{"id":1186,"date":"2026-07-02T07:38:00","date_gmt":"2026-07-02T07:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1186"},"modified":"2026-07-06T12:41:43","modified_gmt":"2026-07-06T12:41:43","slug":"ingenieria-del-conocimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/comunicacion\/ingenieria-del-conocimiento\/","title":{"rendered":"Ingenier\u00eda del conocimiento"},"content":{"rendered":"
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El conocimiento, en una u otra forma, es el n\u00facleo central de toda la investigaci\u00f3n en Al. Actualmente, en dicho contexto, es la inteligencia de un sistema inform\u00e1tico que transforma datos e informaci\u00f3n en conocimiento. Tradicionalmente, los datos se han considerado como entrada elaborada. Por el contrario, la informaci\u00f3n se considera como datos avaluados situados en un contexto significativo. Hoy se ha a\u00f1adido un nuevo par\u00e1metro, el conocimiento. Podemos decir que conocimiento es toda la informaci\u00f3n sobre la que el ordenador puede pensar. La utilizaci\u00f3n de la palabra “conocimiento” para significar los elementos de inter\u00e9s para el sistema de Al no es accidental. En este contexto “conocimiento” no es una met\u00e1fora: indica la nueva circunstancia de que la m\u00e1quina puede considerarse que tiene estados mentales. Cuando decimos que un coche de una marca determinada \u201csabe correr” o “no le gusta arrancar por las ma\u00f1anas”, estamos usando met\u00e1foras para denotar caracter\u00edsticas de la m\u00e1quina. Pero cuando en el contexto de sistemas expertos o sistemas de Al hablamos de aprendizaje, adquisici\u00f3n de conocimientos y pensamiento, estamos comenzando a usar estos conceptos en sentido literal. Pronto podremos decir con propiedad que los ordenadores son \u201cconocedores” y “pensadores”.<\/p>\n\n\n\n

Cualquier tarea inteligente efectuada por animal o m\u00e1quina requiere los conocimientos adecuados. Cualquier problema digamos, la defensa de un mate de ajedrez requiere detallados conocimientos conceptuales o una amplia base de ideas relevantes. Esto sugiere de inmediato que diferentes tipos o niveles de conocimientos son importantes para determinados prop\u00f3sitos. En la demostraci\u00f3n de teoremas geom\u00e9tricos, por ejemplo, el sistema necesita conocimientos sobre posiciones formas, relaciones; para problemas de gen\u00e9tica el sistema necesita conocimientos de las leyes de Mendel y un m\u00e9todo de computa: combinaciones; y en diagn\u00f3stico m\u00e9dico el sistema necesita saber c\u00f3mo determinado grupo de s\u00edntomas se relaciona con ciertas enfermedades. Los temas de los diferentes dominios del saber est\u00e1n relacionados con diferentes cuerpos de conocimientos: el ser humano o el ordenador experto pueden procesar tales conocimientos y pensar sobre ellos a la hora de resolver un problema. Tambi\u00e9n es importante estimar los conocimientos necesarios para resolver una tarea determinada. \u00bfBastar\u00eda con conocer cuatro aspectos fundamentales o habr\u00eda que conocer 4000? Winston, 1979, ha subrayado el fen\u00f3meno “uno dos tres infinitos”. Cuando percibimos que una tarea es ligeramente complicada, imaginamos que es inmensamente complicada. Evaluar los conocimientos necesarios para desarrollar una tarea es importante por varias razones entre otras cosas porque facilita la asignaci\u00f3n adecuada de recursos a la adquisici\u00f3n de conocimientos, almacenamiento de conocimientos, etc. Tambi\u00e9n ayuda a evaluar el grado de dificultad de una tarea: un problema puede resultar menos intimidante una vez que sabemos exactamente el grado de conocimientos que necesitamos para resolverlo.<\/p>\n\n\n\n

El conocimiento se representa de modo diferente dependiendo del campo del saber a considerar, el problema a resolver, etc. Conocimientos simples relativos a hechos se pueden consignar en tablas o en configuraciones m\u00e1s complejas. Otros conocimientos se pueden especificar mediante reglas procedurales expresadas mediante relaciones simb\u00f3licas. Hay, de hecho, muchos modos diferentes de expresar conocimientos en un sistema inteligente. El ingeniero debe ser consciente de las diferentes posibilidades y seleccionar la m\u00e1s adecuada a la tarea que est\u00e1 desarrollando. Se ha se\u00f1alado que, en inform\u00e1tica, una buena soluci\u00f3n a un problema depende a menudo de una buena representaci\u00f3n. En inteligencia artificial existen muchas posibilidades de representaci\u00f3n, y frecuentemente no est\u00e1 claro el criterio de selecci\u00f3n en una circunstancia particular. Sin embargo, la elecci\u00f3n de la representaci\u00f3n es cr\u00edtica para el sistema inteligente, porque de determinados aspectos de la representaci\u00f3n y de los procedimientos eficaces de manejo depender\u00e1 el alcance de percepci\u00f3n, comprensi\u00f3n y conocimientos de tal sistema. Cuando se trata de dise\u00f1ar una filosof\u00eda de representaci\u00f3n para un fin determinado, surgen varias preguntas. Todas ella relacionadas con los problemas encontrados a la hora de desarrollar programas de ordenador que utilicen los conocimientos inteligentemente para efectuar tareas determina<\/p>\n\n\n\n

La representaci\u00f3n de conocimientos se ha visto siempre como el \u201cengrudo” aglomerado de toda la Al. De hecho, en parte, la actividad en Al se define por los tipos de conocimientos en los sistemas inteligentes. Los sistemas tradicionales de proceso de datos tienden a procesar informaci\u00f3n de un tipo particular de estad\u00edstica, o listados de datos cuantificados. Por el contrario, los sistemas de Al necesitan almacenar conocimientos de objetos, procesos, relaciones, etc.; y a menudo tales sistemas necesitan conocimientos de sentido com\u00fan (normalmente parcial, difuso, y dif\u00edcil de representar) sobre objetivos, motivaciones, tiempo, intenciones, acciones, etc. Surgen muchas dificultades a la hora de representar tan amplio espectro de conocimientos. Para comenzar est\u00e1 la tarea de estructurar los conocimientos expl\u00edcitos de forma adecuada. A continuaci\u00f3n, la necesidad de modificar las reglas para manipular los conocimientos, a fin de inferir otros nuevos a partir de los ya contenidos en la base de conocimientos. Las inferencias y los aspectos sem\u00e1nticos han de ser controlados. Y una vez m\u00e1s hay que hacer frente a los nuevos conocimientos y a los conocimientos Incompletos. Subyacente a todos estos requerimientos est\u00e1 la necesidad de desarrollar m\u00e9todos de extracci\u00f3n de conocimientos del experto humano, para almacenarlos en la base de conocimientos. Esta es una de las primeras tereas de la ingenier\u00eda del conocimiento.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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