kora”
“Iain es primo de Ricardo”
Si la representación es de muy bajo nivel, las inferencias son muy simples, pero ocupan mucho espacio.
El frame problem
Nihil omnino fit sine aliqua ratione
Nothing at all can happen without some reason
Ejemplo:
El semáforo se pone verde cada minuto par.
El semáforo se pone rojo cada minuto impar.
Persistencia
Un programa puede determinar qué pasa en los puntos de tiempo discretos en que el semáforo cambia de color.
Pero se necesita más información para determinar qué pasa en los intervalos entre cambios de color.
El frame problem
La declaración en castellano que “el semáforo se queda en verde” o “en rojo” no es necesariamente capturada por los axiomas de un programa.
Se necesitan dos axiomas de persistencia adicionales:
Son una manera engorrosa de decir algo que debería ser obvio.
Desafortunadamente, los ordenadores no reconocen lo obvio, a menos que no se les diga explícitamente cómo.
Estos axiomas son la solución de un caso especial del más general frame problem.
El frame problem
La aproximación general al frame problem se basa en el principio de razón suficiente de Leibniz: Nothing at all can happen without some reason
Es un axioma de meta-nivel que se usa para generar uno o más axiomas de nivel más bajo para cada ejemplo concreto.
Implica que el color del semáforo debería quedarse igual a menos que no haya alguna razón para que cambie.
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Historia de la representación del conocimiento
Los bloques de construcción primarios para cualquier esquema de representación del conocimiento son las categorías.
Se considerará la evolución desde redes semánticas a marcos a ontologías.
Se considerarán también los mapas conceptuales.
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