Métodos de la ingeniería del conocimiento

La inteligencia artificial constituye un término altamente conocido pero quizá su concepto aún no es comprendido así como tampoco las implicaciones que puede tener en la informática y en las diferentes ramas del saber. La inteligencia artificial puede ser una revolución razonable en estos campos. Se podría definir “inteligencia” como la capacidad de adquirir y usar el conocimiento, razonar y resolver problemas de manera efectiva. Solamente en esta definición es posible observar la trascendencia de la inteligencia artificial. La “inteligencia artificial” se podría definir como la ciencia que reúne un conjunto de técnicas que permiten simular el proceso de decisión de los seres humanos con base en el conocimiento. Para llevar a cabo el objetivo global de la inteligencia artificial, ésta se ha dividido en una serie de áreas de investigación, cada una con unos propósitos específicos que permiten aportar conocimientos y métodos particulares que ayudan al cumplimento de la meta general. Entre éstas se encuentran las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, el reconocimiento de formas, la robótica inteligente y los sistemas basados en el conocimiento.

Según Kononenho, en el artículo publicado el año 2001 titulado “aprendizaje automático para diagnóstico médico”, los sistemas basados en el conocimiento tratan con problemas complejos en un dominio y requieren de un elevado conocimiento del mismo. Muchos investigadores manifiestan que estos sistemas intentan imitar la actuación de un experto humano ante un problema relacionado con su dominio. Para ello tienen unos mecanismos que reflejan el conocimiento y el razonamiento que el experto maneja para la toma de decisiones ante cierta situación. Dentro de estos se encuentran los sistemas expertos, llamados así por la calidad y cantidad del conocimiento que manejan en relación con el experto humano. En palabras de Joan Letian, descritas en el artículo del año 2000 titulado “agentes argumentativos intrusivos graduales para el diagnostico medico”, un sistema basado en el conocimiento tiene un gran número de características atractivas: (1) Maneja el conocimiento de un dominio. (2) Permite acceder fácilmente al conocimiento de ese dominio. (3) Simula el proceso de solución de problemas utilizado por un experto humano. (4) Puede servir para evitar riesgos a los usuarios. (5) Es permanente, es decir, el conocimiento que posee es persistente y continuará indefinidamente. (6) Puede englobar o captar el conocimiento de un vasto número de personas. (7) Facilita el acceso a la pericia de múltiples expertos. (8) Da explicación de su conocimiento y razonamiento (9) Respuesta rápida. (10) Ofrece respuestas en una forma uniforme, no emotiva, y completa en cualquier situación. (11) Puede servir como un tutor inteligente. (12) La forma de razonamiento con la máquina de inferencia, y el conocimiento con la base de conocimiento, son independientes, lo que implica que los cambios que se realicen en uno de ellos puede que no requieran cambios en el otro.

Según Studer y sus colegas, en el artículo publicado el año 2000 denominado “situación y perspectiva de la ingeniería del conocimiento”, la ingeniería del conocimiento es el área de la inteligencia artificial que se relaciona con la construcción de sistemas basados en el conocimiento, incluyendo los procesos de adquisición y representación del conocimiento, además de la creación del sistema propiamente dicha. Proporciona los métodos y las herramientas para construir sistemas basados en el conocimiento en una forma sistemática y controlable. Desde la óptica del investigador F. Hickman y sus colegas, en el libro escrito el año 1998 titulado “Análisis de sistemas basados en conocimiento: Guía practica para la metodología KADS”, la ingeniería del conocimiento puede verse también como una rama de la ingeniería del software que trata de modelar el conocimiento de un dominio para construir a través de unos métodos y herramientas un producto software de calidad. Esto último surge de la necesidad que se tenía de crear sistemas basados en el conocimiento que estuvieran siempre respaldados por un proceso formal de gestión y desarrollo, lo cual no era completamente proporcionado por la ingeniería del software debido a los diferentes aspectos que se incluyen en un proceso de conocimiento. Como resultado de la investigación en aspectos metodológicos de los sistemas basados en el conocimiento han surgido algunas propuestas y productos bastante apropiados para soportar el proceso de construcción del sistema basado en conocimiento. Para los fines del articulo se resaltan los siguientes métodos: Vital, Mike, Protege-II y CommonKads.