Nivel de conocimiento - Enciclopedia

En la inteligencia artificial, los agentes basados en conocimiento recurren a un conjunto de oraciones lógicas para inferir conclusiones sobre el mundo. A nivel de conocimiento, solo necesitamos especificar lo que el agente sabe y cuáles son sus objetivos; una abstracción lógica separada de los detalles de la implementación.

Esta noción de nivel de conocimiento fue presentada por primera vez por Allen Newell en la década de 1980, para tener una manera de racionalizar el comportamiento del agente. El agente toma acciones basadas en el conocimiento que posee, en un intento de alcanzar objetivos específicos. Elige acciones según el principio de racionalidad.

Bajo el nivel de conocimiento se encuentra el nivel de símbolos. Mientras que el nivel de conocimiento está orientado al mundo, es decir, se refiere al entorno en el que opera el agente, el nivel de símbolos está orientado al sistema, en el sentido de que incluye los mecanismos disponibles para que el agente opere. El nivel de conocimiento racionaliza el comportamiento del agente, mientras que el nivel de símbolos mecaniza el comportamiento del agente.

Por ejemplo, en un programa de computadora, el nivel de conocimiento consiste en la información contenida en sus estructuras de datos que utiliza para realizar ciertas acciones. El nivel de símbolos consiste en los algoritmos del programa, las estructuras de datos en sí, y así sucesivamente.


Véase también
Modelado de nivel de conocimiento
Relatividad del conocimiento


Referencias
T. Menzies. Aplicaciones de Abducción: Modelado de Nivel de Conocimiento. Noviembre 1996.
A. Newell. El Nivel de Conocimiento. Inteligencia Artificial, 18(1):87-127, 1982.