Tipos de conocimiento en resolución n de problemas. Humanos. Ingeniería a del Conocimiento (Primer Parcial) Conocimiento

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1 Tema 1: Introducción n a los Sistemas Basados en el Conocimiento Modelo computacional Origen Conocimiento y Técnicas Heurísticas Definición de SBC Tipos de Conocimiento Experto Ventajas e Inconvenientes de los SSBBC Ingeniería a del Conocimiento (Primer Parcial) Parte I: Descripción de Sistemas Basados en Conocimiento, herramientas de representación y posibilidades de razonamiento, modelado del Conocimiento experto. Tema 1 Introducción a los sistemas basados en el conocimiento (SBC). Tema 2 La lógica como herramienta para la representación e inferencia del conocimiento. Tema Sistemas de representación del conocimiento basados en reglas. Tema 4 Introducción a las metodologías de modelado de conocimiento. CommonKADS Tema 1: Introducción n a los Sistemas Basados en el Conocimiento Referencias Bibliográficas: "The engineering of Knowledge-based Systems. Theory and practice". González, Avelino J; Dankel, Douglas D. Prentice Hall International Editions "Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento". Pajares Martinsanz, Gonzalo; Santos Peña, Matilde. Editorial Ra-Ma, "Desarrollo de Sistemas Basados en Conocimiento. CLIPS y FuzzyCLIPS" Carbó Rubiera, Javier; Molina López, José M.; Martínez Tomás, Rafael. Ed. Sanz y Torres Tipos de conocimiento en resolución n de problemas Humanos Conocimiento General Clasificar el problema en un Dominio del Problema concreto Conocimiento Específico Resolución de problemas en dicho Dominio Conocimiento General sobre Resolución de Problemas Como aplicar los conocimientos anteriores para la resolución

2 Modelo Computacional de un SBC Componentes de un SBC Usuario PROGRAMA INTELIGENTE MOTOR DE INFERENCIAS Conocimiento General Resolución de Problemas BASE DE HECHOS Motor de Inferencias Conocimiento General de Resolución de Problemas Como alcanzar la solución del problema Manipula el conocimiento representado en la Base de Conocimientos para desarrollar una solución al problema descrito en la Base de Hechos Base de Conocimientos Conocimiento específico del dominio del problema Como se resuelven problemas en este dominio BASE DE CONOCIMIENTOS Estado del Problema Actual Conocimiento Específico del Dominio Base de Hechos Datos del problema específico La información inicial del problema La información derivada progresivamente en la resolución. Potencia de los SSBBC Esquemas de Representación n del Conocimiento Separación entre el Conocimiento y el Uso del Conocimiento Permite el desarrollo de aplicaciones diferentes Cambia sólo la Base de Conocimientos Ejemplo: SBC Sistema de Diagnóstico Base de Conocimientos: Específica Motor de Inferencias: Común Médico de enfermedades Mecánico de averías Información del Dominio y el problema: Hechos Relaciones entre Hechos Algorítmica Heurística (estrategias/trucos para mejorar la eficiencia en la resolución) Esquemas generales de representación del conocimiento Lógica Reglas Frames Objetos Estudio de un esquema: Técnicas de Inferencia Organización Ventajas/Inconvenientes Tipos de problemas más adecuados

3 Métodos de resolución n de problemas Métodos Algorítmicos Métodos Algoritímicos Métodos de Búsqueda en I.A. Resolución: Desarrollo de modelo lógico/matemático del problema Definición del Algoritmo de resolución Sistemas Basados en Conocimiento (I.A.) Algoritmo: Secuencia estructurada de pasos que nos garantice alcanzar una solución en un tiempo finito Base de los sistemas de Software convencional Métodos Algorítmicos Métodos de Búsqueda B en I.A. Meta Conocemos Salida: Aulario No conocemos la ciudad Aspecto del Elogio Meta Conocemos Sin Callejero No hablo su idioma Aspecto del Elogio Objetivo: Encontrar un camino hasta el Elogio a través de la ciudad desde el campus Objetivo: Encontrar un camino hasta el Elogio a través de la ciudad desde el campus Salida Necesitamos: Callejero: modelo del sistema de rutas de la ciudad Saber como usarlo Salida Necesitamos: Método alternativo al algorítmico

4 Métodos de Búsqueda B en I.A. Elementos de la búsquedab Espacio del Problema Qué resuelven? Problemas resueltos habitualmente por los limitados humanos Cuándo usarlos? No hay Solución algorítmica Existe pero es excesivamente compleja Diferencias con solución algorítmica Algoritmo: busca un elemento de información en una estructura de datos Búqueda I.A.: busca un camino entre problema inicial y la solución en el espacio del problema Espacio del Problema Conjunto de estados (infinito) por los que puede pasar el problema Camino Solución Secuencia de pasos a seguir para resolver el problema Espacio Solución Conjunto de estados del espacio del problema desarrollados en la búsqueda Espacio Solución Inicial Solución Definición n procedimental del dominio del problema Dominio del problema El espacio de búsqueda Definición (generalmente) procedimental (Versión algorítmica: estructura de datos predefinida) Generación por exploración: Inicio: Estado inicial Procedimientos: Definen siguientes estados posibles Final: definidos explícitamente sólo los caminos recorridos Definición n procedimental del dominio del problema Ejemplo: Vamos por la mañana a coger el coche y no funciona Estado Inicial del problema: el coche no funciona Objetivo/Estado final: el coche funciona al girar la llave de contacto Problemas: Múltiples Espacio del problema Soluciones: Múltiples Objetivo: Diagnosis y Corrección Identificar y solucionar el problema Identificar camino entre Est. Inicial y Est. Final

5 Definición n procedimental del dominio del problema Representación: Arcos: acciones a realizar por el usuario Nodos: [algunos] resultados posibles de las acciones Los caminos: una única avería y reparación Situación: Búsqueda en un espacio de estados Objetivo: el Elogio Origen: el Aulario Sin mapa Límites del espacio de búsqueda Rutas geográficas (infinitas) Límites geográficos (vías muertas) Norte: Mar Sur: La Ronda Sur Este / Oeste: límite del callejero Búsqueda en un espacio de estados Control de la búsqueda Operadores que definen los caminos legales a seguir Leyes del tráfico Intersección: misma calle u otra de la intersección No hay direcciones prohibidas Búsqueda en un espacio de estados Estrategia de búsqueda Qué camino tomar al llegar a una intersección? Azar / Aleatorio Cambio de calle al azar Problema: caminos infinitos por bucles Sistemática /a ciegas Recorremos todas y cada una de las intersecciones una sola vez No utiliza ningún conocimiento de la proximidad al objetivo Dirigida / basada en conocimiento Utilizamos nuestro conocimiento de como es el Elogio Suponemos que siempre está visible Escogemos la calle que nos lleva en su dirección Fundamento de la I.A.

6 Métodos clásicos de búsquedab a ciegas A ciegas Primero en Profundidad Primero en Anchura Dirigida / basada en conocimiento Primero en Anchura y uso de conocimiento (rayo de búsqueda) Hill-Climbing Ramificación y Poda (Branch & Bound) Primero el mejor A* A ciegas Primero en Profundidad: Traza caminos hasta una solución o una vía muerta (backtracking) Primero en Anchura: Recorrido por niveles A A B C D B C D E F G H I J K L M E F G H I J K L M A B E F G C H I J D K L M A B C D E F G H I J K L M dirigida dirigida Primero en Anchura y uso de conocimiento (rayo de búsqueda) Similar a la búsqueda en anchura Se limita el número de sucesores a W (ancho de rayo) Selección de sucesores por un heurístico Mejor cuanto más cerca esté de la solución Desde donde menos cueste alcanzarla A h(b)<h(c) W=2 B C D h(d)<h(c) Hill-Climbing Similar a búsqueda en profundidad Como sucesor: se escoge siempre el sucesor más prometedor Heurístico: estimación distancia a la solución Bactracking al alcanzar una vía muerta No asegura encontrar el camino más corto Inconveniente: máximos locales f Max Ej: max(f)? E F G K L M

7 dirigida dirigida Ramifica y Poda (Branch & Bound) Similar a Hill-Climbing Dirección de la búsqueda: coste camino recorrido Siguiente nodo: sucesor del camino con coste mínimo Gainesville 1 Jacksonville Gainesville 1 Jacksonville Primero el mejor Similar a Hill-Climbing Dirección de la búsqueda: estimación distancia a la solución (heurístico) Siguiente nodo: nodo por expandir más cercano a la solución No nos asegura encontrar el camino más corto Orlando 4 Orlando 4 Tampa Key West Miami Ft.Pierce Tampa Key West Miami Ft.Pierce dirigida Sistemas Basados en Conocimiento A* Combina toda la información disponible: B&B + Primero el Mejor Planificador de la búsqueda: Coste estimado del viaje = Coste(inicio, nodo_actual) + Coste estimado(nodo_actual, objetivo) Heurísticos admisibles Características Valores lo más cercanos a los reales Siempre >0 y nunca > valores reales Búsqueda A* Encuentra el camino más corto Un número menor de pasos (HC, B&B, Primero el Mejor) 1960s : Desarrollo de los sistemas de búsqueda 1970s : Inadecuados para aplicaciones de resolución de problemas Utilizan conocimiento general aplicable a distintos dominios Solución: Los Sistemas Basados en Conocimiento Utilizan conocimiento específico del dominio del problema Conocimiento del experto en el dominio Naturaleza relacional (causa-efecto) Reglas empíricas basadas en experiencias anteriores -> Heurísticos

8 Heurísticos en los SSBBC Comportamiento de los Heurísticos en los SSBBC Heurístico: Conocimiento informal o atajos que permiten al experto alcanzar rápidamente la solución al problema sin necesidad de un análisis detallado Origen: Su experiencia Enfoques que permitieron resolver problemas similares Intentos fallidos en problemas similares Ejemplo: Avería mecánica No hizo análisis detallado No sepa como funciona un motor de combustión No empleó método de búsqueda SI empleó conocimiento heurístico basado en su experiencia previa Comportamiento No realiza un análisis exhaustivo Muchas veces lleva (rápidamente) a la solución correcta A veces nos lleva a solución incorrecta A veces es incapaz de alcanzar la solución correcta Porqué? 1. El número de posibilidades a examinar es excesivamente elevado 2. La función algorítmica de evaluación de cada caso es excesivamente compleja. Dicha función es desconocida y nosotros presentamos una aproximación Técnicas heurísticas vs algorítmicas Una Definición n de S.B.C. Heurísticas de I.A. Conocimiento General para dirigir la búsqueda Algorítmicas + Muy detallado Susceptible de errores Coste excesivo Heurísticas de un S.B.C. + Conocimiento del experto en un dominio concreto + Un experto es capaz de identificar rápidamente la naturaleza del problema + Precisión similar a la algorítmica posibles errores de cálculo (depende del experto) Ej.: Estimación contrato de construcción de una casa por un contratista de obra Definición: Un sistema informático que emplea conocimiento de un dominio para alcanzar una solución a un problema de dicho dominio. Donde esta solución es esencialmente la misma que concluye una persona que se maneja en el domino del problema cuando se enfrenta al mismo problema Software convencional -> Sistema Basado en Conocimiento Pascal, Fortran, C++, Java Calcula: Voltajes en circuitos, análisis de stress en estructuras, riesgo de fallos en producción, riesgo de pérdidas en préstamos Análisis exhaustivo como un experto en su campo (más rápido) Mismo conocimiento: fórmulas, tablas,

9 Una Definición n de S.B.C. Factores identificativos de un SBC Un SBC es mucho más que duplicar el conocimiento del experto en el dominio Definición (PRECISA): Un sistema experto refleja la habilidad del experto humano en la resolución de problema en dicho dominio y emplea dichas habilidades para resolver problemas de igual forma que el experto humano Definición (INICIAL): Un sistema informático que emplea conocimiento de un dominio para alcanzar una solución a un problema de dicho dominio. Donde esta solución es esencialmente la misma que concluye una persona que se maneja en el domino del problema cunado se enfrenta al mismo problema Qué diferencia un SBC del software convencional y los S.B. de I.A.? 1. La clara separación entre el conocimiento y como se utiliza. GPS: General Problem Solver (1950s-1960s) Sistema de búsqueda con conocimiento específico en los operadores 2. El empleo de conocimiento altamente específico de un dominio DENDRAL (1960s-1970): Identify Organic Compounds from Mass Spectrometer Data Meta-DENDRAL (1980): Infiere reglas para DENDRAL. El uso de conocimiento de naturaleza heurística más que algorítmica MYCIN ( ): Diagnostico y Tratamiento de enfermedades en la sangre 1ª fusión de los tres factores EMYCIN ( ): Núcleo de MYCIN para diagnostico y tratamiento de problemas Medicina: CASNET, INTERNIST, PUFF, TEIRESIAS Lenguaje: HEARSAY Geología: PROSPECTOR Manufactura: XCON Los distintos tipos de experto Conocimiento Asociativo Experto Definición: Capacidad o habilidad de desenvolverse en un determinado dominio con un grado alto de destreza. Ámbito: cualquier area de conocimiento (ej.: cirujano, escanciador de sidra, ) Comparación: Sólo dentro de un mismo dominio (ej: neuro cirujano frente a medico residente en prácticas) Conocimiento experto Tipos Conocimiento asociativo (caja negra) Conocimiento sobre habilidades motoras Conocimiento teórico (en profundidad) En un Sistema Basado en Conocimiento Características? Quién lo tiene? Cómo se consigue? Capacidad para reflejar su conocimiento? Tipo El más fácil de representar en un SBC Basado en la habilidad heurística adquirida a través de la observación El experto Puede no entender como funciona internamente un sistema Es capaz de relacionar las entradas del sistema con sus salidas Ej: reparación de televisiones Representación Reglas IF-THEN Cubriendo todas las posibilidades conocidas Es el más utilizado en un SBC

10 Conocimiento sobre habilidades motoras Conocimiento teórico (en profundidad) Tipo Naturaleza física más que cognitiva Habilidad adquirida a través de su práctica de forma persistente El experto Respuesta automática e instintiva ante cada caso Ej: jugador profesional de un deporte Representación Sencillo de representar y razonar sobre él Limitaciones de la robótica: sensoriales y motoras Falta de precisión y velocidad en los sensores Falta de capacidad de ejecución Tipo Innovación y creatividad: resolución de problemas nuevos Habilidad adquirida tras años de estudio teórico y ejercicio profesional Fácilmente olvidable El experto Profesionales en el campo de la ciencia. Ej: ingenieros, físicos, matemáticos, Representación Muy compleja de representar Técnicas específicas: Mejora la solución Sistema de razonamiento basado en modelos Ventajas e Inconvenientes de los S.B.C. Ventajas de los S.B.C. Ventajas Ampliar distribución de conocimiento experto de acceso restringido Facilidad de modificación Consistencia de las respuestas Servicio permanente Preservación del conocimiento experto Solución a problemas que contienen datos incompletos Explicación de la solución Inconvenientes Las respuestas pueden no ser siempre correctas Conocimiento limitado al dominio de conocimiento experto Falta de sentido común Amplia distribución de conocimiento experto de acceso restringido Distribución a un coste razonable. Ej: Experto en impuestos (coste vs servicio) Facilidad de modificación Carácter variable del conocimiento heurístico (ej: impuestos) SBC facilitan la realización de cambios Consistencia de las respuestas SBC consistente en su habilidad de resolución Humanos sensibles ante cambios (salud, estados emocionales, stress) Servicio permanente SBC: no enferman, no piden vacaciones (24h x 65d)

11 Ventajas de los S.B.C.. (y II) Inconvenientes de los S.B.C. Las respuestas pueden no ser siempre correctas Preservación del conocimiento experto Una vez desaparecido el experto humano Los SBC cometen fallos como los expertos Utilizan información parcial No tienen las soluciones a todos los problemas Solución a problemas que contienen datos incompletos Naturaleza heurística del conocimiento representado Explicación de la solución Misma línea de razonamiento que el experto humano Facilita la compresión del usuario inexperto Conocimiento limitado al dominio de conocimiento experto El SBC siempre trata de encontrar una solución Aunque se salga de su dominio Los usuarios inexpertos pueden interpretar como cierto Falta de sentido común No identifica conocimiento de partida absurdo Siempre trata de buscar una solución Ej: agua en estádo líquido a -10ºC Ejemplo clásico de SBC: GenAID GenAID: Generador de diagnósticos de Inteligencia Artificial

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