La representación del conocimiento es un conjunto de herramientas y procesos diseñados para representar una mano y también para organizar el conocimiento humano para usar y compartir.
El conocimiento nunca ha sido, y todavía no está, representado sistemáticamente por palabras y oraciones . En particular, los sistemas de información utilizan:
Las herramientas clásicas (no electrónicas ) de representación del conocimiento son las taxonomías o clasificaciones , que permiten organizar el conocimiento sobre los objetos del mundo y los tesauros documentales utilizados en la indexación documental.
Las herramientas más formales que permiten la representación de conocimientos complejos son, por ejemplo, gráficos conceptuales o redes semánticas .
En el campo de las nuevas tecnologías, la representación formal del conocimiento se ha desarrollado en el campo de la inteligencia artificial . En una representación formal, el conocimiento está representado por objetos lógicos vinculados por propiedades, axiomas y reglas. Este tipo de representación se utiliza en sistemas expertos .
El desarrollo de la Web, y en particular la perspectiva de la Web Semántica, ha renovado el campo al introducir el controvertido término ontología . Se han desarrollado varios lenguajes en esta perspectiva, como RDFS estándar , SKOS y OWL de W3C o Mapas de temas estándar ISO .
La representación formal del conocimiento (o creencias) permite automatizar diversas operaciones de procesamiento de esta información. Este es uno de los campos de investigación en inteligencia artificial simbólica: la simulación de razonamientos “inteligentes” a partir de información.
Uno de los marcos formales más utilizados es la lógica proposicional . De hecho, una gran cantidad de problemas se pueden resolver mediante una codificación en lógica proposicional y el uso de técnicas algorítmicas desarrolladas en el marco de la investigación sobre el problema SAT . Por ejemplo, podemos codificar varios juegos en forma de fórmula proposicional.
Otros marcos formales permiten representar información que presenta una estructura particular, como los sistemas de argumentación , las redes bayesianas o la lógica posibilista.
Se han modelado una gran cantidad de tipos de razonamiento humano, en particular la deducción (por ejemplo, se pueden extraer consecuencias de una base de conocimientos) o la dinámica de creencias (revisión, contracción y expansión del marco de la AGM).