Sistemas Expertos de Primera Generación (I)

Introducción a los sistemas expertos

2

Contenidos

1. Introducción2. Un sistema clásico: MYCIN3. Adquisición de conocimiento

3

Caracterización (I)

SE: programa de ordenador que representa y utiliza conocimiento especializado para solucionar o asesorar en la solución de problemas

Sistema Basado en ConocimientoNo se limita a conocimiento experto

4

Caracterización (II)

Simula el razonamiento humano más que el dominioIncluye una representación del conocimiento humano, habitualmente de naturaleza heurísticaAbordan problemas complejos de interés práctico

Cuerpo de conocimiento amplioEficiencia: % elevado soluciones correctas, tiempo de computo razonable

Facilidades de explicación o justificación soluciones

5

Tareas

InterpretaciónPredicciónDiagnosisDiseñoPlanificaciónMonitorizaciónDepuraciónReparaciónEnseñanzaControl

6

Sistemas Representativos

DENDRAL 65-70 Estructura molecular compuestos orgánicos

MYCIN 75 Diagnosis infecciones bacterianas

PROSPECTOR 76 Prospecciones geológicas

CASNET 79 Diagnosis glaucoma

R1/XCON 80-85 Configuración equipos DEC

MORE 88 Diagnosis perforación fluidos

SOPHIE III 80 Aprendizaje reparación circuitos electrónicos

7

Arquitectura básica

BaseConocimiento

Motor Inferencias

Memoriade trabajo

MóduloAdquisición

Conocimiento

MóduloExplicación

Interfaz Usuario

8

Ventajas /Inconvenientes

VentajasRelacionadas con el conocimiento

Analizar, modelar, documentarDistribuirUtilizar en la solución de problemas

InconvenientesRelacionadas con el conocimiento

Naturaleza simbólicaDificultad de obtención y mantenimiento

9

Limites de aplicación

Naturaleza de la tareaDificultades con necesidades sensoriales o motricesDificultades si requiere conocimiento de sentido común

Disponibilidad del conocimiento expertoSe precisa cuerpo de conocimiento estable

Capacidad de análisis, modelado e implementación del conocimiento

10

Un sistema clásico: MYCIN

Diagnóstico de enfermedades bacterianasInterés histórico

Paradigma computacional de los sistemas expertos de primera generación

Interés actual:Análisis en el nivel del conocimiento

TareasDiagnosis: identificar organismo responsable infecciónConfiguración: seleccionar elementos para obtener terapia

11

Subsistemas

MóduloConsulta

MóduloExplicación

MemoriaTrabajo

MóduloAdquisición C.

BaseConocimiento

Usuario(médico)

Experto(enfermedadesinfecciosas)

12

MYCIN: nivel simbólico

Sistema de producciónFormalismo O-A-VFactores de certezaEncadenamiento hacia atrás

Jerarquías de microorganismos

Árboles de contextoOrganización elementos consulta

13

Árbol de contextos

Paciente-1

Cultivo-1 Cultivo-2 Cultivo-3 Operación-1

Organismo-2Organismo-1 Organismo-3 Organismo-4

Medicación-1 Medicación-2 Medicación-3

Medicación-4

14

Reglas de MYCIN

Si la tinción del organismo es Gram negativa yla morfología del organismo es bastoncillo yel organismo es aeróbico

Entonces hay una fuerte evidencia (0.8) de que el organismo es de la clase Enterobacteraceae

Antecedente: ($and (same cntxt tincion Gramneg)(same cntxt morfologia bastoncillo)(same cntxt aerobicidad aerobico))

Consecuente: (conclude cntxt ident Enterobacteraceae .7)

15

Ejemplo dialogo

16

Ejemplo dialogo

Eje

mp

lo e

xp

licació

n

18

Adquisición conocimiento

Cuello de botella en el desarrollo de un sistema basado en conocimiento

19

Métodos adquisición conocimiento

Experto

Experto

Datos

Ingeniero deConocimiento

Base deConocimiento

Editor deConocimiento

Base deConocimiento

AprendizajeAutomático

Base deConocimiento

20

Adquisición conocimiento

Transferencia:Transferencia y transformación de la experiencia en la solución de problemas de una fuente de conocimiento a un programa de ordenador (Buchanan 83)

ModeladoConstrucción de modelos de los diversos aspectos del conocimiento humano (Schreiber, 2000)

21

IC como transferencia

Extracción del conocimiento de un experto humanoTransferencia al sistema

Se interroga al experto sobre las reglas aplicablesTraducción del lenguaje natural al formato de reglas

Prototipado rápido

22

Inconvenientes Ingeniería Conocimiento como transferencia

Para que el proceso de transferencia sea viable, es preciso que el IC, proveedor de conocimiento y desarrollador compartan

Vocabulario comúnVisión común del proceso de solución del problema

23

Proceso de adquisición de conocimientoPrimera propuesta “Ciclo de Vida”

Identificación

Encontrarconceptosrepresentar

conocimiento

Diseñarestructurasorganizar

conocimiento

ValidarRepresentación

Conceptualización Formalización Implementación Evaluación

Refinamiento

Rediseño

Reformulación

Requisitos Conceptos Estructuras R. computable

Volcar en

LRC

Identificarcaracterísticas

problema

24

Extensiones propuesta básicaKulikowski 89

Identificación Problema

Conceptualización

Formalización Conocimiento

Construcción del Prototipo

Crítica y Evaluación Interna

Refinamiento Base Conocimiento

Evaluación y Validaciónen Campo

25

Prototipado Rápido

VentajasSe centra en la elicitación e interpretaciónMotiva al expertoConvence responsables

InconvenientesSalto entre información aportada por el experto y la representación que soporta la implementaciónLa arquitectura restringe el análisisDifícil de abandonar

26

IC como modelado:Nivel del conocimiento

Alan Newell (82): dificultad de la IC como transferencia por la ausencia de una teoría del conocimiento

NivelesSimbólico: lenguajes de representación, inferenciasConocimiento: caracterización del conocimiento necesario para realizar una tarea y su uso

Principio del Nivel de Conocimiento:El conocimiento se debe modelar a un nivel conceptual, independientemente de los elementos computacionales y de las implementaciones de software

27

IC como modelado: principios básicos

1. IC consiste en la construcción de modelos de los diversos aspectos del conocimiento humano

2. Principio del Nivel de Conocimiento: durante el modelado, centrarse en la estructura conceptual del conocimiento, dejando para etapas posteriores los detalles de implementación

3. El conocimiento tiene una estructura interna estable que es analizable: distintas categorías, patrones y estructuras de conocimiento

28

Metodologías

COMMONKADSSoporta análisis y diseños, contexto y conocimiento.Tres niveles de conocimiento: dominio, inferencia, tareaLibrería de tareas, elementos reutilizables

PROTÉGÉPROTÉGÉ I: herramientas adquisición conocimiento a partir de metaconocimientoPROTÉGÉ II: entorno IC, librerías, elementos reutilizablesPROTÉGÉ 2000: Ontologías, Web Semántica