Algunas aplicaciones de la inteligencia artificial para la organización de la información Jacques Schreiber Universidade de Santa Cruz do Sul.

Presentación del tema: "Algunas aplicaciones de la inteligencia artificial para la organización de la información Jacques Schreiber Universidade de Santa Cruz do Sul."— Transcripción de la presentación:

1 Algunas aplicaciones de la inteligencia artificial para la organización de la información Jacques Schreiber Universidade de Santa Cruz do Sul Departamento de Informática

2 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Sumario: - Inteligencia artificial y sus aplicaciones - Contextualización - Redes neuronales - Redes neuronales aplicadas en el área

3 Nuevas tecnologías aplicadas la la documentación
Inteligencia artificial (IA) Definiciones Áreas que utilizan recursos de IA Lenguaje natural Juegos (reglas) Diagnóstico (Sistemas expertos, representación del conocimiento) Predicción (algoritmos genéticos y redes neuronales) Educación (sistemas tutoriales inteligentes)

4 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Contextualización del problema: La corrección y la agilidad en la recuperación de la información son elementos vitales para las organizaciones modernas, cualquiera que sea su actividad. La cantidad de información disponible es enorme, y la tendencia del crecimiento es exponencial. Los sistemas tradicionales de búsqueda están empezando a alcanzar sus límites.

5 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Contextualización del problema El uso de sistemas tradicionales puede, en algunos casos, hacer dificultosa para los usuarios la recuperación de la información relevante, así como para los profesionales de la documentación, que han de realizar actividades como la indización, clasificación y manutención del conjunto. Dos requisitos clave para resolver este problema son: simplificación de las actividades de búsqueda realizadas por usuarios comunes; y reducción de costes de manutención.

6 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Para estos tipos de aplicación se utiliza una tecnología llamada de redes neuronales (RN) Actualmente, existen sistemas capaces de ejecutar tareas hasta ahora imposibles para los ordenadores, como reconocer el habla, reconocer modelos de imágenes o clasificar objetos o documentos. Ej.: Via Voice, de la IBM Reconocimiento de huellas digitales o iris de los ojos Aplicaciones policiales Reconocimiento de formas

7 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Breve historia: Esta área de investigación comenzó en 1943 cuando el neurofísico McCulloch y el matemático Walter Pitts propusieron una estructura artificial análoga a la neurona biológica

8 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación

9 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
La conexión entre el axón de una neurona y la dendrita de otra se llama sinapsis

10 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
¿Y qué son las redes neuronales? Son sistemas computacionales, de implementación en hardware o software, que imitan las habilidades computacionales del sistema nervioso biológico, usando un gran número de simples neuronas artificiales interconectadas.

11 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Una neurona artificial

12 Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Ejemplo de entrenamiento Aprender las entradas: Entrada = {1,1} deberá producir la salida = {1} Entrada = {0,0} deberá producir la salida = {0} Pesos iniciales: {-1,-1} Constante de aprendizaje: {1}

13 Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Función de transferencia: rampa Si el resultado de la suma < 0, entonces la salida = 0 Si el resultado de la suma >= 0 y <= 1, entonces la salida = entrada Si el resultado > 1, entonces la salida = 1

14 Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Presentamos el primer objeto... Usando la función suma tenemos: 1*-1 + 1*-1 = -2 Aplicando este resultado, la función T: 0

15 Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Recordemos que: Entrada = {1,1} debería producir la salida = {1} De momento, la salida obtenida fue = {0} Por tanto, hace falta… un ajuste sináptico

16 Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Se aplica la regla Delta: Ajuste para el peso 1 Error = 1- 0 = 1 Peso nuevo = (1 * 1 * 1) = 0 Ajuste para el peso 2 Error = = 1 Peso nuevo = -1 + (1 * 1 * 1) = 0 Constante = 1 Error = salida esperada - salida obtenida Peso nuevo = Peso antiguo + ( Error * Entrada * Constante)

17 Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
El primer objeto se presenta nuevamente Usando la función suma tenemos: 1*0 + 1*0 = 0 Aplicando este resultado, la función T: 1

18 Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Conclusiones: 1. Si presentamos nuevamente el segundo objeto, verificaremos que el resultado calculado es el esperado 2. Se considera, entonces, que la red ha aprendido

19 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
RN SOM - Teuvo Kohonen Después de entrenada, datos similares presentados a la red estimularán siempre la misma neurona. Por lo tanto es una red indicada para establecer relaciones, desconocidas previamente, entre datos. Cuando un dato se presenta a la red, solamente resulta activada una neurona del conjunto de salida; por lo tanto, lo que se hace es una clasificación

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Por lo tanto: Las redes de nodos adaptables que mediante un proceso de aprendizaje a partir de ejemplos, almacenan experiencia y poseen capacidad de generalización. EJEMPLOS...

21 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Um neurônio artificial Representación de un objeto que ha de ser aprendido

22 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Funcionamento de una red neuronal: Primero la red aprende y clasifica y después podemos utilizarla con otros ejemplos

23 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Diferencias entre programas tradicionales y RN: Un programa tradicional es un conjunto de instrucciones que representan objetos del mundo real que codifican el conocimiento; ejecutará siempre lo que está codificado en las instrucciones. En una RN ningún conocimiento está codificado; es necesario enseñar presentando ejemplos. Básicamente, el conocimiento, al ser enseñado, se almacena en forma de pesos (valores) que darán a la red el comportamiento deseado. Simulando un comportamiento parecido al del ser humano

24 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Estas tareas se caracterizan porque no pueden representarse con algoritmos genéricos. Son, por lo tanto, de difícil automatización Algunas tareas características de un profesional de la documentación: Indizar: describir o identificar mediante una representación lingüística un documento en función de sus contenidos Clasificar: también en función de sus contenidos, agrupar en categorías documentos similares, de manera que resulten pertinentes para una misma búsqueda Construcción de lenguajes documentales: agrupar términos o códigos, que representan conceptos, en clases comunes y relacionarlas apropiadamente Búsqueda: relaciona la consulta del usuario con los documentos relevantes del fondo.

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Ejemplo 1: ESRIN, de la Agencia Espacial Europea, en Italia. Además de controlar los satélites ERS y ENVISAT, efectúa la gestión de todos los documentos oficiales. Utiliza un sistema basado en las redes neuronales de Kohonen. Alcance del experimento: 975 documentos de tamaño variado

26 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Etapas del experimento: 1a - Se creó un diccionario con 2962 términos. Por ejemplo: fabric (fabricación, fabricado, fábrica) face (cara, rostro, revestimiento) 2a - Cada documento fue codificado utilizando un contador de concurrencias y generó un vector. Rutinas especiales considerarán los diferentes tamaños de los documentos. Ejemplo: documento “X” destornillador chapa metálica hidráulico

27 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Etapas del experimento: 3a - una red neuronal fue entrenada utilizando el vector generado anteriormente. El resultado fue la creación de clases de palabras en lugar de las 2692 originales. Este procedimiento compensa el “ruido documental” (palabras no relacionadas con la materia del documento).

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Funciones del experimento: Expansión explícita de la consulta : el usuario entra (teclea) palabras simples y obtiene como resultado un conjunto de otras palabras relacionadas. Expansión implícita de la consulta : todos los documentos están codificados como modelos semánticos. Un usuario puede consultar, y esta consulta ser comparada con los modelos semánticos de los documentos. De este modo, el usuario obtiene no solamente aquellos documentos con las palabras clave buscadas, sino también otros documentos similares (con la misma materia aunque con otras palabras).

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Otra función es la agrupación de documentos en una estructura de conceptos: una red de tipo auto-organizativo recibe los documentos codificados como entrada y produce como salida 16 agrupaciones (clases). La similitud contextual también es posible

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Ejemplo 2: WEBSOM Es un organizador de mensajes de una lista de discusión. Capaz de categorizar 4600 mensajes Metodología: 1. Se extraen de los mensajes los términos más relevantes (palabras vacías, que se dan con baja frecuencia o caracteres no textuales se eliminan) 2. Los términos resultantes son utilizados en la generación de un mapa de categorías de palabras

31 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Ejemplo 2: WEBSOM 3. Las palabras próximas en el mapa representan la misma categoría:

32 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Ejemplo 2: WEBSOM 4. Cada documento ocupa un lugar en el espacio en función de su contenido El color indica la densidad de documentos

33 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Los ejemplos y demostraciones están en las siguientes direcciones: Esrin: WEBSOM:

34 Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Consideraciones finales: Muchas tecnologías originadas en el ámbito de la IA pueden aplicarse a la organización y la recuperación de la información Las redes neuronales presentan el inconveniente de exigir una gran capacidad de computación Los sistemas de recuperación y clasificación de información en el web se encuentran en franca expansión

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Referencias bibliográficas Redes neuronales: Redes neuronales aplicadas a la documentación: SOCADI.pdf WEBSOM: