IAIDS1I0724

Descifrando la IA: visualizandola representación del conocimiento

La representación del conocimiento en Inteligencia Artificial (IA) es un campo que se ocupade cómo modelar y estructurar la información para que las máquinas puedan entenderla, procesarla y utilizarla para tomar decisiones. Se centra en cómo los datos se almacenan, organizan y acceden los datos, permitiendo el razonamiento y la resolución de problemas.

Semana 1

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Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:

Inteligencia Artificial

Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

<- Paleta de colores PRINCIPAL

Colores secundarios

Preguntade refuerzo

En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), existen diferentes tipos de conocimiento debido a la diversidad de problemas que la IA intenta resolver ylas técnicas utilizadas para abordarlos.

Conocimiento declarativo

Conocimiento procedimental

Conocimiento metacognitivo

Conocimiento heurístico

Ontologías

Pase el cursor sobre el elemento para conocer más información.

Dé clic en el apartado para conocer su contenido.

Pase el cursor sobre cada elemento para conocer más información.

Dé clic en cada apartado para conocer su contenido.

Redes semánticas

Lógica de primer orden

Marcos

Redes Bayesianas

Mapasconceptuales

¡A practicar!

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

Técnicas y herramientas de representación del conocimiento

Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:

Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

Preguntade refuerzo

<- Paleta de colores PRINCIPAL

Colores secundarios

Árboles de decisión

Desafíos

Algoritmosde clustering

Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Dé clic en el apartado para conocer su contenido y al finalizar responda la pregunta de refuerzo.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

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Dé clic en cada apartado para conocer su contenido.

Dé clic en cada apartado para conocer su contenido.

Razonamiento basado en casos

Lógicadifusa

Algoritmos genéticos

Sistemas expertos

La resolución de problemas se facilita cuando se cuenta con conocimiento específico sobre el tema en cuestión, el cual está relacionado con el dominio particular del problema, y se combina con el conocimiento general sobre cómo abordar situaciones problemáticas. Al aplicar ambos tipos de conocimiento, es posible guiar de manera más eficiente los mecanismos de Inteligencia Artificial para obtener soluciones efectivas.

Interpretabilidad

Aprendizaje continuo

Ética y responsabilidad

¡A practicar!

Dé clic en "Volver a contestar" si desea responder nuevamente las preguntas.

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

Grupo GEMIS. (2021, febrero 17). Lógica - Representación del Conocimiento [video]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=XhjgFAZTZbw&t=15s Mejía Trejo, J. (2024). Inteligencia Artificial. Fundamentos de Ingeniería de Prompts con ChatGPT como Innovación impulsora de la Creatividad. Academia Mexicana de Investigación y Docencia en Innovación. https://elibro.net/es/ereader/uniminuto/267838?page=1Pathak, A. (2024, 14 de mayo). La representación del conocimiento en la IA explicada en términos sencillos. Geekflare. https://geekflare.com/es/knowledge-representation-in-ai/

Referencias:

©UNIMINUTO. Todos los derechos reservados. Todos los derechos de Propiedad Industrial e Intelectual de este material son propiedad exclusiva de la Corporación Universitaria Minuto de Dios.

Interpretabilidad

Mejorar la capacidad de los sistemas de IA para explicar y justificar sus decisiones basadas en modelos de conocimiento complejos.

Redes semánticas

Grafos que representan las relaciones entre conceptos mediante nodos (conceptos) y aristas (relaciones). Uso: Útiles para el razonamiento,la inferencia y la búsqueda de información.

Conocimiento declarativo

• “Saber qué" (knowing what). Incluye hechos y datos específicos sobre el mundo.

• Se puede representar mediante bases de datos, ontologías y sistemas de reglas.

Mapas conceptuales

Diagramas que muestran relaciones jerárquicas y de asociación entre conceptos. Uso: Útiles en la educación y la organización del conocimiento.

Sistemas expertos

Sistemas de IA que utilizan el conocimiento y las reglas de un experto para emular el proceso de toma de decisiones en un área específica.

Lógica de primer orden

Sistema formal de lógica que utiliza predicados, funciones y cuantificadores para representar hechos y reglas del mundo real. Uso: Empleado en sistemas expertosy motores de inferencia para realizar deducciones lógicas.

Árboles de decisión

Utilizan un modelo de árbol gráfico para representar y analizar posibles decisiones y sus resultados.

Lógica difusa

Sistema de lógica que permite manejar la incertidumbre y la imprecisión, simulando el razonamiento humano.

Algoritmos genéticos

Métodos de optimización y búsqueda basados en los principios de la selección natural y la genética.

Razonamiento basadoen casos

Resuelve nuevos problemas basándose en soluciones de problemas similares anteriores.

Conocimiento procedimental

• “Saber cómo" (knowing how). Incluye habilidades y procedimientos para realizar tareas.
• Se puede representar mediante algoritmos y programas que describen procesos y métodos.

Redes Bayesianas

Modelos probabilísticos que representan relaciones de dependencia entre variables. Uso: Utilizados en diagnóstico médico y sistemas de recomendación para gestionar la incertidumbre y realizar inferencias probabilísticas.

Conocimiento metacognitivo

• El conocimiento sobre el propio proceso de pensamiento y estrategias de aprendizaje.
• Puede incluir técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales.

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Tecnologías que permiten a las máquinas entender y respondera textos o discursos humanos.

Ética y responsabilidad

Abordar las implicaciones éticasy sociales de la representación del conocimiento, especialmente en áreas como la privacidad y el sesgo algorítmico.

Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Redes especializadas en el procesamiento y análisis de imágenes y datos visuales.

Algoritmos de clustering

Agrupan datos en subconjuntos que comparten características similares sin usar etiquetas predefinidas.

• Captar generalizaciones.
• Ser comprensible.
• Fácilmente modificable, incrementable.
• Ser usado en diversas situaciones y propósitos.
• Permitir diversos grados de detalle.
• Captar la incertidumbre, imprecisión.
• Representar distinciones importantes.
• Focalizar el conocimiento relevante.

La representación del conocimiento en Inteligencia Artificial debe ser capaz de:

Ontologías

Estructuras formales que definen conceptos, categorías y las relaciones entre ellos dentro de un dominio específico.Uso: Facilitan el intercambio de información e interoperabilidad entre sistemas diferentes al proporcionar una base común de entendimiento.

Conocimiento heurístico

• Se basa en reglas empíricasy métodos aproximados para resolver problemas que no tienen una solución clara o precisa.

Marcos

Estructuras de datos que representan objetos y sus relaciones con otros objetos mediante slots (atributos). Uso: Utilizados en aplicaciones de reconocimiento de patrones y visión por computadora.

Aprendizaje continuo

Desarrollar técnicas que permitana los sistemas de IA actualizar y expandir su conocimiento a medida que se enfrentan a nuevos datosy escenarios.