1. Base de conocimiento:
* Hechos: Información atómica básica sobre el dominio. Ejemplos:"El cielo es azul", "El agua hierve a 100 grados Celsius".
* Reglas: Declaraciones lógicas que representan relaciones entre hechos. Ejemplos:"Si está lloviendo, el suelo está húmedo", "Si la temperatura es superior a 100 grados centígrados, el agua hervirá".
* heurística: Reglas generales o mejores prácticas que pueden ayudar a guiar el razonamiento del sistema, particularmente en casos de incertidumbre.
2. Motor de inferencia:
* Mecanismo de razonamiento: Este es el núcleo del KBS. Utiliza la base de conocimiento para sacar conclusiones y resolver problemas.
* Métodos de inferencia: Hay diferentes enfoques:
* encadenamiento hacia adelante: Comienza con hechos conocidos y aplica reglas para deducir nuevos hechos.
* encadenamiento hacia atrás: Comienza con un objetivo y funciona al revés, tratando de encontrar hechos y reglas de apoyo.
* razonamiento basado en modelos: Utiliza un modelo del dominio para razonar sobre su comportamiento.
* razonamiento basado en casos: Resuelve problemas recuperando y adaptando soluciones a problemas similares de una base de datos de casos pasados.
3. Interfaz de usuario:
* Cómo interactúa el usuario con el sistema: Permite a los usuarios ingresar consultas, proporcionar información y recibir resultados del sistema.
* Tipos de interfaces de usuario: Lenguaje natural basado en texto, etc.
4. Adquisición de conocimiento:
* Proceso de construcción de la base de conocimiento: Esto implica:
* Elicitación del conocimiento: Extracción del conocimiento de expertos en el dominio.
* Representación del conocimiento: Elegir las estructuras y idiomas de datos apropiados para codificar el conocimiento.
* Validación de conocimiento: Asegurar que la base de conocimiento sea precisa y completa.
5. Instalación de explicación:
* proporciona transparencia y comprensión: Explica el proceso de razonamiento del sistema al usuario.
* ayuda con:
* Depuración del sistema
* Aumento de la confianza del usuario
* Proporcionar información sobre el dominio
Ejemplo:
Considere un KBS simple para diagnosticar problemas de automóvil:
* Base de conocimiento: Hechos sobre piezas de automóvil, reglas sobre síntomas y posibles causas, heurísticas para fallas comunes.
* Motor de inferencia: Utiliza el encadenamiento hacia atrás:comienza con un síntoma (por ejemplo, "el automóvil no comienza") e intenta encontrar reglas y hechos coincidentes para diagnosticar el problema (por ejemplo, "si la batería está muerta, el automóvil no comenzará").
* Interfaz de usuario: Permite al usuario ingresar los síntomas y recibir un posible diagnóstico.
* Instalación de explicación: Explica los pasos de razonamiento, que muestran qué reglas se aplicaron y por qué.
Ventajas de KB:
* Conocimiento experto capturado y reutilizado.
* La consistencia y la precisión mejoradas.
* Resolución de problemas en dominios complejos.
* Soporte y automatización de decisiones.
Desventajas de KB:
* La adquisición de conocimiento es costosa y requiere mucho tiempo.
* Mantener y actualizar la base de conocimiento puede ser un desafío.
* kbs puede ser inflexible y difícil de adaptar a nuevas situaciones.
En general, los sistemas basados en el conocimiento son herramientas poderosas para capturar y utilizar la experiencia, particularmente en dominios complejos donde el razonamiento humano puede ser difícil o lento.