Redes SemánticasIIMAS

Inteligencia Artificial

Alumno: Vicente Iván Sánchez CarmonaProfesora: Dr. Ana Lilia Laureano

Representación del conocimentoEl problema de cómo almacenar el conocimiento aser usado se llama representación del conocimiento.Cada objeto en el mundo existe en relación conotros objetos. También, cada concepto existe enrelación con otro concepto.Hay quienes piensan que si se puede representar lasrelaciones mutuas entre conceptos, se puede crearuna estructura de conocimiento que sea un modelocercano al cerebro humano y así poder hacerdeducciones y adquirir conocimiento como lo haríauna persona. Tal modelo es llamado una redsemántica.

Redes semánticasEstán basadas en la idea de que losobjetos o los conceptos pueden serunidos por alguna relación.Estas relaciones se representan usandouna liga que conecte dos conceptos.Los nodos y las ligas pueden sercualquier cosa, dependiendo de lasituación a modelar.

Las redes semánticas fueron originalmentedesarrolladas para representar el significadoo semántica de oraciones en inglés, entérminos de objetos y relaciones.Actualmente, se utiliza el término redesasociativas (una forma más amplia) ya queno sólo se usa para representar relacionessemánticas, sino también para representarasociaciones físicas o causales entre variosconceptos u objetos.

Relaciones entre conceptosUna relación muy común que une a dosconceptos es la relación esun: A esun B, lacual significa que A es un concepto menosgeneral que B.Ejemplo: fulanito esun humano esun animalExisten otras relaciones comúnes, comotiene, es, causa, etc. Más aparte las quepudiera definir el modelador de la redsemántica.

Ejemplo

Relaciones entre clasesComo se vio antes, la relación esun significa“es un caso de” y relaciona un caso oindividuo con una clase genérica.Una clase está relacionada con el conceptomatemático de conjunto, que alude a ungrupo de objetos.La relación unTipoDe se utiliza pararelacionar una clase hija con una clasepadre, o sea, relaciona nodos genéricos connodos genéricos.

Ejemplo

Herencia en redes semánticasUn nodo hereda las propiedades de losconceptos “más altos en jerarquía” através de relaciones del tiposubclaseDe y tipoDe.Se puede utilizar como mecanismo derazonamiento.

Ejemplo

Ejemplo“Un vaso sangíneo es parte del sistemacardiovascular” “Las arterias son vasos sanguíneos”“Las arterias contienen sangre rica enoxígeno”

Ejemplo herencia y razonamiento“Las arterias grandes son ricas enoxigeno”“Las arterias grandes tienen paredmuscular”“La aorta contiene sangre rica enoxigeno”“La arteria pulmonar izquierdatransporta sangre rica en oxígeno”

Excepciones en la herenciaLa última aseveración de la anteriordiapositiva es falsa. Por lo que:A) No se deben heredar propiedades queproduzcan inconsistencias.B) No heredar propiedades relevantes parauna clase pero no para sus especializaciones.C) En caso de herencia múltiple, indicar laliga de preferencia.

Ejemplo

Posible soluciónAlmacenar la propiedad comoinformación explícita en cada conceptoen el que se cumpla la propiedad,eliminando la propiedad general.Evitar heredar ciertos tipos de ligas.

Ejemplo: posible solución

Ejemplo: conflicto en herenciamúltiple

Programación de Redessemánticas

En Prolog:Esun (dirigible_goodyear,dirigible).tieneForma (dirigible,elipsoidal).Desventaja: un nodo aparecería encada fórmula.Mejor: usar una estructura de datos.

Desventajas de las redessemánticas

No existe una interpretación normalizada para el conocimientoexpresado por la red. La interpretación de la red dependeexclusivamente de los programas que manipulan la misma.La dificultad de interpretación a menudo puede derivar eninferencias inválidas del conocimiento contenido en la red.La exploración de una red asociativa puede derivar en unaexplosión combinatoria del número de relaciones que deben serexaminadas para comprobar una relación, sobre todo si larespuesta a una consulta es negativa.No hay manera de insertar alguna regla heurística paraexplorar la red de manera eficiente.

Ventajas de las redes semánticasPermiten la declaración de importantesasociaciones en forma explícita.Debido a que los nodos relacionados estándirectamente conectados, y no se expresanlas relaciones en una gran base de datos, eltiempo que toma el proceso de búsquedapor hechos particulares puede sersignificativamente reducido.

BibliografíaBibliografía e imágenes tomadas de:Nagao Makoto. Knowledge and Inference. Academic Press Inc,1990.Giarratano, Riley. Sistemas Expertos, principios yprogramación. International Thomson Editores, 2001.Notas del curso de la materia de Inteligencia Artificial delDepartamento de Sistemas Informáticos y Computación,Facultad de Informática, UPV.Russell, Norving. Artificial Intelligence: A Modern Approach.Prentice-Hall, 1a. Edición.