Nivel de conocimiento

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

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

Por debajo del nivel de conocimiento se encuentra el nivel de símbolos . Mientras que el nivel de conocimiento está orientado al mundo , es decir, al entorno en el que opera el agente, el nivel de símbolos está orientado al sistema , en el sentido de que incluye los mecanismos que el agente tiene a su disposición para operar. El nivel de conocimiento racionaliza el comportamiento del agente, mientras que el nivel de símbolos lo mecaniza .

Por ejemplo, en un programa informático, el nivel de conocimiento está formado por la información contenida en las estructuras de datos que utiliza para realizar determinadas acciones. El nivel de símbolos está formado por los algoritmos del programa, las propias estructuras de datos, etc.

• Modelado del nivel de conocimiento
• Relatividad del conocimiento

• T. Menzies. Aplicaciones de la abducción: modelado a nivel de conocimiento. Noviembre de 1996.
• A. Newell. El nivel de conocimiento. Inteligencia artificial, 18(1):87-127, 1982.