Representar el conocimiento utilizando argumentos lógicos, como la lógica de predicados, tiene muchas ventajas. Se puede usar con mecanismo de inferencia, lo que facilita el razonamiento con hechos.
Pero el uso del formalismo lógico de estructuras complejas del mundo no se puede describir fácilmente.
Por lo tanto, una buena forma de representar el conocimiento de la estructura en un dominio particular debería poseer las siguientes propiedades
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- Adecuación representativa: – Puede representar todo tipo de información que se necesita en ese dominio.
- Adecuación inferencial: – La capacidad de interpretar y utilizar la información para generar nueva información.
- Eficiencia inferencial: – La capacidad de incorporar información adicional en la estructura del conocimiento que ayudará a los mecanismos de inferencia.
- Eficiencia de adquisición: – La capacidad de adquirir nueva información fácilmente, ya sea por inserción directa o por control del programa.
La IA logra estos objetivos en dos categorías:
- Métodos declarativos: – En esta información se representa como una colección estática de hechos que pueden ser manipulados. La información se almacena solo una vez aquí y se puede utilizar de la forma que queramos. La información se puede agregar fácilmente a los sistemas declarativos sin cambiar los procedimientos generales.
- Método de procedimiento: – En esta información se representa como procedimientos. El razonamiento predeterminado y el razonamiento probabilístico son ejemplos de métodos de procedimiento.
En la práctica, la mayor parte de la representación del conocimiento emplea una combinación de ambos. La mayoría de las estructuras de representación del conocimiento se han desarrollado para manejar programas que manejan la entrada del lenguaje natural.
