Draft talk:Representación del conocimiento/Suggested improvements

• Ampliar el enfoque de la representación del conocimiento más allá de la Inteligencia Artificial, incorporando una visión general que incluya los distintos medios —históricos y contemporáneos— de estructuración y expresión de la comprensión de la realidad.
• Clarificar la distinción entre conocimiento y representación en IA, subrayando que los sistemas artificiales no poseen conocimiento en sentido estricto, sino que generan representaciones que pueden apoyar la adquisición de conocimiento por parte de agentes cognitivos humanos.
• Profundizar en la diferencia entre representación semántica y sintáctica, destacando este eje como una fuente clave de divergencia entre la representación cognitiva humana y las representaciones computacionales, en particular en los grafos de conocimiento basados en correlaciones estadísticas.

• Incorporar ejemplos de representaciones no basadas en IA, como mapas conceptuales o diagramas causales, para enriquecer la discusión crítica sobre las capacidades y limitaciones de la IA en la representación del conocimiento.