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ıllı Representación del conocimiento wiki: info, historia y vídeos


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salud  Representación del conocimiento 


La representación del conocimiento y el argumento es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo esencial es representar el conocimiento de una forma que facilite la inferencia (sacar conclusiones) desde dicho conocimiento. Examina de qué manera meditar formalmente - de qué manera utilizar un sistema de símbolos para representar un dominio del alegato (aquello de lo que se puede charlar), así como funciones que dejen colegir (efectuar un argumento formal) sobre los objetos. En general, se emplea algún género de lógica para proveer una semántica formal de de qué manera las funciones de argumento se aplican a los símbolos del dominio del alegato, aparte de proveer operadores como cuantificadores, operadores modales, etcétera Esto, al lado de una teoría de interpretación, dan significado a las oraciones en la lógica.


Cuando diseñamos una representación del conocimiento (y un sistema de representarían del conocimiento para interpretar oraciones en la lógica para poder derivar inferencias de ellas) debemos hacer elecciones durante un número de campos de diseño. La resolución más esencial que hay que tomar es la expresividad de la representación del conocimiento. Cuanto más expresiva es, decir algo es más simple y más sólido. No obstante, cuanto más expresivo es un lenguaje, más bastante difícil es derivar inferencias de forma automática de él. Un caso de una representación del conocimiento poco expresiva es la lógica proposicional. Un caso de una representación del conocimiento muy expresiva es la lógica autoepistémica. Las representaciones del conocimiento poco expresivas pueden 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 primordial inconveniente es hallar una representación del conocimiento y un sistema de argumento que la soporte, que pueda hacer las inferencias que precisa una aplicación en los límites de recursos del inconveniente a tratar. Los desarrollos recientes en la representación del conocimiento han sido dirigidos por la página 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).


Existe un conjunto de técnicas de representación como 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 utiliza para lograr comportamiento inteligente, la meta esencial de la representación del conocimiento es representar el conocimiento de forma que facilite el argumento. Una buena representación del conocimiento ha de ser declarativa, aparte de conocimiento esencial. Qué es la representación del conocimiento se comprende mejor en concepto de 5 papeles esenciales que juega, cada uno de ellos vital para la aplicación:



  • Una representación del conocimiento es esencialmente un sucedáneo, un substituto para el objeto en sí, utilizado para activar una entidad a efectos de determinar las consecuencias, pensando en vez de actuando, esto es, razonando sobre el planeta en vez de tomando acción en él.
  • Es un conjunto de compromisos ontológicos, una contestación a el interrogante sobre los términos en que se debe meditar sobre el planeta.
  • Es una teoría fragmentaria del argumento inteligente, expresado en concepto de 3 componentes: (i) El término esencial de la representación del argumento inteligente; (ii) El conjunto de inferencias que la representación sanciona; y (iii) El conjunto de inferencias que aconseja.
  • Es un medio para una computación pragmáticamente eficaz, el ambiente computacional en que el pensamiento tiene sitio. Una contribución para esta eficacia pragmática viene dada por la guía que una representación provee para organizar información, de tal modo que facilite hacer las inferencias recomendadas.
  • Es un modo de expresión humana, un lenguaje en el que se afirman cosas sobre el planeta.

Algunas cuestiones que brotan en la representación del conocimiento, desde la perspectiva de la inteligencia artificial, son: -De qué forma se representa el conocimiento -Cuál es la naturaleza del conocimiento -el carácter particular o bien general del dominio de un esquema de representación -Qué expresivo es un esquema de representación o bien lenguaje formal -el carácter declarativo o bien procesal de los esquemas




En el campo de la inteligencia artificial, la solución de inconvenientes puede ser simplificada con una elección apropiada de representación del conocimiento. Ciertos inconvenientes son más simples de solucionar al representar el conocimiento de una manera determinado. Por servirnos de un ejemplo, es más simple dividir números representados en el sistema arábico que números representados en el sistema romano.


Una buena representación del conocimiento cubre 6 peculiaridades básicas:



  • Cobertura, que quiere decir que la representación del conocimiento cubre la información en anchura y profundidad. Sin una cobertura extensa, la representación del conocimiento no puede determinar nada ni solucionar vaguedades.
  • Comprensible por humanos. La representación del conocimiento es vista como un lenguaje natural, con lo que la lógica debería fluir con libertad. Debería aguantar la modularidad y la jerarquía de clases (los osos polares son osos, que son animales). Debería además de esto contar con primitivas simples que se combinen de forma compleja.
  • Consistencia. Si Pedro ha cerrado la puerta, asimismo puede ser interpretado como la puerta ha sido cerrada por Pedro. Siendo consistente, la representación del conocimiento puede suprimir conocimiento redundante o bien problemático.
  • Eficiencia.
  • Facilidad de modificación y actualización.
  • Soporte de la actividad inteligente que utiliza la base de conocimiento.

Para comprender mejor pues estas peculiaridades representan una buena representación del conocimiento, piensa en como una enciclopedia (por poner un ejemplo, Wikipedia) está estructurada. Hay millones de artículos (cobertura), que están organizados en categorías, géneros de contenido, y temas afines (entendible por humanos). Redirecciona diferentes títulos mas mismo contenido al mismo artículo (consistencia). Es eficaz, es simple incorporar o bien actualizar páginas, y deja a los usuarios preguntar la base de conocimiento en sus teléfonos o bien ordenadores de escritorio.


En las ciencias de la computación, particularmente la inteligencia artificial, se han concebido un número de representaciones para articular la información.


Representación del conocimiento es un término generalmente utilizado para referirse a representaciones concebidas para el procesamiento por ordenadores modernos, y particularmente, para representaciones compuestas por objetos explícitos (la clase que contiene a todos y cada uno de los elefantes, o bien Jacobo un individuo específicamente), y de aseveraciones sobre ellos ('Jacobo es un elefante', o bien 'todos los elefantes son grises'). Representar el conocimiento en un a forma explicita como esta deja a los ordenadores sacar conclusiones de conocimiento anteriormente guardado ('Jacobo es gris').


Muchos métodos de representación del conocimiento fueron probados durante la década de mil novecientos setenta hasta principios de los años ochenta, de qué forma contestar a preguntas utilizando heurísticas, redes neuronales, demostraciones de teoremas, y sistemas especialistas, con un grado variable de éxito. La diagnosis médica (por servirnos de un ejemplo Mycin) fue un área esencial de aplicación, de la misma manera que lo fueron juegos como el ajedrez.


En los años ochenta, brotaron lenguajes formales de programación y sistemas de representación del conocimiento. Grandes proyectos se hicieron para procurar codificar grandes masas de conocimiento general, por poner un ejemplo, el proyecto "Cyc" (aún activo) tomó un enorme enciclopedia codificando no la información en sí, sino más bien la información que un lector precisaría para poder comprender la enciclopedia: física elemental, nociones de tiempo, causalidad, motivación; objetos comunes y clases de objetos.


A través de tal trabajo, se apreció mejor la complejidad de la representación del conocimiento. En lingüísticas computacionales, mientras, se estaban edificando bases de datos de información lingüística considerablemente más grandes, y estas, así como los grandes aumentos en velocidad y capacidad de computación, hicieron las representación del conocimiento más profundas más viables.


Se han desarrollado distintos lenguajes de programación orientados a la representación del conocimiento. Prolog, desarrollado en mil novecientos setenta y dos, mas popularizado mucho después, representa proposiciones y lógica básica, y puede derivar conclusiones de premisas conocidas. KL-ONE (años ochenta) está más orientado a la representación del conocimiento en sí. En mil novecientos noventa y cinco, se desarrolló el estándar de metadata Dublin Core.


En el planeta de los documentos electrónicos, se estaban desarrollando lenguajes para representar la estructura de los documentos, como el SGML (del que desciende el HTML) y después XML. Estos facilitaron los sacrificios de restauración de información y minería de datos, que en años recientes empezaron a relacionarse a la representación del conocimiento. El desarrollo de la página web semántica, ha incluyendo el desarrollo de lenguajes de representación del conocimiento y estándares basados en XML, incluyendo RDF, RDF Schema, DARPA Agent Markup Language (DAML), y Web Ontology Language (OWL).


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