Fundamentos y Paradigmas de la Inteligencia Artificial: Modelado del Conocimiento

Propósito de la Inteligencia Artificial

El propósito de la IA es hacer computacional el conocimiento humano no analítico mediante procedimientos simbólicos, conexionistas o híbridos.

Paradigmas de estudio de la IA

• Computación Simbólica: De grano grueso y programable (ej. LISP).
• Computación Conexionista: De grano pequeño y autoprogramable (ej. Redes neuronales).

Tipos de tareas y resolución de problemas

La IA aborda tareas en dominios formales, técnicos y funciones básicas del comportamiento humano inespecífico.

¿Cuándo es necesaria la IA?

Tenemos un problema que requiere IA siempre que:

• No exista una solución analítica o algorítmica conocida.
• La explosión combinatoria haga ineficiente una solución existente.
• El conocimiento necesario sea masivo, incompleto, complejo o difícil de representar.
• Sea necesario el aprendizaje y la inyección de conocimiento del dominio.
• Se aborden tareas cognoscitivas que utilicen conocimiento de sentido común.

Ingeniería del Conocimiento (IC)

Es la disciplina tecnológica que se centra en proporcionar una aproximación sistemática, disciplinada y cuantificable al desarrollo, funcionamiento y mantenimiento de Sistemas Basados en Conocimiento (SBC).

Formalismos de representación e inferencia

• Lógica de predicados: Comparación de patrones.
• Reglas: Encadenamiento de reglas.
• Redes semánticas o marcos: Herencia.

Paradigmas de desarrollo de SBC

Desde un punto de vista histórico, destacan:

• Ciclo de vida de Buchanan: Transferencia del conocimiento humano a la base de conocimiento.
• Cuello de botella: Dificultades en la adquisición del conocimiento.
• Propuestas de Newell: Diferencia entre conocimiento y representación del conocimiento.
• Técnicas de modelado: MRP, tareas genéricas y estructuras de tareas.

Objeto formal y desafíos comerciales

El objeto formal de estudio de la IA es el conocimiento, buscando un modelo humano aplicable a la predicción.

Desafíos desde el punto de vista comercial

• Dificultad en la adquisición del conocimiento (la experiencia es difícil de extraer).
• La reutilización no siempre es posible.
• Falta de creatividad y sentido común.
• Obstáculos para el aprendizaje y la adaptación.