Sistemas Expertos - SE y Sistemas Basados en Conocimientos - SBC

TRABAJO ACADEMICO2. Sistemas Expertos - SE y Sistemas Basados en Conocimientos – SBC

•Definiciones SE/SBC.

•Sistemas Informáticos Tradicionales vs. Sistemas Basados en el Conocimiento.

•Restricciones de uso de un SE.

•Componentes y Arquitectura de un SE.

•Ingeniería del Software vs Ingeniería del Conocimiento.

•Técnicas de Adquisición de Conocimientos.

•Representación de Conocimiento.

Definición Sistemas Expertos

Los Sistemas Expertos (SE) hacen parte de las técnicas de IA que captan el conocimiento de las personas conocedoras de un área o dominio particular para ejecutar tareas o solucionar problemas complejos en dicha área.

Los SE simulan el proceso de razonamiento mediante la aplicación especifica de conocimientos e inferencias.

Definición Sistemas Basados en Conocimientos

Los SBC plantean que la posibilidad de resolver determinados problemas radica en un “saber” o conocimiento especifico sobre el tipo de problemas mas que en capacidades intelectivas generales.

El termino Sistema Experto se reserva para los programas cuyo conocimiento proviene de un experto humano, para diferenciarlos de los programas cuyo conocimiento proviene de los libros de texto o de los no expertos.

Sistemas Expertos - SE vs. Sistemas Basados en Conocimientos - SBC

Sistemas Expertos (SE) son un subconjunto de los Sistemas Basados en Conocimientos (SBC)

Sistemas Tradicionales vs. Sistemas Basados en Conocimientos (1/4)

Sistemas Tradicionales vs. Sistemas Basados en Conocimientos (2/4)

Sistemas Tradicionales vs. Sistemas Basados en Conocimientos (3/4)

Sistemas Tradicionales vs. Sistemas Basados en Conocimientos (4/4)

Restricciones de un SE

Es importante reconocer que los SE típicos tienen las siguientes restricciones:

•Los conocimientos se obtienen de un número pequeño de especialista.

•La aplicación está orientada a un área específica limitada o a una pequeña colección de áreas.

•La tarea no depende del empleo de un gran volumen de conocimientos generales o de sentido común.

•El conocimiento que se requiere para ejecutar la tarea, es razonablemente completo, correcto y estable.

Componentes y Arquitectura de un SBC

En su forma general podría plantearse constituida por ocho elementos:

1. El usuario.

2. La interfaz de usuario.

3. El experto, libros de texto o documentos.

4. La base de conocimientos.

5. La base de hechos

6. El sistema de generación de conocimiento.

7. Los medios para explicación

8. Los medios para actualización de conocimiento.

Componentes y Arquitectura de un SBC

1. El usuario (1/2)

En el caso de los SE el usuario puede estar operando como:

•Verificador: comprobando la validez del desempeño del sistema.

•Tutor: dando información adicional al sistema o modificando su conocimiento.

•Alumno: desarrollando pericia personal en el dominio de la aplicación.

•Cliente, aplicando la pericia del sistema a tareas especificas reales.

1. El usuario (2/2)

2. La interfaz de usuario

La interfaz de usuario tiene 2 funciones principales:

•debe aceptar información del usuario y traducirla a una forma aceptable para el resto del sistema.

•aceptar información proveniente del sistema y convertirla en información que el usuario pueda entender.

3. El experto, libros de texto o documentos.

Son la fuente de conocimiento de nuestro sistema y son especialistas en un dominio especifico

4. La base de conocimientos (1/2)

La base de conocimiento es un deposito de las primitivas del conocimiento tales como reglas de procedimiento y reglas heurísticas, y que define la capacidad del SE para actuar como un experto.

•Reglas de procedimiento, describen secuencias fundamentales de eventos y relaciones relativas al área, son bien definidas e invariables.

•Reglas heurísticas, reglas generales en forma de opiniones o reglas empíricas que sugieren procedimientos que se pueden seguir cuando no están disponibles reglas de procedimiento invariables

4. La base de conocimientos (2/2)

5. La base de hechos

La base de hechos es un deposito de símbolos, elementos o variables relevantes para el dominio en que se esta trabajando, las cuales demuestran los acontecimientos que tiene existencia real u ocurrencia real.

Hechos: relacionan elementos de la realidad con referencia al área especifica.

6. El sistema de generación de conocimiento. (1/2)

El sistema de generación de conocimiento, mas conocido como el motor de inferencia, es el sistema de software que relaciona las reglas almacenados en la base de conocimientos con los acontecimientos (hechos) almacenados en las base de hechos, e infiere nuevos conocimientos, los cuales son el resultado del análisis del problema.

El sistema de almacenamiento y generación de conocimiento.

El sistema de almacenamiento y generación de conocimiento es el corazón de un sistema experto y consta de una base de conocimiento, una base de hechos y de un motor de inferencia. Su función es almacenar confiablemente los conocimientos del experto para recuperarlos e inferir nuevos conocimientos cuando se requiera.

Hasta finales de la década de 1970 los programadores desarrollaban soluciones informáticas para las diferentes organizaciones sin ceñirse a una metodología ordenada para la construcción de software.

Ingeniería de Software

Experto: Es la persona o grupo de personas que tienen el conocimiento teórico y práctico del área problema. Ingeniero del Conocimiento (IC): Es la persona encargada de construir el sistema. Debe tener los conocimientos profundos sobre cómo desarrollar sistemas basados en el conocimiento, conocer las herramientas de su desarrollo, conocer algunas de las estrategias efectivas de comunicación y tener unos mínimos conocimiento de psicología para poder interpretar las expresiones y manifestaciones del experto. Usuario: Es la persona que va a utilizar el sistema. Su conocimiento debe ser considerado al desarrollar el SBC.

Ingeniería del Conocimiento

Ciclo de Vida Clásico Ingeniería de Software

Ciclo de Vida Clásico Ingeniería de Conocimientos

Adquisición del conocimiento: labor de extracción del conocimiento de las fuentes

•Adquisición del conocimiento de una fuente estática: seleccionar las fuentes más apropiadas que están relacionadas con el problema para adquirir los conocimientos básicos del dominio.

•Adquisición del conocimiento de una fuente dinámica: Esta labor se realiza una vez se haya adquirido el conocimiento básico del dominio por parte del (los) ingeniero(s) del conocimiento. Hay diferentes estrategias para ello.

Ingeniería del Conocimiento (Adquisición del conocimiento)

•Entrevista directa o formal: El IC establece un plan de la reunión en el que se determina el objetivo principal de la misma, el tema a tratar, los recursos que se necesitan para registrar (guardar) la entrevista, la fecha, la hora y el lugar donde se llevará a cabo dicha entrevista.

•Entrevista informal: Se realiza de forma personal pero no planeada. Es aprovechar la oportunidad del encuentro entre el IC y la persona que tiene el conocimiento, en donde el primero le hace una pequeña entrevista al segundo.

Ingeniería del Conocimiento (Técnicas de adquisición de

conocimientos de una fuente dinámica)

Ingeniería del Conocimiento (Técnicas de adquisición de

conocimientos de una fuente dinámica)

•Observación del trabajo real del experto: Consiste en examinar la labor del experto en su ambiente de trabajo, solucionando un problema como el que se está tratando de simular.

•Cuestionario: Es una encuesta muy bien diseñada que se utiliza especialmente para cuando se requiere obtener las ideas que tienen varias personas sobre el tema. Puede llegar a ser muy difícil de diseñar e inclusive, de manejar.

Representación del conocimiento : Este proceso consiste en coger el conocimiento extraído y representarlo en una forma inteligible. Algunas formas de representación del conocimiento son con árboles de decisiones o con diagramas lógicos.

Ingeniería del Conocimiento (Representación del conocimiento)

Árboles de decisiones:

Ingeniería del Conocimiento (Representación del conocimiento)

Diagramas Lógicos:

Ingeniería del Conocimiento (Representación del conocimiento)

Bibliografía (1/2)

Nils J. Nilsson. INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Una Nueva Síntesis, Ed McGraw-Hill 2001.

Luis Everley Llano Zuleta MSc. Diagnóstico automático de eventos en tiempo real en un sistema de transporte de energía a través del SOE y SCADA usando técnicas de inteligencia artificial. Anexo 1.introducción a la inteligencia artificial. Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín. Facultad de Minas – Escuela de Sistemas. 2007.

Bibliografía (2/2)

Mónica Henao Cálad. CommonKADS-RT: Una Metodología para el Desarrollo de Sistemas Basados en el Conocimiento de Tiempo Real. Tesis Doctoral Universidad Politécnica de Valencia Departamento de Sistemas Informáticos y Computación. Valencia, España. Abril de 2.001

Carlos Mario Zapata J, María Clara Gómez. Ingeniería del Software Módulo 1. Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín, Facultad de minas, Escuela de Sistemas e Informática. 2004.