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Desarrollo de Sistemas Expertos Basados en
Reglas
- El Conocimiento y su Representación
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El Conocimiento y su Representación
Agenda
• El conocimiento
• Adquisición del conocimiento
• Métodos de representación del conocimiento
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1. El Conocimiento
Tipos
• Conocimiento a priori y a posteriori.
• Conocimiento por procedimiento, declarativo y tácito (conocimiento inconsciente)
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1. El Conocimiento
Tipos
Un conocimiento a priori precede y es independiente del conocimiento obtenido por los sentidos.
Ejemplo:
Todo tiene una causa
La suma de los ángulos de todo triangulo es 180°
El conocimiento a priori se considera verdad universal.
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1. El Conocimiento
Tipos
Un conocimiento a posteriori deriva de los sentidos (opuesto al conocimiento a priori). La verdad o falsedad de este conocimiento se puede verificar mediante la experiencia de los sentidos.
Ejemplo:
La luz es verde.
Juana tiene ojos de color café
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1. El Conocimiento
Tipos
Un conocimiento por procedimiento se refiere a la forma que sabemos hacer algo.
Ejemplo: saber como emitir una factura.
Un conocimiento declarativo se refiere al conocimiento que se puede expresarse de forma de frases declarativas:
Ejemplo: no toques con los dedo un pote con agua hirviendo porque te quemas.
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1. El Conocimiento
Tipos
Un conocimiento tácito es también denominado inconsciente, se refiere al conocimiento que no puede ser expresado mediante el lenguaje.
Ejemplo: como se mueve la mano.
Las redes neuronales artificiales se relacionan con este tipo de conocimiento, porque estas no pueden comunicar su conocimiento de manera directa, pero si saben realizar la actividad asociado a este conocimiento.
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2. Adquisición del Conocimiento
Fuente dinámica
Fuente estática
Base de
Conocimiento
Equipo
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Proceso que se refiere a la labor de extracción del
conocimiento de las fuentes estáticas (libros, revistas) y
dinámicas (experiencias).
El objetivo final de este proceso es construir los modelos del
conocimiento del SBC, por ello se realiza durante todo el
desarrollo del sistema, desde el momento en que se comienza
a estudiar el problema hasta su solución y mantenimiento.
Se puede decir que es un proceso que no termina.
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2. Adquisición del Conocimiento
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Participantes en la adquisición del conocimiento
Experto
Usuario Equipo
Ingeniero de conocimiento
Fuentes (estáticas o dinámicas)
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2. Adquisición del Conocimiento
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Participantes en la adquisición del conocimiento
Experto:
Es la persona o grupo de personas que tiene (n) el
conocimiento teórico y práctico del área del problema
es decir, el (los) perito (s). Este experto debe ser
reconocido en su área de especialización, lo que
implica que sus colegas lo consideran una persona
valiosa por sus conocimientos sobre el dominio.
Ejemplo:
Gerente de ventas,
Médico,
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Participantes en la adquisición del conocimiento
Usuario:
Es (son) la (s) persona (s) que va (n) a utilizar el
sistema, que se va (n) a ser beneficiado (s)directamente por la implantación del proyecto. Su
conocimiento debe ser considerado al desarrollar el
SBC.
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Participantes en la adquisición del conocimiento
Ingeniero del Conocimiento (IC):
Es (son) la (s) persona (s) encargada (s) de construir el
sistema. Debe (n) tener los conocimientos profundos
sobre cómo desarrollar SBC, conocer las
herramientas de su desarrollo, conocer algunas de las
estrategias efectivas de comunicación y tener unos
mínimos conocimiento de psicología para poder
interpretar las expresiones y manifestaciones del experto
[Har 92].
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2. Adquisición del Conocimiento
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Adquisición del conocimiento de una fuente estática
• Seleccionar las fuentes más apropiadas que están relacionadas
con el problema, evaluando todos los recursos que se tengan
disponibles bien sea al interior de la empresa o fuera de ella.
Comúnmente, el experto es quien aconseja qué fuentes
estudiar.
• Hacer un estudio minucioso del conocimiento para que
pueda (n) ser adquirido en forma eficiente y eficaz.
• Hacer una comprobación del conocimiento que se extrajo para
saber si éste es correcto o no, y hacer su corrección.
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2. Adquisición del Conocimiento
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Adquisición del conocimiento de una fuente dinámica
Esta labor se realiza una vez se haya adquirido el
conocimiento básico del dominio por parte del (los)
ingeniero (s) del conocimiento. Esto es, después de la
adquisición del conocimiento estático.
Hay diferentes estrategias:
• Entrevista directa o formal.
• Entrevista informal.
• Observación del trabajo real del experto.
• Cuestionarios.
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Adquisición del conocimiento de una fuente dinámica
Entrevista directa o formal:
Consiste en realizar conversaciones personales entre el (IC) y
la fuente del conocimiento, bien sea el experto o el usuario.
El IC establece un plan de la reunión en el que se determina el
objetivo principal de la misma, el tema a tratar, los recursos
que se necesitan para registrar (guardar) la entrevista, la fecha, la
hora y el lugar donde se llevará a cabo dicha entrevista. Este
plan debe ser luego enviado a la persona que se va a entrevistar
para que lo revise, lo corrija, lo apruebe y así tenga la
oportunidad de prepararse con anterioridad.
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Adquisición del conocimiento de una fuente dinámica
Entrevista informal:
Se realiza de forma personal pero no planeada. Es
aprovechar la oportunidad del encuentro entre el IC y la
persona que tiene el conocimiento, en donde el primero le
hace una pequeña entrevista al segundo. Obviamente, por
ser una entrevista esporádica o imprevista, no se tienen
disponibles los medios que permiten registrar el
conocimiento, por lo tanto, se debe tener mucho cuidado
para evitar su inadecuado manejo.
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Adquisición del conocimiento de una fuente dinámica
Cuestionario:
Es una encuesta muy bien diseñada que se utiliza
especialmente para cuando se requiere obtener las
ideas que tienen varias personas sobre el tema.
Puede llegar a ser muy difícil de diseñar e inclusive, de
manejar.
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Adquisición del conocimiento de una fuente dinámica
Observación del trabajo real del experto:
Se denomina método de la observación. Consiste en examinar
la labor del experto en su ambiente de trabajo
solucionando el problema de interés.
La ventaja del conocimiento que se adquiere en esta
forma es que es muy espontáneo, ya que el experto está
tomando las decisiones sin tener mucho tiempo para
analizar el por qué de ellas. Además, no se le permite cuestionar
si está haciendo lo correcto o no, solamente él hace lo que cree
que es mejor en esa situación.
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Existen diversos métodos de representación del conocimiento:
Lógica de predicado (deductivo, adubtivo e inductivo)
Plantillas
Objetos
Redes asociativas (grafos o redes semánticas)
Reglas
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Lógica de Predicado
Deducción. Es el razonamiento a partir de un principio conocido
hacia un desconocido; de lo general, a lo específico, o de la
premisa a la conclusión lógica.
La deducción realiza inferencias lógicamente correctas. Esto
significa que la deducción a partir de premisas verdaderas,
garantiza el resultado de conclusiones también verdaderas.
La deducción es el método más ampliamente comprendido,
aceptado y reconocido de los tres indicados.
Por ejemplo:
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Lógica de Predicado
Abducción. Es un método de razonamiento comúnmente
utilizado para generar explicaciones. A diferencia de la
inducción, la abducción no garantiza que se puedan lograr
conclusiones verdaderas, por lo tanto no es un método
sólido de inferencia.
La forma que tiene la abducción es la siguiente:
En abducción, se empieza por una conclusión y se procede a
derivar las condiciones que podrían hacer a esta conclusión
válida. En otras palabras, se trata de encontrar una explicación
para la conclusión.
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Lógica de Predicado
Inducción. Se define como el razonamiento a partir de hechos
particulares o casos individuales, para llegar a una conclusión
general. El método inductivo es la base de la investigación
científica. La forma más común del método inductivo es la
siguiente:
La inducción es una forma de inferencia muy importante ya que
el aprendizaje, la adquisición de conocimiento y el
descubrimiento están basados en ella. Al igual que la abducción,
la inducción no es un método sólido de inferencia.
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Lógica de Predicado
El razonamiento deductivo es una forma monotónica
de razonar que produce argumentos que preservan la
verdad.
En un sistema monotónico todos los axiomas
utilizados se conocen como verdaderos por sus
propios méritos, o pueden ser derivados de otros
hechos conocidos como verdaderos. Los axiomas no
pueden cambiar, ya que una vez que se los conoce
como verdaderos, siempre permanecen así y no
pueden ser modificados o retractados durante el
proceso de razonamiento.
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Plantillas
Una plantilla (frame) es una estructura de datos apropiada para
representar una situación estereotípica.
Las plantillas organizan el conocimiento en objetos y eventos
que resultan apropiados para situaciones específicas. Evidencia
psicológica sugiere que la gente utiliza grandes plantillas para
codificar el conocimiento de experiencias pasadas, o
conocimiento acerca de cosas que se encuentran comúnmente,
para analizar y explicar una situación nueva en su cotidiana
actividad cognoscitiva.
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Plantillas
Una plantilla representa un objeto o situación describiendo la
colección de atributos que posee. Están formadas por un
nombre y por una serie de campos de información o ranuras (slots).
Cada ranura puede contener uno o más enlaces (facets).
Cada enlace tiene un valor asociado. Varios enlaces pueden
ser definidos para cada ranura, por ejemplo:
. Rango: El conjunto de posibles valores para la ranura.
. Valor: El valor de la ranura.
. Default: El valor a ser asumido si no se especifica alguno.
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Plantillas
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Plantillas
Se pueden establecer ciertas similitudes entre un sistema basado
en plantillas y un sistema de bases de datos. Aparentemente los
dos representan "datos" (a través de las ranuras de una plantilla y
de los campos de una tabla de datos), sin embargo las plantillas
representan en realidad conocimiento, mientras que las bases de
datos representan sólo datos.
Se puede asociar a los enlaces procedimientos denominados
demons para actualizar (adicionar, extraer y modificar) los valores
de la ranura.
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3 Métodos de Representación del Conocimiento
Ventajas de las Plantillas
•Facilidad de proceso. Un sistema basado en plantillas, es capaz de
especificar acciones que deben tener lugar cuando ciertas condiciones
se han cumplido durante el procesamiento.
•El conocimiento que posee un sistema basado en plantillas es
significativamente más estructurado y organizado que el conocimiento
dentro de una red asociativa.
•Se puede fácilmente almacenar en las ranuras valores dinámicos de
variables, durante la ejecución de un sistema basado en conocimiento.
Esto puede ser particularmente útil para aplicaciones de simulación,
planeamiento, diagnóstico de problemas o interfaces para bases de
datos.
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Desventajas de las Plantillas:
•Dificultad de representar objetos que se alejen considerablemente de
estereotipos.
•No tiene la posibilidad de acomodarse a situaciones u objetos nuevos.
•Dificultad para describir conocimiento heurístico que es mucho más
fácilmente representado mediante reglas.
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Objetos
Un objeto es definido como una colección de información representando
una entidad del mundo real y una descripción de cómo debe ser manipulada
esta información, esto es los métodos. Es decir, un objeto tiene un nombre,
una caracterización de clase, varios atributos distintivos y un conjunto de
operaciones. La relación entre los objetos viene definida por los mensajes.
Cuando un objeto recibe un mensaje válido, responde con una acción
apropiada, retornando un resultado.
Son similares a las plantillas. Ambos sirven para agrupar conocimiento
asociado, soportan herencia, abstracción y el concepto de procedimientos
agregados.
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Objetos
La diferencia radica en lo siguiente:
1. En las plantillas, a los programas y a los datos se los trata como dos
entidades relacionadas separadas. En cambio en los objetos se crea
una fuerte unidad entre los procedimientos (métodos) y los datos.
2. Los demons de las plantillas sirven sólo para computar valores para
las diversas ranuras o para mantener la integridad de la base de
conocimientos cada vez que una acción de alguna plantilla, afecta a
otra. En cambio, los métodos utilizados por los objetos son más
universales ya que proporcionan cualquier tipo general de
computación requerida y además soportan encapsulamiento y
polimorfismo.
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Objetos
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Objetos
Ventajas:
• Poder de abstracción.
• Encapsulamiento o capacidad de esconder información.
• Herencia, es decir pueden recibir características o propiedades
de sus ancestros.
• Polimorfismo, que permite crear una interfaz común para todos
los diversos objetos utilizados dentro del dominio.
• Posibilidad de reutilización del código.
• Mayor facilidad para poder trabajar eficientemente con sistemas
grandes.
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Objetos
Desventajas:
• Dificultades para manejar objetos que se alejan demasiado de la
norma.
• Dificultades para manejar situaciones que no han sido
encontradas previamente.
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Redes Asociativas
El término redes asociativas es más ampliamente utilizado para
representar relaciones semánticas y asociaciones físicas o
causales entre varios conceptos u objetos.
Las redes asociativas se caracterizan por representar el
conocimiento en forma gráfica.
Agrupan una porción de conocimiento en dos partes: objetos y
relaciones entre objetos. Los objetos se denominan también
nodos (elementos del conocimiento) y las relaciones entre nodos
se denominan enlaces o arcos. Cada nodo y cada enlace en una
red semántica, deben estar asociados con objetos descriptivos.
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Redes Asociativas
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Redes Asociativas
Son muy apropiadas para representar conocimiento de naturaleza
jerárquica. Su concepción se basa en la asociación de conocimientos
que realiza la memoria humana.
Las principales aplicaciones son: comprensión de lenguaje natural,
bases de datos deductivas, visión por computadora, sistemas de
aprendizaje.
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Redes Asociativas
Ventajas:
Las redes asociativas tienen dos ventajas sobre los sistemas basados
en reglas y sobre los basados en lógica:
1. Permiten la declaración de importantes asociaciones, en forma
explícita y sucinta.
2. Debido a que los nodos relacionados están directamente
conectados, y expresan las relaciones en una gran base de datos, el
tiempo que toma el proceso de búsqueda por hechos particulares
puede ser significativamente reducido.
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3. Métodos de Representación del Conocimiento
Redes Asociativas
Desventajas:
•No existe una interpretación normalizada para el conocimiento
expresado por la red. La interpretación de la red depende
exclusivamente de los programas que manipulan la misma.
•La dificultad de interpretación a menudo puede derivar en
inferencias inválidas del conocimiento contenido en la red.
•La exploración de una red asociativa puede derivar en una explosión
combinatoria del número de relaciones que deben ser examinadas
para comprobar una relación
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Referencias Bibliográficas
• [GG98] Sistemas Expertos. Principios y Programación
Joseph Giarratano – Gary Riley. International Thomson Editores (1998).
• [PHMM 00] Ingeniería del conocimiento. De la extracción al modelado del conocimiento.
J. T. Palma, E. Paniagua, F. Martín y R. Marín. Inteligencia Articial. Revista Revista Iberoamericana de Inteligencia Articial. No.11 (2000), pp. 46-72. http://aepia.dsic.upv.es/).
• [Har92] A. Hart. Knowledge Acquisition for Expert Systems. 2ª ed. Estados Unidos; McGraw-Hill, 1992.
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