TEMA 5: Razonamiento
5.1 Definición de razonamiento
El razonamiento es el proceso cognitivo de llegar a una conclusión a partir de una premisa o conjunto de premisas. Este proceso permite a las personas y a los sistemas artificiales tomar decisiones y resolver problemas de forma efectiva.
El razonamiento es un componente esencial de la inteligencia artificial y la inteligencia humana. Es un proceso que involucra la evaluación y la transformación de información para llegar a conclusiones y soluciones. En el razonamiento, se utilizan diferentes técnicas y métodos para analizar información y concluir sobre la verdad o falsedad de una afirmación o para identificar la solución más adecuada a un problema.
El razonamiento puede ser deductivo o inductivo. El razonamiento deductivo es aquel en el que se parte de una premisa o conjunto de premisas y se llega a una conclusión necesariamente verdadera. Por otro lado, el razonamiento inductivo es aquel en el que se parte de una cantidad de casos particulares y se llega a una conclusión probable, pero no necesariamente verdadera.
El razonamiento es esencial para la toma de decisiones y la resolución de problemas, ya que permite evaluar y transformar información para llegar a conclusiones precisas y efectivas. Además, es un componente clave en la inteligencia artificial, ya que los sistemas basados en conocimiento utilizan técnicas de razonamiento para tomar decisiones y solucionar problemas.
Aquí hay tres ejemplos de cómo el razonamiento se utiliza en la vida cotidiana:
Resolución de problemas matemáticos: Cuando se resuelve un problema matemático, se aplica un proceso de razonamiento deductivo para llegar a una solución. Por ejemplo, si se conoce la fórmula para calcular el área de un círculo, se puede utilizar esa información para resolver un problema específico.
Toma de decisiones en el trabajo: En el lugar de trabajo, es frecuente tomar decisiones basadas en el razonamiento inductivo. Por ejemplo, si se observa que un empleado ha estado llegando tarde al trabajo con frecuencia, se puede razonar que es probable que continúe llegando tarde en el futuro y tomar una decisión en consecuencia.
Diagnóstico médico: Cuando se realiza un diagnóstico médico, se aplica un proceso de razonamiento inductivo para determinar la causa de una enfermedad o afección. Por ejemplo, si un paciente tiene síntomas como fiebre y dolor de cabeza, se puede razonar que es probable que tenga una infección y recetar un tratamiento en consecuencia.
En cada uno de estos ejemplos, el razonamiento es esencial para llegar a una conclusión precisa y tomar una acción efectiva.
Ejemplo:
Un círculo tiene un radio de 4 centímetros. ¿Cuál es su área?
Solución:
Aplicar la fórmula para calcular el área de un círculo: A = πr^2.
Reemplazar el valor del radio en la fórmula: A = π(4^2) = 16π.
Calcular el valor de π: π es aproximadamente igual a 3.14.
Reemplazar el valor de π en la fórmula: A = 3.14 x 16 = 50.24 cm^2.
Concluir que el área del círculo es de 50.24 centímetros cuadrados.
En este ejemplo, se aplicó un proceso de razonamiento deductivo para resolver un problema matemático. Primero, se identificó la fórmula correcta para calcular el área de un círculo. Luego, se aplicó la fórmula con los valores específicos del problema y se llegó a una conclusión precisa sobre el área del círculo.
En Python para resolver el ejemplo anterior:
En este código, primero se importa la biblioteca math que contiene la constante pi para calcular el valor de π. Luego, se asigna el valor 4 a la variable radius que representa el radio del círculo. Finalmente, se aplica la fórmula para calcular el área del círculo y se redondea a dos decimales antes de imprimirlo en pantalla. La salida esperada es: El área del círculo es: 50.27 cm^2.
Si ahora tambien modificamos el código en Python que le permite al usuario ingresar el valor del radio:
En este código, se utiliza la función input para recibir la entrada del usuario y asignar el valor ingresado a la variable radius. Se debe convertir el valor a un número flotante antes de asignarlo a la variable radius con la función float. Luego, se sigue el mismo proceso que en el ejemplo anterior para calcular el área del círculo y redondear el resultado a dos decimales antes de imprimirlo en pantalla.
5.2 Paradigmas de razonamiento
Existen diferentes paradigmas de razonamiento, incluyendo el razonamiento deductivo, inductivo y abductivo. El razonamiento deductivo parte de una premisa o conjunto de premisas y llega a una conclusión necesaria a partir de ellas. El razonamiento inductivo, por otro lado, parte de una serie de observaciones para llegar a una conclusión probable. El razonamiento abductivo combina elementos de ambos, buscando explicaciones alternativas a partir de observaciones y datos.
Además de estos tres paradigmas, también existe el razonamiento bayesiano, que utiliza probabilidades para llegar a conclusiones. Este enfoque se basa en la Teoría de Bayes, que permite actualizar la probabilidad de un evento a medida que se reciben más datos o información.
El razonamiento deductivo es ampliamente utilizado en lógica y matemáticas, donde las conclusiones son necesarias y se pueden deducir de forma rigurosa a partir de las premisas. En cambio, el razonamiento inductivo es más apropiado en situaciones en las que no se tienen todos los datos o no se pueden establecer premisas claras, y se busca llegar a una conclusión probable a partir de la observación de patrones y tendencias.
El razonamiento abductivo es útil en situaciones en las que se busca encontrar una explicación para un fenómeno o evento, y se combinan elementos de razonamiento deductivo e inductivo para llegar a una conclusión. Por ejemplo, en una investigación criminal, se pueden utilizar los hechos conocidos para formular una hipótesis sobre lo que ocurrió, y luego utilizar el razonamiento deductivo para evaluar la validez de esa hipótesis.
EJemplos de cada uno de los paradigmas de razonamiento.
Razonamiento deductivo:
Todos los seres humanos son mortales.
Sócrates es un ser humano.
Por lo tanto, Sócrates es mortal.
Razonamiento inductivo:
Los últimos 5 días han estado nublados.
Por lo tanto, probablemente hoy también estará nublado.
Razonamiento abductivo:
Hay un charco de agua en el suelo.
No llovió esta noche.
Por lo tanto, alguien debe haber derramado un vaso de agua
5.2 Sistemas basados en conocimiento: Sistemas de reglas e inferencia
Los sistemas basados en conocimiento (SBC) utilizan el razonamiento para llegar a conclusiones y tomar decisiones. Estos sistemas están diseñados para funcionar de forma similar a la lógica humana, pero con una mayor capacidad de procesamiento y acceso a información. Los sistemas de reglas e inferencia son un tipo de SBC que utilizan reglas lógicas para guiar su razonamiento.
Estos sistemas funcionan recopilando y almacenando información en forma de reglas, y luego utilizando esas reglas para llegar a conclusiones a través de un proceso de inferencia. La inferencia es el proceso de aplicar las reglas para llegar a una conclusión a partir de una premisa dada.
Por ejemplo, un sistema de reglas e inferencia podría utilizar reglas como “si un paciente tiene fiebre y tos, entonces es probable que tenga una infección respiratoria”. Luego, cuando un paciente presenta síntomas de fiebre y tos, el sistema podría aplicar esta regla para llegar a la conclusión de que es probable que tenga una infección respiratoria.
Estos sistemas son útiles en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo diagnósticos médicos, sistemas de asesoramiento y toma de decisiones, y sistemas expertos en áreas específicas. Al utilizar reglas y lógica, estos sistemas pueden ayudar a hacer inferencias más precisas y consistentes que los humanos solos.
5.3 Encadenamiento hacia delante / Encadenamiento hacia atrás
El encadenamiento hacia delante es un proceso de razonamiento que parte de una premisa y trata de llegar a una conclusión utilizando inferencias y reglas. Por otro lado, el encadenamiento hacia atrás es un proceso que trata de encontrar una premisa que explique una conclusión dada. Ambas técnicas son utilizadas por los SBC para llegar a conclusiones.
El encadenamiento hacia delante es un proceso en el que se parte de una premisa y se van utilizando reglas y inferencias para llegar a una conclusión. Este proceso se basa en el hecho de que si una premisa es verdadera, entonces la conclusión a la que se llega también debe ser verdadera. Por ejemplo, si una persona sabe que todos los gatos son animales, y también sabe que Whiskers es un gato, entonces puede concluir que Whiskers es un animal.
Por otro lado, el encadenamiento hacia atrás es un proceso en el que se parte de una conclusión y se busca encontrar una premisa que la explique. Este proceso es útil cuando se tienen datos y se quiere encontrar la causa subyacente. Por ejemplo, si una persona ve que su planta está seca, puede utilizar el encadenamiento hacia atrás para encontrar la causa, como puede ser la falta de agua o una enfermedad en la planta.
Ambas técnicas son utilizadas por los sistemas basados en conocimiento para llegar a conclusiones y tomar decisiones. La elección entre el encadenamiento hacia delante o hacia atrás depende del tipo de problema que se está tratando de resolver y de la cantidad y tipo de información disponible.
Aquí hay algunos ejemplos de encadenamiento hacia delante y hacia atrás:
Encadenamiento hacia delante:
Si una persona tiene fiebre y dolor de cabeza, es probable que tenga un resfriado.
Si un coche tiene llantas planas, no puede circular.
Si la temperatura es mayor a 100 grados, entonces el agua hierve.
Encadenamiento hacia atrás:
Si una persona está enferma, entonces es probable que tenga fiebre y dolor de cabeza.
Si un coche no puede circular, es probable que tenga llantas planas.
Si el agua está hervida, entonces la temperatura es mayor a 100 grados.
5.4 Razonamiento borroso
El razonamiento borroso es un tipo de razonamiento que se utiliza en situaciones en las que no existe una respuesta clara o una solución perfecta. Este tipo de razonamiento permite a los SBC tomar decisiones basadas en grados de verdad o incertidumbre.
El razonamiento borroso se basa en la teoría de la lógica borrosa, que permite representar y manipular la incertidumbre y la imprecisión en el conocimiento. En lugar de utilizar valores binarios de verdadero o falso, el razonamiento borroso utiliza valores que representan grados de pertenencia a un conjunto dado. Estos valores pueden ser interpretados como probabilidades, porcentajes o simplemente medidas de grado de certeza.
Este tipo de razonamiento es útil en situaciones en las que la información es incompleta o incierta, como en el análisis de datos o la toma de decisiones en entornos inciertos. Además, el razonamiento borroso permite a los sistemas tener en cuenta múltiples perspectivas y considerar múltiples posibilidades a la hora de tomar decisiones.
Algunos ejemplos pueden ser:
Tomar una decisión sobre si un día está caluroso o no. La temperatura puede ser interpretada de diferentes maneras por diferentes personas, por lo que el razonamiento borroso permite a un SBC tener en cuenta grados de incertidumbre y tomar una decisión basada en ellos.
Decidir si un paciente tiene una enfermedad o no. Algunos síntomas pueden ser comunes a varias enfermedades, por lo que el razonamiento borroso permite a un SBC tener en cuenta la probabilidad de que un paciente tenga una determinada enfermedad.
Clasificar un objeto en una categoría. Algunos objetos pueden ser difíciles de clasificar en una sola categoría, por lo que el razonamiento borroso permite a un SBC tener en cuenta grados de incertidumbre y asignar una clasificación basada en ellos.
5.5 Inferencias y Aprendizaje
La inferencia es el proceso de utilizar el conocimiento previo para llegar a una conclusión o tomar una decisión. El aprendizaje es el proceso de adquirir nuevo conociembre y actualizar el conocimiento previo. Los SBC utilizan tanto la inferencia como el aprendizaje para mejorar su capacidad de razonamiento y tomar decisiones más precisas.
Los sistemas basados en conocimiento (SBC) utilizan la inferencia y el aprendizaje para mejorar su desempeño. La inferencia es un proceso de razonamiento que utiliza el conocimiento previo para llegar a una conclusión o tomar una decisión. Por otro lado, el aprendizaje es un proceso que permite adquirir nuevo conocimiento y actualizar el conocimiento previo.
Algunos ejemplos de cómo la inferencia y el aprendizaje se pueden utilizar en los SBC incluyen:
Sistemas de diagnóstico médico: un sistema basado en conocimiento puede utilizar la inferencia para diagnosticar una enfermedad a partir de los síntomas y el historial médico del paciente. Además, a medida que el sistema aprende de nuevos casos, puede mejorar su capacidad de diagnóstico.
Sistemas de asesoramiento financiero: un sistema de este tipo puede utilizar la inferencia para recomendar una estrategia financiera a partir de los objetivos y preferencias del usuario. A medida que el sistema aprende más sobre el usuario y el mercado financiero, puede mejorar sus recomendaciones.
Sistemas de reconocimiento de voz: un sistema de reconocimiento de voz puede utilizar la inferencia para transcribir lo que un usuario dice. A medida que el sistema aprende de nuevas voces y acentos, puede mejorar su capacidad de transcribir correctamente.
TEMA 6: Ingeniería del Conocimiento
6.1 El Conocimiento y la Experiencia
El conocimiento es un aspecto fundamental de la inteligencia humana y artificial. La experiencia es el conjunto de conocimientos y habilidades adquiridos a lo largo del tiempo. La ingeniería del conocimiento se enfoca en la creación y utilización efectiva del conocimiento y la experiencia para resolver problemas y mejorar la toma de decisiones.
Además, el conocimiento y la experiencia se combinan para formar una base sólida para la inteligencia artificial. A medida que los SBC adquieren nuevos conocimientos y experiencias, su capacidad de razonamiento y toma de decisiones mejora. La ingeniería del conocimiento también se enfoca en la representación y organización eficiente del conocimiento para que los SBC puedan acceder y utilizarlo de manera efectiva. La combinación de conocimiento y experiencia con la tecnología y la lógica, permite a los SBC brindar soluciones y tomar decisiones más precisas y efectivas.
Un sistema de recomendación de películas que utiliza el conocimiento sobre las preferencias de los usuarios y la información sobre las películas para recomendar películas relevantes y atractivas.
Un sistema de diagnóstico médico que utiliza el conocimiento médico y la experiencia clínica para ayudar a los profesionales a identificar enfermedades y a recomendar un tratamiento adecuado.
Un asistente virtual para la planificación financiera que utiliza el conocimiento sobre los hábitos de gastos y ingresos de los usuarios y la experiencia en planificación financiera para ayudar a los usuarios a alcanzar sus objetivos financieros.
Un jemplo de esto tambien puede ser saber si una Persona es mayor de edad o no:
En este ejemplo, se pide al usuario que ingrese su fecha de nacimiento en un formato específico, y luego se utiliza una función es_mayor_de_edad para calcular la edad en años y determinar si es mayor de 18 años.
6.2 La Ingeniería del Conocimiento
La ingeniería del conocimiento es una disciplina interdisciplinaria que combina elementos de la inteligencia artificial, la base de datos, la lógica y la psicología para desarrollar sistemas basados en conocimiento. Estos sistemas son diseñados para simular la inteligencia humana y mejorar la toma de decisiones en una amplia variedad de aplicaciones.
Además, la ingeniería del conocimiento se enfoca en el proceso de representación, adquisición, organización, almacenamiento y utilización efectiva del conocimiento. Esto incluye la creación de ontologías, el desarrollo de sistemas expertos y la integración de sistemas de información y conocimiento.
Algunos ejemplos de aplicaciones de la ingeniería del conocimiento incluyen :
Sistemas de recomendación: Estos sistemas utilizan el conocimiento y la experiencia previa de los usuarios para recomendar productos o servicios que podrían ser de su interés.
Sistemas de diagnóstico médico: Estos sistemas utilizan el conocimiento médico y la experiencia previa para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades.
Sistemas de asistencia en la toma de decisiones: Estos sistemas utilizan el conocimiento y la experiencia previa para ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la finanzas, la planificación de recursos empresariales y la gestión de proyectos.
Sistemas de respuesta a preguntas: Estos sistemas utilizan el conocimiento previo y la experiencia para responder preguntas y proporcionar información precisa y actualizada a los usuarios.
Sistemas de control de calidad: Estos sistemas utilizan el conocimiento y la experiencia previa para monitorear y controlar la calidad de productos y servicios en tiempo real.
6.2.1. Sistemas basados en conocimiento
Los sistemas basados en conocimiento son sistemas que utilizan el conocimiento y la experiencia para tomar decisiones y resolver problemas. Estos sistemas pueden ser programados para funcionar de forma autónoma o en colaboración con seres humanos.
Los sistemas basados en conocimiento se componen de tres componentes principales: el conocimiento, el motor de inferencia y la interfaz de usuario. El conocimiento es una representación formal del conocimiento previo que posee el sistema. El motor de inferencia es el componente encargado de aplicar el conocimiento y la lógica para tomar decisiones y resolver problemas. La interfaz de usuario permite a los seres humanos interactuar con el sistema, proporcionar información y recibir respuestas.
Estos sistemas se pueden utilizar en una amplia variedad de aplicaciones, como en sistemas expertos para ayudar en la toma de decisiones en áreas como la medicina, la finanzas y la ingeniería. También se utilizan en sistemas de asistencia virtual, sistemas de recomendación y en la automatización de procesos empresariales.
Además, los sistemas basados en conocimiento pueden ser programados para trabajar de forma autónoma o en colaboración con seres humanos. Cuando funcionan de forma autónoma, utilizan su conocimiento y lógica para tomar decisiones y resolver problemas sin la intervención humana. Cuando trabajan en colaboración con seres humanos, pueden recibir información y dirección adicional de los humanos para mejorar su capacidad de tomar decisiones.
Algunos ejemplos de sistemas basados en conocimiento incluyen:
Sistemas de diagnóstico médico: Estos sistemas utilizan el conocimiento médico y la experiencia previa para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades.
Asistente virtual: Un asistente virtual es un ejemplo típico de un sistema basado en conocimiento. Estos asistentes pueden ayudar a los usuarios con tareas cotidianas, como programar citas, enviar correos electrónicos y responder preguntas generales.
Sistemas de recomendación: Los sistemas de recomendación son otro ejemplo de sistemas basados en conocimiento. Estos sistemas utilizan el historial de compras y las preferencias de los usuarios para recomendar productos o servicios similares.
Chatbots: Los chatbots son programas de inteligencia artificial diseñados para simular una conversación humana. Estos sistemas basados en conocimiento pueden ayudar a los usuarios a resolver problemas, proporcionar información y guiarlos a través de procesos de atención al cliente en línea.
Un ejemplo de un sistema basado en conocimiento en Python. Por ejemplo, podemos crear un sistema de diagnóstico médico que utilice el conocimiento previo sobre síntomas y enfermedades para sugerir un diagnóstico:
En este ejemplo, el sistema utiliza su base de conocimiento sobre enfermedades y síntomas para sugerir un diagnóstico para un paciente con ciertos síntomas. Este es un ejemplo simple de un sistema basado en conocimiento, pero en la vida real pueden ser mucho más complejos y utilizar técnicas avanzadas de inteligencia artificial.
6.2.2. Conocimiento en los SS.BC.
El conocimiento en los sistemas basados en conocimiento puede ser representado en una variedad de formas, incluyendo reglas lógicas, modelos y ontologías. Es importante tener en cuenta que el conocimiento en los SBC es limitado y puede ser incompleto o inexacto.
Además, el conocimiento en los SBC no está necesariamente almacenado en una forma estática, sino que puede ser actualizado y enriquecido a medida que se adquiere nueva información y se aprende de la experiencia. Por lo tanto, la capacidad de los SBC para aprender y mejorar su conocimiento es esencial para su éxito en la resolución de problemas y la toma de decisiones precisas.
Es importante destacar que el conocimiento en los SBC no siempre es explícito, sino que también puede ser implícito o derivado. Por ejemplo, un SBC puede inferir una conclusión a partir de múltiples reglas o hechos conocidos, o puede aprender patrones a partir de datos y utilizarlos para predecir resultados futuros.
Aquí hay algunos ejemplos de sistemas basados en conocimiento en la vida cotidiana:
Asistentes virtuales: como Siri, Alexa y Google Assistant, que utilizan el conocimiento y la experiencia previa para responder preguntas y realizar tareas para el usuario.
Recomendadores en línea: como Amazon y Netflix, que utilizan el historial de compras o de visualización de los usuarios para hacer recomendaciones personalizadas de productos o películas.
Sistemas de diagnóstico médico: que utilizan el conocimiento médico y la experiencia previa para ayudar a los médicos a diagnostica enfermedades.
Un ejemplo en Python para representar el conocimiento en un sistema basado en conocimiento. Por ejemplo, podemos representar el conocimiento sobre frutas y verduras en un sistema basado en conocimiento usando una lista de diccionarios en Python:
frutas_verduras = [
{“nombre”: “manzana”, “color”: “rojo”, “forma”: “redonda”, “tipo”: “fruta”},
{“nombre”: “lechuga”, “color”: “verde”, “forma”: “plana”, “tipo”: “verdura”},
{“nombre”: “banano”, “color”: “amarillo”, “forma”: “curva”, “tipo”: “fruta”},
]
Este ejemplo representa una pequeña base de conocimiento sobre frutas y verduras, donde cada elemento de la lista es un diccionario que contiene información sobre una fruta o verdura específica, como su nombre, color, forma y tipo.
6.2.3. Niveles de Razonamiento en los SS.BC.
Los sistemas basados en conocimiento pueden operar en diferentes niveles de razonamiento, desde la toma de decisiones simples hasta la resolución de problemas complejos. El nivel de razonamiento depende de la cantidad y la calidad del conocimiento disponible y de la capacidad de procesamiento del sistema.
Es importante tener en cuenta que los sistemas basados en conocimiento también pueden combinar diferentes niveles de razonamiento para resolver un problema o tomar una decisión. Por ejemplo, un sistema de diagnóstico médico puede utilizar reglas simples para determinar una lista de posibles diagnósticos, y luego utilizar técnicas de inferencia más avanzadas para elegir el diagnóstico más probable. De esta manera, los sistemas basados en conocimiento pueden maximizar su eficacia y eficiencia al utilizar el conocimiento disponible de la mejor manera posible.
Aquí hay algunos ejemplos de niveles de razonamiento en los sistemas basados en conocimiento:
Toma de decisiones simples: Por ejemplo, un sistema basado en conocimiento podría recomendar un producto a un cliente basándose en su historial de compras previas.
Diagnóstico: Por ejemplo, un sistema médico basado en conocimiento podría ayudar a diagnosticar una enfermedad basándose en síntomas y antecedentes médicos.
Resolución de problemas complejos: Por ejemplo, un sistema de planificación basado en conocimiento podría ayudar a planificar una estrategia para solucionar un problema complejo en una organización.
Un ejemplo de toma de decisiones simples en un sistema basado en conocimiento en Python podría ser el siguiente:
En este ejemplo, el sistema basado en conocimiento está tomando una decisión sobre qué hacer dependiendo de la temperatura y el clima. Es un ejemplo de toma de decisiones simples, ya que solo se están considerando dos factores para tomar la decisión.
un ejemplo de código en Python que simula la toma de decisiones simples de un sistema basado en conocimiento que recomienda productos a clientes basándose en su historial de compras previas.
El resultado sería:
Productos recomendados para Juan: [‘Leche’, ‘Pan’, ‘Jabón’]
Como puedes ver, la función recomendar_producto devuelve una lista de productos recomendados para un cliente dado, basándose en su historial de compras previas.
6.2.4. Arquitectura de los SS.BC.
La arquitectura de los sistemas basados en conocimiento incluye componentes para la representación del conocimiento, el razonamiento, la toma de decisiones y el aprendizaje. La elección de la arquitectura adecuada depende de la aplicación y de los requisitos específicos del sistema. En general, la arquitectura de un sistema basado en conocimiento puede ser dividida en cuatro componentes principales:
Representación del conocimiento: Este componente se encarga de almacenar y representar el conocimiento en una forma adecuada para el sistema. Puede incluir reglas lógicas, modelos matemáticos, ontologías, etc.
Razonamiento: Este componente se encarga de utilizar el conocimiento representado en el sistema para realizar inferencias y tomar decisiones. Puede utilizar técnicas de inferencia basadas en reglas, inferencia basada en modelos, etc.
Aprendizaje: Este componente se encarga de mejorar la calidad del conocimiento en el sistema y de adaptar su comportamiento en función de nuevos datos y experiencias.
Toma de decisiones: Este componente se encarga de utilizar el resultado del razonamiento para tomar decisiones y producir una acción o una respuesta.
Para aprobar o rechazar un préstamo a un cliente, primero debemos tener una lista de atributos que utilizaremos para tomar la decisión. Estos atributos pueden incluir el ingreso del cliente, su historial crediticio, su historial de pagos, entre otros.
Una forma de representar estos atributos en un sistema de toma de decisiones basado en conocimiento sería a través de un árbol de decisión. Cada nodo en el árbol representa una pregunta sobre un atributo y las ramas representan las posibles respuestas a esa pregunta. Al seguir las ramas del árbol, se llega a una hoja que representa la decisión final, aprobar o rechazar el préstamo.
Este código crea una lista de clientes con sus atributos, y luego usa una función llamada tomar_decisión_prestamo para determinar si se aprueba o no un préstamo a un cliente basándose en su nivel de deuda. La función devuelve True si la deuda es menor o igual a la mitad del sueldo del cliente, y False en caso contrario. Finalmente, se itera sobre la lista de clientes y se imprime el resultado para cada uno.
6.3. Metodologías de desarrollo para Sistemas basados en conocimiento:
Hay varias metodologías que se utilizan para desarrollar sistemas basados en conocimiento. Algunas de las más conocidas incluyen CommonKADS, Protege, Knowledge Structure Manager (KSM) y Model-based and incremental Knowledge Engineering (MIKE).
6.3.1. CommonKADS: Es una metodología de desarrollo de sistemas basados en conocimiento que se utiliza para desarrollar sistemas expertos. Se enfoca en la definición y la representación del conocimiento, la identificación de problemas y la resolución de los mismos.
CommonKADS es una metodología de desarrollo de sistemas basados en conocimiento que fue desarrollada en los años 80 y 90. Se ha utilizado ampliamente en el desarrollo de sistemas expertos y se enfoca en un enfoque sistemático para la adquisición, representación y utilización del conocimiento en un sistema.
La metodología CommonKADS se compone de una serie de fases, que incluyen la identificación de objetivos, la recopilación de datos y el análisis de los mismos, la definición del modelo de conocimiento y la representación del mismo, y la implementación y evaluación del sistema. Además, CommonKADS también proporciona un marco para la evaluación y la mejora continua del sistema.
La metodología CommonKADS es una de las más utilizadas en el desarrollo de sistemas expertos y ha sido aplicada con éxito en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo sistemas de diagnóstico, recomendaciones, análisis financiero y más.
Algunos ejemplos de aplicaciones de CommonKADS en la vida real incluyen:
- Sistemas de asesoramiento médico: un sistema basado en conocimiento puede utilizar CommonKADS para ayudar a los médicos a hacer un diagnóstico preciso y recomendar un plan de tratamiento adecuado.
- Sistemas de asesoramiento financiero: un sistema basado en conocimiento puede utilizar CommonKADS para ayudar a los inversores a tomar decisiones informadas sobre sus inversiones, basándose en su perfil de inversión y objetivos financieros.
-
Sistemas de soporte técnico: un sistema basado en conocimiento puede utilizar CommonKADS para ayudar a los usuarios a resolver problemas técnicos y brindarles soluciones rápidas y efectivas.
6.3.2. Protege: Es una herramienta de desarrollo de ontologías y sistemas basados en conocimiento que permite a los desarrolladores crear y editar ontologías, así como desarrollar sistemas basados en ellas.
Protege es una plataforma open source que se utiliza para crear, editar y visualizar ontologías, que son modelos formales y estructurados del conocimiento en un dominio específico. Con Protege, los desarrolladores pueden crear ontologías utilizando diferentes lenguajes de representación de conocimiento, como OWL, RDF y RDFS. Además, Protege también ofrece una amplia variedad de plugins que permiten realizar tareas específicas, como la validación de ontologías, la integración con ontologías externas, la creación de diagramas y gráficos y la generación de código.
Protege es una herramienta muy útil para los investigadores y desarrolladores de sistemas basados en conocimiento, ya que les permite representar y organizar el conocimiento de manera eficiente y estructurada. Además, Protege permite a los desarrolladores colaborar y compartir sus ontologías con otros, lo que facilita la integración de conocimiento y la colaboración en proyectos más grandes.
Aquí hay tres ejemplos de aplicaciones de Protege:
- Sistemas médicos: Protege se utiliza para crear sistemas basados en conocimiento que ayuden a los médicos a tomar decisiones más informadas sobre el tratamiento de sus pacientes.
- Sistemas de asistencia: Protege se utiliza para crear sistemas de asistencia que brinden respuestas precisas a las preguntas de los usuarios sobre una amplia gama de temas, como la tecnología, la cultura o la política.
-
Sistemas de selección de personal: Protege se utiliza para desarrollar sistemas de selección de personal que evalúen las habilidades y las calificaciones de los candidatos para un puesto determinado. Estos sistemas pueden basarse en una ontología de habilidades y calificaciones, que se utiliza para evaluar a los candidatos y seleccionar a los mejor calificados.
6.3.3. Knowledge Structure Manager (KSM): Es una metodología de desarrollo de sistemas basados en conocimiento que se enfoca en la estructuración y la organización del conocimiento. Utiliza técnicas de modelado para representar y organizar el conocimiento de una forma eficiente y útil.
Knowledge Structure Manager (KSM) es una metodología que busca mejorar la eficiencia y la utilidad de los sistemas basados en conocimiento a través de la estructuración y organización del conocimiento. La metodología KSM utiliza técnicas de modelado para representar y organizar el conocimiento de manera clara y comprensible. Esto ayuda a los desarrolladores a crear sistemas más eficientes y útiles, ya que el conocimiento está organizado de manera coherente y estructurada. La metodología KSM se utiliza en aplicaciones en donde el conocimiento es un factor crítico, tales como sistemas expertos, bases de conocimiento y sistemas de recomendación.
Algunos EJemplos Serian:
- Un sistema de recomendación de películas: El KSM podría ser utilizado para estructurar y organizar la información de los actores, directores, géneros, etc. de cada película en una base de datos para facilitar la recomendación de películas a los usuarios.
- Un sistema de diagnóstico médico: El KSM podría ser utilizado para estructurar y organizar información médica, como síntomas, enfermedades y tratamientos, para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de pacientes.
-
Un sistema de selección de personal: El KSM podría ser utilizado para estructurar y organizar información de los candidatos, como habilidades, experiencia y antecedentes, para ayudar en la selección de personal adecuado para un puesto de trabajo específico.
6.3.4. Model-based and incremental Knowledge Engineering (MIKE): Es una metodología de desarrollo de sistemas basados en conocimiento que se enfoca en el desarrollo incremental y model-based de sistemas basados en conocimiento. Utiliza un enfoque iterativo y basado en modelos para el desarrollo de sistemas basados en conocimiento, lo que permite una mayor flexibilidad y un mejor manejo de los cambios en el conocimiento a lo largo del tiempo.
En esta metodología, se crean modelos de conocimiento que representan de manera efectiva la información y se actualizan de manera incremental a medida que se adquiere nuevo conocimiento. La ventaja de esta metodología es que permite una mayor flexibilidad y un mejor manejo de los cambios en el conocimiento a lo largo del tiempo, lo que resulta en un desarrollo más eficiente y efectivo de sistemas basados en conocimiento. A
Algunos ejemplos de sistemas basados en conocimiento desarrollados con la metodología MIKE podrían ser:
- Sistema de diagnóstico médico: Un sistema de diagnóstico médico que utiliza un enfoque incremental y basado en modelos para evaluar síntomas y determinar un diagnóstico preciso.
- Sistema de asesoramiento financiero: Un sistema que utiliza la metodología MIKE para brindar asesoramiento financiero personalizado a sus usuarios, teniendo en cuenta sus objetivos, ingresos y gastos.
-
Sistema de selección de personal: Un sistema de selección de personal que utiliza técnicas de modelado y un enfoque incremental para evaluar a los candidatos y seleccionar a los más aptos para el puesto. Este sistema puede ser actualizado y mejorado a medida que se adquiere más conocimiento sobre los factores que contribuyen a un desempeño exitoso en el trabajo.