Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Base de connaissances
Ensemble structuré de faits et de règles représentant le savoir d'experts dans un domaine spécifique, stocké de manière explicite pour permettre au système de raisonnement d'y accéder. Constitue le cœur mémoire d'un système expert, séparant clairement les connaissances du mécanisme de raisonnement.
Moteur d'inférence
Composant algorithmique d'un système expert qui applique des règles logiques à la base de connaissances pour générer de nouvelles conclusions ou solutions. Implémente des stratégies de raisonnement comme le chaînage avant ou arrière pour simuler le processus décisionnel humain.
Règles de production
Structure condition-action de type SI-ALORS formalisant les connaissances expertes sous forme de propositions logiques déclenchables. Permettent de coder les heuristiques et procédures de décision des experts humains dans un format interprétable par la machine.
Chaînage avant
Stratégie de raisonnement déductif partant des faits connus pour appliquer successivement les règles jusqu'à atteindre une conclusion finale. Particulièrement efficace pour les problèmes de planification et de diagnostic où les données initiales sont complètes.
Chaînage arrière
Méthode de raisonnement rétroactive partant d'une hypothèse ou objectif pour remonter aux faits nécessaires à sa validation. Optimise la recherche en se concentrant uniquement sur les règles pertinentes pour atteindre le but visé.
Métarègles
Règles de niveau supérieur contrôlant l'application des règles de production dans le moteur d'inférence. Permettent d'optimiser les performances du système en gérant les conflits, priorisant certaines règles ou adaptant la stratégie de résolution.
Système expert à base de cas
Approche de raisonnement basée sur la récupération et l'adaptation de solutions à partir de cas précédemment résolus dans une base d'expériences. Évite la formalisation explicite des règles en s'appuyant sur l'analogie avec des situations passées similaires.
Interface d'acquisition des connaissances
Outil logiciel facilitant l'extraction et la formalisation des connaissances d'experts humains dans la base de connaissances. Permet aux domain experts de saisir directement leur savoir sans nécessiter d'expertise en programmation ou en représentation des connaissances.
Sistema experto difuso
Extensión de los sistemas expertos que integra la lógica difusa para gestionar la incertidumbre y la imprecisión en el conocimiento y el razonamiento. Permite modelar el razonamiento humano natural que a menudo trabaja con conceptos vagos y grados de verdad.
Sistema experto basado en restricciones
Paradigma de resolución de problemas basado en la especificación de restricciones y la búsqueda de soluciones satisfactorias. Particularmente adecuado para problemas complejos de configuración, programación y asignación de recursos.
Módulo de explicación
Componente esencial de un sistema experto capaz de justificar sus razonamientos y conclusiones rastreando las reglas aplicadas. Refuerza la confianza de los usuarios y facilita la validación de las decisiones al hacer el proceso transparente.
Heurísticas
Reglas prácticas o estrategias de resolución basadas en la experiencia pero que no garantizan una solución óptima. Aceleran la búsqueda de soluciones en espacios de problemas complejos guiando el proceso de razonamiento hacia vías prometedoras.
Ingeniería del Conocimiento
Disciplina especializada en la extracción, formalización e implementación del conocimiento de expertos en sistemas informáticos. Combina experiencia en ingeniería de software, psicología cognitiva y conocimiento del dominio de aplicación.
Sistema experto híbrido
Arquitectura que combina enfoques simbólicos y conexionistas para aprovechar las ventajas de ambos paradigmas de la IA. Integra el razonamiento lógico explícito de los sistemas expertos con las capacidades de aprendizaje y generalización de las redes neuronales.
Redes semánticas
Estructura de representación del conocimiento que utiliza nodos (conceptos) conectados por arcos (relaciones) para modelar asociaciones semánticas. Permiten el razonamiento por propagación de activación y facilitan la inferencia de nuevos conocimientos.
Lógica de predicados
Formalismo lógico que extiende la lógica proposicional con cuantificadores y variables para representar conocimientos estructurados. Fundamento teórico de muchos sistemas expertos que permite un razonamiento preciso y una deducción automática.
Sistema experto en tiempo real
Sistema experto optimizado para proporcionar respuestas en plazos ajustados, esencial para aplicaciones críticas. Combina algoritmos de inferencia eficientes y gestión prioritaria de reglas para garantizar un rendimiento temporal predecible.
Sistema experto distribuido
Arquitectura multiagente donde la experiencia se distribuye entre varios sistemas expertos especializados que se comunican entre sí. Permite resolver problemas complejos descomponibles en subproblemas tratados en paralelo por diferentes expertos.