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Sistemas basados en el conocimiento

Enviado por Pablo Turmero



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1. Introducción Breve Historia de la IA Componentes de un SE 2. Desarrollo de SBC 2.1 Niveles para describir SBC 2.2 Clasificación de tareas 2.3 Técnicas de resolución de problemas Búsquedas Razonamiento basado en el conocimiento Sistemas de Mantenimiento de la verdad Razonamiento bajo incertidumbre Técnicas avanzadas de razonamiento 3. Proceso de desarrollo 4. Herramientas 5. Revisión histórica de los SEs

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Introducción Breve Historia de la IA El periodo Clásico Desde los 50 hasta los 60 la IA se centró en resolutores de Problemas Genéricos Búsqueda en el espacio de estados El periodo Romántico Desde mediados de los 60 hasta mediados de los 70 se centran en modelar el comportamiento humano al resolver problemas Exploración de diferentes formas de representar hechos y principios sobre el mundo para emplearse en un computador Reglas, redes semánticas, objetos/frames, fórmulas lógicas. En la actualidad Representar explícitamente el conocimiento relevante - Técnicas para representar el conocimiento en módulos que se activan por patrones. - No se piensa en mecanismos de inferencia sofisticados ni en complejas funciones de evaluación.

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IA en el Futuro "Proyectando las tendencias actuales en el futuro, pienso que habrá un nuevo énfasis sobre sistemas autónomos- robots y softbots. Softbots son angentes software que navegan por Internet, buscando información que pueda ser interesante para sus usuarios. La presión para mejorar las capacidades de los robots y los agentes software motivarán y guiarán la investigación en IA durante los próximos años." (Artificial Intelligence, A new Synthesis. Nilsson 1998)

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Sistemas Basados en el Conocimiento Sistema Experto Basado en el Conocimiento Programa que se comporta como un experto en un dominio de aplicación Un experto reduce rápidamente la búsqueda al reconocer situaciones (patrones) y utilizar los métodos y reglas adecuados para descubrir la solución. El conocimiento heurístico no representa un análisis en profundidad del problema, sino una solución "aceptable" El número de posibilidades a analizar es grande La función algorítmica de evaluación de cada posibilidad es demasiado compleja o desconocida. El conocimiento heurístico en los sistemas expertos No se refiere a conocimiento general para guiar la búsqueda Es el conocimiento específico aplicable a cada situación específica del dominio.

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Solución heurística / algorítmica Diferencias entre la solución algorítmica y heurística El constructor determina el precio de una casa mediante una análisis detallado suma materiales, llamada a proveedores para obtener precios, evaluación de precios de subcontratistas, estimar contingencias razonables, etc. Ventajas: El presupuesto es correcto Desventaja: El posible comprador quiere el presupuesto HOY El constructor tiene gran experiencia en presupuestos y estima el precio comparando la construcción con otras realizadas Recuerda el precio de una casa de los mismo metros cuadrados Busca diferencias que podrían reducir o bajar el precio Añade una piscina => un 1000000 mas Los muebles de la cocina de pino en vez de roble => 150000 menos Un baño menos => 800000 menos

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2. Componentes de SBC (Gp:) Hechos (Gp:) Reglas (Gp:) Plan (Gp:) Agenda (Gp:) Solucion (Gp:) Explicación (Gp:) Intérprete (Gp:) Planificador (Gp:) Mantenimiento consistencia (Gp:) Interfaz usuario pizarra Base de conocimiento usuario

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Explicación componentes Interfaz de usuario: El usuario interactúa con el SE en un lenguaje propio del tipo de problema Pizarra: almacena hipótesis y decisiones intermedios que manipula el SE Plan: Plan general de solución del problema. Agenda : Reglas relevantes para la situación en curso. Solución: Hipótesis candidatas y decisiones generadas hasta el momento Planificador: Determina cual es la acción pendiente que se ejecutará a continuación. El intérprete: Ejecuta la regla escogida. Mantenimiento de la consistencia: Mantiene una representación consistente de la solución mediante: Revisión de la probabilidad de una solución cuando se introducen nuevos hechos. Sistemas de mantenimiento de la verdad cuando las soluciones son deducciones lógicas El modulo de explicación: Explica el porqué de las acciones del sistema Reglas y hechos: Registran reglas, hecho e información del dominio

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Componente de Explicación Un SE debe contar con una componente de explicación La respuesta puede ser potencialmente dañina Es una forma comprensible de chequear el comportamiento Tutores Una componente de SE debe idealmente Poder responder a preguntas como las siguiente ¿Cómo se tomó o no cierta decisión? ¿Cuando, cómo y porqué se utiliza una información determinada? ¿Qué decisión se tomo ante un subproblema? Ser fácil de usar Dar respuestas comprensibles y completas (Gp:) R.I.P. SE

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Programas convencionales y SBC Programas: Sentencias sobre datos que se realizan en un orden predeterminado. Solución única Para el usuario el programa es una caja negra SBC = Conocimiento + Control Programas = Estructuras de Datos + Algoritmos SBC: Se distingue el conocimiento del dominio de la estrategia de control Esto permite la incorporación de más conocimiento sin manipular la estructura global del sistema Se pueden obtener varias soluciones El programa puede explicar como llega a su solución.

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2. Desarrollo de un SBC ¿Se pueden clasificar las aplicaciones de SEs sobre la base de características de las tareas o del dominio? ¿Se pueden identificar métodos de resolución de problemas bien diferenciados que sean útiles para ciertas clases de aplicaciones de SEs? ¿Podemos identificar estilos de representación e inferencia más adecuados para un método de resolución de problemas dado?

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Definición del Problema Solución Especificación Diagnóstico Configuración Clasificación ... Objetivos y datos Abstracciones Simulación cualitativa ... Heurísticas Relaciones causales Cuantitativa Orientada a Objeto Basada en reglas .. 2.1 Niveles de descripción Especificación Tarea Método de resolución Base de conocimiento Herramienta Seleccionar tipo de problema Seleccionar método Seleccionar Representación Seleccionar paradigma

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Niveles de descripción El desarrollo de un SBC puede verse como un proceso de transformación desde el nivel de especificación al de herramienta Nivel de Especificación: Se describe el problema, las restricciones sobre el problema y la solución. Nivel de Tarea: Se describe los tipos de problemas, como diagnóstico, planificación, etc. Nivel de resolución del Problema: Estrategias de resolución que se utilizan para resolver las diferentes tareas Nivel de Base de conocimiento: Heurísticas, asociaciones causales, relaciones matemáticas describiendo fenómenos físicos. Nivel de Herramienta: Implementación del SBC

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