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Universidad de Colima
Facultad de Telemática
José Luis Galindo Juárez
6º E
Metodología de la Investigación
Resumen: Cuando las maquinas aprenden
FUNDAMENTOS DE LA INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
El término ingeniería del conocimiento engloba a los científicos, tecnología y metodología necesarios
para procesar el conocimiento. Su objetivo es extraer, articular y computarizar el conocimiento de un
experto.
En la ingeniería del conocimiento hay tres conceptos
Interrelacionados: dato e información, propios de la informática, y conocimiento, que es propio de la
informática junto a la inteligencia artificial. El universo de discurso es el conjunto de objetos relativos a
un problema o situación a considerar. Un dato es la representación simbólica de un aspecto simple,
objeto o hecho, del universo de discurso. Se distingue entre datos objeto, que son elementos de
determinado dominio (pueden ser pares atributo-valor) y datos hecho, que son relaciones entre objetos.
Información es cualquier estímulo capaz de cambiar el estado o de alterar la conducta de un sistema. Es
todo aquello que aumenta el conocimiento, o sea, que es novedoso. El conocimiento es la representación
simbólica de aspectos complejos de algún universo de discurso.
Puede ser de dos tipos:
- Declarativo: describe cómo son las cosas.
- Procedural: describe cómo funcionan las cosas
La heurística son reglas que muestran cómo tratar el conocimiento. Es un conocimiento sobre el propio
dominio en el que se trabaja, que dice cómo emplear los conocimientos que el experto humano dio como
factuales. Añadiendo la heurística a la base de conocimientos de un sistema experto se mejora la
respuesta, pero se comprueba que no se llega al grado de experto que tiene el especialista humano.
UTILIDAD DEL METACONOCIMIENTO
- Ayuda a que el sistema se adapte al entorno.
- Permite resolver conflictos entre reglas
ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO
La adquisición de conocimiento es la transferencia de conocimiento desde alguna fuente a la base de
conocimientos del sistema. Esto implica aplicar alguna técnica para extraer el conocimiento del
especialista, interpretar los datos para reconocer el conocimiento fundamental, y construir un modelo de
representación.
TÉCNICAS MANUALES E INTERACTIVAS
El contacto entre un experto en el dominio y un ingeniero del conocimiento se hace directamente, de
persona a persona, o con la ayuda de algún software especial. En la figura 2 se muestra un esquema de
las técnicas manuales e interactivas. Las principales son la entrevista con el experto y la observación del
experto.
APRENDIZAJE A PARTIR DE BASES DE DATOS
Entre los métodos de aprendizaje automático, el aprendizaje a partir de bases de datos por inducción (ya
sea mediante ejemplos u observación), es prácticamente el único que se utiliza en los sistemas expertos.
Este aprendizaje está particularmente adaptado para resolver problemas de clasificación, lo cual no es
restrictivo, porque la mayoría de los problemas se pueden enfocar como uno de ese tipo.
RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS
Este tipo de razonamiento utiliza la experiencia que se adquirió al tratar casos o problemas similares. Es
un aprendizaje por analogía.
REDES NEURONALES
Se trata de emular las neuronas cerebrales mediante modelos matemáticos, usando unidades de
procesamiento elementales que copian algunas de sus características.
Formada por los pesos sinápticos entre neuronas).
ALGORITMOS GENÉTICOS
Estos algoritmos buscan soluciones de forma adaptativa, en analogía a los cambios genéticos que se
producen en las poblaciones naturales para adaptarse al medio. Comienzan con un conjunto de datos o
patrones generados de forma aleatoria, y evolucionan hacia una solución a través de técnicas de
adaptación de los patrones iniciales. La solución no será estrictamente la mejor, pero se puede estar muy
cerca de ella.
Para representar las propiedades de un individuo o suceso se utiliza un patrón, en el que se indica la
presencia (1) o ausencia (0) de cada propiedad. Hay un peso asociado a cada patrón (idoneidad), que
indica su rendimiento en experiencias anteriores.
Resumen:
Esta lectura me gusto mucho por el hecho de que habla sobre un tema muy interesante y que además
tenia dudas de algunos términos aquí mencionados que antes escuchaba y no comprendía con claridad,
creo que a muchos de mis compañeros les ayudara también a comprender un poco mas acerca de los
temas que acabamos de leer.
Referencias: Tomada el día 03 de Mayo de 2007
http://www.redcientifica.com/doc/doc199909170005.html