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INCo – Teoría 
1) Datos: Un dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de 
un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y 
entidades. 
Información: la información es un recurso que otorga significado o sentido a la realidad, ya que 
mediante códigos y conjuntos de datos organizados, da origen a los modelos de pensamiento humano. 
Conocimiento: Es la asociación funcional explícita de ítems de datos y/o información. 
¿Cuál es la principal diferencia entre información y datos? 
La principal diferencia se centra en el mensaje que puede transmitir la información, y que 
un dato por sí solo no puede realizar. Se necesitan muchos datos para crear un mensaje 
o información. 
¿Qué diferencia al conocimiento de la información? 
• El CONOCIMIENTO es el resultado de comprender la información. 
• El CONOCIMIENTO es el resultado de internalizar la información. 
• El CONOCIMIENTO es información recopilada acerca de un área de incumbencia 
• El CONOCIMIENTO es información con dirección o intención - facilita una decisión o una 
acción. 
 
2) Ingeniería de Conocimiento: Es la disciplina tecnológica que se centra en la aplicación de una 
aproximación sistemática, disciplinada y cuantificable al desarrollo, funcionamiento y mantenimiento 
de sistemas basados en conocimientos. 
El objetivo de la InCo es el establecimiento de metodologías que permitan abordar el desarrollo de 
Sistemas Basados en el Conocimiento de una forma más sistemática. 
 
3) La IA como base de la Ingeniería del Conocimiento 
La Inteligencia Artificial (IA) puede verse desde dos puntos de vista: 
Como CIENCIA 
Trata de entender la naturaleza de la inteligencia. 
Como INGENIERÍA 
Trata de construir artefactos que presenten una conducta inteligente. 
La IA como CIENCIA 
• Trata del estudio de comportamiento inteligente. 
• Desarrolla una teoría de la inteligencia que explique la conducta de seres inteligentes y que 
guíe la construcción de entes artificiales capaces de alcanzar dicho proceder inteligente. 
• Tiene como propósito reproducir acciones y razonamientos de los seres vivos inteligentes en 
dispositivos artificiales. 
• Desarrolla vocabulario y conceptos que ayudan a entender y reproducir el comportamiento 
inteligente. 
Aparecen 2 dificultades: 
1. Los seres humanos no sabemos cómo realizamos la mayoría de las actividades intelectuales, como 
resolver e identificar problemas (por ejemplo, reconocer caras). 
2. Las computadoras no se enfrentan a estas tareas de la misma manera, sólo pueden representar o 
expresar conceptos muy elementales utilizando lenguajes de programación. 
• En esta ruta científica la IA trata de evitar la comercialización 
La IA como INGENIERÍA 
• La IA se ocupa de los conceptos, teoría y práctica de cómo construir máquinas inteligentes 
(SSBBCC en general y SSEE), e.d. que resuelvan problemas que cuando un ser humano los 
resuelve, es considerado inteligente. 
• A la actividad de construir estos sistemas se la denomina InCo. 
• La misión de la InCo es: adquirir, conceptualizar, formalizar y usar grandes cantidades de 
conocimientos de la más alta calidad y específicos de una tarea. 
 
En esta ruta de aplicaciones la IA tiene como objetivo construir sistemas reales que funcionen. 
 
 
 
• Ingeniería del Conocimiento y Gestión del Conocimiento 
 
• El término gestionar se relaciona al ejercicio de una dirección ejecutiva, administrativa y de 
supervisión mientras que ingeniería hace referencia a establecer, construir, inventar o 
planificar. 
• El gestor del conocimiento establece hacia dónde se debe avanzar y el ingeniero del 
conocimiento desarrolla los medios para alcanzar esa meta. 
• Gestores e Ingenieros 
• Gestor del conocimiento 
• Está relacionado con necesidades de conocimiento de la empresa, descubriendo qué se 
necesita saber para tomar decisiones y ejecutar acciones. 
• Tiene un papel clave en el diseño de la empresa y a partir de las necesidades de la empresa 
deben construir las políticas de gestión de conocimiento a nivel de empresa. 
• Puede ser jefe de información o estar a cargo de la gestión de recursos de información. 
• Ingeniero del Conocimiento 
• Se preocupa por las metodologías de representación y codificación de los datos y la 
información, repositorios de datos, etc. 
• Está interesado en qué tecnologías son necesarias para cumplir con las necesidades de gestión 
del conocimiento de la empresa. 
• Es más un informático especializado en el desarrollo de las bases de conocimiento. 
 
Habilidades del Ingeniero del Conocimiento (IC) 
Qué debe saber un IC 
• Cómo extraer el conocimiento de la gente (humanos expertos) que se puede colocar en los 
sistemas basados en el conocimiento. 
• Cómo representar el conocimiento en algún formato que sea comprensible tanto para el IC, el 
experto humano y el programador del sistema basado en el conocimiento. 
• Cómo aplicar métodos, usar herramientas, aplicar normas de control y calidad. 
• Cómo planificar y gestionar proyectos teniendo en cuenta las restricciones humanas, 
financieras y ambientales. 
 
Clasificación de los Sistemas Basados en Conocimiento: 
• Sistema Experto: 
Engloban conocimientos organizados concernientes a algún área específica de la experiencia 
humana, suficiente para actuar como consultor eficiente, diestro y barato. Deberían: 
1. Ser capaces de aprender lo que los humanos saben (para poder discernir los puntos de vista 
discrepantes de los expertos humanos). 
2. Mantener y actualizar los conocimientos como los humanos (lectura, planteamiento de 
cuestiones, aprendizaje/experiencia, casos análogos). 
3. Presentar las conclusiones a usuarios humanos (justificar, clarificar y explicar su modo de 
razonamiento e incluso instruir a su interlocutor). 
• Redes Neuronales: 
Modelan el cerebro a nivel biológico. Los sistemas de redes neuronales son expertos en tareas 
de reconocimiento de patrones igual que el cerebro. Ellos pueden aprender a leer, reconocer 
los patrones de experiencia y utilizarlos para predecir tendencias futuras. 
• Razonamientos Basados en Caso 
1. Modela la capacidad humana de razonar a través de analogías. 
2. Trabaja en forma similar a cuando los humanos seleccionan un curso de acción a partir de la 
experiencia. 
3. Cuando se encuentra una nueva situación, el CBR revisa los casos y trata de encontrar una 
coincidencia con esta situación particular. 
4. Si se halla esa coincidencia, el caso se usa para resolver el nuevo problema. 
• Algoritmos Genéticos 
1. Son algoritmos cuyo comportamiento es muy similar a los procesos biológicos implicados en la 
evolución. 
2. Un AG involucra una representación genética y una forma de crear las potenciales soluciones al 
problema, una función de fitness (evalúa cuán apta es una solución) y operadores genéticos 
para generar los “hijos”. 
3. El proceso que sigue es cíclico y se repite hasta que se encuentra una solución óptima: 
a. Evaluar el fitness de todos los individuos de la población 
b. Crear una nueva población utilizando operadores tales como cruza y 
mutación. 
c. Descartar la población vieja y volver a iterar con la nueva. 
4. Cada iteración de este bucle se conoce como generación. La primera generación opera sobre 
una población de individuos generados aleatoriamente. A partir de allí, se utilizan los 
operadores genéticos junto a la función de _fi para mejorar la población. 
• Sistema de Tutoría Inteligente 
1. Para que un sistema de tutoría sea inteligente, debe ser capaz de reaccionar (enseñar) 
continuamente a medida que el estudiante aprende. Para ser considerado inteligente y eficaz 
en enseñanza, un sistema de tutoría debe proporcionar múltiples métodos de enseñanza. 
2. El interés en los entornos educativos basados en computadoras aumenta con la demanda de 
educación de alta calidad a un bajo costo. Un entorno que responde de una manera sofisticada 
al adaptar su estrategia de enseñanza de acuerdo al estilode aprendizaje específico de un 
usuario dado es muy atractivo. 
• Minería de Datos 
o La minería de datos es un término usado para describir el descubrimiento de 
conocimiento mediante la identificación de relaciones desconocidas entre los datos. 
✓ El objetivo principal de la minería de datos en estas situaciones es descubrir relaciones que 
estaban ocultas y luego utilizar esta información para proporcionar alguna ventaja competitiva 
para la organización. 
• Agentes Inteligentes 
I. Son programas software donde se especifica su objetivo o tarea en general, pero en los que el 
software puede tomar algunas decisiones propias. La mayoría de los agentes trabajan en 
segundo plano y sólo aparecen para informar sobre sus hallazgos. 
II. A menudo tienen la capacidad de aprender y tomar decisiones cada vez más complejas en 
nombre de sus usuarios. Los agentes más simples simplemente recuperan la información, 
mientras que los más complejos aprenden y usan el razonamiento deductivo para tomar 
decisiones. 
Propiedades de los SSBBCC: 
✓ Se aplican a dominios y problemas más complejos que los que trata la IS convencional: son 
declarativos y heurísticos. 
✓ Tienen una fase de adquisición de conocimientos muy extensa y costosa. 
✓ Se debe separar el conocimiento del dominio de los mecanismos de deducción utilizados. 
✓ Describen y justifican los pasos de razonamiento que se siguen para dar una solución o tomar 
una decisión. 
✓ Se desarrollan para realizar una tarea específica sobre un dominio determinado. 
✓ 
 
Arquitectura de un Sistema Basado en Conocimiento: 
 
 
 
 
 
Elementos de un SBC 
Base de Conocimientos (KB) 
• Contiene tanto conocimiento factual como heurístico sobre el cual el sistema es experto. 
• Conocimiento factual: conocimiento público del dominio. 
• Conocimiento heurístico: basado en la experiencia. 
• Su función es suministrar al Motor de Inferencias (MI), info sobre la naturaleza del problema a 
resolver. 
• Su diseño es crucial para el desarrollo de un SBC, ya que éste será tan bueno como aquélla. Un 
error en el diseño de la KB lleva directamente al mal funcionamiento del SBC. 
• Una de las formas más comunes de diseñarla es mediante la unión de aserciones (hechos) y un 
conjunto de reglas. 
• Los conocimientos que forman una KB deben ser de naturaleza declarativa, de definición 
técnica o de diccionario, para que pueda ser reutilizada en otros sistemas. Los conocimientos 
se almacenan en forma de: 
• Definiciones descriptivas de términos específicos del dominio 
• Descripciones de objetos individuales del dominio y sus relaciones con otros objetos. 
• Criterios para tomar decisiones. 
• También la KB debe tener algunos conocimientos procedimentales como descripciones de 
comportamientos procesos que, junto con el MI constituyen el “saber cómo” del SBC. 
Base de Datos (BD): 
• Está formada por diferentes datos sobre el problema en particular que el sistema está tratando 
de resolver. Su función es suministrar info al MI. 
Memoria de Trabajo (MT): 
• Base de datos temporal en la que el MI deja info deducida a partir de KB, BD, MT. 
Motor de Inferencias (MI): 
• Organiza y controla los pasos que se siguen para resolver el problema. 
• Manipula y usa la KB para crear una línea de razonamiento. 
• Proporciona al Trazador de Explicaciones (TE) las reglas que motivaron una determinada 
consulta al usuario. 
• Activa las reglas en función de la info contenida en la BD y en la MT, la nueva info la guarda en 
la MT. 
• Puede trabajar bajo 2 principios: universo abierto o universo cerrado (en este caso no se 
necesita Trazador de Consultas (TC) ni TE, la BD no puede ser vacía). 
• Puede realizar las inferencias usando dos estrategias: 
• Orientada por el objetivo (encadenamiento hacia atrás) 
• Orientada por los datos (encadenamiento hacia adelante) 
Trazador de Consultas (TC) 
• Organiza y presenta en una forma semántica sintácticamente aceptable para el usuario los 
requerimientos de info del sistema, las respuestas dadas por el usuario se guardan en la MT. 
Trazador de Explicaciones (TE) 
• Interpreta requerimientos del usuario sobre el por qué de determinadas preguntas por parte 
del sistema, trazando la justificación de las mismas, lo hace utilizando la info del MI. 
Manejador de comunicaciones (MC) 
• Tiene las siguientes funciones: 
• Derivar la info inicial que suministra el usuario a la BD. 
• Interpretar los mensajes del usuario: respuestas a una pregunta realizada por el sistema, 
solicitud de una explicación a partir de consulta del sistema.