Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión de Empresas Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión de Empresas

Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión de Empresas Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión de Empresas 1.- INTELIGENCIA ARTIFICIAL 2.- SISTEMAS EXPERTOS (DSS) 3.- COMPUTACIÓN EVOLUTIVA (ALGORITMOS GENÉTICOS) 4.- REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN INTELIGENCIA ARTIFICIAL La IA es un campo de la ciencia y la ingeniería que se ocupa de la comprensión, desde el punto de vista informático, de lo que se denomina comúnmente comportamiento inteligente. También se ocupa de la creación de artefactos que exhiben este comportamiento (Encyclopedia Of Artificial Intelligence) La IA es el estudio de las ideas que permiten ser inteligentes a los ordenadores (H. Winston) La IA es la parte de la informática que estudia procesos simbólicos, razonamientos no algorítmicos y representaciones simbólicas del conocimiento (B. G. Buchanan y E. A. Feigenbaum)

Decision Support System Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN SUBAREAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Procesamiento de lenguaje natural Visión Artificial Resolución de problemas Representación del conocimiento y razonamiento Aprendizaje Robótica DSS Decision Support System

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 1. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL Un sistema capaz de comunicarse con sus usuarios utilizando su propio lenguaje, puede considerarse “inteligente” Productos Comerciales: Sistemas de consulta en lenguaje natural de bases de datos Sistemas de búsqueda, reconocimiento y categorización de textos Sistemas de traducción automática Programas de edición de textos “Máquinas de escribir” accionadas por la voz Productos de consumo

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 2. VISIÓN ARTIFICIAL Se trata de captar e interpretar las imágenes del entorno que envuelve a un sistema inteligente: Reconocimiento de caracteres tipográficos y manuscritos Interpretación de imágenes Reconocimiento de objetos Visión del color Análisis visual del movimiento Funciones fundamentales de un sistema de visión artificial: Extracción de la información de una imagen bidimensional Reconstrucción de objetos, perfiles, sombras, partes ocultas Agrupar información dispersa en entidades físicas únicas Transformar la representación centrada en una imagen en una representación centrada en el “mundo” Establecer relaciones, en el espacio y en el tiempo, entre objetos Construir una descripción interna consistente, que proporciones una “salida” adecuada de la imagen captada (una representación gráfica del objeto y/o un texto o informe de las características de los objetos identificados.

DATOS INCIALES DEL PROBLEMA (ESTADO INICIAL) Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 3. RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Algoritmo de Resolución CONOCIDO  Programa tradicional Algoritmo de Resolución NO CONOCIDO  Heurística (Sistema desarrollado con IA) DATOS INCIALES DEL PROBLEMA (ESTADO INICIAL) ESTADO 1.1 ESTADO 1.1.N ESTADO 1.1.N.1 ESTADO 1.1.1 ESTADO 1.1.2 ESTADO 1.1.N … ESTADO 1.1.N.1 ESTADO 1.1.N.2 ESTADO 1.1.N.N … ESTADO 1.1 ESTADO 1.2 ESTADO 1.N … ESTADO 1.1.2 ESTADO 1.1.N … DATOS INCIALES DEL PROBLEMA (ESTADO INICIAL) ESTADO 1.1.N.1 ESTADO 1.1.N.2 ESTADO 1.1.N.N … ESTADO 1.1.1 ESTADO 1.1.2 ESTADO 1.1.N …

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 4. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO Métodos de representación del Conocimiento Reglas Redes Semánticas Marcos de Referencia a) REGLAS SI “condición/es” ENTONCES “acción/es” SI se desea obtener ingresos superiores al 10% Y el período de inversión es a largo plazo Y número de persona dependientes del inversor es menor de 3 Y la edad del inversor es menor o igual a 35 años ENTONCES el área de inversión podría ser acciones de empresas de alta tecnología

HABITANTES DEL REINO UNIDO Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 4. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO b) REDES SEMÁNTICAS VANESSA REDGRAVE HABITANTES DEL REINO UNIDO HABITANTES DE EUROPA HABITANTES DE FRANCIA EMMA THOMPSOM SIMONE DE BEAUVOIR MARGUERITE YOURCENAR SERES HUMANOS EMOCIONES CUERPO CABEZA TRONCO es … son … tienen … tiene …

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 4. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO Y RAZONAMIENTO c) MARCOS DE REFERENCIA SILLA slot valor PROPIETARIO Luisa López PARTES Asiento, respaldo, brazos, patas NUMERO DE PATAS 4 NUMERO DE BRAZOS 2 COLOR Marrón ESTILO Luis XV DIRECCIÓN DEL PROPIETARIO Buscar en la base de datos “direcciones”

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 5. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Capacidad de acumular experiencia y de adaptarse a entornos cambiantes donde utilizar nuevas estrategias Redes Neuronales Artificiales (ANN) Algoritmos Genéticos (GA) Aprendizaje Inductivo (Inducción de Reglas y Árboles de Decisión) Razonamiento Basado en Casos (CBR)

DSS (Decision Support System) Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN SISTEMAS EXPERTOS DSS (Decision Support System) Definición y características principales de un SE Arquitectura de un SE Construcción de un SE Algunas Aplicaciones empresariales de los SE

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Un Sistema Experto se puede definir como aquel programa de ordenador que contiene la erudición de un especialista humano versado en un determinado campo de aplicación. Resolver el problema que se les plantea de la misma manera que el experto humano Trabajar con datos incompletos o información insegura Explicar el resultado obtenido Aprender conocimientos nuevos sobre la marcha Reestructurar los conocimientos de que dispone en función de datos nuevos Saltarse las normas, cuando se llega a la conclusión de que éstas no son aplicables a nuestro caso concreto Características de un DSS

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN El conocimiento contenido en un DSS es más fácil de documentar y de transferir que el de los expertos humanos Conocimiento permanece tras la desaparición del experto. Forma parte del “know-how” de la empresa Fácilmente transportable y utilizable simultáneamente en distintos lugares No se “cansan” ni están sujetos a presiones A la larga pueden ser más rentables que los expertos humanos Ventajas del DSS frente al experto humano Carecen por completo de creatividad y de sentido común Sólo sirven para parcelas bien acotadas del conocimiento frenta a la mayor universalidad del saber humano Reciben sus entradas de forma simbólica mientras que el ser humano utiliza sus sentidos De momento tienen grandes dificultades para adquirir nuevos conocimientos por sí mismos Desventajas del DSS frente al experto humano

MODULO DE INTERACCIÓN CON EL USUARIO Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN ARQUITECTURA DE UN SISTEMA EXPERTO Código del programa Datos Programa Convencional Base de Conocimientos Base de Hechos Motor de Inferencias Sistema Experto BASE DE HECHOS BASE DE CONOCIMIENTOS MOTOR DE INFERENCIAS DATOS DE ENTRADA MODULO DE INTERACCIÓN CON EL USUARIO PREGUNTAS RESPUESTAS

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Modos de Funcionamiento del Motor de Inferencias Encadenamiento hacia delante (Forward Chaining): Se van ejecutando las reglas que la situación especificada en la base de hechos permite. Cada regla ejecutada modifica la base de hechos lo que hace que otras reglas puedan ser ejecutadas. Se continua el proceso hasta que no pueden ejecutarse más reglas. (Ejemplo configuración de PCs) Encadenamiento hacia atrás (Backward Chaining): Se parte de un conjunto de hipótesis que son contrastadas con las conclusiones de ciertas reglas; para poder ejecutar una de estas reglas, se sustituye el objetivo inicial por un conjunto de subobjetivos indicados por las premisas de la regla indicada, el proceso continúa hasta que se puede ejecutar la regla. (Ejemplo diagnóstico de accidentes en plantas nucleares) Encadenamiento mixto. Combinación de las dos anteriores

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN CONSTRUCCIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO Fase I Selección de la Aplicación Fase II Selección de la Herramienta de desarrollo del Sistema Experto Fase III Diseño de ingeniería y construcción del prototipo Fase IV Integración y Mantenimiento en régimen de producción

Y Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE I – SELECCIÓN DE LA APLICACIÓN EXISTEN VERDADEROS EXPERTOS LOS EXPERTOS CONCUERDAN EN LAS SOLUCIONES LOS EXPERTOS PUEDEN ARTICULAR SUS MÉTODOS SE DISPONE DE CASOS DE PRUEBA LA TAREA REQUIERE SOLO HABILIDAD COGNITIVA LA TAREA NO ES DEMASIADO DIFICIL NI DEMASIADO FÁCIL Y POSIBLE JUSTIFICADO APROPIADO

O Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE I – SELECCIÓN DE LA APLICACIÓN NECESIDAD DE EXPERIENCIA EN ENTORNOS HOSTILES ESCASEZ DE EXPERIENCIA HUMANA NECESIDAD DE EXPERIENCIA EN VARIOS LUGARES POSIBILIDAD DE PÉRDIDA DE EXPERIENCIA HUMANA ALTA TASA DE RECUPERACIÓN DE LA INVERSIÓN NO EXISTEN OTRAS SOLUCIONES ALTERNATIVAS O POSIBLE JUSTIFICADO APROPIADO

Y Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE I – SELECCIÓN DE LA APLICACIÓN LA TAREA REQUIERE MANIPULACIÓN SIMBÓLICA LA TAREA REQUIERE SOLUCIONES HEURÍSTICAS LA TAREA NO ES DEMASIADO FÁCIL LA TAREA TIENE VALOR PRÁCTICO LA TAREA ES DE TAMAÑO MANEJABLE Y POSIBLE JUSTIFICADO APROPIADO

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE II – ELECCIÓN DE LA HERRAMIENTA DE DESARROLLO DEL SISTEMA EXPERTO a) Lenguajes de Programación Lenguajes de Programación de propósito general Fortram Pascal Visual Basic C C++ … Lenguajes de Inteligencia Artificial LISP ProLog …

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE II – ELECCIÓN DE LA HERRAMIENTA DE DESARROLLO DEL SISTEMA EXPERTO a) Lenguajes de Programación LISP (A, B, C, D) (A, (B, C, (D, E), F), G) D E B C F A G FACTORIAL: (LAMBDA (N) (COND ((EQUAL N 1) 1) (T (TIMES N (FACTORIAL (SUB1 N)) )) )

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE II – ELECCIÓN DE LA HERRAMIENTA DE DESARROLLO DEL SISTEMA EXPERTO a) Lenguajes de Programación PROLOG  PROgramación LOGica padre (juan, luisa) mujer (luisa) L1  L2 & L3 & … & Ln hija (A, B)  mujer (A) & padre (B, A)

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE II – ELECCIÓN DE LA HERRAMIENTA DE DESARROLLO DEL SISTEMA EXPERTO b) Lenguajes de Ingeniería del Conocimiento Son Sistemas Expertos a los que se les quita la Base de Conocimientos y se cambia por otra específica del problema para el que se quiere aplicar el sistema experto SISTEMA EXPERTO  LENGUAJE DE INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO MYCIN  EMYCIN PROSPECTOR  KAS

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE II – ELECCIÓN DE LA HERRAMIENTA DE DESARROLLO DEL SISTEMA EXPERTO c) Entornos de Desarrollo o Núcleos de Sistemas Expertos Programa informático que ayuda al usuario en el diseño y construcción de un sistema experto. Contiene un motor de inferencias y un interfase preconstruidos; la estructura básica de la base de conocimientos y la base de hechos. ENTORNOS DE DESARROLLO DE SISTEMAS EXPERTOS Reglas  GURU , KAPPA Marcos  KEE (Knowledge Engineering Environment) Mixtos  ART, LOOPS, KNOWLEDGE CRAFT

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE III – DISEÑO DE INGENIERÍA Y CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO IDENTIFICACIÓN CARACTERIZACIÓN DE LOS ASPECTOS IMPORTANTES DEL PROBLEMA REQUERIMIENTOS Identificación del problema: tipo y alcance Participantes en el desarrollo (expertos adicionales) Recopilación de casos de prueba Recursos necesarios (tiempo, informáticos, …) Metas y objetivos del SE CONCEPTUALIZACIÓN CONCEPTOS NECESARIOS PARA PRODUCIR UNA SOLUCIÓN CONCEPTOS El Ingeniero del Conocimiento y el Experto deciden qué conceptos, relaciones, estrategias, tareas, restricciones y mecanismos de control son necesarios para describir los problemas a resolver Se expresan los conceptos clave y las relaciones entre ellos dentro del marco sugerido por el lenguaje de construcción del SE. Se deberá elegir el modo de representar el conocimiento (reglas, redes semánticas, marcos de referencia, o alguna combinación de éstas) FORMALIZACIÓN REPRESENTACIÓN FORMAL DEL CONOCIMIENTO ESTRUCTURA Se evalúan las prestaciones del SE, su utilidad y su fiabilidad, aplicándolo a la resolución de los casos de prueba. Los resultados serán verificados por el experto que recomendará los pasos a seguir para afinar la base de conocimientos o para que no se repitan de nuevo las mismas equivocaciones. Se construye la base de conocimientos con las reglas, marcos, etc. adecuados. Se definen las estrategias que utilizará el motor de inferencia. Construcción de un primer prototipo. IMPLEMENTACIÓN REGLAS QUE SOPORTAN EL CONOCIMIENTO REGLAS VERIFICACIÓN VALIDACIÓN DE LAS REGLAS

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN FASE IV – INTEGRACIÓN Y MANTENIMIENTO EN RÉGIMEN DE PRODUCCIÓN Se trata de integrar el SE en el entorno de trabajo en el que continuará operando. El SE deberá funcionar coordinadamente con el resto de sistemas existentes en la organización. Si fuera necesario, se volverá a cualquiera de las fases anteriores (fase III, a veces a la fase II y raramente a la fase I).

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN ALGUNAS APLICACIONES EMPRESARIALES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS Aplicaciones en el área de Dirección de Operaciones Fase de Diseño Planificación de la Producción Fabricación Control y Mantenimiento Aplicaciones en Administración de Empresas

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Aplicaciones en el área de Dirección de Operaciones (Fase de Diseño) ESPECIFICACIONES + RESTRICCIONES  DISEÑO El número de posibilidades es tan alto que es prácticamente imposible una transformación directa. Proceso incremental a través de diferentes niveles. Al final de cada nivel es necesaria una verificación para asegurar que los resultados son coherentes con las especificaciones. XCON Utilizado por DIGITAL para configurar sus sistemas informáticos VAX Todos los componentes, elementos y opciones deben ser compatibles entre sí, y según las especificaciones del cliente. Un pedido de un cliente  30/40 elementos diferentes (cada elemento consta de 5/15 componentes). XCON decide las modificaciones y/o adiciones necesarias para obtener un sistema funcional. Se generan unas hojas de configuración en las que se muestra las características del pedido original, las adiciones, anulaciones y sustituciones junto con las explicaciones de los cambios realizados. También se generan una serie de diagramas que muestran la distribución física de los componentes en los bastidores, las longitudes de los cables necesarios y las conexiones de los distintos componentes. 20/30 minutos 2 1/2

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Aplicaciones en el área de Dirección de Operaciones (Fase de Planificación de la Producción) DISEÑO DEL PRODUCTO + RESTRICCIONES DE PRODUCCIÓN  PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN OPGEN Utilizado por HAZELTINE CORP. en la fabricación de tarjetas de circuito impreso (tarea tediosa, consume mucho tiempo, lo hace un ingeniero de fabricación que aplica conocimientos de materiales y componentes para preparar unas hojas de instrucciones para los técnicos de montaje. Entradas: diseño de la tarjeta (esquema de conexionado) y distribución física de los componentes de la tarjeta. Salida: hojas de instrucciones (quién hace qué, en qué centro de trabajo, qué piezas se instalan manualmente y cuáles automatizadamente, en qué orden se deben hacer las conexiones, etc.) 20/25 horas 1 1/2 minuto Marcos de Referencia (se describen las operaciones) Qué se hace Dónde se hace Quién la hace … Reglas Condiciones Normas de planificación Organización de las operaciones OPGEN

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Aplicaciones en el área de Dirección de Operaciones (Fase de Fabricación) PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN, CAPACIDAD, LANZAMIENTO DE ÓRDENES DE TRABAJO, GESTIÓN DE INVENTARIOS ISA (Intelligent Scheduling Assistant), utilizado por DIGITAL. Sistema basado en REGLAS que hace la programación del lanzamiento de órdenes de trabajo para la fabricación de equipos informáticos, en función de las disponibilidades reales y previstas de material; lanza órdenes de pedidos a proveedores optimizando los costes de los pedidos. IMACS (Intelligent Management Assistant for Computer Systems Manufacturing) Sistema basado en REGLAS que atiende a todos los aspectos del proceso de fabricación: Capacidad Gestión de Inventarios Secuenciación de las tareas Diagnóstico y resolución de problemas …

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN Aplicaciones en el área de Dirección de Operaciones (Fase de Control y Mantenimiento) DETECCIÓN DE ERRORES Y DEFICIENCIAS EN EL FUNCIONAMIENTO, Y CORRECCIÓN DE LOS MISMOS CATS Utilizado por GENERAL ELECTRIC. Efectúa tareas de mantenimiento de poca envergadura en talleres de reparación de locomotoras. Sistema basado en REGLAS, utiliza los “encadenamientos regresivo” y “progresivo” para diagnosticar averías y proponer acciones correctoras. DART Utilizado por IBM para diagnosticar fallos en las unidades de control de disco de los sistemas informáticos ACE (Automated Cable Expertise) utilizado por AT&T. Ayuda al director de mantenimiento de un centro de comunicaciones a analizar cualquier avería en el cableado, línea telefónica, cajas de conexión o instalaciones externas a la central

Área de ORGANIZACIÓN de EMPRESAS ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA DE GIJÓN 2. Aplicaciones en el área de Administración de Empresas Análisis de Estado Financiero de la empresa. Analizando los balances y las cuentas de activo/pasivo, un SE puede dar respuestas a preguntas, ayudar a solucionar problemas o dar recomendaciones a la hora de tomar una decisión. Gestión de la cartera de valores (K:BASE es utilizado por la empresa Lehman Bros. para ajustar sus decisiones de compra/venta de valores en función de la información que se va recibiendo en tiempo real). Evaluación de Riesgos en la Política de Inversiones y/o Préstamos Contabilidad fiscal e impuestos. Los SE ayudan al asesor fiscal a tomas las mejores decisiones para mejorar la situación fiscal de las compañías. En USA se utilizan SE para la selección de candidatos a una inspección fiscal. Planificación financiera. Se analiza la situación financiera de la compañía y sus objetivos, y se proponen las estrategias de inversiones, seguros, impuestos, etc. para alcanzar los objetivos planteados dentro de las restricciones financieras de la empresa. Auditoría. Las grandes firmas utilizan SE para ayudar a sus auditores en su trabajo (desarrollo del programa de trabajo, análisis de riesgos, asistencia técnica en impuestos, contabilidad, etc.) … … … … …