Sistemas Basados En Conocimiento (Sistemas Expertos) Por: Freddy Zabala C Víctor Ángel Alape Teoría General de Sistemas

Contenidos Definición Evolución Características de los SE SE v/s Sistemas Convencionales Ventajas de un SE sobre un experto humano Ventajas del experto humano sobre el SE Arquitectura de un SE Condiciones para el desarrollo de un SE Justificación para el desarrollo de un SE ¿Cuando un SE es la herramienta adecuada? Tipos de sistemas expertos

Definición D1 Los Sistemas Expertos son sistemas, que emulan el comportamiento de un experto humano para resolver un problema, en un área de conocimiento específica. D2 Sistema que resuelve problemas utilizando una representación simbólica del conocimiento humano. D3 Es un sistema computarizado capaz de resolver problemas en el dominio en el cual posee conocimiento específico.

Evolución 1956 Se maneja la idea de que es posible descubrir métodos generales de resolución de problemas por expertos y se pueden implementar en un computador (Marvin Minsky, Jhon Mac Carthy). 1965 Se trabaja la idea que en lugar de generalidad, propone preocuparse de capturar el conocimiento humano y los procedimientos utilizados para resolver una tarea específica. (Edward Feigenbaum). 1987 Como conclusión de las posturas anteriores, al existir requerimientos comunes, se pueden programar sistemas expertos vacíos.

Características de los SE Representan y utilizan conocimiento especializado de un determinado dominio Capacidad de razonar Muestra el mismo comportamiento del experto Representa el conocimiento simbólicamente Manipula símbolos Maneja problemas de dominio difícil Alto rendimiento en un dominio específico Examina su propio razonamiento y explica

...Características de los SE Existe una separación entre el conocimiento y la forma de utilizarlo Utiliza la naturaleza heurística del conocimiento antes que el algorítmico

SE v/s Sistemas Convencionales Representación y uso de conocimiento Heurístico Proceso Inferencial Examina su propio razonamiento Explica su operación Difícil de predecir la cantidad de esfuerzo total requerido para producir un SE Representa y usa datos Algorítmico Proceso repetitivo No examina No explica Naturaleza y cantidad de conocimiento requerido puede ser bien estimado

Ventajas del SE sobre el Experto humano Perecible Difícil de documentar Difícil de transferir Impredecible Más caro Experto Artificial Permanente Fácil de transferir Fácil de documentar Consistente Menos caro Resuelve problemas para los que no existe un modelo matemático adecuado o solución compleja Preserva el conocimiento del experto y hacerlo accesible a más personas

Ventajas del experto humano sobre el SE Creativo Adaptable Experiencia sensorial Conocimiento de sentido común Experto Artificial No creativo Requiere mantención Entrada simbólica Conocimiento técnico Se basa en un conocimiento heurístico (impreciso, mal definido, amplio) Hay pérdidas en la transferencia del Experto humano al sistema

Arquitectura de un SE Base de Conocimiento Shell Motor de Inferencia Base de Hechos Shell Interfaz Usuario Usuario Subsistemas Ing. Conocimiento Exp. Humano Base de Conocimiento Shell Motor de Inferencia Base de Hechos Interfaz Usuario Subsistemas

Motor de Inferencia Puede simular la estrategia de solución de un experto Unidad lógica con la que se extraen conclusiones de la base de conocimientos Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre los hechos presentes Decide que se debe aplicar, que se debe hacer, resuelve conflictos nuevos, hace uso de la base de conocimiento.

...Motor de Inferencia Las funciones del mecanismo de inferencia son: Determinación de las acciones que tendrán lugar, el orden en que lo harán y cómo lo harán entre las diferentes partes del Sistema Experto. Determinar cómo y cuándo se procesarán las reglas, y dado el caso también la elección de qué reglas deberán procesarse. Control del diálogo con el usuario. En este ambiente es fundamental el tipo de búsqueda implementado

Base de Conocimiento Representa parte del universo donde se inserta el sistema Contiene todos los hechos, las reglas y los procedimientos del dominio de aplicación que son importantes para la solución del problema. Se espera que la representación sea: Sencilla; Independiente; Fácil de modificar; Transparente (justificación de soluciones y explicación de los procesos); Relacional; Potente (poder expresivo y eficiencia de cálculo) Una base de conocimientos debe ser coherente, rápida, modular, fácil de desarrollar y mantener. Importante es su capacidad, expresada sobre la base del número de reglas que posee.

Interfaz con el Usuario Requisitos o Características de la interface: 1. El aprendizaje del manejo debe ser rápido. El usuario no debe dedicar mucho tiempo al manejo del sistema, debe ser intuitivo , fácil en su manejo. No se debe olvidar que el SE simula al comportamiento de un experto. Debe sernos cómodo y relativamente sencillo en cuanto al manejo. 2. Debe evitarse en lo posible la entrada de datos errónea. 3. Los resultados deben presentarse en una forma clara para el usuario. 4. Las preguntas y explicaciones deben ser comprensibles.

Subsistemas Subsistema de Adquisición Subsistema de Explicaciones

Subsistema de Adquisición Un buen componente de adquisición ayudará considerablemente la labor del Ingeniero del Conocimiento. Este puede concentrarse principalmente en la estructuración del conocimiento sin tener que dedicar tanto tiempo en la actividad de programación. Requisitos o características: 1. El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones entre los hechos, etc., debe poder introducirse de la forma más sencilla posible. 2. Posibilidades de representación clara de todas las informaciones contenidas en una base de conocimientos. 3. Comprobación automática de la sintaxis. 4. Posibilidad constante de acceso al lenguaje de programación.

Subsistema de Explicaciones Las soluciones descubiertas por los expertos deben poder ser repetibles tanto por el ingeniero del conocimiento en la fase de comprobación así como por el usuario. La exactitud de los resultados sólo podrá ser controlada, naturalmente, por los expertos. Siempre es deseable que durante el trabajo de desarrollo del sistema se conozca el grado de progreso en el procesamiento del problema. Difícil lograr un buen componente explicativo Muchos representan el progreso de la consulta al sistema de forma gráfica. Justifican su función rastreando hacia atrás el camino de la solución. Es difícil representar en un texto inteligible las relaciones encontradas.

Base de Hechos La base de hechos es el conjunto de información invariable de una a otra resolución. Los hechos se diferencian de los datos en el sentido que los hechos forman parte del SBC, mientras que los datos, al poder variar de una solución a otra, conviene agruparlos en archivos externos al SBC. Algunos autores no consideran a la base de hechos en forma independiente. Los conocimientos y los hechos pueden aparecer conjuntamente en una sola base, la de conocimientos.

Shell Un Shell (de forma resumida) es un Sistema Experto que contiene una base de conocimientos vacía No existe ningún Shell para todas las aplicaciones Permite una manera racional y rápida para desarrollar un SE: Separa la base de conocimiento de las procedimientos que usan el conocimiento. La base de reglas y hechos deben cumplir cierto formalismo, para ser entendidos por la shell. Los resultados son aceptables en el mismo dominio de aplicación. Disminuye el trabajo de programación.

Condiciones para el desarrollo de un SE. Un SE es posible de desarrollar si se cumple cada una de las siguientes condiciones: Tarea no requiere demasiado del sentido común Tarea requiere solamente habilidad cognitiva Existe un experto Experto esta de acuerdo Experto debe ser capaz de explicar Tarea no es demasiado fácil Tarea esta bien definida

Justificación para el desarrollo de un SE. Se justifica un SE, en algunas de las siguientes situaciones: Descubrimientos rentables. Hay perdida de experto. Faltan expertos. Expertos presentes en varios lugares. Trabajo en ambiente hostil.

¿Cuando un SE es la herramienta apropiada? Un SE es la herramienta adecuada si se cumple cada una de las siguientes condiciones: Tarea requiere manipulación de símbolos. Tarea requiere solución heurística. Tarea no es demasiado fácil. Tarea tiene valor práctico. Tarea es de tamaño manejable.

Algunos ejemplos de SE MYCIN: Desarrollado por Feigenbaum, Universidad de Stanford. Diagnostico de bacteria y meningitis 3500 reglas. XCON: Desarrollado por Univ. de Carnegie Mellon y DEC (Digital Equipament Corporation) Configuración de computadores. 6000 reglas Hasta 1988 90.000 sistemas vax configurados.

Tipos de sistemas expertos Sistemas de Interpretación. Sistemas de predicción. Sistemas de diagnóstico. Sistemas de diseño. Sistemas de planificación Sistemas de monitores. Sistemas de depuración. Sistemas de reparación. Sistemas de instrucción. Sistemas de control.

Sistemas de Interpretación Infieren descripciones de situaciones a partir de observaciones provenientes de sensores ejemplos: Análisis de imágenes. Interpretación de señales de audio, de radar, radio etc. Comprensión de voz. Análisis de tipos de grietas.

Sistemas de predicción Infieren las consecuencias probables a partir de un conjunto de situaciones dadas. Predicción: Demográfica. Tráfico. Daños a cosechas por algún tipo de insecto, peste, etc. Conflictos armados basados en informes de inteligencia. Demanda de algún insumo (petróleo, cobre), dada una situación (geopolítica, económica, desarrollo).

Sistemas de diagnósticos Infieren mal funcionamiento de sistemas a partir de observaciones. Relaciona irregularidades del comportamiento observado con causas posibles. Enfermedades a partir de un conjunto de síntomas. Componentes defectuosos de un sistema. Fallas de equipos en procesos productivos.

Sistemas de diseño Desarrollan configuraciones de objetos basados en restricciones o exigencias del problema. Después de construidas, verifican que cumplan las especificaciones. Diseño de circuitos integrados. Diseño de edificios. Creación de moléculas orgánicas complejas. Configuración de equipos computacionales.

Sistemas de planificación Son sistemas destinados a diseñar planes de acción. Programación de rutas. Programación de robots. Programación de comunicaciones. experimentos. Creación de planes de vuelo.

Sistemas de monitoreo Comparan el comportamiento de un sistema (observaciones) con comportamiento esperado. A partir de las diferencias sugieren acciones correctivas. Monitorear lecturas de instrumentos para detectar condiciones de fallas de equipos industriales. Detectar condiciones favorables a accidentes. Monitoreo de tráfico aéreo.

Sistemas de depuración Sistemas destinados a encontrar los remedios adecuados para el mal funcionamiento. Selección del tipo de mantención necesaria para corregir fallas en cables telefónicos. Elegir el procedimiento de mantención para reparar equipamiento (locomotoras, buses, maquinaria industrial,etc.) Selección de tratamientos de enfermedades vía quimioterapia. Depuración de programas computacionales.

Sistemas de reparación Sistemas destinados a desarrollar y ejecutar planes para administrar un remedio para algún problema ya diagnosticado. Reparación de automóviles. Reparación de equipos electrónicos. Calibración de instrumentos.

Sistemas de instrucción Sistemas desarrollados para instruir en el aprendizaje independiente. Capacitación de personas sobre la operación de equipamiento. Desarrollo de manuales inteligentes. Manuales de diagnósticos de fallas. Instrucción sobre algún contenido específico.

Sistemas de control Son sistemas destinados a gobernar mediante un control el comportamiento general de un sistema. Interpretan repetitivamente la situación actual, predecir el futuro, diagnosticar las causas de los problemas, formular un plan de remedio y monitorear su ejecución con tal de asegurar el éxito del control. Interactúan con modelos determinísticos provenientes de la teoría de control. Control de procesos productivos. Control de operaciones.

Fin… Gracias