¿Por qué necesitamos representación formal del conocimiento?

Superando las limitaciones de las bases de datos relacionales

Cuando se trata de comprender el impacto de los grafos de conocimiento, surge inevitablemente la comparación con las bases de datos relacionales.

Las bases de datos relacionales han sido el pilar fundamental del almacenamiento y gestión de información durante más de cinco décadas. Sin embargo, cuando enfrentamos el desafío de representar conocimiento complejo y permitir que las máquinas razonen sobre él, emergen limitaciones fundamentales que no son defectos de implementación, sino restricciones inherentes al paradigma relacional mismo.

A diferencia de las bases de datos relacionales —que organizan la información en tablas con filas y columnas predefinidas, establecen relaciones mediante claves foráneas y requieren costosas operaciones de unión para consultas complejas— los grafos de conocimiento representan la información como entidades interconectadas que reflejan de forma natural la manera en que entendemos el mundo.

Consideremos un escenario médico aparentemente simple: determinar si un paciente requiere monitoreo intensivo. En un sistema relacional tradicional, tendríamos tablas de pacientes, síntomas, diagnósticos y protocolos, perfectamente normalizadas y con integridad referencial garantizada. Pero el conocimiento de que "un paciente diabético con síntomas cardíacos requiere monitoreo intensivo" no reside en las tablas sino en el código de la aplicación, disperso entre procedimientos almacenados, lógica de negocio y reglas de validación. Cada desarrollador debe comprender e implementar correctamente estas relaciones semánticas, y cada cambio en los criterios médicos requiere modificación y redespliegue del código. Esta semántica no implícita constituye la primera gran limitación del paradigma relacional.

La relación entre una tabla "Medicamentos" y otra "Contraindicaciones" es, para el sistema, simplemente una clave foránea con restricciones de integridad. Que ciertos medicamentos no deban administrarse simultáneamente, o que algunas contraindicaciones sean absolutas mientras otras son relativas, es conocimiento que vive fuera del modelo de datos, invisible para la máquina y vulnerable a interpretaciones inconsistentes.

Flexibilidad estructural y capacidad de integración de información heterogénea

La flexibilidad del esquema es una distinción crucial. Las bases de datos relacionales requieren un esquema rígido y predefinido, donde cualquier cambio en la estructura puede ser complejo y costoso. Los grafos de conocimiento, sin embargo, ofrecen mayor flexibilidad, permitiendo añadir nuevos tipos de relaciones y propiedades sin necesidad de modificar la estructura existente.

Esta adaptabilidad permite que un grafo de conocimiento sea naturalmente extensible, evolucionando con nuestras necesidades y con el dominio de conocimiento que representa. Cuando una organización descubre nuevas dimensiones de información relevantes, un grafo de conocimiento puede integrarlas sin fricciones, mientras que un sistema relacional tradicional requeriría complicadas modificaciones estructurales.

En suma, la rigidez estructural de las bases de datos relacionales representa un gran obstáculo. Añadir un nuevo tipo de relación entre entidades existentes requiere modificaciones del esquema que pueden propagarse en cascada por todo el sistema. Si descubrimos que necesitamos modelar que ciertos síntomas "sugieren" diagnósticos con diferentes grados de probabilidad, no podemos simplemente añadir este conocimiento; debemos rediseñar tablas, migrar datos y actualizar toda la lógica dependiente. El modelo relacional, optimizado para estructuras predefinidas y estables, se resiste a la evolución orgánica del conocimiento.

Capacidad de inferencia y por tanto, de razonamiento no supervisado

Más fundamental aún es la capacidad para la inferencia automática, que permite generar nuevo conocimiento a partir de datos ya existentes. Para que un grafo de conocimiento sea efectivamente considerado como tal, es fundamental que de las unidades de información que lo componen (representadas como triples o tripletas) pueda inferirse nueva información. A diferencia de las bases de datos relacionales, que solo almacenan y recuperan datos eficientemente, los grafos de conocimiento, mediante la aplicación de reglas lógicas definidas en la ontología, pueden deducir hechos que no están explícitamente almacenados, permitiendo el descubrimiento de patrones ocultos, la inferencia de nuevas relaciones y la contextualización semántica.

Una base de datos relacional puede informarnos que Juan es cardiólogo y que la cardiología es una especialidad médica, pero no puede deducir que Juan es médico. Esta inferencia trivial para un humano requiere código explícito en el sistema. Cuando las cadenas de inferencia se vuelven más complejas (si Juan trata a María y María tiene arritmia, ¿puede el sistema deducir que Juan trata pacientes con condiciones cardíacas?), la cantidad de código necesario crece exponencialmente, y con ella, la probabilidad de inconsistencias y errores.

No asunción de mundos cerrados

La asunción del mundo cerrado (Closed World Assumption) que gobierna las bases de datos relacionales crea una rigidez epistemológica particular. Todo lo no explícitamente almacenado se considera falso, no desconocido. Si no hay un registro que indique que un medicamento es seguro durante el embarazo, el sistema asume que no lo es. Esta lógica binaria no refleja la realidad del conocimiento médico, donde la ausencia de información no equivale a información negativa, y donde el conocimiento evoluciona continuamente con nuevos descubrimientos.

Interoperabilidad semántica

La interoperabilidad semántica entre sistemas se vuelve casi imposible. Cuando dos hospitales necesitan compartir información, no basta con mapear campos entre bases de datos. Uno puede considerar la hipertensión como enfermedad cardiovascular mientras otro la categoriza como trastorno metabólico.

Sin una representación explícita y procesable del significado de cada concepto, la integración requiere intervención humana constante y traducciones propensas a errores.

Estas limitaciones no son teóricas sino profundamente prácticas. En dominios como medicina, investigación científica, ingeniería del conocimiento o inteligencia empresarial, donde el valor no está solo en almacenar hechos sino en comprender relaciones, derivar conclusiones y evolucionar el conocimiento, el paradigma relacional muestra sus costuras.

La respuesta a estos desafíos no implica abandonar las bases de datos relacionales, que siguen siendo óptimas para su propósito original. Se trata de reconocer que la representación y el razonamiento sobre conocimiento complejo requieren un paradigma diferente, uno donde el significado sea explícito, la inferencia sea automática, y la evolución del conocimiento sea natural. Este es el espacio que las ontologías formales y los lenguajes como OWL vienen a ocupar, proporcionando el puente entre la eficiencia del almacenamiento estructurado y la riqueza del razonamiento. semántico.

La consecuencia directa de tener una semántica explícita es la capacidad de inferir nuevo conocimiento. De esta manera las máquinas pueden razonar sobre el conocimiento de manera similar a como lo hacemos los humanos, descubriendo información implícita a partir de hechos explícitos.

No se trata de almacenar datos, sino de describir un dominio de forma que una máquina pueda entender sus relaciones y restricciones.