Inteligencia Artificial
Conferencia # 1: Introducción a los Sistemas
Basados en el Conocimiento (SBC).
Profesor: MSc. Yasiel Pérez Vera
Email: [email protected]
Objetivo
Caracterizar los sistemas basados en el
conocimiento.
Sumario
• Antecedentes históricos.
• El conocimiento como eje central en la
construcción de los SBC.
• Rasgos que caracterizan a los SBC.
• Arquitectura de un SBC.
• Desarrollo de un SBC. Etapas en su
desarrollo.
• Mecanismos de aprendizaje de un SBC.
Bibliografía
[1] Curso de sistemas basados en el conocimiento.
Dr. Daniel Gálvez Lío. 1998. Tema 1.
[2] Inteligencia Artificial, 2da edición. Dra. Elaine
Rich & Kevin Knight, 1994. Capítulos 4 y 5.
[3] Sistemas basados en conocimiento: una base
para su concepción y desarrollo. Dr. Alejandro Peña
Ayala. 2006. Capítulos 1, 2 y 3.
[4] Inteligencia Artificial. Sistemas basados en el
conocimiento. Capítulo 4.
[5] Inteligencia Artificial, 3ra edición, Patrick Henry
Winston, 1994. Capítulo 7. (impreso)
¿Cómo normalmente se enfrentan a un
problema al cual no saben como darle
solución?
¿Ha representado alguna vez su
conocimiento sobre algún tema?
¿Qué formas de representar el
conocimiento conoce?
¿Dentro del curso de IA ha utilizado
alguna variante de reglas de producción
para representar el conocimiento?
Introducción
• década del 70, se notó que los métodos de solución
de problemas generales eran insuficientes para
resolver los problemas orientados a aplicaciones.
• se determinó la necesidad de un conocimiento
específico sobre el problema, limitado a los dominios
de aplicación de interés, en lugar de conocimiento
general aplicable a muchos dominios.
Este reconocimiento condujo al desarrollo de los Sistemas
Basados en el Conocimiento (SBC) que deben su nombre
al hecho de que se hacen énfasis en el conocimiento en sí
y no en los métodos usados.
Antecedentes históricos…
• DENDRAL: considerado el primer sistema experto. Fue
utilizado por químicos, genetistas y científicos de la
computación.
• MYCIN: realización de diagnósticos, su función es la de
aconsejar a los médicos en la investigación y
determinación de diagnósticos en el campo de las
enfermedades infecciosas de la sangre.
• PROSPECTOR: para hallar yacimientos de minerales.
• A partir de 1980, numerosas empresas de alta tecnología
desarrollan sistemas expertos para su comercialización
• Se llega a la conclusión de que el éxito de un sistema
experto depende casi exclusivamente de la calidad de su
base de conocimiento.
El Conocimiento
• Se obtiene a partir de:
• los expertos en el dominio.
• conocimiento general acumulado por la
humanidad.
• Constituido por relaciones Causa-Efecto
originadas de las experiencias.
El Conocimiento
El conocimiento de un experto humano presenta
dos aspectos:
Conocimiento formal
o público
Conocimiento informal
o privado
Ej: conocimiento
registrado en los libros
Ej: la opinión o el criterio del
experto
• expertos: personas que resuelven tipos específicos de
problemas.
• vasta experiencia de un conocimiento detallado,
especializado de los problemas que manejan.
El éxito de un SBC experto
depende casi de la calidad de
su base de conocimiento.
El inconveniente es que
codificar la pericia de un
experto
humano
puede
resultar
difícil,
largo
y
laborioso.
Rasgos que caracterizan a los SBC
• La separación del conocimiento y la forma en que se
usa (distinción entre conocimiento y estrategia de
control).
• El uso de conocimiento muy específico del dominio.
• Naturaleza heurística, en lugar de algorítmica, del
conocimiento empleado.
• Generalmente los términos SBC y SE se usan
indistintamente, aunque algunas autores limitan el uso del
término SE a aplicaciones donde se requiere el
conocimiento al nivel de experto.
Justificación para desarrollar un SE
• La solución de las tareas del dominio de aplicación
da un resultado de mucho valor.
• La mayoría de los problemas difíciles e
interesantes no tienen soluciones algorítmicas
tratables.
• La experticia humana:
1. puede perderse
2. escasea
3. necesita en muchos lugares
4. necesita en ambientes hostiles
Experticia humana vs artificial
Experticia humana:
• Puede perderse.
• Impredecible,
por
razones emocionales.
• Difícil de transferir,
pues la educación es
un proceso largo y
costoso.
Experticia artificial:
• Es permanente.
• Consistente, pues no está
relacionada con el estado
“físico o mental” del S.E.
• Fácil
de
transferir.
Bastaría con copiar un
fichero.
Sistemas expertos (Ventajas)
1. El conocimiento que poseen es fácil de
modificar.
2. Son consistentes en sus respuestas.
3. Están siempre disponibles.
4. Preservan la experiencia humana.
5. Dan solución a problemas que incluyen
datos incompletos.
6. Son capaces de explicar las soluciones y
justificar por qué hacen una pregunta.
7. Permiten evaluar el efecto de nuevas
estrategias añadiendo o modificando el
conocimiento.
Sistemas expertos (Desventajas)
1. Las respuestas no siempre son correctas.
2. Su conocimiento está limitado a un dominio
específico.
3. Tienen absoluta ausencia de sentido común.
4. No reconocen el límite de su conocimiento.
Componentes de un Sistema Experto
• Base de Conocimientos: contiene el conocimiento
de los hechos y de las experiencias de los expertos
en un dominio determinado (F.R.C).
– Frames.
– Redes Semánticas.
– Reglas de Producción.
• Mecanismo de Inferencia: puede simular la
estrategia de solución de un experto (M.S.P).
– Forward chaining
– Backward chaining
Componentes de un Sistema Experto
• Componente Explicativo: explica al usuario la
estrategia de solución encontrada y el porqué
de las decisiones tomadas.
• Interfase de Usuario: sirve para que éste pueda
realizar una consulta en un lenguaje lo más
natural posible.
– Los resultados deben presentarse en una forma clara
para el usuario.
– Las preguntas y explicaciones deben ser
comprensibles.
Arquitectura de un Sistema Experto
Desarrollo de los Sistemas Expertos
• Adquisición del Conocimiento: Es el proceso de
extracción, codificación y verificación del
conocimiento de un experto humano. “Cuello de
Botella”.
• Ingeniería del Conocimiento: Es la disciplina
relacionada con la forma en que se organizan,
construyen y verifican las BC de un SE.
Desarrollo de los Sistemas Expertos
• Ingeniero de Conocimiento (IC): Es la persona
responsabilizada con desarrollar las tareas de
la ingeniería del conocimiento.
Debe ser capaz de conocer y comprender los SE, saber
usar las herramientas para crear los mismos, ser un buen
programador en un lenguaje de IA y un hábil entrevistador.
Estructura de los SBC
• tiene 3 puntos de vistas:
– el del usuario final,
– el del ingeniero del conocimiento
– el del constructor de herramientas.
Estructura de los SBC (Usuario)
• Programa inteligente: caja negra para el usuario final,
contiene la inteligencia del sistema
• Interfaz de usuario:
– Permitir plantear preguntas al usuario.
– Ofrecer explicaciones sobre preguntas o
conclusiones arribadas.
– Mostrar los resultados derivados.
– Ofrecer salida gráfica de los resultados derivados.
– Permitir que el usuario pueda guardar los
resultados.
• Base de conocimientos: contiene todo el
conocimiento acerca del dominio.
Estructura de los SBC (Ingeniero)
• Programa inteligente:
– igual al del usuario pero no es una caja negra.
– compuesto por una base de conocimientos (BC) que
él construye y modifica.
– máquina de inferencia (MI) que le ayuda a poner a
punto el SE.
– BC posee un formato para representar el
conocimiento, Forma de Representación del
Conocimiento (FRC).
– La MI controla el proceso de razonamiento que
seguirá el sistema experto.
• encadenamiento progresivo
• encadenamiento regresivo.
Estructura de los SBC (Ingeniero)
• Shell de desarrollo: asiste al ingeniero de
conocimiento en estructurar, depurar , modificar y
expandir el conocimiento extraído desde el
experto.
• Un shell de desarrollo típico tiene tres
componentes:
– i) Una herramienta de adquisición del
conocimiento,
– ii) Una base de casos de prueba y
– iii) La interfaz del desarrollador.
• Permite que el IC vea exactamente como el
sistema operará.
Estructura de los SBC (Constructor)
• Tiene una visión muy similar al ingeniero de
conocimiento, pero más profunda, pues el
constructor es quién analiza, diseña y programa
las posibilidades que ofrecerán el programa
inteligente y el shell de desarrollo.
Mecanismos de aprendizaje de SBC
• Es el sistema que va a ser capaz de adquirir nuevos
conocimientos por medio de un proceso que le
permita evaluar su propio aprendizaje.
• Integra diversas técnicas y algoritmos de aprendizaje
que interactúan con el experto para obtener nuevos
elementos de conocimiento, modificaciones al
existente y sobre todo revisar y corregir la
consistencia.
• Este módulo debe observar una conducta inteligente
capaz de advertir elementos relevantes de
conocimiento y desechar aquellos “inútiles” o poco
importantes, además de resolver los conflictos
generados por las contradicciones.
Mecanismos de aprendizaje de SBC
Ciclo para la
actualización
del
conocimiento
Conclusiones
• Los sistemas basados en el conocimiento
constituyen una de las ramas de la IA que más se
han difundido.
• En estos sistemas el eje central es el
conocimiento y no el proceso de deducción en sí.
• El conocimiento se puede catalogar como público
y privado, este último es el mas difícil de adquirir
y los Ingenieros del Conocimiento debe emplear
todas sus habilidades para extraerlos de su
fuente o sea de los Expertos Humanos.
Trabajo Independiente
• Buscar ejemplo de algunas aplicaciones:
Reconocimiento, pronóstico, diagnóstico,
planificación, etc.
• Realizar una búsqueda bibliográfica
relacionada con las formas de
representación del conocimiento. Traer
dos características por cada uno.
Preguntas
Inteligencia Artificial
Conferencia # 1: Introducción a los Sistemas
Basados en el Conocimiento (SBC).
Profesor: MSc. Yasiel Pérez Vera
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