Sistemas basados en conocimiento

Un problema central al interior del paradigma de los sistemas basados en conocimiento es el de la representación del conocimiento. Según Rich y Knight, en el libro escrito el año 1991 titulado “Inteligencia artificial”, un buen mecanismo de representación debería poseer las siguientes propiedades: (1) Adecuación para la representación. Capacidad para representar todos los tipos de conocimiento necesarios. Actualmente se tiende a representaciones explicitas y relativamente declarativas. (2) Adecuación para la inferencia. Capacidad de manipulación de las estructuras de representación de manera que puedan derivarse otras nuevas con información que se encuentre implícita en la estructura de conocimiento. (3) Eficiencia para la inferencia. Capacidad para incorporar en la estructura de conocimiento información adicional que permita guiar los mecanismos de inferencia en la dirección más prometedora. (4) Eficiencia para la adquisición. Capacidad para el aprendizaje o la introducción de nuevo conocimiento. Este es en muchos casos el cuello de botella para la realización de sistemas reales, es imposible codificar manualmente en un sistema todo el conocimiento que un ser humano tiene sobre su entorno, el llamado conocimiento en el sentido común. Tampoco parece viable el diseño de un sistema que con una parte de este conocimiento pudiera inferir el resto. Un mecanismo de representación del conocimiento ha de contar por tanto con un lenguaje para codificar el conocimiento. Dicho lenguaje no ha de verse solamente como un conjunto de sentencias explicitas, sino que debe contemplarse la capacidad de inferencia, o de acceso a sentencias implícitas.

En palabras de los investigadores Hayes-Roth y Jacobstein, en el artículo publicado el año 1994 titulado “El estado de los sistemas basados en conocimiento”, los sistemas basados en conocimiento son aplicaciones que generan soluciones o respuestas satisfactorias a problemas que requieren un razonamiento por computadora que involucre conocimiento de algún tipo. Se considera conocimiento a la información que puede mejorar la eficiencia y la eficacia de una solución referente a un problema. Algunos tipos de conocimiento pueden ser hechos, que se encarguen de expresar proposiciones validas, o reglas. Los sistemas basados en conocimiento construyen su razonamiento para resolver problemas concatenando afirmaciones y reglas en líneas de razonamiento. Estas líneas de razonamiento muestran como un conjunto de suposiciones, un conjunto especifico de afirmaciones y un conjunto de reglas producen una conclusión particular. Algunas características básicas de los sistemas basados en conocimiento pueden ser la representación implícita del conocimiento, la capacidad de razonamiento independiente de la aplicación especifica, la capacidad de explicar sus conclusiones, el proceso de razonamiento, etc. Los sistemas basados en conocimiento basan su rendimiento en la cantidad y calidad de conocimiento de un dominio específico y no tanto en las técnicas de solución de problemas.

Flores menciona, en el texto escrito el año 2000 titulado “Bases de conocimiento, sistemas basados en conocimiento”, como elementos importantes de un sistema basado en conocimiento se pueden citar las siguientes partes: (1) Base de conocimiento. Representación del conocimiento del dominio que compete al sistema, junto con el conjunto de información invariable de una u otra solución. (2) Maquina de inferencia. Proceso de razonamiento a partir de datos de entrada, tomando como fundamento la base de conocimiento. Esta máquina es genérica en el sentido de que puede aplicarse a diferentes dominios con solo cambiar la base de conocimiento. (3) Interfaz usuario. Entradas y salidas del sistema, incluyendo generalmente mecanismos de pregunta y explicación. El verdadero valor de los sistemas basados en conocimiento se debe a que a diferencia de los programas convencionales que utilizan algoritmos para resolver problemas, los sistemas basados en conocimiento resuelven problemas donde las soluciones algorítmicas no existen o son muy costosas para ser implementadas, es decir implementan procesos heurísticos antes que algorítmicos.