1. Datos:
* Hechos: Estas son información básica sobre entidades y sus relaciones. Por ejemplo, "John es un estudiante" o "París es la capital de Francia".
* Reglas: Estos expresan relaciones entre hechos y pueden usarse para obtener nuevos conocimientos. Por ejemplo, "Si alguien es estudiante, entonces también es una persona" o "Si está lloviendo, entonces el suelo está húmedo".
* conceptos: Estas son ideas o categorías abstractas que representan grupos de entidades. Por ejemplo, "animal", "vehículo" o "emoción".
* Relaciones: Estos definen cómo se conectan diferentes entidades o conceptos. Por ejemplo, "tiene un capital", "es parte de" o "causas".
2. Estructura:
* Representación del conocimiento: La forma en que los datos se organizan y representan en la base de conocimiento. Los métodos comunes incluyen:
* redes semánticas: Los gráficos donde los nodos representan conceptos y bordes representan relaciones entre ellos.
* Sistemas de cuadro: Los datos se organizan en marcos, que son estructuras de datos que representan objetos o conceptos específicos.
* Programación lógica: Utiliza la lógica formal para representar el conocimiento como declaraciones lógicas.
* ontologías: Descripciones formales de conceptos y relaciones dentro de un dominio específico.
* metadatos: Información sobre los datos en sí, como su fuente, fecha de creación y validez.
3. Capacidades de razonamiento:
* Motor de inferencia: Un sistema que utiliza la base de conocimiento para obtener nuevos conocimientos mediante la aplicación de reglas lógicas y métodos de razonamiento.
* Lenguaje de consulta: Un lenguaje utilizado para hacer preguntas y recuperar información de la base de conocimiento.
4. Aplicaciones:
* Sistemas de expertos: Se utiliza para automatizar la toma de decisiones en dominios específicos como medicina, finanzas o ingeniería.
* Recuperación de información: Se utiliza para buscar y recuperar información relevante de grandes conjuntos de datos.
* Procesamiento del lenguaje natural: Se utiliza para permitir que las máquinas comprendan y procesen el lenguaje humano.
* Robótica: Se utiliza para permitir que los robots comprendan su entorno y tomen decisiones.
Ejemplos de bases de conocimiento:
* wikipedia: Una vasta base de conocimientos de artículos sobre varios temas.
* Gráfico de conocimiento de Google: Una base de conocimiento a gran escala que alimenta la búsqueda de Google.
* dbpedia: Una base de conocimiento extraída de Wikipedia.
* Wordnet: Una base de datos léxica de inglés que agrupa las palabras en conjuntos de sinónimos.
En esencia, una base de conocimiento actúa como un repositorio de información que permite que las máquinas "piensen" y resuelvan problemas razonando sobre el mundo.
