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1 Sistemas basados en Conocimiento: Una Base para su Concepción y Desarrollo Alejandro Peña Ayala INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

2 Alejandro Peña Ayala Cursó la licenciatura en Informática en la UPIICSA del IPN. Posteriormente obtuvo el Diplomado en Java y Aplicaciones Web en el ITAM, la Especialidad y la Maestría en Inteligencia Artificial en la Fundación Arturo Rosenblueth. Actualmente es candidato al grado de Doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del IPN, contando para ello del respaldo del CONACYT y del IPN a través de una beca. Entre sus distinciones académicas están: El haberse titulado por la opción de escolaridad en 1981, conforme al reglamento del IPN. El reconocimiento hecho por el CONCACYT y el Diario de México en el evento: Los mejores estudiantes de México generación 1981, como el mejor estudiante en la Licenciatura en Informática del IPN. Además de haber obtenido el grado de de Maestría en Inteligencia Artificial con mención honorífica. A la par de su desarrollo académico, Alejandro Peña ha ejercido la carrera magisterial, profesional, de investigación y ministerial. En 1981 ingresó a la planta docente de la UPIICSA, donde actualmente es profesor titular C e investigador. Durante el lapso ofreció cátedra en la Maestría en Sistemas Computacionales del ITESM-CEM. Además de haber hecho lo propio en las Maestrías en Sistemas de Información y Ciencias de la Computación en la Fundación Arturo Rosenblueth. En el ámbito profesional de la Informática, desde 1978 se ha desenvuelto en los sectores privado, público, bancario y empresarial, desempeñando cargos como: Programador, analista y líder de proyecto en la entonces Secretaría de Comercio. Jefe de Soporte Técnico en el (desaparecido) Instituto Mexicano de Comercio Exterior. Subdirector de Sistemas en la Secretaría de Salud. Subgerente de Proyectos Especiales en el Banco Nacional de Comercio Exterior. Coordinador de Sistemas en Banamex. Fue fundador y Director General de la empresa Neuralware, dedicada a las Tecnologías de la Información. Como resultado de sus estudios doctorales orientados al ámbito de la Educación basada en Web, ha publicado: varios Reportes Técnicos, y presentado diversos trabajos en congresos nacionales e internacionales celebrados en ciudades de cuatro continentes, como por ejemplo: Washington-USA., Vancouver Canáda, Melbourne Australia, Bensaçon Francia, Grindelwald Suiza, y Bali Indonesia. Las memorias de sus artículos han sido editadas por organizaciones como IEEE y Springer. Así mismo es autor de una colección de libros relacionados con la Informática y la Inteligencia Artificial. Actualmente, Alejandro Peña es Apóstol y Director General del World Outreach Light to the Nations Ministries (WOLNM), cuya visión es la formación de discípulos, mediante el uso de las Tecnologías de la Información y del Conocimiento, a nivel mundial dedicados a predicar el Evangelio. Por sus ocupaciones académicas, profesionales y ministeriales, Alejandro Peña ha tenido la oportunidad de visitar diversos países y regiones del mundo, amén de haber arribado a sitios extremos del planeta como: La Antártida, el océano glaciar Ártico, y el centro del desierto de Australia. También ha explorado islas exóticas como Hawai, Tahití, y Rarotonga; y otras remotas como Spitsbergen y Baffin. A raíz de tales experiencias, Alejandro Peña ofrece el testimonio de las maravillas naturales que Dios ha hecho en el mundo para deleite del ser humano, y en particular de sus hijos que son salvos a través de Jesucristo y llenos de su Espíritu Santo, quien les anima a clamar: Abba, Padre!

3 Sistemas basados en Conocimiento: Una Base para su Concepción y Desarrollo

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5 Sistemas basados en Conocimiento: Una Base para su Concepción y Desarrollo Alejandro Peña e Ayala INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL - México -

6 PRIMERA EDICIÓN D.R. 2006, Alejandro Peña Ayala INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL Dirección de Publicaciones Revillagigedo 83, Centro Histórico, 06070, México, D.F. ISBN: Impreso en: México / Printed in México

7 El autor reconoce que esta obra ha sido inspirada de manera especial por su Padre, Hermano Jesús y Consolador como parte de los proyectos de investigación de World Outreach Light to the Nations Ministries (WOLNM). Así mismo, el trabajo es el resultado de su experiencia profesional, como investigador y docente en la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias Sociales y Administrativas (UPIICSA) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) y fruto del desarrollo de su tesis doctoral en el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional.

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9 P R Ó L O G O

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11 Los Sistemas basados en Conocimiento representan un paso delante de los sistemas de información convencionales al pretender representar funciones cognitivas del ser humano como el aprendizaje y el razonamiento. Esta clase de aplicaciones descansan en las contribuciones de la Inteligencia Artificial en lo general y en la Ingeniería del Conocimiento en lo particular. Su orientación es la automatización del análisis de problemas, la búsqueda de soluciones, la toma de decisiones y el empleo de conocimiento especializado en un campo específico de aplicación. Entre los productos más significativos de los Sistemas basados en Conocimiento se encuentran los Sistemas Expertos, los cuales están encargados de representar el conocimiento de los especialistas de una rama en la procura de su aprovechamiento para tareas de diagnóstico, enseñanza y control. La composición de los Sistemas basados en Conocimiento consta de: Un mecanismo de aprendizaje, una base de conocimientos, un motor de razonamiento, y medios de comunicación hombre-máquina. Por tal motivo, en este ejemplar se dedica un capítulo para tratar cada uno de esos temas, en los que se expone los procedimientos que se realizan para la confección de los componentes y se describe las estructuras de representación de conocimiento apropiadas para su organización.

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13 TABLA DE CONTENIDO INTRODUCCIÓN SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO ALCANCES DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN EXTENSIÓN A LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO PROPIEDADES DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO TIPOS DE APLICACIONES DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO SISTEMAS EXPERTOS LA ELITE DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO DESCRIPCIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS DEFINICIÓN CUALIDADES NIVELES DE APLICACIÓN ÁREAS DE DESARROLLO ARQUITECTURA PERFIL GENERAL DEL FUNCIONAMIENTO DE UN SISTEMA EXPERTO EJEMPLOS DE SISTEMAS EXPERTOS OPERACIÓN DE PROTOTIPOS CONSTRUCCIÓN DE SISTEMAS LA INGENIERÍA DE CONOCIMIENTO METODOLOGÍA PARA LA CONSTRUCCIÓN DE SISTEMAS EXPERTOS RECURSOS INVOLUCRADOS TIPO DE SOFTWARE APROPIADO A LA CREACIÓN DE SISTEMAS EXPERTOS RECOMENDACIONES APLICACIÓN DE SHELL S DESCRIPCIÓN DEL SHELL M COMPONENTES DE M OPERACIÓN DE M DESCRIPCIÓN GENERAL EJECUCIÓN DE PROTOTIPOS REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTO INFERENCIA Y BÚSQUEDA MANEJO DE COMANDOS MANIPULACIÓN DE LA BASE DE CONOCIMIENTOS Y EL CACHÉ INTERACCIÓN CON EL USUARIO RASTREO Y MONITOREO MECANISMO DE APRENDIZAJE DESCRIPCIÓN DE UN MECANISMO DE APRENDIZAJE INTEGRACIÓN DE UN MÓDULO DE APRENDIZAJE CICLO DE ADQUISICIÓN INICIAL DEL CONOCIMIENTO ANTES DE LA IMPLEMENTACIÓN COMPONENTES DE UN SISTEMA DE APRENDIZAJE MECANISMO DE APRENDIZAJE CICLO DE ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO DESPUÉS DE QUE LA IMPLEMENTACIÓN HA COMENZADO MÉTODOS DE APRENDIZAJE TÉCNICAS DE APRENDIZAJE CONCEPTOS...61

14 5.4.2 GENERALIZACIÓN ANALOGÍA DESCUBRIMIENTO HERRAMIENTAS QUE FACILITAN EL APRENDIZAJE APLICACIONES ORIENTADAS AL APRENDIZAJE CONSTRUCCIÓN DEL MECANISMO DE APRENDIZAJE EVALUACIÓN DEL MÓDELO DE APRENDIZAJE BASE DE CONOCIMIENTOS DESCRIPCIÓN DE UNA BASE DE CONOCIMIENTOS ROL DEL MÓDULO CONSIDERACIONES FUNCIONAMIENTO DEL ADMINISTRADOR DE LA BASE DE CONOCIMIENTOS EVALUACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTOS CÁLCULO DE PREDICADOS REGLAS DE PRODUCCIÓN SUPOSICIONES CONOCIMIENTO DIFUSO FUZZY SETS REDES SEMÁNTICAS FRAMES DEPENDENCIA CONCEPTUAL SCRIPTS SELECCIÓN DE LA REPRESENTACIÓN APROPIADA DECLARATIVO PROCEDURAL CÁLCULO DE PREDICADOS REGLAS DE PRODUCCIÓN PROBABILIDAD FUZZY SETS REDES SEMÁNTICAS FRAMES DEPENDENCIA CONCEPTUAL SCRIPTS CONSTRUCCIÓN DE UNA BASE DE CONOCIMIENTOS HERRAMIENTAS METODOLOGÍA CYCL EXIS MOTOR DE INFERENCIA NATURALEZA DEL MOTOR DE INFERENCIA DESCRIPCIÓN PROPÓSITO ELEMENTOS EVALUACIÓN DE MÉTODOS DE INFERENCIA LÓGICA SISTEMAS DE PRODUCCIÓN FACTORES DE CERTIDUMBRE ( CF ) RAZONAMIENTO EN OBJETOS ESTRUCTURADOS RAZONAMIENTO CONCEPTUAL RAZONAMIENTO NO MONOTÓNICO FUZZY LOGIC COMPARACIÓN DE MÉTODOS INTEGRACIÓN DE LA INFERENCIA Y BÚSQUEDAS ANÁLISIS DEL TIPO DE PROBLEMAS A RESOLVER PROGRAMACIÓN LÓGICA XIV

15 SISTEMAS DE PRODUCCIÓN RAZONAMIENTO NO MONOTÓNICO CONSTRUCCIÓN DEL MOTOR DE INFERENCIA Mantenimiento de Memoria en Fuzzy Expert System Flops INTERFASE HOMBRE - MÁQUINA PROPÓSITO DEL MÓDULO CONSIDERACIONES TIPO DE USUARIO TEMA DE LA COMUNICACIÓN RECURSOS ARISTAS DE LA COMUNICACIÓN MODELO CICLO DE COMUNICACIÓN DESCRIPCIÓN FLUJO CONCLUSIÓN JUSTIFICACIÓN FORMAS DE IMPLEMENTACIÓN METACONOCIMIENTO ASPECTOS A EVALUAR RECOMENDACIONES CRITERIOS DE ÉXITO CONCLUSIONES REFERENCIAS...177

16 XVI

17 TABLA DE FIGURAS Fig. 1. Arquitectura general de los componentes de un Sistema Experto...14 Fig. 2. Ambiente de la Ingeniería de Conocimiento...21 Fig. 3. Tipos de conocimiento que se quieren representar...22 Fig. 4. Modelo del ciclo de vida para el desarrollo de un Sistema Experto...24 Fig. 5. Proceso de identificación del problema...24 Fig. 6. Proceso de formalización del Sistema Experto...27 Fig. 7. Ciclo para la adquisición inicial de conocimiento...56 Fig. 8. Componentes de un sistema de aprendizaje...58 Fig. 9. Ciclo para la actualización de conocimiento...59 Fig.10. Aprendizaje de los conceptos CASA, TIENDA y ARCO...63 Fig. 11. Descripción estructural...63 Fig. 12. Descripción de un arco de acuerdo con el primer ejemplo...64 FIig. 13. Descripción del arco de acuerdo con el segundo ejemplo...65 FIig. 14. Descripción de arco después de integrar dos ejemplos...65 Fig. 15. Descripción de arco después del ejemplo casi - equivocado...66 Fig. 16. Ejemplos para conocer un arco...67 Fig. 17 Reglas de generación de enlace necesario...67 Fig..18 Regla de generalización de prohibición de enlace...68 Fig. 19. Heurística de Ascenso de árbol...69 Fig. 20. Red de similitud...72 Fig. 21. Analogía Transformacional...73 Fig. 22. Muestra un ejemplo de Analogía Transformacional...73 Fig. 23. Analogía Derivacional...74 Fig. 24. Proceso del KBL...80 Fig. 25. Árbol de pruebas parcial determinado por el RSI...82 Fig. 26 Esquema general para la Multiestrategia de aprendizaje...89 Fig. 27. Relación entre base de conocimientos y otros módulos del Sistema Experto...93 Fig. 28. Evolución del conocimiento...93 Fig. 29. Diferentes niveles de detalle de la expresión El niño corre rápido...94 Fig. 30. Elementos fundamentales del Cálculo de predicados...96 Fig. 31. Elementos de un sistema de producción...98 Fig. 32. Enlace de las declaraciones en la BC Fig. 33. Representación con Fuzzy sets del ejemplo El Williams es un auto más rápido que el Ferrari Fig Variables Lingüísticas Fig. 35. Grado de membresía Fig. 36. Representación mediante redes semánticas Fig. 37. El perro mordió al cartero Fig. 38. Todos los perros han mordido a algún cartero Fig. 39. Todos los perros han mordido a todos los carteros Fig. 40. Represetación de un arco mediante frames Fig. 41. Representación de una sala Fig. 42. Descripción de los elementos de una oración Fig. 43. Representación de una acción y los elementos involucrados Fig. 44. Instanciación de un evento Fig. 41. Representación del conocimiento mediante dependencia conceptual Fig. 42. Consideraciones para la selección de técnica de representación del conocimiento Fig. 43. Relación Ontología - Representación del conocimiento Fig. 44. Estructura de CYC Fig. 45. Representación "A María le gusta únicamente la gente que programa en LISP Fig. 46. Arquitectura de EXIS Fig. 47. Elementos en la representación de EXIS Fig. 48. Aprendizaje...126

18 Fig. 49. Ejemplos de representación Fig. 50. Esquema del motor de inferencia Fig. 51. Interrelación del Motor de Inferencia con los componentes de un S.E Fig. 52. Sistema de producción Fig. 53. Cálculo del CF de una conclusión derivada por varios caminos Fig. 54. Razonamiento en objetos estructurados Fig. 55. Propiedades de las clases inherentes al objeto Fig.57. Propiedades válidas de una clase de objetos y sus instancias no válidas Fig. 58. Conflicto de inherencia Fig. 59. Razonamiento conceptual Fig. 60. Representación de Fórmulas y Modelos de Creencias Fig. 61. Consistencia de teoremas Fig. 62. Representación mediante Fuzzy Logic Fig. 63. Marco de referencia Fig. 64. Tabla de evaluación Fig. 65. Programación lógica Fig. 66. Implementación del razonamiento no monotónico Fig. 67. Ilustración del retroceso dirigido sin dependencia Fig. 68. Ilustración del retroceso dirigido sin dependencia Fig. 69. Ejemplificación del retroceso dirigido por dependencia Fig. 70. Ejemplificación del retroceso dirigido por dependencia Fig. 71. Ejemplificación de suposicones Fig. 72. Desarrollo de un caso por medio de un sistema de mantenimiento de verdad Fig. 73. Desarrollo de un caso por medio de un sistema de mantenimiento de verdad Fig. 74. Polimorfismo Fig Arquitectura Fig. 76. Algoritmo del sistema de mantenimiento de memoria XVIII

19 LISTA DE TABLAS Tabla 1. Ventajas que poseen los expertos sobre los que no lo son...12 Tabla 2.a Ventajas que poseen los expertos sobre los que no lo son...16 Tabla 2.b Descripción de Sistemas Expertos Tabla 2.c Descripción de Sistemas Expertos Tabla 3. Características de las Máquinas LISP...30 Tabla 4. Características de algunas Herramientas Híbridas...31 Tabla 5. Características de algunas Herramientas de Adquisición de Conocimiento Tabla 6.a Cuadro de Herramientas de Sistemas Expertos...32 Tabla 6.b Cuadro de Herramientas de Sistemas Expertos Tabla 6.c Cuadro de Herramientas de Sistemas Expertos...34 Tabla 6.d Cuadro de Herramientas de Sistemas Expertos....35

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21 INTRODUCCIÓN

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23 INTRODUCCIÓN El conocimiento es un activo cada vez mas apreciado por la sociedad contemporánea, sus instituciones académicas, de investigación y producción se esfuerzan en adquirir mas conceptos, desarrollar modernas tecnologías, formular nuevas teorías y aportar significativos descubrimientos e invenciones en los todos los campos de las ciencias con el propósito de proveer un mayor bienestar a la población. El conocimiento acumulado a lo largo de la historia, evoluciona y se actualiza permanentemente en forma cada vez mas acelerada, expandiendo su alcance y repercusión social en cada ámbito de la actividad humana. Constituye el motor de transformación y desarrollo de una nación dentro del concierto mundial cada vez mas competido, donde los países que alcanzan un primer plano de crecimiento industrial, tecnológico y económico, repercutiendo sus beneficios entre los habitantes. Ellos se caracterizan por la gran inversión que realizan en la adquisición, desarrollo y explotación de conocimiento especializado. Las organizaciones reconocen que su principal recurso es el humano, entre las razones que justifican la afirmación destaca, el atributo de la persona como un ser dotado de habilidades y capacidades adecuadas en el ejercicio de funciones específicas gracias al nivel de preparación que ha adquirido a lo largo de su vida; donde a través del estudio, práctica y experiencias acumula un alto nivel de conocimientos. Por tal motivo, el individuo, la familia, las empresas y el gobierno reconocen como una prioridad el fomento de la educación, la investigación y el desarrollo tecnológico. Ya que este medio constituye la esperanza de un mejor futuro, puesto que es un instrumento que contribuye a colocar en una posición ventajosa a la persona, la organización y al país mismo dentro del ámbito donde se desenvuelven. La informática como un campo de la actividad, está dedicada a eficientar el ejercicio de diversas labores, por medio de la representación y empleo de conocimiento específico para la sistematización de las tareas, de tal forma que se realicen con un mayor grado de rapidez, exactitud y simplicidad, contribuyendo a elevar el bienestar de los usuarios. Para ello aplica un enfoque interdisciplinario, procura mejorar sus instrumentos y metodologías de trabajo, aspira a optimizar cada vez mas sus aplicaciones y extender su marco de acción. Entre sus pretensiones destaca la creación de sistemas basados en conocimiento dedicados a una aplicación específica. Para ello, utiliza las aportaciones de la inteligencia artificial en las áreas de aprendizaje, razonamiento, representación de conocimiento y comunicación. Con estos elementos, procura crear una aplicación mecanizada que almacene, explote y actualice los conocimientos que los especialistas en un campo pueden aportar para la solución de problemas específicos, dando vida a los sistemas expertos. El profesional de la informática debe adquirir los conocimientos y habilidades que le permitan encarar proyectos con un alto nivel de desarrollo tecnológico, entre ellos la creación de sistemas expertos que procuren explotar el acervo de los especialistas en forma sistematizada, destinándolos a campos específicos como el diagnóstico médico, control de procesos, evaluación de condiciones meteorológicas, entre otros. Dicha formación se obtiene por medio de cursos, herramientas y acervos pertenecientes a la ingeniería del conocimiento. Con ese propósito se ha compilado este material a lo largo de estudios, investigación y enseñanza en el campo de los sistemas expertos, que al ser redactados en formato de apuntes respaldan la cátedra del profesor y el estudio de los alumnos. En ellos se ofrece las argumentaciones necesarias para comprender los temas conforme al programa de la asignatura. Su contenido incluye un perfil de los sistemas basados en conocimiento; los alcances y elementos de los sistemas expertos. Explica la metodología y programación de un shell para construir sistemas. Brinda los conceptos y técnicas apropiadas en la creación del mecanismo de aprendizaje, base de conocimientos, motor de inferencia e interface hombre máquina. Finaliza con la descripción del metaconocimiento. Expreso mi gratitud a la U.P.I.I.C.S.A. por incentivar la redacción de este material. También a los alumnos que participaron en su edición. De manera especial a Dios que como muestra de su amor creó al hombre a su imagen y semejanza (Génesis 1.27), como un ser pensante capaz de adquirir y explotar conocimiento.

24 4

25 CAPÍTULO 1. SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

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27 1. SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO 1.1 ALCANCES DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN Los sistemas de información mecanizados son concebidos e implementados como instrumentos que procesan información con el propósito de: Apoyar la toma de decisiones. Contener conocimiento técnico. Reducir a un grado mínimo el error humano. Automatizar las operaciones repetitivas. Transmitir información dentro de la organización. Reducir el tiempo de realización de las operaciones. Bajar costos. Facilitar la tarea del usuario. Ofrecer información: completa, eficiente, veraz, oportuna. Manipular grandes volúmenes de información. Satisfacer las necesidades del usuario. 1.2 EXTENSIÓN A LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Los sistemas basados en conocimiento se consideran una extensión - un paso tecnológico - de los sistemas de información cuyos alcances y complejidad son mayores. Entre sus propósitos destacan: Aprender. Evolucionar. Adaptar. Razonar. Tomar decisiones. Contener conocimiento empírico, mundano y del lenguaje. Analizar problemas. Generar alternativas de solución. Emular al experto humano. Generar conocimiento a partir del que ya se posee. 1.3 PROPIEDADES DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Entre las características más relevantes de los sistemas basados en conocimiento están: Procedimientos no algoritmicos. Manejo de incertidumbre. 0, 1 ó múltiples soluciones. Conocimiento técnico y científico. Busca generar la solución óptima. Manipulación de conocimiento no monotónico. Procesos interactivos. Aprendizaje de los fracasos. Empleo de métodos para la representación del conocimiento. Capacidad para explicar su propio razonamiento, cuestionamiento y emisión de conclusiones. Uso de búsquedas heurísticas. Representación de conocimiento especializado del campo de aplicación. Pueden utilizar razonamiento con base en probabilidades, creencias, pertenencias y suposiciones. Procesamiento simbólico. Utilizan sistema de mantenimiento de la verdad para afirmaciones y negaciones cambiantes. Datos cualitativos más que cuantitativos.

28 8 Sistemas basados en Conocimiento: Una Base para su Concepción y Desarrollo 1.4 TIPOS DE APLICACIONES DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO El ámbito de aplicación de los sistemas basados en conocimiento incluye: Lenguaje natural. Realidad virtual. Redes neuronales. Juegos. Sistemas expertos. Robótica. Sistemas de planeación. Reconocimiento de imágenes. Traductores. Solución de problemas. Sistemas evolutivos. CAM Manufactura. Llevado a máquinas de control numérico. Aprendizaje. Sistemas Tutoriales. 8

29 CAPÍTULO 2. SISTEMAS EXPERTOS

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31 2. SISTEMAS EXPERTOS 2.1 LA ELITE DE LOS SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO La tecnología representada por los Sistemas Expertos actuales, surge de las técnicas de Inteligencia Artificial que han sido objeto de amplias e intensivas investigaciones desde finales de los 50 s. Las investigaciones referidas comenzaron en las matemáticas para apoyar el razonamiento simbólico. mediante el uso de IPL, el primer lenguaje simbólico orientado al procesamiento de listas. Más tarde surgió LISP, reconocido como lenguaje artificial. La investigación en el campo los Sistemas Expertos comenzó a mediados de los años sesenta con un alcance limitado y se orientaron hacia juegos o temas altamente académicos e idealizados. Posteriormente se iniciaron desarrollos en los campos de la medicina, química, industria y la administración. Los Sistemas Expertos se emplean para ejecutar una variedad de tareas que en el pasado solamente podían llevarse a cabo por un número limitado de personas expertas. A través de la aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial (IA), los Sistemas Expertos captan el conocimiento básico que permite a una persona desempeñarse como un experto frente a problemas complicados. Entre las características más relevantes de los Sistemas Expertos, que los distingue de la mayoría de las aplicaciones tradicionales de la computación, es su capacidad para enfrentar problemas que constituyen un reto del mundo real, por medio de la aplicación de procesos que reflejan el discernimiento y la intuición humanas. En el futuro, a medida que se produzcan nuevas arquitecturas de equipos que soporten de una manera directa la ejecución de Sistemas Expertos y se perfeccione la tecnología de Inteligencia Artificial, es razonable esperar un desarrollo de sistemas que se aproximen asintóticamente al comportamiento humano en muchas áreas. El desarrollo de tales sistemas nos permitirá ofrecer soluciones técnicas más completas y alimentar nuestro conocimiento del proceso del pensamiento humano. Por esta razón, los Sistemas Expertos constituyen el nivel especializado en la representación y explotación de aplicaciones basadas en conocimiento. 2.2 DESCRIPCIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS DEFINICIÓN Un Sistema Experto es un sistema computacional que adquiere conocimiento especializado en un campo específico para explotarlo mediante métodos de razonamiento que emulan el desempeño del experto humano en la solución de problemas. Generalmente un Sistema Experto puede comprender: Amplio conocimiento específico a partir del campo de interés. Aplicación de técnicas de búsqueda y heurísticas. Habilidad para inferir nuevos conocimientos a partir de los actuales y de las experiencias obtenidas durante su operación. Procesamiento simbólico. Capacidad para explicar su propio razonamiento. Empleo de diversas técnicas de solución de problemas. Para destacar la naturaleza de un Sistema Experto, se debe apreciar los rasgos del experto humano: Él es una persona competente en un área determinada del conocimiento que cuenta con un largo periodo de preparación y práctica, la cual al aprovecharse se traduce al siguiente desempeño en comparación con otra persona no especializada como se aprecia en la Tabla 1:

32 12 Sistemas basados en Conocimiento: Una Base para su Concepción y Desarrollo Actividad Experto No experto Tiempo de resolución de problemas de su área Grande Pequeño Eficacia Alta Baja Organización Alta Baja Posee estrategias y tácticas Si No Búsqueda de soluciones Heurística No heurística Cálculos aproximados Si No Tabla 1. Ventajas que poseen los expertos sobre los que no lo son. En su desempeño los Sistemas Expertos, deben resolver los problemas como lo hacen sus símiles humanos, es decir en menor tiempo, con mayor eficacia y precisión CUALIDADES Entre los rasgos más relevantes de los Sistemas Expertos destacan: El proceso de buscar los conocimientos apropiados y a partir de éstos deducir nuevos conocimientos constituye un elemento clave del procesamiento de un Sistema Experto. Capacidad de representación simbólica del conocimiento y razonamiento. Referencia a un dominio de conocimiento técnico y altamente especializado. Capacidad de proceder heurísticamente más que algorítmicamente en la búsqueda de soluciones. Está obligado a explicar sus razonamientos, preguntas y conclusiones. Alto grado de efectividad en la resolución de problemas. Genera múltiples soluciones por contemplar varias hipótesis. Puede usar datos erróneos, reglas inciertas, manejo de incertidumbre. Emplea generalmente interfaz de lenguaje natural. Interacción con el humano o con el medio que controlan NIVELES DE APLICACIÓN Se puede concebir una escala creciente de alcance y complejidad entre los diversos niveles de aplicación, en donde de acuerdo a la naturaleza del sistema un nivel sirve de soporte a otro (es decir forma parte) o bien es una alternativa. Los principales niveles son: Los sistemas de interpretación. Realizan el análisis de datos observables para determinar su significado e inferir descripciones de situaciones del sistema medido por los datos. Un ejemplo de este tipo de sistemas es la interpretación de los datos obtenidos por un espectrómetro de masas de los fragmentos moleculares. La interpretación revela la determinación de una o más estructuras químicas. Estos sistemas deben encontrar interpretaciones correctas y consistentes con los datos, considerando sistemáticamente las posibles interpretaciones y descartando sólo aquéllas para las que hay suficiente evidencia para desecharlas. Esta categoría incluye los sistemas de vigilancia, entendimiento de voces, análisis de la imagen e interpretación de señales. Los sistemas de predicción. Prevén el curso futuro a partir de un modelo del pasado y presente. Por ejemplo la predección del clima con base al estado actual del tiempo. Los sistemas de diagnosis. Se orientan a la identificación de estados o fallas en un sistema basado en datos observables, por ejemplo, el diagnóstico de enfermedades infecciosas. Estos sistemas describen irregularidades observadas en el comportamiento del sistema, con sus causas subyacentes, para ello pueden usar una tabla de asociaciones entre comportamientos y diagnosis. 12

33 Sistemas Expertos 13 Los sistemas de diseño. Desarrollan configuraciones de objetos que satisfacen requerimientos o descripciones particulares, intentan minimizar una función objetivo que mide cortes y otras propiedades indeseables de diseños potenciales. Esta categoría incluye el diseño de circuitos, edificios, presupuestos, etc. Los sistemas de planificación. Se especializan en la creación de planes, concebidos como un programa de acciones que pueden ejecutarse para alcanzar metas. Un planificador debe construir un plan que alcance metas sin consumir excesivos recursos o violar restricciones. Si existen conflictos entre metas, el planificador establecerá prioridades y si los requerimientos de la planificación o los datos para la decisión no son completamente conocidos o cambian con el tiempo, entonces el planificador actuará tentativamente. También debe explicar planes posibles ya que en principio no puede saber las consecuencias de sus acciones. Estos sistemas incluyen programación automática, planes de robots, proyectos, rutas, comunicaciones, experimentos y planes militares. Los sistemas de monitorización. Interpretan señales continuamente y ponen en funcionamiento medidas de respuesta, como por ejemplo alarmas cuando se necesita una intervención. En un sistema de este tipo el reconocimiento de las señales de alarma se debe llevar a cabo en tiempo real y evitar falsas alarmas a efectos de credibilidad. Existen sistemas de monitorización para plantas nucleares, tráfico aéreo y enfermedades. Los sistemas de depuración. Prescriben remedios para mal funcionamiento de un sistema. Estas aplicaciones confían en las capacidades de planificación, diseño y predicción para crear especificaciones o recomendaciones para corregir un problema de diagnosticado. Entre sus aplicaciones destacan, la robótica, el mantenimiento industrial y el de plantas nucleares. Los sistemas de reparación. Desarrollan y ejecutan planes para administrar un remedio a algunos problemas diagnosticados. Tales sistemas incorporan capacidades de depuración, planificación y ejecución. Se aplican en dominios como redes, aeronáutica, mantenimiento de la computadora, etc. Los sistemas de instrucción. Para diagnóstico y mejoramiento del aprendizaje de los estudiantes. Típicamente este sistema empieza construyendo una descripción hipotética del conocimiento del estudiante para interpretar el comportamiento del mismo, entonces diagnostican la eficiencia y determina un remedio adecuado. Finalmente se planifica una tutoría interactiva para adquirir el conocimiento adecuado. Los sistemas de control. Gobierna adaptativamente el comportamiento global de un sistema, para lo cual debe interpretar repetidamente la situación actual, predecir el futuro, diagnosticar causas de problemas, formular un plan para remediarlos y monitorear su ejecución para asegurar el éxito. En este tipo de sistemas se incluye el control del tráfico aéreo, el manejo de negocios y el manejo de dirección virtual de una batalla, ÁREAS DE DESARROLLO Entre los campos donde se aplican los Sistemas Expertos destacan: Medicina. Gran parte de los Sistemas Expertos que se han desarrollado se aplican en el área de la medicina, donde su función es realizar diagnósticos de enfermedades basados en el cálculo de probabilidades. Finanzas. Es un campo importante debido a las grandes inversiones realizadas por entidades financieras, bancarias y aseguradoras. Industria: El reto de los Sistemas Expertos industriales se centra en la necesidad de que se comuniquen con dispositivos sensores, bases de datos, dispositivos de mando y accionamiento en tiempo real. Electrónica. Se orientan al diseño, diagnóstico y reparación. El uso de Sistemas Expertos se debe a la creciente complejidad de los circuitos y al gran número de parámetros a considera en los mismos. Militar. En actividades de monitoreo, diseño, planeación, educación y control. Aeronáutica. Orientado al control de la posición de los satélites y la interpretación de sus imágenes.

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