Autor : Ing. Eli Casadiego

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1 Autor : Ing. Eli Casadiego
SISTEMAS EXPERTOS Autor : Ing. Eli Casadiego

2 Puntos a Tratar: Definición, Evolución y Características S.E. & SBC
Comparación SE v/s Sistemas Convencionales Ventajas de un SE sobre un experto humano & Viceversa Arquitectura de un SE yTipos de sistemas expertos Aplicación Gerencial de los SE y Ejemplos

3 Ventajas del Sistema Experto sobre el Experto Humano
En muchas situaciones el acceso al conocimiento y al juicio de un experto es extremadamente valioso. Además, en la mayoría de los campos de actividad existen más problemas por resolver que expertos para resolverlos. Para solucionar este desequilibrio es necesario utilizar un SE. Así un SE actuará como ayudante para los expertos humanos y como consultor cuando no se tiene otro acceso a la experiencia. Auxiliar o Consultor a costo razonable Un SE, puede mejorar la productividad al resolver y decidir los problemas más rápidamente. Esto permite ahorrar tiempo y dinero. A veces sin esa rapidez las soluciones obtenidas serían inútiles. Productividad Los valiosos conocimientos de un especialista se guardan y se difunden, de forma que, no se pierden aunque desaparezca el especialista. Permanencia

4 Ventajas del Sistema Experto sobre el Experto Humano
Los SE ayudan a entender como se aplican los conocimientos para resolver un problema. Esto es útil porque normalmente el especialista da por ciertos sus conocimientos y no analiza como los aplica. Transferencia tecnológica Se pueden utilizar personas no especializadas para resolver problemas. También, si una persona utiliza regularmente un sistema experto aprenderá de éste, y se aproximará a la capacidad del especialista. Transferencia tecnológica Debido a la separación entre la base de conocimiento y el mecanismo de inferencia, los SE tienen gran flexibilidad, lo que se traduce en una mejor modularidad y apropiación del conocimiento. Innovación Tecnológica Otra ventaja es que este tipo de sistemas pueden utilizar razonamiento aproximado para hacer deducciones y que pueden resolver problemas sin solución algorítmica.

5 Ventajas del Experto Humano sobre el Sistema Experto
El conocimiento humano es complejo de extraer y, a veces, es problemático representarlo. Hay pérdidas en la transferencia del Experto Humano al SE. Los SE no tienen ni idea cuando los límites de sus conocimientos han sido alcanzados. Si un problema sobrepasa la competencia de un SE, sus prestaciones se degradan de forma notable. IN supera la IA Las estrategias de razonamiento de los motores de inferencia suelen estar programadas procedimentalmente (se basa en reglas) y se adaptan mal a las circunstancias. Están limitados para tratar problemas con información incompleta. En los SE el conocimiento de los Expertos Humanos se captura en forma de modular. La tecnología IA no puede retener las ideas como un todo. EH es Creativo Un experto humano no estudia progresivamente una hipótesis, sino que decide de inmediato cuando se enfrenta a una situación análoga a otra ocurrida en el pasado. Los SE no utilizan este razonamiento por analogía. EH es Adaptativo, usa Sentido Común

6 Ventajas del Experto Humano sobre el Sistema Experto
Los costos y duración del desarrollo de un SE son bastante considerables (aunque se suelen amortizar rápidamente) y su campo de aplicación actual es restringido y específico. Hay que tener en cuenta los problemas sociales que acarrean los SE al ser susceptibles de influir en la estructura y número de empleos.

7 Ingeniero del conocimiento
Arquitectura de los S.E. Base de Conocimiento Shell Motor de Inferencia Base de Hechos Subsistema de adquisición del conocimiento Subsistema de explicaciones Interfaz Usuario Usuario Ingeniero del conocimiento y Experto Humano

8 Motor de Inferencia Es el Módulo del SE que simula la estrategia de solución de un Experto Humano. Este motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema. Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre los hechos presentes

9 En este ambiente es fundamental el tipo de búsqueda
Motor de Inferencia Las funciones del mecanismo de inferencia son: 1. Determinación de las acciones que tendrán lugar, el orden en que lo harán y cómo lo harán entre las diferentes partes del Sistema Experto. 2. Determinar cómo y cuándo se procesarán las reglas, y dado el caso también la elección de qué reglas deberán procesarse. 3. Control del diálogo con el usuario. En este ambiente es fundamental el tipo de búsqueda implementado

10 Motor de Inferencia Está caracterizado por:
El lenguaje en que ha sido escrito La velocidad de trabajo: Inferencias/segundo Las estrategias de búsqueda de soluciones: No Ordenada: Aleatoria heurística Ordenada: Encadenamiento hacia adelante (deductivo) Encadenamiento hacia atrás (inductivo).

11 Motor de Inferencia ….Está caracterizado por:
La forma en que elige el conocimiento La posibilidad de incorporar metaconocimiento El tipo de lógica que emplea en el razonamiento: Booleana, difusa, etc. El método que utiliza para la evaluación del conocimiento incompleto o incierto: (Determinístico, Probabilístico, Aproximado, Difuso).

12 Base de Conocimiento (BC)
Es la parte del SE que contiene el conocimiento especializado extraído del Experto en el dominio de aplicación (hechos, las reglas y los procedimientos) relevantes para la solución del problema. La Base de Conocimientos debe ser independiente del mecanismo de inferencia que se utiliza para resolver los problemas. De esta forma, cuando los conocimientos almacenados se han quedado obsoletos, o cuando se dispone de nuevos conocimientos, es relativamente fácil añadir reglas nuevas, eliminar las antiguas o corregir errores en las existentes. No es necesario reprogramar todo el sistema experto. Una base de conocimientos debe ser coherente, rápida, modular, fácil de desarrollar y mantener.

13 Intefaz con el Usuario La interacción entre un SE y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. 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. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos. No se debe olvidar que el SE simula al comportamiento de un experto. 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.

14 Subsistema de Adquisición
Hay que obtener el conocimiento del Experto Humano para codificarlo en la Base de Conocimientos El módulo de Adquisición del Conocimiento permite que se puedan añadir, eliminar o modificar elementos de conocimiento (en la mayoría de los casos reglas) en el SE. Si el entorno es dinámico es muy necesario. Este módulo permite efectuar ese mantenimiento, anotando en la base de conocimientos los cambios que se producen. 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.

15 Subsistema de Adquisición
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.

16 Subsistema de Explicaciones
Una característica de los SE es su habilidad para explicar su razonamiento. Este módulo proporciona beneficios tanto al Ingeniero del conocimiento (diseñador del sistema) como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema. La exactitud de los resultados sólo podrá ser controlada, naturalmente, por los expertos. Siempre es deseable que durante el trabajo de desarrollo del SE se conozca el grado de progreso en el procesamiento del problema. Algunos lo representan de manera gráfica. Difícil lograr un buen componente explicativo

17 Base de Hechos (Memoria de trabajo)
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

18 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 el desarrollar 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.

19 Tipos de sistemas expertos
Sistemas de Interpretación: Infiere descripciones de situaciones a partir de observaciones provenientes de sensores, Ejemplos: Análisis de imagines; interpretación de señales de audio, de radar, etc.; análisis de tipos de grietas. Sistemas de predicción: Infieren las consecuencias probables a partir de un conjunto de situaciones dadas, Ejemplos: Predicción demográfica, del tráfico; demanda de algún insumo. Sistemas de diagnóstico: Infieren mal funcionamiento de sistemas a partir de observaciones. Relaciona irregularidades del comportamiento observado con causas posibles, Ejemplos: Enfermedades a partir de un conjunto de síntomas; Componentes defectuosos de un sistema; Fallas de equipos. Sistemas de diseño: Configuración de objetos basados en restricciones o exigencias del problema. Después de construidas verifican que cumplan las especificaciones, Ejemplos: diseño de circuitos integrados; diseño de edificios; configuración de equipos computacionales.

20 Tipos de sistemas expertos
Sistemas de planificación: Son sistemas destinados a diseñar planes de acción, Ejemplos: Programación de rutas; programación de robots; programación de experimentos; creación de planes de vuelo. Sistemas de monitoreo: Comparan el comportamiento de un sistema (observaciones) con un comportamiento esperado. A partir de las diferencias sugieren acciones correctivas, Ejemplos: 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, Ejemplos: Selección del tipo de mantención necesaria para corregir fallas en cables telefónicos; selección de tratamientos de enfermedades vía quimioterapia; depuración de programas computacionales.

21 Tipos de sistemas expertos
Sistemas de reparación: Sistemas destinados a desarrollar y ejecutar planes para administrar un remedio para algún problema ya diagnosticado, Ejemplos: Reparación de automóviles; reparación de equipos electrónicos; calibración de instrumentos. Sistemas de instrucción: Desarrollados para instruir en el aprendizaje independiente, Ejemplos: 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, Ejemplos: Control de procesos productivos; control de operaciones.