Explicación sencilla de la representación del conocimiento en la IA

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología popular e innovadora que lleva la inteligencia humana al siguiente nivel. Ofrece el poder de la inteligencia precisa integrada con las máquinas.

Los seres humanos estamos dotados de un alto nivel de pensamiento, razonamiento, interpretación y comprensión del conocimiento. Los conocimientos que adquirimos nos ayudan a realizar distintas actividades en el mundo real. 

Hoy en día, incluso las máquinas son capaces de hacer muchas cosas, gracias a la tecnología.

Últimamente, el uso de sistemas y dispositivos basados en IA está aumentando debido a su eficacia y precisión a la hora de realizar tareas complejas. 

Ahora bien, el problema es que, mientras que los humanos han adquirido muchos niveles y tipos de conocimiento a lo largo de su vida, las máquinas tienen dificultades para interpretar ese mismo conocimiento.

De ahí que se recurra a la representación del conocimiento. Así se resolverán problemas complejos de nuestro mundo que a los humanos nos resultan difíciles y nos llevan mucho tiempo. 

En este artículo explicaré la representación del conocimiento en la IA, cómo funciona, sus tipos y técnicas, etc. 

¡Comencemos!

¿Qué es la representación del conocimiento y el razonamiento?

La representación del conocimiento y el razonamiento (KR&R) forman parte de inteligencia artificial que se dedica exclusivamente a representar información sobre el mundo real de forma que un ordenador pueda entenderla y actuar en consecuencia. Esto lleva a resolver problemas complejos, como la computación, mantener un diálogo en lenguaje natural, diagnosticar una afección médica crítica, etc. 

La representación del conocimiento pasa de la psicología, que estudia cómo un ser humano es capaz de resolver problemas y representar conocimientos, a los formalismos de diseño. Esto permitirá a la IA comprender cómo un ser humano simplifica los sistemas complejos al construir y diseñar. 

Los primeros trabajos se centraron en los solucionadores generales de problemas, desarrollados por Herbert A. Simon y Allen Newell en 1959. Estos sistemas utilizaban una estructura de datos para la descomposición y la planificación. En primer lugar, el sistema parte de un objetivo y lo descompone en subobjetivos. Después, el sistema establece algunas estrategias de construcción que pueden atender a cada subobjetivo. 

Estos esfuerzos condujeron a una revolución cognitiva en la psicología humana y a una fase de la IA centrada en la representación del conocimiento. Así surgieron los sistemas expertos en los años 70 y 80, los lenguajes marco, los sistemas de producción y otros. Más tarde, la IA cambió su enfoque principal hacia sistemas expertos que pudieran igualar la competencia humana, como el diagnóstico médico. 

Además, la representación del conocimiento permite a los sistemas informáticos comprender y utilizar el conocimiento para resolver problemas del mundo real. También define una forma de representar el conocimiento y el razonamiento en la IA. 

La representación del conocimiento no consiste sólo en almacenar datos en bases de datos, sino que permite a las máquinas inteligentes aprender del conocimiento humano y experimentar lo mismo para que una máquina pueda comportarse y actuar como un humano. 

Los humanos tienen conocimientos que son ajenos a las máquinas, como sentimientos, intenciones, creencias, sentido común, juicios, prejuicios, intuición y otros. Algunos conocimientos también son sencillos, como conocer ciertos hechos, conocimientos generales sobre acontecimientos, personas, objetos, lenguaje, disciplinas académicas, etc. 

Con KR&R, se pueden representar los conceptos de los humanos en un formato comprensible para las máquinas y hacer que los sistemas impulsados por IA sean realmente inteligentes. Aquí, conocimiento significa proporcionar información relativa al ecosistema y almacenarla, mientras que razonamiento significa tomar decisiones y acciones a partir de la información almacenada basándose en el conocimiento. 

¿Qué conocimientos deben representar los sistemas de IA?

Los conocimientos que deben presentarse en los sistemas de inteligencia artificial pueden incluir:

• Objeto: Los objetos rodean al ser humano constantemente. De ahí que la información relativa a esos objetos sea esencial y deba considerarse un tipo de conocimiento. Por ejemplo, los pianos tienen teclas blancas y negras, los coches tienen ruedas, los autobuses necesitan conductores, los aviones necesitan pilotos, etc. 
• Eventos: En el mundo real se producen constantemente numerosos acontecimientos. Y la percepción humana se basa en los acontecimientos. La IA necesita conocer los acontecimientos para actuar. Algunos acontecimientos son las hambrunas, el avance de las sociedades, las guerras, las catástrofes, los logros, etc. 
• Rendimiento: Este conocimiento trata de determinadas acciones de los seres humanos en diversas situaciones. Representa el lado del comportamiento del conocimiento, que es esencial que la IA comprenda. 

• Metaconocimiento: Por ejemplo, si miramos alrededor del mundo y resumimos todo el conocimiento que existe, vemos que se divide principalmente en tres categorías:
  1. Lo que ya sabemos
  2. Lo que sabemos son básicamente cosas que desconocemos por completo
  3. Lo que aún no sabemos
• El metaconocimiento se ocupa del primero, es decir, de lo que sabemos y permite a la IA percibir lo mismo. 

• Los hechos: Este conocimiento se basa en la descripción factual de nuestro mundo. Por ejemplo, la Tierra no es plana, pero tampoco redonda; nuestro Sol tiene un apetito voraz, y mucho más. 
• Base de conocimientos: La base de conocimientos es el principal componente de la inteligencia humana. Se refiere a un conjunto de datos o información relevante sobre cualquier campo, descripción, etc. Por ejemplo, una base de conocimientos sobre el diseño de un modelo de coche. 

¿Cómo funciona la representación del conocimiento?

Normalmente, se da una tarea que realizar, un problema que resolver y obtener una solución, de manera informal, como entregar paquetes cuando llegan o arreglar problemas eléctricos en casa. 

Para resolver un problema real, el diseñador del sistema debe:

• Llevar a cabo la tarea para determinar qué solución mejor puede aportar
• Representar el problema en un lenguaje para que un ordenador pueda razonarlo
• Utilizar el sistema para computar un resultado final, que es la solución para los usuarios o una secuencia de actividades que deben realizarse en el ecosistema.
• Interpretar el resultado final como una solución a la cuestión principal 

El conocimiento es la información que ya tiene un ser humano, pero las máquinas necesitan aprender. Como hay muchos problemas, la máquina necesita conocimientos. Como parte del sistema de diseño, se puede definir qué conocimientos se van a representar. 

Conexión entre la representación del conocimiento y la IA

El conocimiento desempeña un papel esencial en la inteligencia. También es responsable de la creación de la inteligencia artificial. Cuando se necesita para expresar un comportamiento inteligente en los agentes de la IA, desempeña un papel necesario. Un agente es incapaz de funcionar con precisión cuando carece de experiencia o de conocimientos sobre determinadas entradas. 

Por ejemplo, si quieres interactuar con una persona pero no eres capaz de entender su lenguaje, es obvio que no podrás responder bien ni realizar ninguna acción. Lo mismo ocurre con el comportamiento inteligente de los agentes. La IA necesita tener los conocimientos suficientes para llevar a cabo la funcionalidad, ya que quien toma las decisiones descubre el entorno y aplica los conocimientos necesarios. 

Sin embargo, la IA no puede mostrar un comportamiento intelectual sin los componentes del conocimiento. 

Tipos de conocimiento representados en la IA

Ahora que tenemos claro por qué necesitamos la representación del conocimiento en la IA, vamos a averiguar los tipos de conocimiento que se representan en un sistema de IA. 

• Conocimiento declarativo: Representa los objetos, conceptos y hechos que le ayudan a describir el mundo que le rodea. Así, comparte la descripción de algo y expresa oraciones declarativas. 
• Conocimiento procedimental: El conocimiento procedimental es menor que el declarativo. También se conoce como conocimiento imperativo, que es el que utilizan los robots móviles. Sirve para declarar la realización de algo. Por ejemplo, con sólo un plano de un edificio, los robots móviles pueden elaborar su propio plan. Los robots móviles pueden planificar un ataque o realizar una navegación.

Por otra parte, el conocimiento procedimental se aplica directamente a la tarea que, incluye reglas, procedimientos, agendas, estrategias, y más. 

• Metaconocimiento: En el campo de la inteligencia artificial, el conocimiento predefinido se conoce como metaconocimiento. Por ejemplo, el estudio del etiquetado, el aprendizaje, la planificación, etc., entran dentro de este tipo de conocimiento. 
  
  Este modelo cambia su comportamiento con el tiempo y utiliza otras especificaciones. Un ingeniero de sistemas o un ingeniero del conocimiento utiliza diversas formas de metaconocimiento, como la precisión, la evaluación, la finalidad, la fuente, la vida útil, la fiabilidad, la justificación, la exhaustividad, la coherencia, la aplicabilidad y la desambiguación. 

• Conocimiento heurístico: Este conocimiento, que también se conoce como conocimiento superficial, sigue el principio de la regla del pulgar. Por lo tanto, es muy eficaz en el proceso de razonamiento, ya que puede resolver problemas basándose en registros o problemas pasados recopilados por expertos. Sin embargo, recoge experiencias de problemas pasados y proporciona un mejor enfoque basado en el conocimiento para especificar los problemas y tomar medidas. 
• Conocimientos estructurales: El conocimiento estructural es el más simple y básico que se utiliza y aplica para resolver problemas complejos. Trata de encontrar una solución eficaz hallando la relación entre objetos y conceptos. Además, describe la relación entre varios conceptos, como parte de, tipo de o agrupación de algo. 

El conocimiento declarativo puede representarse como el que describe, mientras que el procedimental es el que hace. Además, el conocimiento declarativo se define como explícito, mientras que el procedimental es tácito o implícito. Es conocimiento declarativo si se puede articular el conocimiento y conocimiento procedimental si no se puede articular. 

Técnicas de representación del conocimiento en IA

Existen cuatro técnicas principales que representan el conocimiento en la IA:

• Representación lógica
• Redes semánticas
• Normas de producción
• Representación del marco

Representación lógica

La representación lógica es la forma básica de representación del conocimiento a las máquinas donde se utiliza una sintaxis definida con reglas básicas. Esta sintaxis no tiene ambigüedad en el significado y se ocupa de las preposiciones. Sin embargo, la forma lógica de representación del conocimiento actúa como las reglas de comunicación. Esta es la razón por la que puede utilizarse para representar hechos a las máquinas. 

La representación lógica es de dos tipos:

• Lógica proposicional: La lógica proposicional también se conoce como lógica de enunciados o cálculo proposicional que funciona de forma booleana, lo que significa un método de Verdadero o Falso. 
• Lógica de primer orden: La lógica de primer orden es un tipo de representación del conocimiento lógico que también puede denominarse lógica de cálculo de predicados de primer orden (FOPL). Esta representación del conocimiento lógico representa los predicados y los objetos en cuantificadores. Es un modelo avanzado de la lógica proposicional. 

Esta forma de representación del conocimiento se parece a la mayoría de los lenguajes de programación, en los que se utiliza la semántica para transmitir información. Es una forma muy lógica de resolver problemas. Sin embargo, el principal inconveniente de este método es la naturaleza estricta de la representación. En general, es difícil de ejecutar y a veces no es muy eficiente. 

Redes semánticas

Una representación gráfica, en este tipo de representación del conocimiento, lleva los objetos conectados que se utilizan con la red de datos. Las redes semánticas incluyen arcos/borde (conexiones) y nodos/bloques (objetos) que describen la conexión entre los objetos. 

Se trata de una alternativa a la forma de representación lógica del cálculo de predicados de primer orden (FOPL). Las relaciones en las redes semánticas son de dos tipos:

• IS-A
• TIPO DE

Es una forma de representación más natural que la lógica debido a su sencillez de comprensión. El principal inconveniente de esta forma de representación es que es costosa computacionalmente y no incluye cuantificadores equivalentes que sí se pueden encontrar en la representación lógica. 

Normas de producción

Las reglas de producción son la forma más común de representación del conocimiento en los sistemas de IA. Es la forma más sencilla de representar sistemas basados en reglas if-else y, por tanto, puede entenderse fácilmente. Representa una forma de combinar la FOPL y la lógica proposicional. 

Para comprender técnicamente las reglas de producción, primero hay que entender los componentes del sistema de representación. Este sistema incluye un conjunto de reglas, una memoria de trabajo, un aplicador de reglas y un ciclo de actos reconocidos. 

Para cada entrada, la IA comprueba las condiciones a partir de las reglas de producción y, tras encontrar una regla mejor, emprende inmediatamente la acción necesaria. El ciclo de selección de reglas en función de las condiciones y de actuación para resolver el problema se conoce como ciclo de reconocimiento y actuación que tiene lugar en cada entrada. 

Sin embargo, este método presenta algunos problemas, como una ejecución ineficaz debido a las reglas activas y la falta de adquisición de experiencia por no almacenar los resultados anteriores. Como las reglas se expresan en lenguaje natural, el coste de las desventajas puede amortizarse. Además, las reglas pueden modificarse y eliminarse fácilmente en caso necesario. 

Representación del marco

Para entender la representación del marco a un nivel fundamental, imagine una tabla formada por nombres en columnas y valores en filas; la información necesaria se pasa en esta estructura completa. En palabras sencillas, la representación del marco es una colección de valores y atributos.

Se trata de una estructura de datos específica de la IA que utiliza rellenos (valores de ranura que pueden ser de cualquier tipo y forma de datos) y ranuras. El proceso es bastante similar al típico Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD). Estos rellenos y ranuras forman una estructura llamada marco. 

Las ranuras, en esta forma de representación del conocimiento, tienen nombres o atributos, y el conocimiento relacionado con los atributos se almacena en rellenos. La principal ventaja de este tipo de representación es que los datos similares pueden agruparse para dividir el conocimiento en estructuras. Además, se divide en subestructuras. 

Al ser como una estructura de datos típica, este tipo puede entenderse, manipularse y visualizarse fácilmente. Los conceptos típicos, como eliminar, borrar y añadir ranuras, pueden llevarse a cabo sin esfuerzo. 

Requisitos para la representación del conocimiento en un sistema de IA

Una buena representación del conocimiento contiene algunas propiedades:

• Exactitud de representación: La representación del conocimiento debe representar con precisión cada tipo de conocimiento necesario.
• Eficacia inferencial: Es la capacidad de manejar fácilmente mecanismos de conocimiento inferencial en direcciones productivas utilizando guías adecuadas.
• Adecuación inferencial: La representación del conocimiento debe tener la capacidad de manipular algunas estructuras representacionales para representar nuevos conocimientos basados en las estructuras existentes.
• Eficacia adquisitiva: Capacidad para adquirir nuevos conocimientos utilizando métodos automáticos.

Ciclo de conocimiento de la IA

Los sistemas de IA incluyen algunos componentes principales para mostrar un comportamiento inteligente que haga posible la representación del conocimiento. 

• Percepción: Ayuda al sistema basado en IA a recopilar información sobre el entorno utilizando distintos sensores y lo familiariza con el ecosistema para interactuar eficazmente con los problemas. 
• Aprender: Se utiliza para permitir que los sistemas de IA aprendizaje profundo algoritmos que ya están escritos para que los sistemas de IA transmitan la información necesaria del componente de percepción al componente de aprendizaje para mejorar el aprendizaje y la comprensión. 
• Representación del conocimiento y razonamiento: Los humanos utilizan el conocimiento para tomar decisiones. Por lo tanto, este bloque es responsable de servir a los humanos a través de los datos de conocimiento de los sistemas de IA y de utilizar el conocimiento relevante siempre que sea necesario. 
• Planificación y ejecución: Este bloque es independiente. Se utiliza para tomar datos de los bloques de conocimiento y razonamiento y ejecutar las acciones pertinentes.

Conclusión

Los seres humanos pueden adquirir conocimientos de distintas maneras, y lo mismo ocurre con las máquinas basadas en IA. A medida que la IA evoluciona, representar mejor los conocimientos a las máquinas ayuda a resolver problemas complejos con un mínimo de errores. Así pues, la representación del conocimiento es un atributo esencial para Máquinas de IA trabajar de forma inteligente e inteligente. 

También puede examinar la diferencia entre Inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.