Inteligencia artificial y estadística

ESTADISTICA ESPAÑOLA
Vol. 34, Núm. 131, 1992, págs. 407 a 430
Inteligencia artificial y estadística
por
R. ALONSO
ETSI Agrónornos, Madrid
Unidad de Estadística
M. TALBOT
SASS, University of Edinburgh
RESUMEN
Este trabajo revisa las potenciales aplicaciones de la Inteligencia
Artificial en Estadística y, recíprocamente, de la Estadística en Inteligencia Artificial.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Estadística.
Clasificación AMS: 62A99, 68G99.
1.
INTRODUCCION
EI análisis estadístico, en particular su componente de cálculo, se hizo
progresivamente más fácil y cómodo a medida que los programas informáticos
evolucionaban desde los elaborados en las primeras etapas, de objetivo específico, hasta los paquetes de programas de arnplio espectro, con posibilidades de
interacción con el usuario y crecientes capacidades gráficas. Con la Ilegada de
los microordenadores, el potencial inforrnático de cálculo estadístico ha dejado
de estar definitivamente limitado a una élite especializada y, muy por el contrario, es de fácil acceso para un muy amplio grupo de usuarios. Incluso de
^:sr^[)IST[(^A ^^tiPAti(al_A
^(^K
aquellos que disponen de una limitada formación en Estadística. Pero los profesionafes expertos en Estadística, que pueden ayudar a este tipo de usuarios, no
son muy numerosos, en particular en ciertas áreas de especialización. Por lo
tanto, ^por qué no incorparar el conocimiento de los expertos en Estadístíca a
los ordenadores, de forma que el usuario de los paquetes de análisis estadístico
pueda beneficiarse del conocimiento de tales expertos?
Este articulo tiene como objetivo priorítarío analizar la investigación desarroliada a fin de extraer, organízar e incarporar a los ordenadores electrónicos el
conocimiento de las profesionales expertos en Estadística, utilizando las técnicas de Inteligencia Artificial (IA).
^a segunda sección describe las características definitorias de la IA y su
relación con !os programas de análisis estadistico. En la tercera se analiza la
naturaieza específica del conocimiento exper#o en Estadística, y en la cuarta,
los sistemas expertos en Estadística (el área de la IA que ha conocido un mayor
desarrOllo y repercusión). En la sección quinta se plantea el futuro previsibie de
la IA en Estadística, y la sexta estudia ia incidencia de la Estadística en IA.
2.
INTE^.iGENCiA ARTIFICIAL EN ESTAQISTICA: UNA VISION GENERAL
EI término Inteligencia Artificial aparece en su forma actual a mediados de
las años cincuenta. La Inteligencia Artificia! es una disciplina científica que
estudia la inteligencia humana utilizando el ordenador como principal herramienta de trabajo. La IA na dispone de una definición expresa que delimite su
contenido, pero una de las más aceptadas es: IA es la ciencia que persigue
lograr que las máquinas hagan cosas que, si fueran hechas por 1os seres
humanos, diríarnos que requieren inteligencia. Como se advierte, es una definición un tant0 sutil.
EI arquetipo de sisterna en IA comprende, de manera muy general, dos
componentes fundamentafes y, consiguientemente, definitorios. Estos son: a) la
Base de C©nocimientas, análoga a la base de datos en la programación convencional, y b) el Mator de lnferencia, equivalen#e a los programas de naturaleza
algoritmica. De esta forma, ias caracteristicas centrales de la IA pueden resumirse
en: i) la búsqueda de la representación explicita del conocimiento humano
mediante hechos, reglas y otras estructuras símbólícas, frente al tratamiento
convencional basado en su cuantificación numérica, y ii) la aplicación de sistemas de inferencia que perrnitan elaborar conclusiones a partir de un conocimiento inicial que no tiene por qué implicar de forma automática y directa las
conclusiones obtenidas.
INT^E^-L1(^ENC^I,A :ZkT^1F[('IAl_^ Y E^^TA[)Iti^T'I(^A
^O^)
En términos generales, la situación puede resumirse afirmando que frente a
un paradigma anterior, condensado en la expresión: Programa=Datos+Algoritmo,
ha aparecido uno nuevo: Sistema=Conocimiento+lnferencia.
EI conocirniento incorporado a los sistemas informáticos construidos en IA,
así como la forma en la que se incorpora, son aspectos tan determinantes en la
elaboración de dichos sistemas que se suelen denorninar, genéricamente, Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC). Parafraseando otra afirmación más
conocida: el conocimiento {no ya la información) es poder.
Por esta razón, las técnicas de adquisición y representación del conocimiento son brevemente revisadas en el apartado siguiente (2.1). Algunas características de las herramientas de programación en IA se describen en el apartado 2.2.
2.1.
Adquisición y representacián de! conocimiento
La adquisición de conocimiento, frecuentemente adjetivada como el cuello
de botella de la ingeniería del conocimiento, es uno de los principales problemas en el desarrollo de todo SBC.
En la literatura especializada se encuentran algunos ejemplos (Gale, 1986c)
de SBC en el campo de la Estadística, construidos en colaboración con ingenieros del conocimiento, profesionales formados en la obtención del conocimiento
de los expertos en la materia objeto de estudio. Sin embargo, los ingenieros del
conocirniento, una figura característica de la IA, no han jugado un papel relevante en la construcción de SBC en Estadística. La tendencia general ha sido la de
prescindir de «intermediarios», como comentan Lubinsky y Pregibon (1988).
Thisted (1986) explica esta tendencia a la marginación de los ingenieros del
conocimiento en la construcción de SBC en Estadística, a partir de las características propias de los profesionales de la Estadística. Estos acostumbran a
analizar e incorporar el conocimiento de quienes les consultan para aplicar las
técnicas estadísticas en un muy amplio espectro de materias. Materias sobre
las que el profesional de la Estadística tiene con cierta frecuencia un conocimiento escaso, en ocasiones nulo. De esta farma, el profesional de la Estadística sería un ingeniero del conocimiento avant /a /ettre, capacitada para analizar
su propio área de especialización sin ayuda suplementaria.
Así sucede con STUDENT (Gale, 1986b, 1987a), un ambicioso proyecto
diseñado como herramienta para la construcción de SBC en el campo del
análisis de datos, que no ha precisado de ingenieros del conocimiento en su
propio desarrollo, ni se presuponen en su uso. EI profesional de la Estadística
k`_í :^l)Iti T Ic A E^P ^^^+^ ^ t .^
-^ I 1)
que utilice STUDENT no precisa tampoco conocer las técnicas desarrolladas en
IA para la construcción de SBC, sino el sistema estadístico en el que se apoya
(QPE, un sucesor de S), un conocimiento que presumiblemente un estadístico
poseeré más fácilmente. Es de destacar que STUDENT, un sisterna concebido
como auxiliar, no como un producto acabado, es el único SBC adaptativo
desarrollado en Estadística; a diferencia del resto, su base de conocimientos no
es fija, sino que se construye mediante la selección de elaborados ejemplos y la
respuesta a preguntas.
A los expertos, en ocasiones, les resulta difícil justificar razonadamente sus
propias conclusiones. Por esta causa, se han desarrollado programas de adquisición automática de conocimiento (Gale, 1987c}. Algunos, apoyándose en
bases probabilísticas, infieren reglas desde datos (Ivanek y Stejskal, 1988;
Jirousek y Kriz, 1988} y otros desde series de ejemplos convenientemente
elaborados.
La calidad y utilidad de todo SBC depende en buena medida de su técnica
de representación del conocimiento. La tarea de representación del conocimiento en Estadística es, por su amplitud, particularmente ardua y sobre ella se ha
investigado poco. Para abordar los problemas planteados los SBC en Estad ística se han utilizado las técnicas ya desarrolladas en otras áreas. De esta forma,
para la representación del conocimiento en Estadística se han utilizado los
sistemas de producción, marcos y árboles de decisión.
Un núrnero limitado de SBC en Estadística ha utilizado los sistemas de
producción para la representacián del conocimiento. Como ejemplo citaremos el
sistema descrito por Hietala (1988). EI programa REX (Gale, 1986c) hizo uso de
los sistemas de producción y de los marcos en la representación del conocimiento. Como resultado de la experiencia acumulada en el desarrollo de REX,
en su sistema sucesor, STUDENT, se utilizaron exclusivamente los marcos,
técnica que se ha impuesto en el contexto de los SBC desarrollados en Estadística. La técnica de representación del conocimiento basada en los árboles de
decisión ha sido, par el contrario, poco utilizada. Sus limitaciones e inconvenientes se describen en Hand (1985).
EI uso de técnicas de representación del conocimiento de tipo Hypertext
puede analizarse en los sistemas de potenciación del conocimiento: LMG (Hitchock
y Edwards, 1989), KENS (Hand, 1987) y en su sucesor, NOMPAREIL (Hand,
1990b). La metadología hypertext propone una representación más estructurada,
modelizada mediante grafos, que la convencional, en especial que la conseguida mediante sistemas de producción (Hand, 1990a).
Oldford (198$) analiza las particularidades de la representación del conocimiento
en el contexto de la metodología de programación orientada a objetos (OOP).
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ti I ^^^^I^^^^^^ ^
Técnicas específicas de representación del conocimiento se utilizan en los
trabajos de Hakong y Hickman ( 1985) y Gale y Lubinsky ( 1986).
2.2.
Herramientas informáticas en Inteligencia Artificial
Las herramientas de desarrollo en IA pueden clasificarse, según un nivel de
complejidad creciente, en: i) lenguajes de programación lógica (LPL), como
PROLOG; ii) entornos de programación del conocimiento (EPC), como KEE, y
iii) periferias (shells), SBC de los que se eliminó su base de conocimienta
específica, manteniendo únicamente su motor de inferencia y ciertos elernentos
complementarios. Westerhoff y Naeve (1988) estudian las periferias en el contexto estadístico.
Los LPL fueron originalmente diseñados para actuar en macroordenadores,
las periferias en microordenadores y los EPC en microordenadores o estaciones de trabajo (analizadas éstas en el ámbito estadístico por Rasch y Sawitzki,
1990).
Algunas aplicaciones de la IA en Estadística han hecho uso de las herramientas de programación de alto nivel, como las periferias. Ejemplos son: i) el
programa desarrollado por Havranek y Sovdsky (1988) {al objeto de diseñar un
sistema que aconseje al usuario del paquete BMDP en la construcción del
archivo de parámetros para la ejecución del programa de clasificación automática), utilizando la periferia EQUANT, de tipo MYCIN, y ii) el pragrama de ayuda
para la utilización de MLP (Berzuini, 1988) construido con la periferia EXPERT.
Oldford (1988) analiza las características, en su opinión muy positivas, del
paradigma OOP y de su lenguaje más elaborado: SMALLTALK.
Pero, en el estado de investigación actual, las herramientas de programación de bajo nivel, como LISP -utilizado para elaborar DINDE (Oldford y
o PROLOG utilizado en GLIMPSE (Nelder, 1987) , son de
Peters, 1988)
utilización preferente.
3.
EL CONOCIMIENTO DE LOS EXPERTOS EN ESTADISTICA
Las técnicas de IA se han utilizado en la investigación desarrollada para
incorporar el conocimiento de los expertos en Estadística {3.1) a los ordenadores. La clave de esta investigación se encuentra no ya en los aspectos de
cálculo, sino en la elaboración de la adecuada estrategia estadística (3.2).
t ^r.^r^is-ric^;^ t^^r^,^ ^^c ^ i ,^
3.1.
La naturaleza del conocimiento de los expertos en Estadistica
Aigunos autores, como Thisted {1986) o Bell y Watts (1988}, han estudiado
las características específicas del conocimiento experto en Estadística.
Se ha prestado muy particular atención a la comparación de dicho conocimiento con el análogo en medicina, debido a que un buen número de técnicas
de IA se han aplicado en el contexto médico (Spiegelhalter, 1987a, b), ya desde
los años setenta, De hecho, la primera investigación de la IA en el dominio de la
Estadistica estaba fuertemente influida por el modo de pensar en el análisis de
datos como en un problema de diagnóstico: se deberían enumerar las posibles
hipótesis del modelo (proceso análogo a la especificación de las posibles enfermedades), estudiar en el conjunto de datos la no verificacián de las hipótesis
(síntomas) que, caso de producirse, obliga a su transformación (tratamiento). EI
conocimiento experto en Estadistica mantiene analogías con el propio en medicina {analogías esencialmente basadas en la naturaleza poco estructurada de
los problemas que plantean), pero también importantes diferencias, que Chambers
(1981 } y Hand (1986a) han analizado.
3.2.
Estrategia en Estadística
La estrategia estadística ha sido definida como la descripción formalizada
de las elecciones, acciones y decisiones a adoptar en la utilización de los
métodos estadísticos en el curso de un estudio de cualquier naturaleza. Hand
(1986b) estructura la estrategia del análisis estadístico en cuatro etapas:
I. Formulación de los objetivos generales; II. Formalización en términos estadísticos de los objetivos prefijados; III. Tratamiento nurnérico, y IV. Interpretación
de resultados.
La etapa I constituye la actividad propia de las sesiones de consulta, en las
que se precisan las cuestiones que el investigador quiere estudiar. Esta acción
depende en gran medida del dominio abjeto de estudio, por lo que resulta difícil
plantear la elaboración de un programa que abarque el conjunto de aspectos no
estadísticos que se presentan en las sesiones de consulta. Es por esta razón
que e! problema ha recibido poca atencián (Hand, 1984b), pero no cabe duda de
su importancia. Permitiría evitar el que se ha denominado «error de tercera
especie»: dar ia respuesta correcta al problema incorrecto (incorrectamente
planteado). Ante esta posibilidad sería preferible obtener una respuesta siquiera
aproximada, pero relativa al problema real.
EI programa RX (Blum, 1982) es, de entre los no muy numerosos sistemas
que han abordado la etapa II, el más significativo. RX acepta un problema
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expresado en términos médicos y elabara una descripción del estudio estadístico a efectuar. Pero en RX el análisis estadístico considerado sólo se refiere a
las técnicas de regresión multivariante. Esta limitación a un único método
estadistico es una característica del trabajo desarrollado, hasta el momento
presente en la aplicación de las técnicas de IA en Estadística. Una correcta
concepción de la Estadística debería contemplar todas y cada una de las
técnicas que la componen. Pero no se ha efectuado ningún intento de elaboración de un programa capaz de incorporar el conocimiento experto en Estadística
con carácter general. Sería, al menos por el momento, impracticable. Adernás,
en paralelo con la evolución general de la IA, superada una etapa inicial de
grandes expectativas, se abordan en la actualidad problemas específicos, de
complejidad limitada. Es aún relativamente reciente la falta de curnplimiento de
las expectativas generadas en el ámbito propio de ia lA, por programas como el
sistema GPS (General Problem Solver); nadie se aventura a construir, ni siquiera a plantear la construcción de un SGPS (Statistics GPS).
Es por ello que la investigación se ha centrado en la etapa III, pero entendida en sentido amplio, supliendo en alguna medida la falta de tratamiento de la
etapa II. En la etapa III se ha abordado el problema de la selección de la técnica
estadística pertinente, siempre en el marco de un subdominio de la Estadística.
Así, a modo de ejemplo, el análisis multivariante en MUSE (Dambroise, 1987) o
las series temporales en ESTES (Hietala, 1988).
La etapa III se ocupa también de la aplicación de las técnicas estadísticas
consideradas pertinentes. Aplicación que no sólo implica cálculo, sino que
requiere también el análisis de las particularidades que los datos puedan presentar y que no se correspondan con las hipótesis exigidas para el correcto uso
de la técnica seleccionada. Las microestrategias, modelos formalizados de un
pequeño número de decisiones estadísticas, tal y como fueron definidas por
Gale (1988), pueden contribuir a abordar los problemas a este nivel.
La interpretación (etapa IV) de los resultados del análisis estadístico es,
quizá, el objetivo de mayor alcance de entre los abordados hasta el momento.
También es uno de los más difíciles de resolver. En opinión de Gale (1986d), la
interpretación de resultados es una tarea que está exigiendo más esfuerzos de
investigación. Algunos trabajos en esta línea son los de Gyarfars y Klosgen
(1986) y Ho et al. (1986).
Como indica Hand (1986a), es importante señalar que la linealidad de la
secuencia de tareas 1-2-3-4 constituye una simplificación. En primer lugar, la
Estadística, en tanto que disciplina científica, está dotada de una estructura
propia, no es un conjunto de recetas. Además, la práctica del análisis estadístico puede desarrollarse en forma cíclica: las cuestiones a estudiar son frecuen-
f^ r^^ ai^, r i^ ^ t,i^-^ti^ ^ i :^
temente redefinidas a la luz de la técnica a adoptar; los primeros resultados
pueden aconsejar la consideración de métodos alternativos, y la presentación
de los resultados ante 1os investigadores no estadísticos puede hacer reconsiderar
al estadístico la idoneidad de la(s) técnica(s) adoptadas primariamente.
EI estudio de las estrategias estadísticas es importante en sí mismo y en
relación con su presencia en los programas informáticos que incorporan el
del trabajo en Estadística.
saber hacer
4.
SISTEMAS EXPERTOS EN ESTADISTICA {SEE)
Los Sistemas Expertos (SE) constituyen un importante tipo de sistemas
basados en el conocimiento. Feingenbaum los ha definido como: «programas
de ordenador inteligentes que utilizan conocimiento y métodos de inferencia
para resolver problemas, cuya complejidad es tal, que requerirían una aportación significativa de expertos para su resolucíón». En los SE se integran hechos
y heurística. Los hechos constituyen la parte de la información que es compartida, disponible en publicaciones y en la que están de acuerdo la generalidad de
los especialistas en la materia. La componente heurística, por el contrario, tiene
un carácter más personalizado y ha sido menos discutida, la conforman el
conjunto de juicios que caracterizan el nivel de decisión de ios especialistas de
valía rnás reconocida, expertos en la materia.
Nelder (1977), en un artículo que es pionero en la reflexión acerca del papel
de la IA en Estadística, fue uno de los primeros autores en considerar la
posibilidad de elaborar programas de ordenador más inteligentes que ofrecer al
usuario de los paquetes informáticos. Hasta el artícufo de Chambers (1981 } y su
subsiguiente prototipo inicial, descrito en Chambers et al. (1981 }, no se inició la
discusión acerca de la operatividad de la incorporación de inteligencia a los
programas informáticos de aplicación en Estadística.
Hand {1984a, 1994a) estudió los atributos de los SE en Estadística (SEE),
resumidos en: i) los SEE han de ser de fácii modificación; ii} capaces de
explicar tanto su proceso de razonamiento como los términos técnicos; iii) un
SEE ha de tratar todas las cuestiones planteadas y, lo que es más importante y
difícil de automatizar, ha de ser capaz de determinar cuándo se han abordado
todos los aspectos del problema estudiado, y, por últirno, iv) debe permitir el
fácil retorno a etapas previas, previendo tanto la deficiente comprensión de los
términos técnicos por parte del usuario como las contradicciones en la información proporcionada por éste.
Iti1t l It^f tit I1 .^^kII} It I^^l ti I^t^11 ^ I^1It ^
L Quién usará el sistema ?
Los SEE pueden ser utilizados por usuarios no especialístas en Estadística
o, por el contrario, por profesionales de la Estadística, en cuyo caso el SE
puede aportar una «opinión» alternativa. En la práctica, la distinción entre estos
tipos de usuarios no se produce de una forma abrupta, se presentan formaciones intermedias, por lo que los sistemas flexibles serán de utilidad.
La mayor parte del trabajo acerca de los SEE ha sido orientado hacia los
usuarios no especialistas en Estadística. De éstos, quízá el más conocido sea
REX (Gale, 1986c). REX, en palabras de sus diseñadores, «aconseja al usuario
en el análisis de regresión, conduce el estudio analizando e! cumplimiento de
fas hipótesis del modelo, sugiriendo transformaciones cuando dichas hipótesis
no se verifican y justificando sus sugerencias cuando se le requiere. Interpreta
los resultados intermedios y finales e instruye al usuario en los conceptos
estad í sticos» .
Como REX, la mayor parte de los SEE intentan emular a los expertos
humanos. La propuesta alternativa, también característica de la IA, podría ser la
de la «caja negra»: no importa cómo la máquina hace las cosas, sino qué es lo
que hace. Manteniendo el rnismo resultado final que el que produciría un analista
humano, los medios utilizados son diferentes. Más que emular a los expertos
humanos en su capacidad de síntesis global, la idea sería aprovechar aquellos
aspectos en los que los ordenadores son realmente más eficientes, en particular
en su capacidad de búsqueda basada en su potencia de cálculo (Lubinsky y
Pregibon, 1988). Las técnícas de búsqueda heurística, una de las metodologías
emblemáticas de la IA, han sido aplicadas en TESS (Lubinsky, 1987) y TETRAD
(Glymour et al., 1987). EI capítulo 9 del texto de Glyrnour et al. revisa la historia
de la búsqueda heurística en Estadística aplicada.
A diferencia de los programas dirigidos a no especialistas, otro tipo de
programas, de los que serían ejemplos KENS (Hand, 1987) y DINDE (Oldford y
Peters, 1988), se diseñaron para su uso por profesionales de la Estadística.
Estos sistemas aspiran a ayudar a los expertos humanos, no a reemplazarlos.
Entre estos tipos extremos se encuentra GLIMPSE (Nelder, 1987), un proyecto a gran escala que se plantea la posibilidad de su utilización tanto por no
especialistas, que irían aprendiendo con su uso, como por estadístícos profesionaies. igualmente flexib/e es el programa de entrada desarrollado por Ross
(1988); en él, el usuario puede desconocer MLP o, por el contrario, ser un
usuario experimentado en MLP pero que desea optimizar su uso. EI usuario de
STATXPS (Prat et al., 1985) puede, análogamente, ser un experto, iniciado 0
principiante, tipos de usuarios a los que se les ofrece las posibilidades de
interacción mediante comandos, menús o ayudas más elaboradas.
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E tiTAE)ItiTlt'•1 E tiE';^yt ^ l :1
Los SEE y e! cálculo
Un limitado de SEE no efectúa cáICUIOS. No se plantea esta actividad en
su concepción, sino que buscan orientar al usuario acerca de la correcta metodología estadística a aplicar. Ejemplos de este tipo de sisternas son KENS y STATISTICAL NAVIGATOR {Brent, 1988). Pero, en general, los SEE abordan también
la ejecución de los cálculos. Dentro de este tipo mayoritario, un grupo limitado de sistemas se han desarroilado sin hacer uso de programación previa
(como DINDE}. Sin embargo, la mayor parte de los SEE se construyen como
programas de enlace (interface) que actúan sobre un paquete de programas
preexistente, obviando así los problemas derivados del tratamiento numérico,
que el paquete efectúa. Los problemas de conexión entre las componentes conversacional y numérica disminuyen utilizando UNIX (como ya REX demostró).
Un primer tipo de programas de enlace son los pragramas de preprocesado que, interrogando al usuario, se limiten a la construcción del archivo de
instrucciones exigido por el paquete estadístico {Havranek y Sovdsky, 1988).
Pero la mayor parte de los programas de enlace desarrollados mantienen una
relación más estrecha con el paquete para el que se diseñan; actúan como
un frente exterior (front-end) del paquete. Como ejemplo, GLII't/IPSE, basado
en GLIM.
La mayor parte de ios programas de eniace hacen uso de las técnicas
propias de IA. La aproxirnación seguida en TAXSY ( Darius, 1990) y en la
versión actual de STUDENT ( Gale, 1987a) es diferente, ya que el programa de
enlace se desarrolla en el mismo lenguaje del paquete estadístico sobre el que
actúa (SAS y QPE, respectivamente, en TAXSY y STUDENT).
^ Quién decide?
Los problemas relativos al diálogo hombre-máquina deben ser considerados
en la elaboración de SEE. En contra de lo que ocurre con los programas de
enlace convencionales, en los que domina el uso de órdenes (command), el
programa de enlace inteligente deberia permitir la interacción mediante conversación. EI tratamiento del lenguaje natural resulta de evidente interés para
cumplir este objetivo. EI prototipo de programa descrito por Hakong y Hickman
(1985) presenta ciertas características próximas al lenguaje natural. Pero, sin
duda, las aplicaciones más importantes en el tema que estudiamos se han
orientado hacia la elaboración de programas de enlace que permitan la búsque-
INIf f Ic^t Nc'IA,^Kf1!-I< I^^t ti t^Tnl>I^;llc -ti
da en bases de datos mediante lenguaje natural (Lella et al., 1986; Barcaroli y
Fortunato, 1989a) (1).
Pero aun en el supuesto de lograr la comunicación con el sistema en
lenguaje natural, la capacidad de decisión ha de recaer en el usuario y no en el
sistema informático. Los SE deben ser «libertarios», dice Nelder (1988): «deben
dar consejos, nunca órdenes». La razón es clara: el análisis estadistico está
fuertemente condicionado por la rnateria objeto de estudio, ésta puede requerir
información específica y/o complementaria (metadatos: datos acerca de los
datos), que el usuario posee y que el sistema informático ignora. Como contrapartida, el peligro es que estos sístemas libertarios no pueden evitar su mal uso
por parte del usuario. Citando nuevamente a Nelder (1988), el acceso a GLM
mediante GLIMPSE, por ejemplo, no necesariamente supone que el usuario ha
hecho buen uso del conocimiento experto incorporado al programa de enlace,
«lo que los editores y revisores de revistas deben tener presente», precisa
Nelder.
No realizamos en este trabajo un análisis particularizado de todos los SEE
desarrollados hasta el momento presente. Pero interesa destacar que la utilidad
de las técnicas de IA en Estadística ha sido considerada no sólo en relación con
las tareas de modelización, análisis e interpretación, sino también con otras
tareas estadísticas, como son la obtención y preparación de datos (2). En esta
línea destaca, en particufar en relación con las técnicas de muestreo, el proyecto ESCA (1991), desarrollado en el Centro Común de Investigacián de la CE
(JRC, Ispra).
5.
EL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ESTADISTrCA
La IA conoció un período de relanzamiento en los años ochenta. La investigación en su aplicacián en Estadística en particular fue rnayor en la segunda
mitad de la década. Se generó entonces un gran entusiasmo inicial, pero los
resultados no se correspondieron, al menos en opinión de los observadores
más críticos, con las grandes expectativas iniciales. Por esta razón, se pasó de
unos planteamientos en cierta medida arrogantes, que Ilevados al extremo
planteaban la posibilidad de sustitución de los expertos humanos por los sistemas informáticos inteligentes, a plantear la construcción de sisternas que ofre(1) La bibliografía incorpora referencias de algunos artículos que estudian la interrelación
IA-Estadística-Bases de Datos: Elliman y Wittowski (1987); Haux y Jockel (1989); Lubinsky
(1990); Drewett (1989); Fessey (1989); Lawton (1989); Lubbe (1990); Neumann (1990).
(2) La recopilación DOSES (1989) presenta dos capítulos en esta línea; de ellos hemos
incluido en la bibliografía los trabajos de Appel y Scop; Barcaroli y Fortunato; Bethelem et a1.;
González y Hatabian; Greenberg; Lamb; Saris; Jeffers; y Talbot.
-;^ ñ
F^,f ^1l)Itillt ,^ f tiP-1ti^a1 1
cieran ayuda, siernpre en áreas muy delimitadas, no que sustituyeran a los
especialistas humanos. Es por ello que 1a aplicación de las técnicas de IA en
Estadística, lejos de representar una amenaza de para la actividad de los
estadísticas profesionales, les ofrece la posibilidad de relevarlos de ciertas
componentes rutinarias de su trabajo, permitiéndoles centrarse en las más
creativas. En particular, el desarrolla y uso de SEE supondrá más (y mejor)
trabajo (Gale, 1987b), no menos, de forma más significativa para los estadísticos relacionados con la investigación. Así lo demuestra el proyecto DOSES
(Development Of Statistical Expert Systems), elaborado por la Comunidad Eurapea en 1987.
Pero resta por comprabar empiricamente que los nuevos sistemas propuestos resulten verdaderarnente efectivos. Se pueden encontrar en la literatura
especializada opiniones pesimistas (Jida y Lemaire, 1986} o escépticas (Molenaar,
1988) al respecto. La más agresiva es quizá la de Streitberg (1989), quien,
apoyándase en argumentos técnicos, concluye que ios SEE no existen y, más
aún, no existirán jamás. Streitberg propone en su artículo un test práctico para
determinar si un sistema infarmático puede ser calificado de SEE con propiedad. EI test descansa en tres pruebas: i) su compieta operatividad; ii) su
disponibilidad comercial, y iii) la superación de un test de Turing. En opinión de
Streitberg, ningún sistema, de entre los elaborados hasta el momento, cumpliría
estas condicíones.
Tanto el test como la idea genérica de Streitberg fueron refutados en la
discusión de su artículo (Chambers et al., 1989; Molenaar et al., 1989). Pero en
una cuestión todos los autores se muestran de acuerdo: el término
Sistema
no es muy preciso, siendo preferible hablar de
Experto
Sistema de Consulta , como ya hizo Gale (1987a}, o de
Sistema de Potenciacián del Conocimiento , como propone Hand (1990b). Se trataría con ello de ayudar a centrar
las expectativas acerca de la posible aportación de la IA en Estadística; ésta no
cristalizó en los años ochenta, pero tampoco habría necesariamente que esperar ochenta años, como algún autor ironiza en Malenaar et al. (1989).
La exigencia de la formalización del conocimiento que la aplicación de las
técnicas de IA exige condujo a una comprensión más profunda de áreas ajenas
a la Estadistica; presumiblemente también este resultado se dará con ella. Así,
para mejorar los SEE será necesario reestudiar la metodología del análisis
estadístico en su conjunto; sus componentes menos estructuradas pueden destacar sobre el resto y su mejora puede hacer aparecer nuevos campos de
estudio. Esto ha sucedido anteriormente; por ejemplo, el análisis exploratorio de
datos planteó una forma diferente de tratar los datos y condujo al desarrollo de
nuevas técnicas y métodos estadísticos. No obstante, el papel de la IA en
Estadística no se plantea como revolucionario, como pudieron serlo los méto-
I^+I k^l I(^i^N( I,^ ,^kf l#^I^ I^^l. ti^ 1^1 ^^f^Iti^l l^ ^^
dos bayesianos, aunque no se descarta que la revolución pueda producirse
como efecto secundario. Mientras, la IA puede ser un importante apoyo en la
formación en Estadística, una expectativa que la informática en general, no sólo
la IA, no acaba de cumplir.
Es de destacar la extraordinaria dispersión de la literatura relativa a la
interrelación Estadística-IA, de la que puede ser un ejemplo la bibliografía de
este artículo. Una fuente básica la constituyen las actas de congresos, entre los
que destacan COMPSTAT e INTERFACE. Los textos existentes hasta el momento son recopilaciones de congresos (3), en ocasiones de difícil localización.
EI espectro de revistas en las que interesarse es muy arnplio, ya que incluye
tanto las revistas de Estadística como un buen número de las de IA. De entre
las del primer tipo destacaremos que: i) la revista Statistics and Computing,
cuyo primer número apareció en 1991, trata, según se lee en su editarial, el
tema objeto de este artículo como preferente, y ii) desde 1991 (vol. 11, 1), la
revista Statisties and Data Analysis incorpora Statistieal Software Newsletter,
que hasta 1991 era una publicación interna para rniembros de la sección de
cálculo estadístico (IASC) del iSl, uno de los entes organizadores de COMPSTAT.
Señalaremos, por último, que si bien los sistemas expertos son el área de la
IA que ha conocido un mayor desarrollo y divulgación, no constituyen en moda
alguno su única línea de investigación. De entre el resto destaca la relativa a las
redes neuronales, estructuras que buscan reproducir la actividad del cerebra
humano. Esta aproximación exige ordenadores de gran potencia de cálculo,
ordenadores como los vectoriales, que posibilitan el cálculo en paralelo, capacidad característica del cerebro humano y que estaba ausente de los ordenadores
convencionales que actúan secuencialmente. Citaremos el proyecto NNCR (1991),
desarrollado también en el JRC, como uno de los de mayor alcance en esta
línea de investigación y desarrollo.
6.
ESTADISTICA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Si bien la IA ha contribuido al desarrollo de un buen número de disciplinas
científicas y técnicas, la Estadística es una de las no muy numerosas áreas de
la ciencia que han realizado aportaciones significativas al desarrollo de la IA.
Las más importantes se agrupan en torno: i) al tratamiento de la incertidumbre,
y ii) al estudio de los procesos de aprendizaje y desarrollo conceptual.
(3)
DOSES (1989); Gale (1986a); Haux (198fi); Phelps (1987).
C `^T ^^f)Iti1 I^ ,1 F^ti1'-^^1^)C ,•^
6.1.
Tratamiento de la incertidumbre
Hasta hace relativamente no muchos años, la comunidad de investigadores
en !A no se mostraba atraída por el razonamiento probabilístico. Las razones de
esta desafección inicial parecían claras: las probabilidades son númeras y la
contribución de la IA se ha de producir, de acuerdo con su fundamento más
exigente, aportando herramientas y técnicas para el razonamiento no numérico.
Destacaremos entre éstas la lágica no monotónica y la teoría de los endosos
(endorsernents) de Cohen.
Los factores que originaron este prejuicio inicial evolucionaron sustancialmente
y, de forma paralela, las exígencias prácticas condujeron al interés en el uso de
los números como elementos de codificación del grado de confianza. Los primeros trabajos en esta línea se centraron en la incorporación de una medída de!
nivel de conviccíón en el cumplirniento de ias reglas utilizadas en los sistemas
de produccián. La estructura genérica de dichas reglas pasaría a ser: SI A
ENTONCES B CON CERTEZA P. Los primeros y ya clásicos SBC (como
MYCIN} adoptaron ciertos sistemas de medida del grado de certeza y reglas de
operación que, en alguna medida, se pueden calificar de cuasiprobabilisticos,
pero que esencialmente constituían mecanismos ad hoc, elaborados para tratar
problernas particulares. Estos métodos se han perpetuado en las periferias
(shells) de los SE, hecho que ha redundado en una cierta limitación en el
desarrollo práctico, en la incorporación a los sistemas expertos más conocidos
de metodologias alternativas de tratamiento de la incertidumbre.
Dos teorías de tratamiento de la incertidumbre, al margen de la probabilística
y de !a no numérica, se han desarrollado de forma significativa en el campo de
la Inteligencia Artificial: i) el rnodelo «lingi^ístico» que hace uso del razonamiento difuso en un intento de cuantificar, en la medida de lo posible, las ideas
imprecisas presentes en la cornunicación humana verbal y ajustarlas a proposiciones formalmente definidas (Zadeh, 1986), y ii) la metodología de las funciofrecuenternente denominada de Dempster-Shafer , que
nes de creencia
generaliza la aproximación bayesiana al problema de tratamiento de la incertidumbre (Shafer, 1986). EI proyecto piloto ESMA (199Q) utilizó la teoría de
Dempster-Shafer en el tratamiento de la incertidumbre.
En su «defensa de la probabilidad», Cheeseman (1985, 1986) afirma que los
modelos numéricos no probabilísticos, como los mencionados, son «innecesarios, confusos y pueden conducir a conclusiones erróneas, habiendo sido concebidos para superar dificultades de !a teoria probabilística que sólo existen en
la mente de sus inventores». A su vez, Lindley (1982, 1987) afirma que «la
única descripción satisfactoria de la incertidumbre se tiene mediante la probabilidad, el resto son innecesarias; la probabilidad es inevitable». De hecho, un
1N T I LIc;F:NC IA .^Ft TIF IC I,^l_ l" t^, t^1F>I^T Ic "^
gran número de investigadores en IA o que hacen uso de ella defienden hoy, en
clara oposición a su rechazo inicial, el modelo probabilístico como la mejor
herrarnienta numérica para el tratarniento de la incertidurnbre. No obstante lo
cual, se mantienen opiniones claramente contrarias no sólo a la probabilidad
(Zadeh, 1986}, sino, en forma más genérica, a todo tratamiento nurnérico de la
incertidurnbre en IA (Fox, 1986a, b). Entre los autores que aceptan el tratamiento numérico, cabe destacar la corriente ecléctica que aspira a integrar las
aportaciones de las aproxirnaciones probabilística y difusa (Kaufmann, 1986;
Kacprzyck y Fedrizzi, 1988).
De interés para el estudio del problema del tratamiento de la incertidumbre
en IA en refación con la Estadística resultan las siguientes recopilaciones: i) los
textos de título genérico Incertidumbre en Inteligencia Artificial (4); ii) el conjunto de artículos del tercer núrnero, monográfico, de la revista Statistical Science,
al que pertenecen los trabajos de Shafer (1987), Lindley (1987) y Spiegelhalter
(1987a), y iii) el número monagráfico de la revista citada bajo las siglas JSPI en
la bibliografía.
6.2.
Aprendizaje
La principal aportación de la Estadística al tratamiento del problema del
aprendizaje en IA, estudiado por Yakowitz (1989), la han realizado las técnicas
de clasificación. De hecho, en sus prirneros días al menos, la Inteligencia
Artificial se identificaba (5) en gran medida con el reconocirniento automático de
patrones, que, a su vez, centraba sus objetivos en la visián artificial. Las
técnicas de reconocimiento de patrones tratan hoy el problerna de forma general, no circunscrita a imágenes. De manera muy especial, trata el problema del
reconocimiento de la voz (Russell et al., 1986; Morin, 1988), actividad básica en
el procesamiento del lenguaje oral, una de las más importantes áreas de investigación y desarrollo en IA.
Hay problemas en el área del reconocimiento de patrones que son, en gran
medida, propios de esta técnica y han conducido al desarrollo de rnétodos
específicos de clasificación y selección de características. Sin ernbargo, los
temas objeto de estudio del denominado reconocimiento estadístico de patrones (Devijner y Kittler, 1982; Ripley, 1987) y amplias áreas del análisis
multivariante son muy similares. A modo de ejemplo, el aprendizaje no dirigido
(4) Kanal y Lemmer (1986); Lemmer y Kanal (1988); Kanal et al. (1989); Shachter, Levitt et
al. (1990); Henrion et al. (1990).
(5) Identificación inicial que de alguna forma ha permanecido, como reflejaría la pertenencia
de los textos de la nota de pie de página anterior a la colección -Machine Intelligence and
Pattern Recognition-.
f^^^1 ^1.f^ItiT^I( °11^ti!'^1^I^ ^ I ^1
tendría su analogía, en el marco de la Estadística, con las técnicas de clasificación automática (cluster analysis).
Son numerosos los problemas planteados en IA que no pueden ser fácilmente tratados como problemas de clasificación. Otros, como el mencionado en
el párrafo anterior, sí. Pero, en todo caso, los métodos de taxonomía numérica,
cuando son utilizados en IA, han de ser adaptados para tratar no sólo con
números, sino también con símbolOS. Este es el origen del agrupamiento conceptual (conceptual clustering) (Michalskí, 1980; Gowda y Diday, 1990), una
técnica utiiizada en el análisis del proceso de elaboración de conceptos, componente básico del aprendizaje (Fisher y Langley, 1986).
EI análísis exploratorio de datos (AED) ha demostrado constituir un área de
interés como objeto de aplicación de las técnicas de IA (Phelps y Musgrove,
1986; Jirku, 198$). Reciprocamente, el análisis de regularidad que caracteriza
al AED, es una tarea central en ios procesos de aprendizaje y formación de
conceptos. Es por ello que las técnicas de AED pueden resultar de utilidad en el
estudio del aprendizaje automático en IA (Hajeck e Ivaneck, 1982; Gebhardt,
1989) .
La utilidad de otras técnicas estadísticas, en especial regresión, en la generación de reglas ha sido explorada por Berzuini (1988) y Rowly ( 1988). Los
métodos estadísticos también han sido aplicados en el estudio de la validez de
los grados de certeza asignados a las reglas que conforman los SE (O'Learly y
Kandelin, 1988).
De análoga importancia a!a aportación de las técnicas de clasificación en IA
es la contribución de ia teoría de la decisión (Horvitz et al., 1988). Como es
sabido, la teoría de la decisión se estudia frecuentemente como una técnica que
forma parte de la Investigación Operativa y no de la Estadística. No es objeto de
este articulo discutir la delimitacián entre ambas disciplinas, pero, de acuerdo
con su título, no hemos analizado aquí la interrelación genérica Investigación
Operativa-^nteligencia Artificial, ni la de ninguno de sus campos más característicos, como serían !a teoría de la decisión y las técnicas de simulación, con la IA (6).
7.
CONCLUSIONES
Giertos prototipos de sistemas han demostrado la aplicabilidad potencial de
las técnicas de Inteligencia Artificial en Estadística. Sin embargo, quedan por
(6) En el estudio de esta interrelación son de interés los textos de Brawn y White (1990);
Futo y Gergely (1990); Klein (1990), y Widman et al. (1989), y los articulos de Grant (1986);
Grundwald et al. (1989); O'Keefe (1985}, y Phelps (1986).
ItiTI LI(^# !v( I^^ ZKTIf l( !^I ti 1-^f ^11 ^ 1^IIt 1
responder un buen número de preguntas acerca de la operatividad de dicha
aplicación, interrogantes que han estimulado la investigación en los últimos
años. Es difícil predecir en qué medida la aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial en Estadística supondrá avances significativos en su desarrollo,
pero, en el momento presente, no se espera que su efecto sea el desarrollo de
perspectivas genuinamente nuevas, que supongan un cambio cualitativo en el
desarrollo de la Estadística.
La Estadística aporta a la Inteligencia Artificial no sólo herramientas para la
resolución de problernas específicos, sino también el tratamiento probabilís#ico
de los problemas de incertidumbre. A diferencia de lo que ocurrió desde el
nacimiento de la Inteligencia Artificial, hasta hace reiativamente pocos años, el
modelo probabilístico es hoy considerado por un número creciente de investigadores en Inteligencia Artificial, presurniblemente ya rnayoritario, como el mejor
modelo numérico para el tratamiento de la incertidumbre.
* Agradecimiento: Este trabajo ha sido parcialmente subvencionado por el Programa Sectorial
de Promoción General del Conocimiento de la DGICYT.
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ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS
SUMMARY
This paper reviews the possible applications of Artificial Intelligence
in Statistics, and, conversely, Statistics in Artificial Intelligence.
Keywords: Artificial Intelligence, Statistics.
AMS Classification: 62A99, 68G99.