4.1 Introducción
En la representación del conocimiento, los asuntos claves son los
conceptos, lenguajes y estándares para la representación del
conocimiento. Hay muchas partes implicadas en el progreso de los
sistemas expertos: definir los problemas encontrados en la búsqueda del
conocimiento; desarrollo de la infraestructura para construir y compartir
grandes bases de conocimiento; y acumulado de un gran cuerpo del
conocimiento, por ejemplo, conocimiento del sentido común o ingeniería
y conocimiento técnico.
4.2 La lógica como representación del conocimiento
El uso del conocimiento, o el solucionar problemas, implica esfuerzos
de la investigación para el desarrollo de nuevos métodos para las
diferentes clases de razonamiento, tales como razonamiento analógico,
razonamiento basado en la teoría de las probabilidades y la teoría de la
decisión, y razonamiento de ejemplos del caso.
La primera generación de los sistemas expertos fue caracterizada
porque las bases del conocimiento eran estrechas y, por lo tanto, el
funcionamiento era frágil. Cuando el límite del conocimiento de un
sistema fue atravesado, el comportamiento del sistema pasa muy rápido
de extremadamente competente a incompetente.
Para superar tal
fragilidad, los investigadores ahora están concentrados en razonar
modelos, principios y causas. Así, el sistema basado en el conocimiento
no tendrá que saber todo acerca de un tema, como era, pero puede razonar con una base más amplia de conocimiento usando los modelos,
los principios y la causalidad.
4.3 Representación basada en reglas
La búsqueda para una gran base de conocimiento afronta el
problema del acceso a las bases de conocimiento distribuidas que
implican sistemas expertos múltiples. El esfuerzo de desarrollar la
infraestructura necesitó obtener el acceso a un área de la investigación
llamada compartir el conocimiento.
La meta de esta área de la
investigación es superar el aislamiento de los sistemas expertos de la
primera generación, que raramente intercambiaron cualquier
conocimiento. Por lo tanto, las bases de conocimiento que fueron
construidas para los sistemas expertos en los años 80 no acumularon.
4.4 Representación basada en Frames
Una aplicación importante de la investigación de los sistemas
expertos implica los métodos para razonar con datos inciertos y
conocimiento incierto. Uno de los métodos más adoptados se llama
"lógica difusa (fuzzy logic)" o "razonamiento borroso", especialmente en
Japón.
Recientemente, ha venido en escena el asunto de la investigación de
las redes neuronales, redes de componentes distribuidos que
funcionaban en paralelo para tomar decisiones.
Los enlaces entre la
tecnología de las redes neuronales y la tecnología de los sistemas
expertos se están aplicando.
Finalmente, la investigación explora el uso de los nuevos métodos
paralelos de computación para la puesta en práctica de los sistemas
expertos y de los sistemas avanzados basados en conocimiento. La
pregunta es, ¿cuál será el impacto de tales actividades de la
computación en paralelo del alto rendimiento en las técnicas de los
sistemas expertos?
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