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Inteligencia artificial
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I. A.
SistemasExpertos
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Sistemas Basados en Conocimiento
Sistemas Inteligentes
Sistemas Expertos
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Los sistemas inteligentes dependen delconocimiento involucrado, de la
representación, de los procedimientos oalgoritmos para el procesamiento, de la
interfaz del usuario, del lenguajeempleado, etc.
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Introducción
Los SE son programas capaces de solucionarproblemas que para ello normalmente serequiere la intervención humana especializada(inteligencia).El experto de área revela la informacióncolapsada sobre el conocimiento.El ingeniero de conocimiento da formasimbólica y automáticamente manipulable a lainformación (conocimiento) dada por el expertodel área.
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Experto
Persona que cada vez sabe más cosas sobremenos cosas.Es una persona que ha dejado de pensar,sabe.Es un sabio, practico, hábil, que tieneexperiencia en una ciencia o arte.
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Experto
Practica de más de 10 años.Habilidad para utilizar mas de 50000diferentes items de información.Capacidad y facilidad para relacionar conotras áreas.Conoce cómo buscar conocimiento baseoportunamente para llegar a una conclusiónrazonable.Tiene autoridad en el área (ranking)
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Software que simula el razonamiento querealiza el ser humano.Software que soluciona en un áreareducida problemas complejos con lahabilidad que lo hace un experto humano.Conjunto de programas que utilizanconocimiento de un área reducidasimulando el razonamiento humano parasolucionar problemas complejos.
Sistema experto
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Programa de computador que reemplaza aun experto humano.Sistema en el que se ha incorporadoconocimiento y es capaz de responder,explicar y justificar sus respuestas comouna persona experta.Software que replica el proceso de toma dedecisiones de un experto humano.
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Participantes en la construcciónde un SE
Usuario final
Agregandatos
SistemaExperto
Personalde Apoyo
ConstruyeRefinaPrueba
ExtiendePrueba
Usa
Ingenierodel Conocimiento
Expertodel dominio
SHELL
Constructordel SHELL
ConstruyeEntrevista
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alParticipantes fundamentales enel desarrollo.
Usuario finalQuien usará el sistema. Sus necesidades deben
quedar claramente definidas: objetivos,características de la interacción, tipo de
vocabulario, calidad de ayuda y explicaciones.
Experto deldominio
Especialista. Conoce los hechos importantes ycomprende el significado de las relaciones entreellos. Posee conocimiento, juicio, metodologías y
sabe aplicarlas en el dominio de trabajo.
Ing. del conocimientoPosee el conocimiento técnico para adquirir,
representar y utilizar apropiadamente elconocimiento para estructurar y explicar líneas derazonamiento. Es muchas veces el constructor del
sistema.
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Arquitectura de un SI
• Base de conocimiento (BC)• Base de datos (BD)• Motor de inferencia (MI)• Módulo de explicaciones (ME)• Módulo de consultas (MC)• Memoria de trabajo (MT)• Manejador de comunicaciones (mC)
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Sistema inteligente
Modulo explicativoModulo decisorio
UsuarioUsuario
BasesBasesdededatosdatos
DispoDispo--sitivossitivos
SensorSensor
Motor de inferencia
Base de conocimiento
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Base de Conocimiento (BC)
• Es el conjunto de aserciones y de reglas. Sufunción es suministrar al MI, información de lanaturaleza de los problemas que puede manejar.
Una aserción A es una formulación simbólica de unhecho.
Una regla R es una relación explícita entre aserciones,generalmente de casualidad.
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SI A1 y…y An ENTONCES B1 y…y BmDonde A1 … An son antecedentes (predicciones)B1…Bm forman el consecuente (conclusiones)
RestricciónAciclicidad: No puede aparecerSi A1 y A2 ENTONCES A1 y A2
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Base de datos (BD)
• Contiene información sobre el problema particularque el SE debe resolver.
Memoria de Trabajo (MT)• Es una BD temporal, en la cual el MI dejainformación deducida a partir de :
- Base de conocimiento- Base de datos
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Módulo de consultas (MC)
• Maneja las consultas del SE al usuario.
Módulo de explicaciones(ME)• Maneja requerimientos del usuario al SE.
Manejador de comunicación (mC)• Coordina el ME con el MC
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•Activa las reglas en función de la informacióncontenida en la BD y MT, la nueva informaciónes puesta en la MT.También se encarga de proporcionar al ME,las reglas que dieron origen a una consulta delusuario.
Motor de inferencia (MI)
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Puede trabajar bajo:- Universo cerrado. La información necesaria estácontenida en el sistema, entonces lo que no puededemostrar es falso.
- Universo abierto. La información que no está en elsistema está fuera de él, entonces la busca el usuario.
Motor de inferencia (MI)
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- Orientado por el Objetivo: : (Backward Chaining)El origen de la inducción es el objetivo y se buscaencontrar condiciones iniciales que estén contenidas enlos datos sobre el problema particular a resolver.
- Orientado por los Datos: : (Forward Chaining)El origen de la inducción son los datos iniciales y setrata de llegar a algún objetivo de interés.
Motor de inferencia (MI)
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Características de los SI
Conocimiento explícito y organizado.Reestructuran y reorganizan el conocimiento.Provee un alto nivel de experiencia.Aplican experiencia de una manera eficiente parasolucionar problemas, realizando inferencia apartir de datos incompletos o inciertos.Modela situaciones de acuerdo al problema.Flexibilidad para adaptarse a necesidades,criterios, políticas.
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Explican y justifican lo que están haciendo.Se comunican con otros expertos y adquierennuevo conocimiento.Pueden quebrantar reglas, interpretarsimultáneamente el espíritu y la letra.Determinar cuando un problema está en eldominio de su experiencia, determinación de larelevancia del problema.
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Ventajas
Conocimiento detallado de cada proceso.Consolidación y validación del conocimiento.Detalle de la experiencia.Utilización adecuada de recursos y aumentode la productividad.
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Infiere la descripción de situaciones a partir de losdatos
Infiere mal funcionamiento del sistema a partir deobservaciones
Prescribe acciones correctivas ante un malfuncionamiento
Pronóstico. Infiere las consecuencias de la situaciónactual
Compara lo observado con lo deseado
Gobierna la conducta del sistema
Interpretación
Debugging
Predicción
Control
Monitoreo
Diagnóstico
Tareas típicas
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Diseña planes y acciones para alcanzar un objetivo
Configura objetos bajo ciertas restricciones
Provee apoyo a decisiones
Ayuda en el aprendizaje
Indica el “cómo hacerlo”
Planificación
Diseño
Tutor
Consultor
Asist.Inteligente
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Construcción de SI
Si el desarrollo es...1. Posible2. Justificado3. Apropiado
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Posible
Existen verdaderos expertos
Los expertos acuerdan soluciones
Los expertos pueden articular sus métodos
Se dispone de casos de prueba
La tarea está bien estructurada y se entiende bien
La tarea no requiere sentido común
La tarea no es demasiado difícil
Y
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Justificado
Experiencia humana escasa
Pérdida de experiencia humana
Experiencia necesaria en entornos hostiles
No existen soluciones alternativas
Alta tasa de recuperación de la inversión
O
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Apropiado
Y
Se requiere manipular símbolos
Se requieren soluciones heurísticas
La tarea no es demasiado fácil
La tarea tiene valor práctico
La tarea es de un tamaño manejable
Naturaleza
Alcance
Complejidad
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Problemas y limitaciones de los SE
El proceso de adquisición del conocimiento es dificultoso.
Los dominios deben estar bien acotados.
La validación del sistema puede ser cuestionable, si noexisten expertos independientes que verifiquen los resultados.
El desarrollo es caro. El sentido común no es representable.
Si se los saca de contexto exhiben un comportamiento pocorazonable.
La incorporación automática de nuevo conocimiento(aprendizaje) es complicada.
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Representación del conocimiento
Se requiere:Un sistema informático que manipule el conocimientoDebe admitir:Una representación adecuada y operadores demanipulación.Se necesita:• Estructuras de datos adecuadas.• Procedimientos de manipulación.• Entorno de activación de procedimientos yestructuras.
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Tipos de conocimiento
- Objetos
- Eventos
- Habilidades
- Meta-Conocimiento
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Tipos de conocimiento
ObjetosObjetosHechos que ocurren en los objetos que nos circunda.
Ej: - Los pájaros tienen alas - La nieve es blanca
Es necesario representar:• Objetos• Clases de Objetos• Categorías de Objetos• Descripción de Objetos
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EventosSobre los objetos existen acciones o eventos
Ej: - Pedro besó a Maria en el bosque - El cielo se derrumbará hoy
Surge la necesidad de:• Codificar la secuencia de acciones o eventos.• Formalizar el concepto de eventos o acciones.• Representar adecuadamente las revelaciones de causa - efecto involucradas.
Tipos de conocimiento
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HabilidadesCómo aplicar adecuadamente la acción al objeto.
Ej: - SI la madera está húmeda séquela antes de usarla para un asada.
Tipos de conocimiento
Meta-Conocimiento
Es el conocimiento sobre como usar adecuadamenteel conocimiento que ya se tiene.
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Uso del conocimiento
Reconocimiento del objeto
Recuperación de conocimiento
Manipulación de conocimiento
Adquisición de más conocimiento
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Adquisición del conocimiento
Objetivos
Acumular nuevo conocimiento.
Reestructuración de conocimiento existente.
Activar procesos que mejoren laperformace del sistema a partir de lanueva información.
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Recuperación del conocimiento
- Determinar que conocimiento es relevante a laresolución de un problema.- Destreza crucial cuando el espacio de conocimientomanejado por el sistema es muy amplio.
Ideas Básicas
ENLAZADA: cuando dos piezas de conocimiento se siguen en un razonamiento, enlazarla.AGRUPAMIENTO: si un conjunto de piezas se utilizanen un proceso de razonamiento, los agrupamos.
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Razonamiento
Tipos
Razonamiento Formal: Se deducen nuevas P.Csiguiendo reglas de inferencia preespecificadas.
Razonamiento Procedural: Utiliza la simulación para responder preguntas y resolver problemas.
Determinar un encadenamiento posible para loselementos del conocimiento.
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Tipos
Razonamiento por analogía: Involucra asociar elproblema a resolver con uno ya resuelto y utiliza elespacio de direcciones del segundo para resolver elprimero.
Meta Razonamiento:: Involucra razonar sobre cuálInvolucra razonar sobre cuáleses la la mejor manera mejor manera de de razonar pararazonar para un un problemaproblemaespecíficoespecífico..
Razonamiento
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Representación de conocimiento
Frames (marcos)Lógica– Lógica de predicados o de Primer orden– Lógica multivaluada– Lógica temporal– Lógica difusa
Redes semánticasReglas de producciónGuiones
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Sistemas de producción
-Son conjuntos de reglas de producción asociadas a unárea de conocimiento específico.- Una regla de producción trata de representar unarelación casual entre hechos del mundo que modeliza
Posible esquema:
SI A1 y A2 yA3 y…..ENTONCES C1 y ….Cn
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Marcos
- Estructuras de datos complejas.- El marco de un objeto puede ser pensado como unconjunto de casilleros, cada casillero corresponde a unatributo del objeto, pueden ser definidos por defecto.- Un casillero puede tener un puntero a otro marco.
Desventajas:
- Rigidéz propia del marco- Necesidad de porveer valores por defecto- Gran espacio en memoria.
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Desarrollo de los SistemasBasados en Conocimiento
Sistemas Expertos
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Análisis de Requerimientos
Diseño
Implementación
Prueba
Mantenimiento
Administracióndel Proyecto
Ciclo de vida clásico
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Selección del Problema
Modelo de construcción
Formalización
Implementación
Evaluación
Evolución a Largo PlazoRevisiónEvolutiva
Revisión deFormalismos
Revisión delProblema
Ciclo de Vida del Desarrollo de unSistema Experto
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Metodología...
A. IdentificaciónB. ConceptualizaciónC. Formalización - EstructuraciónD. Validación - AuditoríaE. Implementación
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Identificación
Identificar problema.– Solución requiere conocimiento, experiencia y
juicio.– Se requiere de expertos.– No hay método definido (algoritmos).
Encontrar Expertos deseosos de contribuir.Analizar costos beneficios.– Costos de desarrollo, mantenimiento.– Costo de explotación.
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Identificacióndel Problema
Investigacióndel Problema
Seleccióndel Candidato
Análisis delCandidato
Selección Finaldel Candidato
Aplicabilidaddel Dominio
Disponibilidaddel Experto
Alcance delProblema
Análisis deCostos/Beneficios
Identificación de problemas
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Características que debecumplir el problema
– El proceso de resolución debe tener uncomponente importante de razonamiento.
– El nivel de complejidad debe ser tal que losproblemas se resuelvan en plazos razonables.
– Debe existir un experto real del tema.– El experto debe ser capaz de articular sus
métodos.
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ConceptualizaciónConceptualización
Aprender acerca del área.Especificar criterios de desempeño.Seleccionar una herramientaapropiada.Desarrollar diseño.
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Formalización-Estructuración
Observación, entrevista, examen, procesos.– Ob. ¿Cómo soluciona problemas el experto?– En. Se cuestiona qué conocimiento es
requerido– Ex. Pruebas y problemas para que el experto
resuelva y explique.– Pr. Se obtiene en forma escrita características
que los expertos ven a los problemas.
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Adquisición de conocimiento
El conocimiento del IC, más que el experto, esel reflejo real en un sistema experto.
El IC debe ser sensible a la necesidad de unarelación de trabajo personal continuo con elexperto.
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Nunca se le debe pedir al experto lainformación básica que se pueda adquirirfácilmente leyendo.Siempre que sea posible el IC debe usar ellenguaje corriente del dominio, cuando trabajecon el experto.La identificación del problema debe comenzaren la forma primero-amplitud.
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Técnicas de adquisición de conocimiento
1. Descripción. En la cual se desarrolla unplanteamiento lineal frente a la adquisición deinformación.
2. Observación. En este caso el IC simplementeobserva al experto durante situaciones reales.
3. Introspección. En este modo, se conduce unaevaluación critica de las situaciones de solución deproblemas.
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Conocimiento de problemas
El análisis del problema debe ser de arriba a abajoen orden jerárquico.Es difícil para un experto recuperar elconocimiento sin un contexto de solución deproblemas.La comprensión del IC durante cada pasada,aunque se puede abstraer, debe ser completa yexacta.
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El proceso de investigación del problema detalladodebe ser primero-profundidad.El IC debe hacer preguntas de sondeo hasta que sedetermine un nivel de detalle satisfactorio.Cada sesión de entrevistas debe grabarse paraaplicaciones futuras.Normalmente toma alrededor de cuatro horashacer un detallado análisis de una sesión de unahora.
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Fundamentación conceptual
Cada subtarea debe tener un nombre.Las estrategias del dominio son más difíciles paraarticular por el experto que los conocimientosfácticos.Para atar conjuntamente el conocimientoconceptual el ingeniero de conocimiento debedescubrir el modelo en que se basa para eldominio.
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Un modelo del dominio muchas veces se puede descubrirmediante la búsqueda de analogías entre el teme deldominio y otros dominios que se han entendido porcompleto.Un IC debe tener una fundamentación tan general comosea posible para incrementar la posibilidad de ser capaz dereconocer las analogías.Si varias descripciones de solución de problemas, son muysimilares trate de encontrar algún concepto que actúecomo unificador detrás de ellas.
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Validación - Auditoría
Revisión crítica del sistema, por losexpertos que contribuyeron, por otrosexpertos y por usuarios potenciales.Aplicación al ambiente.
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Implementación
Integrar el sistema con el medioambiente donde se va a utilizar.“Entrenamiento” de los usuarios.Conexión con otros sistemas.
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Características
Los expertos mueren,dependen de laactividad mental y físicapara solucionarproblemas, debenpracticar paramantener la eficiencia.Transferencia esEducación.
SE con mecanismosde recuperación.
Transferencia es unproceso de copiararchivos yprogramas.
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Un experto puede tenerdiferentes decisiones enidénticas situacionespor factores psíquicos,biológicos y físicos.Conocimiento en formateórico practica.
Los SE producenresultadosconsistentes yreproducibles.
Conocimientoteórico.
Características
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Sistemas basados en incertidumbre
Están definidos por reglas.Las premisas y las conclusiones dependende factores de incertidumbre.Las conclusiones varían dependiendo defactores de incertidumbre y la combinaciónde reglas que se haya dado.
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Sistemas difusos
Buscan representar por completo elrazonamiento humano.SI velocidad alta ENTONES no_acelerarSI hay tempestad ENTONCES apagarequipos.SI quiero mucho ENTONCES soy feliz....................
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Lenguajes y Shell
SmalltalkPrologLipsClipsOPS5Mycin...
GuruCrystalMycinDendralX1MicroexpertICKESKAS
Ingenieríadel
Conocimiento
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Importancia de usar metodologías
Son herramientas utilizadas por elingeniero de conocimiento, que le danpautas de como desarrollar un SE.Guían la contrucción.Permiten una correcta documentación.Permiten detectar problemas durante eldesarrollo y corregirlos a tiempo. Evitanerrores.
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Introducción hacia unametodología de desarrollo de SE
Factor humano– Permeabilidad del experto de campo– Destreza del ingeniero de conocimiento
Componentes psicológicos: personalidad– Extrovertidos: abundancia de información,
puede generar inconsistencia en la BC– Introvertidos: poca información puede
provocar lagunas en la BC
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Componente social– Coacción– Voluntario
Componente cultural– El experto de campo supone perjuicio– El experto de campo supone beneficio
Introducción hacia unametodología de desarrollo de SE
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Etapas– Pedirle al experto de campo que hable sobre el
conocimiento involucrado.– Tomar nota de los conceptos utilizados con más
frecuencia.– Parametrizar los conceptos involucrados.– Establecer relaciones de causalidad entre los
conceptos según sus parámetros.– Verificar la aceptabilidad de las reglas con el
experto de campo.
Introducción hacia unametodología de desarrollo de SE
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Participantes
Equipo de miembros: personas involucradas con eldesarrollo del proceso.Líder de equipo: es el principal responsable del diseñodel un SE. Con frecuencia es un miembro del equipotécnico de la organización del diseño.Sherpa: unión entre el lider, los expertos, el equipotécnico y la administración.Ingeniero de conocimiento (receptores deconocimiento): personas encargadas de modelar lahabilidad en el dominio y los que conducen lasentrevistas con los expertos.
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Participantes
Ingeniero de software: escriben el software. Nonecesariamente son los mismos que obtienen elconocimiento.Experto: es la persona de la cual se extrae elconocimiento. Su sabiduría es valiosa para el sistema.Unión administrativa: representan los intereses de laadministración al grupo. No es el Sherpa.Usuarios representativos: representan los intereses dela administración. Apuntan al monitoreo del diseño delsistema y al desarrollo para los respectivos usuarios.
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Participantes
Otros grupos: involucrados en el desarrollo del sistema.Organización: cada grupo tiene su propia estructura, sonorganizados formalmente (administración, equipotécnico) o no (usuarios expertos). Los gruposformalmente estructurados tienen una relación másestructurada con el equipo.Medios: Los medios tangibles: personal y recursos; losintangibles: información y soportes.Influencias: todo grupo ejercerce un grado y clase deinfluencia sobre el equipo a través de relacionesjerárquicas formales para el equipo, o por medio delpoder de la información (como la del experto).
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Metodología de Buchanan
En la adquisición de conocimiento (de distintasfuentes: libros, expertos) el ingeniero deconocimiento procede a través de una serie deetapas para producir un SE.La característica más importante de estametodología es la constante relación ente elIngeniero de Conocimiento y el Experto del área.Se destacan 6 etapas fundamentales
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Se identifican los participantes y roles, losrecursos, fuentes de conocimiento.Se establecen las facilidadescomputacionales y presupuestos.Se identifican los objetivos o metas.
Metodología de Buchanan1. Identificación
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Se analizarán los conceptos vertidos por elExperto del área.– Los conceptos se toman en cuenta con
sumo interés, pues el Experto del áreaes quién conoce en detalle losfundamentos particulares del tema ainvestigar.
Metodología de Buchanan2. Conceptualización
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Se identifican los conceptos relevantes eimportantes.El resultado de formalizar el diagrama deinformación conceptual y los elementossubproblemas es una especificaciónparcial para construír un prototipo de labase de conocimiento.
Metodología de Buchanan3. Formalización
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Se formaliza el conocimiento obtenido delExperto y se elige la organización, ellenguaje y el ambiente de programación.
Metodología de Buchanan4. Implementación
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Se observa el comportamiento delprototipo, el funcionamiento de la base deconocimiento y la estructura de lasinferencias, verificándose la performancedel sistema.
Metodología de Buchanan5. Testeo
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Se reformulan los conceptos.Se rediseña y refina el prototipo.
Metodología de Buchanan6. Revisión del prototipo
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Metodología de Grover
Se distinguen tres etapas:– Definición del dominio– Formulación del conocimiento fundamental– Consolidación del conocimiento Basal
El método de Grover propone una serie de etapas enel desarrollo del proceso de adquisición delconocimiento, cada una de las cuales vaacompañada de una documentación detallada.
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Metodología de Grover
Definicióndel
dominio
Definicióndel
dominio
Cuerpo delconocimientofundamental
Cuerpo delconocimientofundamental
ConocimientoBasal
ConocimientoBasal
Escenario inicial
Revisión del experto
Escenarios nuevos
•Descripción del problema•Referencias bibliográficas•Glosario•Criterios de performance•Escenarios de ejemplos•Identificación de expertos
•Chequeo de sintaxis•Cheque de comportamiento
Actividad básica del SE
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Metodología de Grover
La característica más importante es laobtención de documentación que puedereemplazar parcialmente al experto, y servir alos diseñadores y usuarios como medio dedocumentación y referencia.
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Metodología de Brulé
Muchos de los trabajos en SE no son dirigidoscorrectamente.En la mayoría de los casos el problema seencuentra en la construcción del software y no enla adquisición del conocimiento.
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Pre-planeamiento. Definir el problema, investigarla factibilidad del proyecto, el costo deconducción, probabilidad de éxito.Diseño y especificación. Crear el equipo detrabajo, estructurar las perspectivas, planificar laprimera sesión para definir el modelo perspectivainicial mediante la creación de un prototipodemostrativo.
Metodología de Brulé
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3. Desarrollo temprano. El equipo realiza su primeresfuerzo de desarrollo. El final de esta será undiseño relativamente estable.
4. Implementación. Si el diseño es satisfactorio,comienza la implementación. Es un procesointeractivo, definición del sistema, construcción eimplementación.
Metodología de Brulé
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5. Evaluación. Se verifica y valida el sistema expertoy se establece la performance del sistema.
6. Supervisión. Consiste en un testeo en línea, en unambiente limitado y controlado.
7. Mantenimiento. En todo sistema se requiere de unmantenimiento para poder existir y/o progresar,como así también la actualización del sistema.
Metodología de Brulé
La característica más importante de esta metodologíaes el desarrollo de un SE temprano, queincrementalmente converge al sistema experto final.
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Javier Blanquet y García Martínez
Adquisición del conocimiento:Se realiza el relevamiento del conocimientoinvolucrado haciéndole tener en cuenta alexperto que se debe explayar lo más posible. De esta manera tratar de extraerle no sólo elconocimiento específico del dominio de laaplicación sino también los conocimientosconexos.
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Enunciación de conceptos:Se analiza el conocimiento y se toma nota de losconceptos más frecuentemente utilizados por elexperto, esto se logra mediante la observación delexperto sobre determinadas ideas.Resulta conveniente mostrarle una lista de talesconceptos al experto, y que él realice unaclasificación del tipo: conceptos primarios ysecundarios.
Javier Blanquet y García Martínez
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Parametrización de conceptos:Tomar los valores que se encuentran asociados alos conceptos.Por ejemplo: presencia / ausencia. alto / medio /bajo. funciona / no funciona.
Javier Blanquet y García Martínez
Planteo de causalidades:Se establecen las relaciones de causalidad entrelos distintos conceptos por medio de grafoscausales y luego de esto se redactan las reglasasociadas.
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Verificación:Consiste en la verificación de la aceptabilidad delas reglas con el experto de campo.Se puede realizar usando casos de testeo que seanconsiderados típicos, se comparan los resultadoscon los datos para los mismos casos por losexpertos humanos, y en base a la comparación sedecidirá si se modifican, eliminan o aceptan lasreglas involucradas.
Javier Blanquet y García Martínez
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La característica más importante es la etapa deplanteo de causalidades, ya que los grafos decausalidades son una excelente herramienta parala representación del conocimiento previo a laformalización de reglas y la verificación, ya quecompara el procedimiento que realiza el expertode campo con el que realizará el sistema;pudiendo establecer la performance del sistema.
Javier Blanquet y García Martínez
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Metodología mixta
1. Estudio preliminar:Definición del problema
Identificación de los expertosBibliografía de referenciaGlosario de términos
Estudio de factibilidadTécnicaOperativaEconómica
AnálisisPosibilidad de la construcciónJustificación de la construcción
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2. Desarrollo de prototipos:• Elicitación de conocimiento• Representación del conocimiento (grafos causales)• Elección de la herramienta• Formalización: construcción de las reglas• Implementación del prototipo
3. Desarrollo del sistema:Los avances deben estar acompañados de valuacionesinternas de los expertos y la reconstrucción a partirdel resultado de las evaluaciones.
Metodología mixta
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4. Evaluación final:El testeo final consiste en plantear casos nuevos ycomparar la solución y el procedimiento realizadopor el experto y por el sistema.
5. Mantenimiento:Actualización del sistema
La importancia de esta metodología es el construírsea partir de unir los puntos fuertes de lasmetodologías existentes en diferentes áreas.
Metodología mixta
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Sin una metodología difícilmente se lograrácon éxito la construcción de un SE.En general, de cualquier sistema.Y de cualquier trabajo.
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Ingeniería del Conocimiento
Sólo podemos esperar que la administración detodas los organizaciones entiendan que tan
fundamental es el manejo de la informaciónpara obtener conocimiento.
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Sistemas basados en el conocimiento
Sistemas que se ejecutan en un ordenador.
Usan conocimiento muy específico del dominio delproblema para solucionarlo.
Dan la misma solución que un experto en ese campo.
El conocimiento es heurístico y no algorítmico.
El conocimiento esta separado de la aplicación.
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Gran alcance del conocimiento que tiene unconjunto reducido de personas.Facilidades para modificar el conocimiento.Siempre da respuestas consistentes.Solucionan problemas con informaciónincompleta.Explica cómo se llega a la solución.
Sistemas basados en el conocimientoVentajas y desventajas
Ventajas
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Respuestas incorrectas.El conocimiento está limitado al dominio delproblema.No tiene sentido común.
Desventajas
Sistemas basados en el conocimientoVentajas y desventajas
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Componentes desdeel punto de vista del usuario
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Componentes desdeel punto de vista del Ingeniero
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Componentes desdeel punto de vista del Constructor
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Metodología - Ciclo de vida
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Metodología - Ciclo de vida
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¿Cómo identificar el problema?¿Cómo adquirir conocimiento?¿Cómo modelar conceptualmente el problema?¿Como modelar conceptualmente los procesos?¿Cómo formalizar la representación delconocimiento?¿Cómo formalizar la incertidumbre?¿Cómo representar el control?¿Cómo validar y valorar un sistema?
Metodología
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Fases
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Fases
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Identificación
En el mundo existen variados hechos.
Los hechos falsos tienen sentido con la misma lógicaque los verdaderos.
Casi nunca podemos llegar al fondo de nuestros actos.
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Etapas en la identificación del problema
Plan de requisitos– Definición de las funciones de la aplicación.
Elección del problema– Recopilar aplicaciones susceptibles de ser tratadas
por SBC.– Determinar si la tarea a tratar es susceptible o no.
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Características del problema y concepciónde la solución– Características del problema.– Descripción de la solución lógica.
Etapas en la identificación del problema
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Plan de requisitos
Necesidades del cliente– Finalidades.– Propósitos.– Metas.
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Parámetros más importantes– Metas específicas y generales del sistema.– Funcionamiento y rendimiento requerido.– Fiabilidad y calidad.– Limitaciones de Coste/Tiempo.– Requisitos de construcción.– Tecnología disponible– Competencia.– Ampliaciones futuras.
Plan de requisitos
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Elección del problema
Adecuación– ¿Es el desarrollo del SBC adecuado?
Plausabilidad– ¿Es el desarrollo del SBC posible?
Justificación– ¿Está el desarrollo del SBC justificado?
Éxito– ¿Está asegurado el éxito del SBC?
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Naturaleza– La tarea requiere experiencia.– Es de valor práctico.– Táctica.– Sirve a necesidades a largo plazo.
Tipo– La tarea no requiere investigación básica.– La tarea requiere sólo manipulación simbólica.– La tarea requiere soluciones heurísticas.
Elección del problemaAdecuación
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Complejidad– La tarea no es demasiado fácil.– La tarea no es demasiado manejable.– La trasferencia de experiencia es factible.– Los efectos de la introducción puede planificarse.– No requiere respuestas en tiempo real.
Elección del problemaAdecuación
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Existen expertos y son cooperativos.– Proporcionan la experiencia necesaria.
Los expertos pueden articular sus métodos yprocedimientos de trabajo.– Se dispone de suficientes casos de prueba.
La tarea sólo requiere habilidad cognitiva.No se precisan resultados óptimos sinosatisfactorios.
Elección del problemaPlausabilidad
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La tarea está bien estructurada y se entiende.La tarea no requiere sentido común.
Elección del problemaPlausabilidad
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Necesidad de experiencias en entornos hostiles,penosos o poco gratificantes.Escasez de experiencia humana.Necesidad de experiencia en diversos lugaressimultáneamente.Perdida de la experiencia humana.Resuelve una tarea útil y necesaria.
Elección del problemaJustificación
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Alta tasa de recuperación de la inversión:económicos e intelectual.No existen soluciones alternativas.El enfoque de la programación convencional noes posible o satisfactorio.
Elección del problemaJustificación
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Los expertos no se sienten amenazados por elproyecto.Los expertos tienen un brillante historial en larealización de la tarea.Los expertos concuerdan en las soluciones.Los directivos están mentalizados y tienenexpectativas realistas.
Elección del problemaÉxito
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Lo que cuenta es la calidad de la solución final.Se efectúa una adecuada transferencia detecnología.Hay cambios mínimos en los procedimientoshabituales.Los usuarios no rechazan la tecnología de los SBC.
Elección del problemaÉxito
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Problemas similares se pueden resolver.El dominio es estable y/o la continuidad delproyecto no está influenciado por decisionespolíticas.Los objetivos del sistema son claros y evaluables.El sistema interactúa inteligiblemente con elusuario, el directivo o el experto.
Elección del problemaÉxito
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Las soluciones son explicables o interactivas.La inserción del SBC se efectuará sin traumas.El SBC explica claramente su razonamiento.
Elección del problemaÉxito
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Objetivos del proyecto.– Finalidades, propósitos y metas.
Problema principal– Definición del problema– Concepción global de la solución y
descomposición.– Descripción de problemas similares.
Definición de características yconcepción de la solución
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Subproblemas– Descripción de cada subproblema.– Análisis de la cohesión de cada parte y
acoplamiento.– Descripción de eventuales analogías.
Casos de Prueba– Colección.– Valoración.
Definición de características yconcepción de la solución
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Características epistemológicas– Datos incompletos, inciertos, imprecisos.– Consideraciones subjetivas y objetivas (Criterios
de éxito).Datos– Enumeración y descripción.
Recursos– Humanos, tecnológicos, información, materiales
Definición de características yconcepción de la solución
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Solución– Estrategias posibles.– Describir y cuantificar su escala.
Costo Beneficio– Análisis global desglosado.
Calendario– Herramienta de planificación.
Definición de características yconcepción de la solución
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