Resumen de Listas kbm2l para la síntesis de conocimiento en sistemas de ayuda a la decisión
Juan Antonio Fernández del Pozo de Salamanca 
La construcción, evaluación y explotación de los Sistemas de Ayuda a la Decisión mediante Redes Bayesianas y Diagramas de Influencia, entre otros modelos de razonamiento, supone el manejo de tablas con información diversa, Entre ellas destacan las tablas de probabilidad condicionada, que especifican la relación probabilística entre variables, y las tablas de decisiones óptimas resultantes de evaluar el modelo. Dichas tablas, que pueden ser muy complejas, recogen conocimientos estructurados de los dominios de aplicación sobre un conjunto de variables del modelo gráfico probabilístico.
Bajo el nombre de KBM2L introducimos técnicas para construir la base de conocimiento de los sistemas de ayuda a la decisión. Tratamos de explotar la lista KBM2L como herramienta útil de representación del conocimiento del sistema, constituido por la estructura gráfica del modelo, los modelos de probabilidad y de utilidad y el resultado de la evaluación. La representación gráfica es cualitativa e intuitiva y por tanto, los usuarios del sistema tienen fácil acceso al conocimiento si son expertos en el problema. Por el contrario, los modelos cuantitativos de probabilidad y utilidad y la evaluación no muestran el conocimiento fácilmente. Por una parte, los modelos codifican gran parte del conocimiento numéricamente mediante numerosos parámetros, y por otra, las tablas de decisiones óptimas son de gran tamaño. Ambos aspectos impiden reconocer las variables y relaciones fundamentales que describen la representación del conocimiento y que explican los resultados de la inferencia o evaluación.
Mientras que las tablas se pueden considerar como entidades estáticas, las listas KBM2L son representaciones del conocimiento dinámicas. Una configuración concreta de la lista determina la capacidad de explicación del conocimiento, la eficiencia para resolver las consultas al sistema de ayuda a la decisión desde diversos puntos de vista, y la complejidad de memoria re
