Agentes de conocimiento inteligencia

La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los campos de desarrollo más rápidos en la informática, y los agentes basados en conocimiento son uno de los componentes más importantes de la IA. Los agentes basados en conocimiento son sistemas de inteligencia artificial que utilizan el conocimiento para realizar sus tareas. Están compuestos por dos partes principales, una base de conocimientos y un sistema de inferencia, y operan realizando deducciones, decisiones y conclusiones basadas en el conocimiento disponible.

Introducción

Los agentes basados en conocimiento son sistemas de inteligencia artificial que utilizan el conocimiento para realizar sus tareas. Por ejemplo, realizan deducciones, decisiones y conclusiones basadas en el conocimiento disponible. Los agentes basados en conocimiento son esenciales en varios campos, como la medicina, la ingeniería y las finanzas, donde se utilizan para resolver problemas complejos.

Los Agentes Basados en Conocimiento están Compuestos por Dos Partes Principales

Base de Conocimientos

La base de conocimientos de un agente basado en conocimiento es una colección de conocimientos que el agente utiliza para tomar decisiones. El conocimiento puede ser explícito, como reglas o hechos, o implícito, como relaciones o patrones. La base de conocimientos se almacena en una base de datos o en un sistema de representación del conocimiento.

Sistema de Inferencia

El sistema de inferencia de un agente basado en conocimiento es responsable de utilizar el conocimiento en la base de conocimientos para tomar decisiones. El sistema de inferencia utiliza métodos de razonamiento, como la deducción, la inducción y la abducción, para inferir nuevos conocimientos a partir de los conocimientos existentes.

La Arquitectura de un Agente Basado en Conocimiento

El diagrama siguiente muestra una arquitectura general para un agente basado en conocimiento (ABC): El ABC recibe información del entorno a través de la percepción, que el motor de inferencia procesa. El motor de inferencia se comunica con la base de conocimientos (BC) para determinar la acción apropiada en función del conocimiento almacenado en la BC. El elemento de aprendizaje del ABC actualiza regularmente la BC incorporando nuevos conocimientos. La BC es un componente central del ABC, que consiste en una colección de oraciones expresadas en un lenguaje de representación del conocimiento. Estas oraciones representan hechos sobre el entorno y se almacenan en la BC para que el ABC pueda acceder y utilizar. Tener en cuenta que el término oración utilizado aquí es un término técnico y no se refiere a una oración gramaticalmente correcta en español.

Por qué Utilizar una Base de Conocimientos?

Una base de conocimientos se utiliza en un agente basado en conocimiento para proporcionar una forma estructurada de almacenar y recuperar información. La base de conocimientos permite que el agente tome decisiones basadas en el conocimiento disponible en lugar de depender de reglas codificadas. Además, la base de conocimientos puede actualizarse a medida que se disponga de nueva información, lo que hace que el agente sea más adaptable a situaciones cambiantes.

Sistema de Inferencia

El sistema de inferencia de un agente basado en conocimiento es responsable de utilizar el conocimiento en la base de conocimientos para tomar decisiones. El sistema de inferencia utiliza métodos de razonamiento, como la deducción, la inducción y la abducción, para inferir nuevos conocimientos a partir de los conocimientos existentes. La generación de nuevos hechos por parte del sistema de inferencia permite que el agente actualice su base de conocimientos. El sistema de inferencia opera principalmente a través de dos reglas, que se conocen como encadenamiento hacia adelante y encadenamiento hacia atrás.

Operaciones Realizadas por un ABC

Hay tres operaciones principales que realiza un agente basado en conocimiento (ABC) para demostrar un comportamiento inteligente. La primera operación se llama DECIR, donde el ABC informa a la base de conocimientos sobre la información que ha percibido del entorno. La segunda operación se llama PREGUNTAR, donde el ABC solicita a la base de conocimientos que sugiera la acción apropiada. La tercera operación se llama REALIZAR, donde el ABC ejecuta la acción seleccionada.

Estructura de un Programa Genérico de Agentes Basados en Conocimiento

A continuación se muestra la estructura de un programa genérico de agentes basados en conocimiento:

• El agente basado en conocimiento recibe una percepción y produce una acción como salida.
• El agente está equipado con una base de conocimientos (BC) con conocimiento de fondo del entorno real.
• Además, el agente tiene un contador de tiempo inicialmente establecido en cero, que indica el tiempo transcurrido durante el proceso.
• Cada vez que se ejecuta la función, el agente realiza tres operaciones:
• En primer lugar, informa a la BC lo que ha percibido.
• En segundo lugar, pregunta a la BC qué acción debe tomar.
• En tercer lugar, informa a la BC qué acción ha elegido.
• La función MAKE-PERCEPT-SENTENCE genera una oración que indica que el agente ha percibido la percepción dada en el momento dado.
• La función MAKE-ACTION-QUERY genera una oración que pregunta qué acción debe tomarse en el momento actual.
• La función MAKE-ACTION-SENTENCE genera una oración que afirma que se ha ejecutado la acción elegida.

Diferentes Niveles de Agente Basado en Conocimiento

Los agentes basados en conocimiento se pueden clasificar en tres niveles:

Nivel de Conocimiento

El nivel de conocimiento es el nivel más alto de abstracción en un agente basado en conocimiento. Describe lo que el agente sabe y cómo lo utiliza para realizar tareas. El nivel de conocimiento se refiere a la representación y organización del conocimiento en lugar de los detalles de implementación.

Nivel Lógico

El nivel lógico es el nivel intermedio de abstracción en un agente basado en conocimiento. Describe cómo se representa y manipula el conocimiento por parte del motor de inferencia. El nivel lógico se refiere a la lógica formal utilizada para representar el conocimiento y realizar inferencias.

Nivel de Implementación

El nivel de implementación es el nivel más bajo de abstracción en un agente basado en conocimiento. Describe cómo se implementa el conocimiento y el motor de inferencia utilizando un lenguaje de programación. El nivel de implementación se refiere a los detalles del lenguaje de programación y los algoritmos utilizados para implementar el conocimiento y el motor de inferencia.

Enfoques para Diseñar un Agente Basado en Conocimiento

Existen dos enfoques principales para diseñar un agente basado en conocimiento:

Enfoque Declarativo

El enfoque declarativo para diseñar un agente basado en conocimiento se centra en representar el conocimiento en una forma declarativa, como reglas o hechos. El conocimiento se representa de forma independiente de los algoritmos utilizados para manipularlo.

Enfoque Procedimental

El enfoque procedimental para diseñar un agente basado en conocimiento se centra en representar el conocimiento en una forma procedimental, como una secuencia de instrucciones. El conocimiento se representa en términos de los algoritmos utilizados para manipularlo. El motor de inferencia utiliza estos algoritmos para realizar inferencias a partir del conocimiento.

Los agentes basados en conocimiento son sistemas de inteligencia artificial que utilizan el conocimiento para realizar sus tareas. Están compuestos por una base de conocimientos y un sistema de inferencia, y operan realizando deducciones, decisiones y conclusiones basadas en el conocimiento disponible. La base de conocimientos proporciona una forma estructurada de almacenar y recuperar información, y el sistema de inferencia utiliza métodos de razonamiento para inferir nuevos conocimientos. Los agentes basados en conocimiento se pueden diseñar utilizando enfoques declarativos o procedimentales, y se pueden clasificar en diferentes niveles según el nivel de abstracción. Estos agentes son fundamentales en diversos campos de aplicación y desempeñan un papel importante en la resolución de problemas complejos.

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