Ahora que hemos explorado en profundidad los hechos y sus tipos dentro de los sistemas de producción, es el momento de abordar uno de los componentes esenciales de cualquier sistema basado en reglas: la Base de Conocimientos. Este elemento, junto con la base de hechos y el motor de inferencia, forma el corazón de un sistema de producción. La base de conocimientos es donde se almacenan las reglas que guían el comportamiento del sistema, y en esta clase exploraremos su estructura, función y cómo interactúa con otros componentes del sistema.
Empezaremos respondiendo la pregunta ¿Qué es una base de conocimientos? La definición formal dice que la base de conocimientos es un conjunto de reglas del tipo SI (condición) – ENTONCES (acción o conclusión) que representan el conocimiento experto o el comportamiento que se desea modelar en un sistema. En otras palabras, la base de conocimientos es el lugar donde se almacenan las reglas que gobiernan las decisiones y las conclusiones del sistema.
Estas reglas, también conocidas como reglas de producción, permiten que el sistema tome decisiones basadas en los hechos que se le proporcionan o que va adquiriendo a través de la interacción con el mundo o con otros sistemas.
Los dos elementos esenciales en la base de conocimientos son:
La razón para usar el razonamiento no-monótono es la necesidad de desarrollar sistemas inteligentes capaces de manejar la incertidumbre y la información incompleta de manera efectiva si son comparados con el razonamiento monótono. Algunas motivaciones del uso son:
Son las que guían las decisiones. Estas reglas se construyen a partir de una estructura condicional.
Las conclusiones que resultan de aplicar una regla sobre una base de hechos.
En los sistemas de producción, las bases de conocimientos se pueden clasificar en dos tipos principales:
En este tipo, las reglas permanecen sin cambios a lo largo del tiempo. El sistema no modifica ni agrega nuevas reglas. Un ejemplo es un sistema experto clásico que no aprende ni evoluciona.
En este caso, las reglas pueden ser modificadas, eliminadas o agregadas durante la ejecución del sistema. Es común en sistemas más avanzados o con inteligencia artificial que incluyen mecanismos de aprendizaje automático.
Ejemplo:
Un sistema de diagnóstico médico puede agregar nuevas reglas a su base de conocimientos a medida que aprende sobre nuevos tratamientos o síntomas de enfermedades.
La función principal de la base de conocimientos es proporcionar el conjunto de reglas que el motor de inferencia utiliza para razonar sobre los hechos y extraer conclusiones o acciones. El motor de inferencia consulta continuamente la base de conocimientos para aplicar las reglas que correspondan a los hechos actuales en la base de hechos.
Terminamos resumiendo que la base de conocimientos es el componente que contiene el saber experto de un sistema de producción. Así pues, con una base de conocimientos bien diseñada podemos crear sistemas inteligentes que pueden adaptarse a nuevas situaciones.
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