Ingeniería de Sistemas

Inteligencia Artificial

Documentación sobre la videoexpocisión “Bases de

Datos vs Bases de Conocimientos”

Integrantes :

López Orozco Diana Carolina 2007-21776

Reyes Pastora Claudia Elizabeth 2008-23466

Grupo :

4T2-IS

Profesor :

Ing. Ariel Chávez Téllez

Managua, lunes 19 de Septiembre de 2011

Universidad Nacional de Ingeniería

Recinto Universitario Pedro Arauz Palacios

Facultad de Ciencias y Sistemas

Línea de tiempo

Base de Datos

La información es extraída y presentada

Base de conocimientos

Conocimiento es aprender y contestar

Datos no es información, información no es conocimiento, conocimiento no es sabiduría

¿Qué es conocimiento?

El conocimiento es un conjunto de información almacenada mediante la experiencia o el

aprendizaje.

Conocimiento es la capacidad de resolver un determinado conjunto de problemas con una

efectividad determinada.

¿Qué es dato?

Conjunto de hechos, de los cuales se debe derivar una conclusión.

Unidad mínima de información, sin sentido en sí misma, pero que adquiere significado en

conjunción con otras precedentes de la aplicación que las creó.

¿Qué es base de conocimiento?

Es un tipo especial de base de datos para la gestión del conocimiento. Provee los medios para la

recolección, organización y recuperación computarizada de conocimiento.

Una base de conocimiento es un depósito de información creado gracias a una extensa

investigación organizada en un árbol de conocimiento completo.

Así que…

Datos son hechos en bruto.

Información son datos con el contexto y perspectiva.

Conocimiento es información con una guía para la acción basada en conocimiento y

experiencia.

¿Qué es base de datos?

Es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente

para su posterior uso.

Una base de datos es una colección de información organizada de forma que un programa de

ordenador pueda seleccionar rápidamente los fragmentos de datos que necesite. Una base de

datos es un sistema de archivos electrónico.

Así que…

El conocimiento se puede utilizar para cambiar el estado del agente inteligente debido

al proceso de aprendizaje involucrado, pero los datos no pueden.

Los sistemas basados en datos únicamente procesan datos y no muestran información.

Base de conocimiento

El conocimiento es dinámico.

Su valor y calidad cambia todo el tiempo.

Las fuentes de información de entrada se obtiene de diversas fuentes.

Estas fuentes cambian todo el tiempo.

La base de conocimiento cambia todo el tiempo debido a que el nuevo conocimiento la

cambia.

Esta información requiere diferentes procesamientos de soluciones.

Sistemas basados en datos

Los sistemas basados en datos se limitan al procesamiento de datos y presentación de

información. El resultado suele ser la sobrecarga de información. Los usuarios no saben qué

información es realmente importante, y que ni siquiera saben si tienen toda la información que

necesitan para tomar una buena decisión. La gente quiere respuestas, no más información.

En los sistemas de basados en datos, las reglas de negocios suelen ser estrictas en código,

procedimientos almacenados o desencadenadores. Sólo los programadores pueden cambiar

estas reglas. Los Sistemas basados en reglas son más poderosos y flexibles que los sistemas

basados en datos. Estos procesan los datos y las reglas para tomar decisiones. Son buenos en el

procesamiento de gran cantidad de reglas de negocio simplistas, como los precios y las normas

de promoción; y pueden manejar una amplia gama de razonamiento. Son los mejores para la

toma de decisiones en tiempo real y aplicaciones de estas decisiones.

Sistemas basados en reglas

En los sistemas basados en reglas, las reglas de negocio suelen ser externalizado para que los

analistas de negocio y, a veces incluso las PYME puedan cambiar las reglas. La inferencia

(SI/ENTONCES) y normas de patrones de coincidencia se utilizan comúnmente en sistemas

basados en reglas.

Sistemas basados en conocimiento

Los sistemas basados en conocimiento son más inteligentes que los sistemas basados en datos.

Estos procesan los datos y utilizan el conocimiento experto para dar respuestas,

recomendaciones y consejos de expertos. Los clientes obtienen una respuesta personalizada o

recomendación de productos adaptados a sus requerimientos únicos. Los vendedores obtienen

clientes pre-calificado dispuestos a comprar. Son buenos para el procesamiento de la lógica

profunda y reglas de negocio complejas. Pueden manejar reglas más complejas y un alcance

profundo de razonamiento.

En los sistemas basados en conocimiento, las reglas de negocio se externalizan y se puede ir

más allá de la inferencia y las reglas de patrones de coincidencia. También puede manejar el

razonamiento probabilístico, razonamiento basado en casos, la lógica difusa, y otras técnicas

avanzadas de razonamiento AI. Entre más complejos los problemas y las reglas de negocio son,

es más probable que una solución basada en el conocimiento va a funcionar.

Conocimiento

La representación del conocimiento, es un problema central en el más vasto campo de la

Inteligencia Artificial, en cuanto que esta disciplina tiene como principal objetivo el desarrollo

de sistemas "inteligentes" que sean capaces de reproducir lo más exhaustivamente posible los

mecanismos intelectuales comunes en los humanos, de forma destacada, la comprensión del

lenguaje natural, el aprendizaje, el razonamiento lógico, la resolución de problemas y el

reconocimiento de patrones.

Bases de Conocimiento

Como esta evolución implica, los sistemas de lenguaje natural de Inteligencia Artificial hoy día

están casi exclusivamente basados en el conocimiento. Éste, por otra parte, necesita ser

estructurado y debidamente modelado para poder almacenarlo bajo una notación apropiada

como repositorio de información. A este repositorio de información estructurada que se usa

para resolver tareas que requieren conocimiento experto se le conoce como base de

conocimiento. Cabe destacar que en lo que respecta a las bases de conocimiento, no existen

estándares ni definiciones. Las bases de conocimiento son utilizadas:

Sistemas de procesamiento de lenguaje natural

Sistemas de visión robótica

Entornos de desarrollo

Sistemas expertos

Sistemas Expertos

El punto fundamental de un una base de conocimientos es ser la herramienta principal de un

sistema experto. Un sistema experto es un sistema computacional capaz de representar y

razonar sobre un dominio determinado que precisa de gran cantidad de conocimiento, tal

como la aeronáutica o la medicina. Se puede distinguir de otros tipos de aplicaciones de

Inteligencia Artificial en que:

Trabaja con temas complejos que normalmente requieren una considerable cantidad de

experiencia humana;

Debe ser una herramienta práctica y útil; para ello debe ofrecer un alto rendimiento en

cuanto velocidad de ejecución y fiabilidad;

Debe ser capaz de explicar y justificar sus soluciones y consejos para convencer al

usuario de lo correcto de su razonamiento.

El trabajo en bases de conocimiento se encuentra aún en una fase germinal, y por lo general se

trata de sistemas específicos para necesidades específicas.

Principales diferencias entre Bases de Datos y Bases de Conocimientos

Database Knowledge Base

¿Qué es? Es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso.

Es una colección de hechos y reglas mediante los cuales el sistema experto es capaz de extraer conocimiento que no está almacenado de forma explícita, la información contenida posee un alto nivel de abstracción.

Objetivo El objetivo primero de una base de datos es, como su nombre indica, almacenar grandes cantidades de datos organizados siguiendo un determinado esquema o "modelo de datos" que facilite su almacenamiento, recuperación y modificación.

El objetivo de una base de conocimientos es el de modelar y almacenar bajo forma digital un conjunto de conocimiento, ideas, conceptos o datos que permitan ser consultados o utilizados como respuesta a las necesidades que las aplicaciones de esta disciplina planteaban. Más adelante haremos un muestreo de las aportaciones que la Inteligencia Artificial ha hecho al estudio del lenguaje natural.

Interpretación/Análisis En el momento de realizar una consulta, la base datos brinda una respuesta afirmativa o positiva nada mas, independientemente de la información que contenga.

Están dotadas de conocimiento sobre sí mismas, es decir, una KB ha de "saber lo que sabe". La KB genera análisis con respecto a las preguntas que se le hayan hecho con anterioridad, no solamente afirmando o negando, sino por ejemplo haciendo énfasis que carece de la información suficiente como para contestar alguna pregunta, u ofreciendo análisis de información que posee en su repositorio.

Función Almacenar, editar y consultar datos. Almacena hechos, conjuntos de reglas que se sirven de los hechos almacenados para obtener información que no se encuentra depositada de forma explícita.

Sistema Gestor Los DBMS actuales se encuentran perfectamente estandarizados, ofreciendo un número de características y metodologías comunes que posibilitan la comunicación entre diversos tipos y productos comerciales.

La comercialización de los KBMS es prácticamente anecdótica, y por supuesto no existe ningún estándar. Debe de ofrecer estas dos posibilidades fundamentales:

Mecanismos de razonamiento: el KBMS debe ser capaz de extraer conclusiones lógicas a partir de la información y reglas que contiene.

Mecanismos de explicación que permitan al usuario del KBMS averiguar el estado del mecanismo de razonamiento, obtener consejo, y justificación de una determinada conclusión obtenida por el mecanismo de razonamiento.

Almacenamiento Las bases de datos sobresalen en este punto ya que son capaces de almacenar grandes volúmenes de información.

Como es de suponer los sistemas para soportar el almacenamiento de conocimiento necesitan una notación muy avanzada y precisa, pero por lo general no son capaces de hacer frente a cantidades ingentes de información, aspecto en el que las bases de datos sobresalen.

Representación/Proceso Es fundamentalmente un repositorio de información pasivo: las operaciones sobre sus datos son realizadas por aplicaciones externas que han de ser invocadas de forma explícita.

Es un sistema activo de forma inherente, el cual posee procesos deductivos y restricciones; y es capaz de acceder, modificar los hechos y reglas contenidos en su propio repositorio de datos.

Características Las bases de datos, cuentan con mecanismos de conexión necesarios para poder ofrecer su información a muy distintos tipos de lenguajes de programación.

Las aseveraciones o hechos que poseen no contienen variables, por lo que no pueden componer reglas.

Sistemas autónomos, es decir, que no permiten la utilización de la información contenida en ellos por parte de aplicaciones externas.

Los hechos de las KB contienen variables dependientes en el sentido lógico y son de diferentes tipos.

Conclusión

Las bases de conocimientos son más inteligentes que las bases de datos porque procesan datos

y usan conocimiento expertos para dar respuestas, recomendaciones y consejos expertos.

Bibliografía

http://ddd.uab.cat/pub/elies/elies_a2000v9/4-1.htm

http://ddd.uab.cat/pub/elies/elies_a2000v9/4-1-1.htm

http://ddd.uab.cat/pub/elies/elies_a2000v9/4-1-2.htm

http://www.slideshare.net/mcjenkins/knwoedgebase-vs-database

http://bizrules.info/weblog/2005/08/database_vs_rulebase_vs_knowle.html