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Representaci贸n del Conocimiento y su Implementaci贸n en Sistemas Basados en Reglas con Python

La inteligencia artificial ha evolucionado enormemente en las 煤ltimas d茅cadas, pero uno de sus pilares sigue siendo la representaci贸n del conocimiento. Esta 谩rea permite que las m谩quinas entiendan y razonen sobre informaci贸n simb贸lica, especialmente 煤til en sistemas expertos o motores de inferencia.

Este objeto de aprendizaje est谩 dise帽ado para estudiantes de ingenier铆a de software interesados en comprender c贸mo estructurar y aplicar conocimiento mediante reglas l贸gicas, utilizando Python como herramienta principal. Adem谩s, se incluyen actividades innovadoras, recursos interactivos y referencias a plataformas digitales complementarias.

驴Qu茅 es la Representaci贸n del Conocimiento?

La representaci贸n del conocimiento permite codificar informaci贸n en un formato que pueda ser procesado por una m谩quina. Es clave para el desarrollo de sistemas que realicen tareas de razonamiento, diagn贸stico o toma de decisiones.

  • Tipo de datos: L贸gica, hechos, reglas, relaciones
  • M茅todos comunes: Redes sem谩nticas, marcos, scripts, ontolog铆as

Ejemplo Visual

Video: "驴Qu茅 es la Representaci贸n del Conocimiento?"

Sistemas Basados en Reglas

Un sistema basado en reglas utiliza una base de conocimiento y un motor de inferencia para tomar decisiones o resolver problemas.

Componente Descripci贸n
Base de Conocimiento Conjunto de reglas y hechos almacenados.
Motor de Inferencia Aplica las reglas a los hechos para deducir conclusiones.
Interfaz de Usuario Permite la interacci贸n con el usuario final.

Ciclo de Ejecuci贸n

  1. Emparejamiento: Busca reglas que coincidan con los hechos actuales.
  2. Resoluci贸n de Conflictos: Decide qu茅 regla ejecutar si hay m谩s de una opci贸n.
  3. Ejecuci贸n: Aplica la regla seleccionada.
Nota: Los sistemas basados en reglas son ampliamente utilizados en chatbots, sistemas m茅dicos y control autom谩tico.

Implementaci贸n en Python

Python ofrece varias librer铆as para construir sistemas basados en reglas:

  • Durable Rules: Para sistemas simples de reglas
  • PyKE: Motor de conocimiento avanzado

Ejemplo b谩sico con Durable Rules


# Importamos la librer铆a
from durable.lang import *

# Definimos un conjunto de reglas
with ruleset('diagnostico'):
    @when_all(m.sintoma == 'fiebre')
    def diagnostico_fiebre(c):
        print("Posible infecci贸n viral")

# Enviamos un hecho al sistema
post('diagnostico', {'sintoma': 'fiebre'})
    

Resultado esperado:

Posible infecci贸n viral

Casos de Uso Reales

Los sistemas basados en reglas tienen m煤ltiples aplicaciones pr谩cticas, entre ellas:

  • Asistentes m茅dicos
  • Sistemas de diagn贸stico t茅cnico
  • Chatbots con l贸gica de negocio definida por reglas
  • Control autom谩tico de procesos

Video: Aplicaciones de sistemas expertos

Resumen Final

La representaci贸n del conocimiento es una parte fundamental de la inteligencia artificial y permite dotar a los sistemas de capacidades de razonamiento. Utilizar Python para implementar estos sistemas brinda flexibilidad, simplicidad y potencia.

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