Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento

Transcripción

1 Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento Sistemas Basados en el Conocimiento Grado en Ingeniería Informática 1

2 Referencias Ingeniería del Conocimiento. A. Gómez, N. Juristo, C. Montes, J. Pazos. Editorial Centro de estudios Ramón Areces Ingeniería del Conocimiento. Aspectos Metodológicos. A. Alonso, B. Guijarro, A. Lozano, J. T. Palma, M. J. Tabeada. Pearson Prentice Hall Sistemas expertos representación e inferencia problemas resueltos. A. Fernández. Dykinson (URJC) Sistemas expertos: principios y programación (3ª ed.). J. Giarratano, G. Riley, G. Editorial. Thompson Ed Introduction to expert systems. P. Jackson. Editorial Addison-Wesley Introduction to Knowledge Systems. Stefik, M. Morgan Kaufmann Intelligent systems for engineering. Sriram, Ram D. Springer

3 Origen de la IC Objetivo IA: sistemas que pensaran y resolvieran problemas como humanos Técnicas generales para la resolución de problemas STRIPS, GPS, 70s Métodos generales y técnicas de búsqueda son insuficientes para ciertos problemas Potencial depende más del conocimiento que del mecanismo inferencia Adquirir conocimiento de expertos Primeros Sistemas Basados en el Conocimiento No estructurados, sin metodología Fracaso comercial Surge Ingeniería del Conocimiento 3

4 El Nivel del Conocimiento [Newel, 1982] Niveles de abstracción en sistemas computacionales: físico, lógico, simbólico Problema en la construcción de SBC era la diferenciación entre: Conocimiento: p. e. extraído de un experto Representación: codificación del conocimiento en un lenguaje determinado Newel propone un nivel de abstracción por encima del nivel simbólico para diferenciar entre conocimiento y su representación 4

5 SS.BB.CC. Sistemas Tradicionales Conocimiento incluido en las estructuras de control Sistemas Basados en el Conocimiento Conocimiento representado de forma explícita, separado del control Sistemas Expertos SBC donde el conocimiento es experto Se suelen tratar los términos SBC y SE como sinónimos 5

6 Ingeniería del Conocimiento INTELIGENCIA ARTIFICIAL SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO SISTEMAS EXPERTOS 6

7 Características de los SS.BB.CC Conocimiento específico de un dominio (habitualmente de un experto humano) Dominios y problemas complejos Adquisición de conocimiento costosa y extensa Generación de explicaciones Métodos heurísticos y/o aproximados Simulan el razonamiento humano Representación declarativa del conocimiento Separación de conocimiento y mecanismo de inferencia Reutilización por separado 7

8 Prog. Declarativa vs Algorítmica Programación algorítmica Se especifica el algoritmo No suele coincidir con la forma de razonar humana Programación declarativa Representa explícitamente el conocimiento Más próxima al razonamiento humano Ejemplo (Múltiplo) 0 es múltiplo de cualquier número. A es múltiplo de B si A es mayor o igual que B y A-B es múltiplo de B 8

9 Algorítmico Ejemplo Mientras (A>=B) hacer A A-B fin mientras. Si (A=0) entonces devolver cierto en otro caso devolver falso fin si. Declarativo Múltiplo(0,A) Múltiplo(A,B) si A>=B y múltiplo(a-b,b) 9

10 Programación Declarativa Ventajas Abstracción del conocimiento Facilidad de comprensión Flexibilidad Posibilidad de trabajar con conocimiento No algorítmico Aproximado Incompleto Desventajas Eficiencia en memoria Eficiencia en tiempo 10

11 Estructura de un SBC BASE DE CONOCIMIENTO MOTOR DE INFERENCIA BASE DE HECHOS INTERFAZ SUBSISTEMA DE USUARIO SUBSISTEMA DE EXPLICACIÓN SUBSISTEMA DE ADQUISICIÓN DE CONOCIMIENTO USUARIO INGENIERO DEL CONOCIMIENTO 11

12 SS.BB.CC. Ventajas Reutilización del conocimiento Resolución de problemas complejos Tratamiento de la incertidumbre Solución a problemas incompletos Explicación del razonamiento Replicación de conocimiento (expertos) Fácil de modificar el conocimiento Desventajas Dificultad de adquisición de conocimiento Conocimiento limitado a un dominio Falta de creatividad y sentido común Dificultad de aprendizaje y adaptación 12

13 Ingeniería del Conocimiento Conjunto de técnicas para diseñar y construir SS.BB.CC. Equivale a la Ingeniería del Software en los sistemas tradicionales Diferentes metodologías CommonKADS Protégé IDEAL 13

14 Ingeniero del Conocimiento Diseña y construye SBC Evaluar aplicaciones potenciales Extraer conocimiento del dominio Elegir herramienta de representación adecuada Construir sistema (prototipos) 14

15 Fases habituales 1. Estudio de viabilidad 2. Adquisición del conocimiento 3. Conceptualización (análisis) 4. Formalización (diseño) 5. Implementación 6. Evaluación 15

16 Estudio de viabilidad Posibilidad Existencia de verdaderos expertos Expertos disponibles e interesados Expertos capaces de estructurar y explicar sus métodos Acuerdo entre expertos No excesivo uso de sentido común Existencia de casos de prueba 16

17 Estudio de viabilidad Justificación Escasez de expertos Necesidad del mismo conocimiento en varios lugares Pérdida de experiencia humana Entornos peligrosos u hostiles Alta rentabilidad prevista No hay otras soluciones Adecuación Procesamiento más simbólico que numérico Conocimiento basado más en heurísticas que algoritmos Ni demasiado fácil ni demasiado difícil Conocimiento no exacto o incompleto 17

18 Adquisición de conocimiento Fuentes de conocimiento Documentación Libros, manuales, revistas especializadas, actas congresos,... Expertos humanos Simuladores Es la fase más compleja (cuello de botella) Conocimiento tácito (no consciente) Comunicación: lenguaje, vocabulario, ordenador Representaciones del conocimiento: no suficiente expresividad Proceso 1. Primeras reuniones 2. Extracción de conocimientos (documentación) 3. Educción de conocimientos (del experto) 18

19 Adquisición de conocimiento 1. Primeras reuniones Determinar requisitos funcionales Introducir al IC en el dominio 2. Extracción de conocimientos (documentación) Estudio de documentación Análisis estructural de textos 3. Educción de conocimientos (expertos) Ciclo Preparación de la sesión (información a tratar, profundidad, técnica, preguntas) Sesión (repaso, objetivos, educción, resumen) Transcripción Análisis de la sesión Evaluación ( objetivos conseguidos?) 19

20 Adquisición de conocimiento 3. Educción de conocimientos (cont.) Técnicas de educción Entrevistas: abiertas, estructuradas Observación directa de tareas habituales Incidentes críticos Clasificación de conceptos Cuestionarios Análisis de protocolos Emparrillado Brainstorming Técnica nominal de grupo Método Delphi 20

21 Conceptualización Crear modelo conceptual (no computable) independiente del formalismo de representación Entendimiento del dominio del problema y su terminología Representación estructurada de los conocimientos adquiridos en la fase de Adquisición Herramientas Diagrama de relaciones Tabla concepto-atributo-valor Árboles de decisión,... Ontologías Conjunto de términos y relaciones entre ellos Permiten reutilización 21

22 Formalización Se comienza a modelar el problema desde el punto de vista del sistema Crear modelos formales (semicomputables) Consiste en Representar el conocimiento mediante algún formalismo Organizarlos en bases de conocimientos Determinar los métodos de inferencia Formalismos Básicos: lógica, redes semánticas, reglas, marcos, restricciones,... Incertidumbre: MYCIN, Prospector, Dempster&Shafer, redes bayesianas, lógica borrosa,... No monotonía... 22

23 Formalización Factores para elegir un formalismo Generalidad de la representación Eficiencia computacional Completitud y consistencia Naturalidad Se suele priorizar la reutilización Propiedades de formalismo óptimo Adecuación representacional: tipos de conocimiento Adecuación inferencial: crear nuevo conocimiento Eficiencia de adquisición: incorporar conocimiento (manteniendo consistencia) Eficiencia inferencial: incorporar conoc. inferencial 23

24 Implementación Crear un modelo computable Seleccionar una herramienta de desarrollo que proporcione Formalismos de representación para codificar las bases de conocimientos Mecanismos de inferencia Características de un entorno de desarrollo de SSBBCC Edición, validación y actualización de conocimiento Selección/edición de estrategias de control Facilidad de uso (expertos) Prototipado rápido Interfaz de usuario 24

25 Evaluación Es distinta a la de IS Los SSBBCC no son completamente objetivos Manejo de incertidumbre Difícil de verificar en laboratorio Los expertos son necesarios para evaluar la corrección Aspectos 1. Corrección (verificación) Sintaxis y estructura adecuada (no redundante, completo, consistente) Se realiza en modelos conceptuales, formales y computables 2. Validez Semántica adecuada à experto Se realiza en modelos conceptuales, formales y computables 3. Usabilidad 4. Utilidad 25