Sistemas Expertos de Primera Generación (I) Introducción a los sistemas expertos

Transcripción

1 Sistemas Expertos de Primera Generación (I) Introducción a los sistemas expertos

2 Contenidos 1. Introducción 2. Un sistema clásico: MYCIN 3. Adquisición de conocimiento 2

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 Conocimiento No se limita a conocimiento experto 3

4 Caracterización (II) Simula el razonamiento humano más que el dominio Incluye una representación del conocimiento humano, habitualmente de naturaleza heurística Abordan problemas complejos de interés práctico Cuerpo de conocimiento amplio Eficiencia: % elevado soluciones correctas, tiempo de computo razonable Facilidades de explicación o justificación soluciones 4

5 Tareas Interpretación Predicción Diagnosis Diseño Planificación Monitorización Depuración Reparación Enseñanza Control 5

6 Sistemas Representativos DENDRAL Estructura molecular compuestos orgánicos MYCIN 75 Diagnosis infecciones bacterianas PROSPECTOR 76 Prospecciones geológicas CASNET 79 Diagnosis glaucoma R1/XCON Configuración equipos DEC MORE 88 Diagnosis perforación fluidos SOPHIE III 80 Aprendizaje reparación circuitos electrónicos 6

7 Arquitectura básica Base Conocimiento Motor Inferencias Memoria de trabajo Módulo Adquisición Conocimiento Módulo Explicación Interfaz Usuario 7

8 Ventajas /Inconvenientes Ventajas Relacionadas con el conocimiento Analizar, modelar, documentar Distribuir Utilizar en la solución de problemas Inconvenientes Relacionadas con el conocimiento Naturaleza simbólica Dificultad de obtención y mantenimiento 8

9 Limites de aplicación Naturaleza de la tarea Dificultades con necesidades sensoriales o motrices Dificultades si requiere conocimiento de sentido común Disponibilidad del conocimiento experto Se precisa cuerpo de conocimiento estable Capacidad de análisis, modelado e implementación del conocimiento 9

10 Un sistema clásico: MYCIN Diagnóstico de enfermedades bacterianas Interés histórico Paradigma computacional de los sistemas expertos de primera generación Interés actual: Análisis en el nivel del conocimiento Tareas Diagnosis: identificar organismo responsable infección Configuración: seleccionar elementos para obtener terapia 10

11 Subsistemas Usuario (médico) Módulo Consulta Módulo Explicación Memoria Trabajo Base Conocimiento Experto (enfermedades infecciosas) Módulo Adquisición C. 11

12 MYCIN: nivel simbólico Sistema de producción Formalismo O-A-V Factores de certeza Encadenamiento hacia atrás Jerarquías de microorganismos Árboles de contexto Organización elementos consulta 12

13 Árbol de contextos Paciente-1 Cultivo-1 Cultivo-2 Cultivo-3 Operación-1 Organismo-1 Organismo-2 Organismo-3 Organismo-4 Medicación-4 Medicación-1 Medicación-2 Medicación-3 13

14 Reglas de MYCIN Si la tinción del organismo es Gram negativa y la morfología del organismo es bastoncillo y el 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) 14

15 Ejemplo dialogo 15

16 Ejemplo dialogo 16

17 Ejemplo explicación

18 Adquisición conocimiento Cuello de botella en el desarrollo de un sistema basado en conocimiento 18

19 Métodos adquisición conocimiento Experto Ingeniero de Conocimiento Base de Conocimiento Experto Editor de Conocimiento Base de Conocimiento Datos Aprendizaje Automático Base de Conocimiento 19

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) Modelado Construcción de modelos de los diversos aspectos del conocimiento humano (Schreiber, 2000) 20

21 IC como transferencia Extracción del conocimiento de un experto humano Transferencia al sistema Se interroga al experto sobre las reglas aplicables Traducción del lenguaje natural al formato de reglas Prototipado rápido 21

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 común Visión común del proceso de solución del problema 22

23 Proceso de adquisición de conocimiento Primera propuesta Ciclo de Vida Identificar características problema Encontrar conceptos representar conocimiento Diseñar estructuras organizar conocimiento Reformulación Rediseño Refinamiento Requisitos Conceptos Estructuras R. computable Volcar en LRC Validar Representación Identificación Conceptualización Formalización Implementación Evaluación 23

24 Extensiones propuesta básica Kulikowski 89 Identificación Problema Conceptualización Formalización Conocimiento Construcción del Prototipo Refinamiento Base Conocimiento Crítica y Evaluación Interna Evaluación y Validación en Campo 24

25 Prototipado Rápido Ventajas Se centra en la elicitación e interpretación Motiva al experto Convence responsables Inconvenientes Salto entre información aportada por el experto y la representación que soporta la implementación La arquitectura restringe el análisis Difícil de abandonar 25

26 IC como modelado: Nivel del conocimiento Alan Newell (82): dificultad de la IC como transferencia por la ausencia de una teoría del conocimiento Niveles Simbólico: lenguajes de representación, inferencias Conocimiento: 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 26

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 27

28 Metodologías COMMONKADS Soporta análisis y diseños, contexto y conocimiento. Tres niveles de conocimiento: dominio, inferencia, tarea Librería de tareas, elementos reutilizables PROTÉGÉ PROTÉGÉ I: herramientas adquisición conocimiento a partir de metaconocimiento PROTÉGÉ II: entorno IC, librerías, elementos reutilizables PROTÉGÉ 2000: Ontologías, Web Semántica 28