Modelos de Conocimiento Basados en Ontologías para la ...

Capítulo 3. Representación del conocimiento y ontologías
capacidad de esta máquina para realizar cálculos numéricos complejos con
extremada rapidez y aquellas que, apoyándose en el ordenador como máquina
capaz de manejar símbolos, perseguía emular los procesos de razonamiento del
cerebro humano. Esta segunda tendencia es la que dio lugar a la disciplina de la
inteligencia artificial, mientras que la primera puede considerarse que originó la
rama del “desarrollo del software tradicional”.
Los primeros estudios sobre los problemas de representación del conocimiento 13
datan de los años 1970s, alcanzando una gran importancia dentro del campo de la
inteligencia artificial y siendo el punto de partida en la creación de una importante
sub-disciplina dentro de ésta: la ingeniería del conocimiento 14 (Feigenbaum,
1980).
La evolución de la ingeniería del conocimiento puede dividirse en dos etapas: la
primera de ellas, que abarca los años 1980s y el principio de la década de los
1990s estuvo caracterizada por las aplicaciones denominadas "sistemas expertos",
aplicaciones construidas mediante el paradigma de la "extracción del
conocimiento" de la mente del experto por medio de diversas técnicas. A partir de
finales de los 1980s se produjo una crisis en estos sistemas expertos, cobrando
mayor relevancia los estudios teóricos sobre las realizaciones prácticas. Surge
entonces, a partir de mediados de los años 1990s, la segunda etapa de la ingeniería
del conocimiento, basada en el paradigma del "modelado del conocimiento" que,
en oposición a la etapa de la extracción del conocimiento, trata el problema de
forma global, tratando de generar un modelo conceptual del mismo (Palma et. al.,
2000). La explicitación de este modelo conceptual en una estructura concreta
recibe el nombre de ontología (Gruber, 1993).
Una ontología es, pues, una estructura conceptual que almacena la representación
del conocimiento de un dominio. La ontología existe de forma independiente de
cualquier implementación, se dice que está expresada en el denominado "nivel del
conocimiento" (Newell, 1982), sin importar el agente (humano o no) que la va a
utilizar. Para utilizar la ontología en un ordenador (es decir, para expresarla en el
nivel simbólico y de código) es necesario explicitarla mediante algún
formalismo 15 o lenguaje. La elección de este formalismo es un punto crucial en el
13 Todo software conlleva una representación del conocimiento más o menos explícita, por lo que el término no sería
privativo del campo de la inteligencia artificial. Sin embargo, aquí se empleará la acepción acuñada dentro de esta
disciplina, que es donde con más profundidad se ha tratado el tema.
14 El término ingeniería del conocimiento se creó para agrupar todos los aspectos relacionados con el desarrollo de
sistemas expertos, en este sentido abarca los estudios en representación del conocimiento pero también las técnicas
utilizadas en el diseño, creación y evolución de esos sistemas.
15 El término "formalismo" o "formalización" hace referencia a la expresión del conocimiento en una forma tal que sea
directamente implementable en un ordenador. Suele hablarse también de formalismos más o menos "formales", lo cual crea
cierta confusión. Este hecho se produce porque las palabras "formal" y "formalización" se utilizan con dos significados
diferentes. En el proceso de creación de sistemas expertos, formalización es el proceso de especificar el conocimiento en
una estructura manejable por un ordenador. Desde el punto de vista de la representación del conocimiento, el grado de
formalización (de un formalismo) hace referencia al empleo de un lenguaje basado en mecanismos semánticos
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