IA tipos de conocimiento

La representación del conocimiento se utiliza para la clasificación en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de información. En el área de la inteligencia artificial, la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del conocimiento. Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución más simple, elegir una representación inadecuada puede hacer que la solución sea difícil. Una analogía es hacer cálculos con números arábigos o con números romanos. Dentro de las técnicas de representación del conocimiento tenemos: Reglas, Marcos, Redes Semánticas, entre otras. Asimismo, no se conoce una representación que pueda servir para cualquier propósito.

CONOCIMIENTO COMUN: es el que se adquiere de manera cotidiana , sin una planeación y sin la utilización de instrumentos especialmente diseñados.

CONOCIMIENTO CIENTIFICO: es un conocimiento que exige mayor rigor, que trata de encontrar las regularidares en los conocimientos para explicarlos, conocerlos y predecirlos,

CONOCIMIENTO EMPIRICO: habla de todo sin límites precisos. En cambio el conocimiento cinético es preciso y especifico.

En un programa estructurado el flujo lógico está gobernado por tres estructuras básicas de control: secuenciación, selección y repetición. Los programas estructurados son más fáciles de corregir y de modificar, a diferencia de la programación lógica en donde no se necesita especificar los pasos de un programa, solo se construye el programa con átomos, predicados, hechos y variables.