SISTEMAS EXPERTOS

1. SISTEMAS EXPERTOS INTRODUCCIÓN Profesor: Joel Pérez González Febrero 2010

11. CRITERIOS DE EVALUACIÓN 25% EXAMEN10% PARTICIPACIÓN EN ESPACIOS GRUPALES30% ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Y EJERCICIOS35% ELABORACIÓN DE TRABAJOS INTEGRADORES:ENSAYOS INVESTIGACIONES PRÁCTICAS TÉCNICAS CONFORME A LA MATERIA DE ESTUDIO

12. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: Programa computacional que exhibe, dentro de un dominio específico, un grado de experiencia en la solución de un problema comparable con la forma en que un experto humano lo haría

13. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Sistemas que emulan el comportamiento de un experto en un campo concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las respuestas y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la Inteligencia Artificial. • Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción). • Un sistema experto o sistema basado en el conocimiento es un sistema informático capaz de emular las prestaciones de un experto humano en un área concreta de conocimiento especializado.

14. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • El termino Emular significa que el sistema experto tiene el objetivo de actuar en todos los aspectos como un especialista humano. • Una emulación es mucho más fuerte que una simulación, es actuar como, ponerse en lugar de, etc.

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18. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Un Sistema Experto debe ser capaz de llevar a cabo las siguientes tareas : • Aceptar las consultas que el usuario realice acerca de una situación dada del mundo real. • Aceptar los datos proporcionados por el usuario acerca de esta situación, y solicitar otros datos que el sistema estime relevantes. • Procesar esta información, en busca de una respuesta a la consulta planteada. • Emitir la respuesta hallada, que debe ser análoga en la mayor parte de los casos a la respuesta que daría un experto humano. • Justificar la respuesta finalmente emitida, siempre que el usuario así lo solicite.

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20. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Un Sistema Experto está conformado por: • base de conocimientos (BC). • base de hechos (memoria de trabajo). • motor de inferencia: intentando modelar el proceso de razonamiento humano. • módulos de justificación: muestra el razonamiento seguido para llegar a una conclusión determinada. • interfaz de usuario.

21. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Base de conocimientos (BC): • Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.

22. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Base de Datos o Base de Hechos: • Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.

23. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Motor de inferencia: • El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.

24. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Módulo de justificación: • Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.

25. SISTEMAS EXPERTOS • Concepto de SE: • Interfaz de usuario: • La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.

26. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • MYCIN: Infecciones de la sangre • Probablemente el SE mas conocido • Desarrollado en la Universidad de Stanford a mediados de los 70´s • Proporciona asistencia a los médicos en el diagnóstico y tratamiento de meningitis y algunas infecciones • Se le puede borrar su base de conocimientos y alimentarle otra para aplicaciones en otras áreas

27. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • DENDRAL: Análisis químico • Considerado el 1er. SE • Desarrollado a mediados de los 60´s en la Universidad de Stanford. • Identifica estructuras moleculares de compuestos desconocidos. • Utiliza reglas de producción y fué desarrollado en LISP. • No tiene explicación de sus inferencias, simplemente busca soluciones.

28. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • INTERNIST/CADUCEUS: Medicina Interna • Empezado en los 70´s y continúa bajo el nombre de CADUCEUS • Desarrollado en la Universidad de Pittsburgh • Diagnostica la mayoría de las enfermedades asociadas con la medicina interna • Se estiman 1040 combinaciones

29. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • SE para operaciones de comida rápida • Implementados en Wendys, McDonalds, Pizza Hut, Burger King y Kentucky Fried Chicken • Reducen inventario • Aceleran el servicio • Se usan para entrenamiento de personal

30. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • DELTA/CATS: Mantenimiento de locomotoras Diesel y Eléctricas • Desarrollado por General Electric a principios de los 80´s • DELTA: Diesel Electric Locomotive Troubleshooting • CATS: Computer Aided Troubleshooting System • Consiste de una base de conocimientos por medio de entrevistas con David Smith (que trabajó 40 años en GE y es un experto reconocido en mantenimiento de estas máquinas) • De 1981 a 1983 se incrementaron las reglas de 45 a 1200.

31. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • DELTA/CATS: Mantenimiento de locomotoras Diesel y Eléctricas • El sistema original se desarrolló en LISP y luego se convirtió a FORTH para incrementar transportabilidad y velocidad de ejecución • Tiene interfases visuales, p. Ejem. Pueden imprimirse diagramas de las máquinas y un video-disk puede mostrar la ubicación de las partes

32. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • Sistema Experto para identificar aviones

33. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • Sistema Experto para identificar aviones • Tabla de inducción: Una alternativa para la adquisición de conocimiento a través de la interfase con una persona experta es convertir una base de datos existente en un conjunto de reglas.

34. SISTEMAS EXPERTOS • Aplicaciones de SE: • Sistema Experto para identificar aviones

35. SISTEMAS EXPERTOS Tipo de Motor Jet Hélice C130 Forma de alas Puntos terminales sin solución Especial Normal ¿? Posición de alas Bajas Altas ÁRBOL DE DECISIÓN B747 Forma del timón Normal Forma T ¿? Salientes En Ninguna Sobre Bajo cabina Alas alas ¿? ¿? C5A C141

36. SISTEMAS EXPERTOS Tipo de Motor Jet Hélice C130 Posición de alas Bajas Altas REORDEN DE ÁRBOL DE DECISIÓN B747 Salientes Ninguna Sobre Alas C5A C141 • Requiere menor cantidad de atributos • No tiene puntos terminales sin solución

37. SISTEMAS EXPERTOS • RAZONAMIENTO BASADO EN REGLAS Ejemplo de Regla ineficiente IF motor=hélice AND posición_alas=altas AND forma_alas=normal AND forma_timón=normal AND salientes=bajo alas THEN tipo_avión=C130

38. SISTEMAS EXPERTOS • REGLAS DE PRODUCCIÓN Regla 1: IF motor=hélice THEN tipo_avión=C130 Regla 2: IF motor=jet AND posición_alas=bajas THEN tipo_avión=B747 Regla 3: IF motor=jet AND posición_alas=altas AND salientes=ninguna THEN tipo_avión=C5A Regla 4: IF motor=jet AND posición_alas=altas AND salientes=sobre alas THEN tipo_avión=C141

39. SISTEMAS EXPERTOS Hacia atrás Hacia adelante ENCADENAMIENTO HACIA DELANTE Y HACIA ATRÁS

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41. SISTEMAS EXPERTOS • Reglas:

42. SISTEMAS EXPERTOS • HEURISTICA:

43. SISTEMAS EXPERTOS • HEURISTICA:

44. SISTEMAS EXPERTOS • HEURISTICA: • Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines. La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente. • La palabra heurística procede del término griego εὑρίσκειν,1 que significa «hallar, inventar» (etimología que comparte con eureka2 ). La palabra heurística aparece en más de una categoría gramatical. Cuando se usa como sustantivo, identifica el arte o la ciencia del descubrimiento, una disciplina susceptible de ser investigada formalmente. Cuando aparece como adjetivo, se refiere a cosas más concretas, como estrategias heurísticas, reglas heurísticas o silogismos y conclusiones heurísticas. Claro está que estos dos usos están íntimamente relacionados ya que la heurística usualmente propone estrategias heurísticas que guían el descubrimiento.

45. SISTEMAS EXPERTOS • HEURISTICA: • En computación, dos objetivos fundamentales son encontrar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones, usualmente las óptimas. Una heurística es un algoritmo que abandona uno o ambos objetivos; por ejemplo, normalmente encuentran buenas soluciones, aunque no hay pruebas de que la solución no pueda ser arbitrariamente errónea en algunos casos; o se ejecuta razonablemente rápido, aunque no existe tampoco prueba de que siempre será así. Las heurísticas generalmente son usadas cuando no existe una solucion óptima bajo las restricciones dadas (tiempo,espacio,etc.), o cuando no existe del todo. • A menudo, pueden encontrarse instancias concretas del problema donde la heurística producirá resultados muy malos o se ejecutará muy lentamente. Aún así, estas instancias concretas pueden ser ignoradas porque no deberían ocurrir nunca en la práctica por ser de origen teórico. Por tanto, el uso de heurísticas es muy común en el mundo real.

46. SISTEMAS EXPERTOS • HEURISTICA: • Paradigma heurístico: • Define un modelo de resolución de problemas en el que se incorpora algún componente heurístico, sobre la base de una representación más apropiada de la estructura del problema, para su resolución con técnicas heurísticas. • Se puede definir como "aquel tipo de programación computacional que aplica para la resolución de problemas reglas de buena lógica (reglas del pulgar). Denominadas heurísticas, las cuales proporcionan entre varios cursos de acción uno que presenta visos de ser el más prometedor, pero no garantiza necesariamente el curso de acción más efectivo“.

47. SISTEMAS EXPERTOS • HEURISTICA: • Programación heurística: • Implica una forma de modelizar el problema en lo que respecta a la representación de su estructura, estrategias de búsqueda y métodos de resolución, que configuran el Para. • Este tipo de programación se aplica con mayor intensidad en el campo de la Inteligencia Artificial (IA), y en especial, en el de la Ingeniería del Conocimientodigma Heurístico.

48. SISTEMAS EXPERTOS • HEURISTICA: • Programación heurística: • La Programación Heurística se presenta y utiliza desde diferentes puntos de vista: • Como técnica de búsqueda para la obtención de metas en problemas no algorítmicos, o con algoritmos que generan explosión combinatoria • Como un método aproximado de resolución de problemas utilizando funciones de evaluación de tipo heurístico • Como método de poda para estrategias de programas que juegan, aunque estos métodos no son realmente heurísticos

49. SISTEMAS EXPERTOS • Representación del conocimiento: • Tecnologías de representación del conocimiento (TRCs): • Reglas • Marcos • Lógica • Redes semánticas • Ontologías

50. SISTEMAS EXPERTOS • Representación del conocimiento: • Redes semánticas • Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. • En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales. • En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos. • Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista. • Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas.