Indice
1.
Introducción
2. Historia De Los Sistemas
Expertos
3. Definiciones De Sistemas
Expertos
4. Lenguajes de
programación
5. Rita, Rosie, Y Roos.
6. Conclusiones
7. Bibliografía
Todo lo mencionado nos llevó a que en los alumnos
del ISPP "Gustavo Allende Llavería" despertara el interés de
investigar más a fondo en lo que es en sí SISTEMAS
EXPERTOS.
Nuestro trabajo consta de cuatro partes:
Historia y
Definiciones del sistema experto;
Generalmente los textos se organizan adaptanto una perspectiva
histórica. En ellas se citan los problemas y
soluciones
más importantes que se han descubierto en el transcurso de
su desarrollo.
Principales sistemas expertos y sus características; Al trasncurrir el tiempo,
después del descubrimiento de I.A., se quería que
los ordenadores sean capaces de ayudar al hombre, por
ello surgen los primeros sistemas expertos, después de
muchos intentos fallidos se logró construir los primeros
sistemas expertos los cuales eran bastante complicados estos
fueron: DENDRAL, MYCIN, XCON, etc.
Lenguajes de
programación; Estos sistemas expertos fueron
elaborados en lenguaje de
programación especiales en su momento de descubiertos
fueron considerados obsoletos.
Principales instituciones
donde se investiga sistemas expertos en el Perú; Como
sabemos vivimos en ujn mundo globalizado en la que es necesaria
la tecnología y por ende el Perú esta
tratando de integrarse a este mundo y por lo tanto tratando de
investigar nuevos sistemas expertos.
2. Historia De Los Sistemas
Expertos
Estas pensando que la inteligencia
artificial es una cosa de los últimos 3, 5 o como
mucho los 10 últimos años, pero NO!, los primeros
pasos en la inteligencia
artificial se dieron en los !AÑOS 50!. Tu te
imaginas crear un programa
inteligente con el Hardware de esa
época. Sencillamente es increíble.
A comienzos de los años 50 el conocido Alan Mathinsong
Turing publicó "Inteligencia y Funcionamiento de las
Máquinas" con el fin de demostrar hasta que
punto estas tienen inteligencia.
En estos años se dieron varias definiciones de lo que
significaba la inteligencia en una máquina. Sobre lo que
denominamos la inteligencia artificial.
Definición de Elaim Reich:
La inteligencia artificial es el estudio de como hacer que los
ordenadores hagan cosas que, en estos momentos, hace mejor
el
hombre.
Definición de Alexander Sporl (1971):
En su obra "Sporls-Computerbuch": Bajo Inteligencia
entiendo la capacidad de un ser vivo o una máquina de
ordenar informaciones, extensas observaciones, experiencias,
descubrir interrelaciones para abstraer de esta forma cosas y
poderlas ligar entre sí
Uno de los primeros sistemas expertos se llamo Dendral y era
capaz de calcular o descubrir hechos relativos a la estructura
molecular a partir de unos datos
químicos sin elaborar.Otro sistemas expertos famosos son
MYCIN que diagnostica enfermedades de la sangre y que
sugiere un tratamiento y PUFF, un sistema similar pero para
enfermedades de pulmón.
En el año 1950 el campo de la automática recibe un
gran impulso cuando Wiener desarrolla el principio de la retroalimentación. La teoría
de la retroalimentación es base fundamental de los
sistemas de
control.
En 1955 Newell y Simon desarrollan la Teoría de la
lógica.
Este desarrollo permitió desarrollar un programa que
exploraba la solución a un problema utilizando ramas y
nudos, seleccionando únicamente las ramas que más
parecían acercarse a la solución correcta del
problema.
En 1956, se celebra una conferencia en
Vermont (USA) de gran trascendencia en el desarrollo de la I.A.
John McCarthy propone por primera vez el uso del término
"Inteligencia Artificial" para denominar el estudio del tema.
En 1957, aparece la primera versión de "The General
Problem Solver" (GPS, Solucionador
general de problemas), un programa capaz de solucionar problemas
de sentido común pero no problemas del mundo real como
diagnósticos médicos. El GPS utilizaba la
teoría de la retroalimentación de Wiener..
En 1958 McCarthy anuncia su nuevo desarrollo el lenguaje
LISP (LISt Procesing), el lenguaje de
elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en
el estudio de la IA.
En 1963, el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT)
recibe una subvención de 2,2 millones de dólares
del gobierno de los
Estados Unidos
en concepto de
investigación en el campo de la IA. De esa
forma, se comprueba la importancia que el Gobierno concede a la
investigación dentro de ese campo.
En 1965 aparece DENDRAL, el primer sistema experto. Es en ese
año cuando Feigenbaum entra a formar parte del
departamento de informática de Stanford. Allí
conoció a Joshua Lederberg, el cual quería
averiguar cual era la estructura de las moléculas
orgánicas completas. El objetivo de
DENDRAL fue estudiar un compuesto químico. El
descubrimiento de la estructura global de un compuesto
exigía buscar en un árbol las posibilidades, y por
esta razón su nombre es DENDRAL que significa en griego
"árbol".Antes de DENDRAL los químicos solo
tenían una forma de resolver el problema, estar era tomar
unas hipótesis relevantes como soluciones
posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los
datos.
La realización de DENDRAL duró más de diez
años (1965-1975). Se le puede considerar el primer sistema
experto.
En 1965 también se empezaron a utilizar técnicas
para la resolución de problemas que se caracterizaban por
la búsqueda heurística como modelo para la
resolución de problemas, y con ellas comenzó la
investigación y desarrollo de los sistemas expertos.
En 1972, en la Universidad de
Standford se desarrolla MYCIN, sistema experto dentro del campo
de la medicina para
diagnostico de enfermedades infecciosas en la sangre. MYCIN se
trataba de un sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas.
Desde los resultados de análisis de sangre, cultivos bacterianos y
demás datos, el prog rama era capaz de determinar, o en lo
menos, sugerir el microorganismo que estaba causando la
infección. Después de llegar a una
conclusión, MYCIN prescribía una medicación
que se adaptaba perfectamente a las características de la
persona, tales
como el peso corporal de este.
Al mismo tiempo, Davir Marr propone nuevas teorías
sobre la capacidad de reconocimiento visual de las diferentes
máquinas.
En 1972 aparece el lenguaje PROLOG basado en las teorías
de Minsky.
En 1973 se desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. El
cometido de este sistema experto era el de servir de
intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo
manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su
base de datos.
El especialista debía utilizar MYCIN de una forma normal,
y cuando este cometiera un error en un diagnóstico (hecho
producido por la falta o fallo de información en el árbol de
desarrollo de teorías) TEIRESIAS corregiría dicho
fallo destruyendo la regla si es falsa o ampliándola si es
eso lo que se necesita.
En 1979 aparece XCON, primer programa que sale del laboratorio Su
usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC).
El
cometido de XCON sería configurar todos los ordenadores
que saliesen de la DEC. El proyecto
presentó resultados positivos y se empezó a
trabajar en el proyecto más en serio en diciembre de
1978.
En abril de 1979 el equipo de investigación que lo
había diseñado pensó que ya estaba preparado
para salir, y fue entonces, cuando se hizo una prueba real,
esperando resolver positivamente un 95% de las configuraciones,
este porcentaje tal alto se quedó en un 20% al ser
contrastado con la realidad; XCON volvió al laboratorio,
donde fue revisado y a finales de ese mismo año
funcionó con resultados positivos en la DEC.
En 1980 se instauró totalmente en DEC. Y en 1984, el XCOM
había crecido hasta multiplicarse por diez. El XCOM supuso
un ahorro de
cuarenta millones de dólares al año para la
DEC.
Entre los años 80 a 85 se produce la revolución
de los Sistemas Expertos
En estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como
el DELTA, de General Electric Company, para la reparación
de locomotoras diesel y eléctricas. "Aldo en Disco" para
la reparación de calderas
hidroestáticas giratorias usadas para la
eliminación de bacterias.
Se crearon multitud de empresas
dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie
Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines
Corporation, Cognitive Systems Inc. formando una inversión total de 300 millones de
dólares. Los productos
más importantes que creaban estas nuevas
compañías eran las "máquinas Lisp", que se
trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP
con la misma rapidez que en un ordenador central, y el otro
producto
fueron las "herramientas
de desarrollo de sistemas expertos".
En 1987 XCON empieza a no ser rentable. Los técnicos de
DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente
llegándose a gastar más de dos millones de
dólares al año para mantenimiento
y algo parecido ocurrió con el DELTA..También en
1987 aparecieron los microordenadores Apple y compatibles IBM con
una potencia parecida
a los LISP. El software se
transfirió a máquinas convencionales utilizando el
lenguaje "C" lo que acabó con el LISP.
A partir de los 90 y con el desarrollo de la informática,
se produce un amplio desarrollo en el campo de la IA y los
sistemas expertos, pudiéndose afirmar que estos se han
convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas
en la actualidad.
La evolución histórica de los métodos
utilizados en el desarrollo de los sistemas expertos
también se ha producido a medida que se ha ido
desarrollando la IA y los diferentes métodos que se han
empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes
como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así
como investigaciones
en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos
que se desarrollaron en los años 60 eran capaces de
resolver solo problemas basados en situaciones determinadas
,mediante sistemas de reglas .Es a partir de los 70 cuando se
empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas,
basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas
con posterioridad
3. Definiciones De
Sistemas Expertos
¿Qué es un sistemas experto?
Los sistemas expertos forman parte de un firme y verdadero avance
en inteligencia artificial. Los sistemas expertos pueden
incorporar miles de reglas. Para una persona seria una
experiencia casi "traumática" el realizar una
búsqueda de reglas posibles al completado de un problema y
concordar estas con las posibles consecuencias, mientras que se
sigue en un papel los
trazos de un árbol de búsqueda. Los sistemas
expertos realizan amablemente esta tarea; mientras que la persona
responde a las preguntas formuladas por el sistema experto, este
busca recorriendo las ramas más interesantes del
árbol, hasta dar con la respuesta a fín al
problema, o en su falta, la más parecida a esta. Los
sistemas expertos tienen la ventaja frente a otro tipos de
programas de Inteligencia Artificial, de proporcionar gran
flexibilidad a la hora de incorporar nuevos conocimientos. Para
ello solo tenemos que introducir la nueva regla que deseemos
hacer constar y a está, sin necesidad de cambiar el
funcionamiento propio del programa. Los sistemas expertos son
"auto explicativo", al contrario que en los programas
convencionales, en los que el
conocimiento como tal está encriptado junto al propio
programa en forma de lenguaje de ordenador. Los expertos de I.A.
dicen que los sistemas expertos tienen un conocimiento
declarativo, mientras que en los demás programas es
procedural.
Descripción Del Esquema
Para realizar un sistema experto integran dos personas el Experto
del Dominio
(profesional X) y un Ingeniero de Conocimiento (programador), que
estos van enlazar sus experiencias almacenándolos en la
Base de conocimientos que mediante la interface va a permitir al
usuario llegar a comunicarse con el motor de
inferencia, el cual es va a tomar la decisión de aplicar
todo lo almacenado en la base de conocimientos.
La Base de conocimiento nos halla la base datos y estas esta
compuestas por lenguajes de predicado, esta es uno de los
componentes que contiene el conocimiento del experto o
también llamado base de datos, su función es
almacenar experiencias, conocimientos , etc. de una determinada
área.
Existen dos tipos de base de conocimiento:
El procedural ;
Se usa en los lenguajes. estructurados como son Pascal, C,
Visual Basic
etc.
El declarativo;
Esta basado en hechos que vienen a ser acciones que
se dan dentro del problema se ulitizan los lenguajes Prolog y
Lisp.
El Motor de Inferencia
Su función es administrar , como, cuando, y las reglas de
producción que se aplicaran para la
solución de un determinado problema
Dirige y controla la implementación del conocimiento,
además permite decidir que tipo de técnicas se
usaran durante el diseño
del sistema experto.
La Interface
Parte que permite la
comunicación con el usuario, en forma
vidireccional(ambos lados). Mediante al Interface el Motor de
Inferencia reconoce la pregunta y saca datos de la Base de
Conocimiento y mediante la Interface responde la
pregunta
Descripción del esquema:
DEMONIO; Es la parte principal de la estructura de control el cual
va seguir un encadenamiento hacia atrás y hacia delante y
esta a su vez está compuesta de dos campos
específicos PROCEDIMIENTOS
ESPECIALES son los pasos a seguir compuestas por reglas, normas de
producción, ELEMENTOS DE METACONOCIMIENTO compuestas por
redes
neuronales, por que está e la capacidad de aprender,
entender y responder a la pregunta realizada por un usuario.
Todo esto se interactúan a partir de cierto conocimiento
deducido durante la ejecución de la aplicación.
Esto nos va a conllevar a una RUPTURA en la que el demonio
retorna para cumplir un FUNCIONAMIENTO SISTEMÁTICO usando
tipos de búsqueda implementada y completa.
Primero se da el primer funcionamiento del motor de estructura
que esta dado con los procedimientos especiales y con los
elementos de metaconocimiento, todo esto experimentado lo vamos a
llevar al principal funcionamiento sistemático con una
búsqueda implementada, para dar lugar a un respuesta
satisfactoria para quien lo está usando o manejando.
Explicamos la arquitectura,
como Base de Conocimientos vamos a tener hechos y reglas de un
sistema determinado las cuales van a ser codificadas para que
la computadora
puede interpretar, y ser utilizada adecuadamente por los usuarios
y de acuerdo a la aplicación. Estos resultados van a
servir a otros sistemas y que estos van a alimentar a nuestras
bases de conocimientos originales para obtener mejores
resultados.
Son programas que se han diseñado principalmente
para emular un comportamiento
inteligente. Incluyen algoritmos de
juego tales
como el ajedrez,
programas de comprensión del lenguaje natural,
visión por computadora,
robótica y
"sistemas de expertos". responde a una interfaz ensamblador,
el segundo a interfaz compilador y el ultimo a interfaz
interprete.
Un Lenguaje de Programación se basa en reglas de
acción (silogismos) , y el análisis de
posibilidades dándonos una ayuda muy
útil en todas las ramas de la acción humana. Es
así como los Sistemas Expertos desarrollan una
Función muy importante "Realizar tareas
genéricas: es decir para la monitorización y el
diagnóstico, además de los trabajos de simulación
de la realidad (Realidad
Virtual en la actualidad) .
Algunos lenguajes son lenguajes principalmente interpretados,
como APL, PROLOG y LISP. :.
APL (A Programing Language)
Diseñado para tablas, vectores y
matrices;
utiliza símbolos especiales, distintos que el ASCII.
HISTORIA:
Introducido por Kenneth Iverson, en el año de 1962.
Durante los siguientes 7 años IBM trabajo en el APL,
defino un conjunto de caracteres y un lenguaje "APL/360", el cual
se requiere un hardware especial.
Conceptos lisp:
- Listas y Átomos: La estructura
más importante es la lista. Los átomos pueden
subordinarse a cualidades. - La Función: Cada función LISP y cada
programa LISP tiene estructura de lista. Los programas no
pueden distinguirse sintácticamente de los datos. LISP
ofrece sus propias funciones
básicas. - Forma de Trabajo: LISP es un lenguaje funcional.
Ofrece la posibilidad de realizar definiciones recursivas de
funciones. La unión de procedimientos se realiza de
forma dinámica, es decir en plena
ejecución, y no como en otros lenguajes de
programación. El sistema realiza automáticamente
una gestión dinámica de memoria.
Entonces: La estructura más importante en
LISP es la lista
Componentes de un sistema lisp.
Un componente importante de un sistema LISP es la gestión
dinámica de la memoria. El
sistema administrará el espacio en la memoria para las
listas en constante modificación, sin que el usuario lo
deba solicitar. Libera los espacios de memoria que ya no son
necesarios y los pone a disposición de usos posteriores.
La necesidad de este proceso se
deriva de la estructura básica de LISP, las listas, que se
modifican de forma dinámica e ilimitada.
Además un sistema LISP abarca bastante más que el
solo intérprete del lenguaje LISP. Consta de algunos
módulos que ofrecen ayuda en el desarrollo y control del
progreso en programas, como son el Editor, el File-System y el
Trace.
PROLOGO (PROgramación LOGica):
Mecanismos Del Prolog
La Recursividad representa la estructura más importante en
el desarrollo del programa. En la sintaxis del PROLOG no existen
los bucles FOR ni los saltos; los bucles WHILE son de
difícil incorporación, ya que las variables
sólo pueden unificarse una sóla vez. La
recursión es más apropiada que otras estructuras de
desarrollo para procesar estructuras de datos recursivas como son
las listas y destacan en estos casos por una
representación más sencilla y de mayor
claridad.
La Instanciación es la unión de una variable a una
constante o estructura. La variable ligada se comporta luego como
una constante.
La Verificación es el intento de derivar la estructura a
comprobar de una pregunta desde la base de conocimientos, es
decir, desde los hechos y reglas. Si es posible, la estructura es
verdadera, en caso contrario es falsa.
La Unificación es el componente principal de la
verificación de estructuras. Una estructura estará
comprobada cuando puede ser unificada con un hecho, o cuando
puede unificarse con la cabecera de una regla y las estructuras
del cuerpo de dicha regla pueden ser verificadas.
Para el desarrollo de los sistemas expertos se utilizan
lenguajes de ingeniería del conocimiento. Los lenguajes
más difundidos para el desarrollo de los SE son RITA,
ROSIE, y ROOS.
Comenzaremos hablando de ROSIE, un lenguaje evolucionado de RITA.
Este lenguaje permite al programador describir relaciones
complejas y manipularlas simbólica y deductivamente.
Además soporta trabajo en redes, trabaja en una forma
Interactiva compilada e interpretada y cuenta con una serie de
depuradores y herramientas de programación. Como puede ser
programada en una sintaxis parecida al Ingles esto la hace
bastante leíble y entendible para los usuarios. Este
lenguaje integra dos paradigmas
programáticos que lo hace especial: modelacimiento basado
en reglas y procedure-oriented computing (al ser lenguajes
secuenciales y al mismo tiempo orientados a objetos), y por
último es que puede ser organizado como un programa LISP
lo que la hace fácil de aprender.
El lenguaje ROSS, es un lenguaje de programación orientado
a objetos, y combina la Inteligencia Artificial y los Sistemas
Expertos principalmente en el área de simulaciones. Entre
sus ventajas se citan las facilidades para buscar entre objetos y
su comportamiento. El programa se desarrolla de una forma que los
objetos se comunican mandando mensajes para causar que las reglas
o comportamientos apropiados sean ejecutados.
Se presenta en forma resumida dos Sistemas Expertos que fueron
decisivos para el éxito
del avance investigador en el campo de los Sistemas
Expertos.
Mycin
Sistema Experto para diagnósticos médicos
MYCIN es un Sistema Experto para la realización de
diagnósticos, iniciado pro Ed Feigenbaum y posteriormente
desarrollados por E.Shortliffe y sus colaboradores. Su
función es la de aconsejar a los médicos en la
investigación y determinación de
diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas
de la sangre. El sistema MYCIN, al ser consultado por el
médico, solicita primero datos generales sobre el
paciente: nombre, edad, síntomas, etc. Una vez conocida
esta información por parte del sistema, el Sistema Experto
plantea unas hipótesis. Para
poder
verificarlas comprueba primero la exactitud de las premisas de la
regla (Os preguntareis como hace esto). Esto se realiza mediante
una búsqueda de enunciados correspondientes en la base de
conocimientos. Estos enunciados pueden a su vez estar de nuevo en
la parte de consulta de otra regla. También lo realiza
mediante determinadas preguntas al usuario. Aquí se hacen
preguntas del tipo: ¿Se ha practicado en el paciente
algún tipo de intervención quirúrgica?
Con las respuestas que recibe, el MYCIN verifica o rechaza las
hipótesis planteadas. Una serie de tests han demostrado
que MYCIN trabaja igual de bien que un médico.( A mi
particularmente me cuesta mucho creerlo y me parece que es
increíble, pero ahí están los resultados de
los test).
Xcon
Sistema Experto para configuración de Ordenadores.
XCON es un Sistema Experto para configuraciones desarrollado por
la Digital Equipment Corporation. Según los deseos
individuales del cliente se
configuran redes de ordenadores VAX. Ya que el abanico de
productos que se ofrecen en el mercado es muy
amplio, la configuración completa y correcta de un sistema
de estas características es un problema de gran
complejidad.
Las funciones de este Sistema Experto son las siguientes:
¿Pueden conjugarse los componentes solicitados por el
cliente de forma conveniente y razonable?
¿Los componentes de sistema especificados son compatibles
y completos?
Las respuestas a estas preguntas son muy detalladas. XCON es
capaz de comprobar y completar los pedidos entrantes mucho
más rápido y mejor que las personas encargadas
hasta ahora de esa labor
También se han desarrollado Asesores Inteligentes para
apoyar la enseñanza de programación, en
distintos lugares y con distintas arquitecturas. Entre otros,
podemos mencionar:
COACH (Cognitive Adaptive Computer Help):
Permite crear ayuda personalizada al usuario. Es un observador de
las acciones del usuario que está aprendiendo a operar un
ambiente, y en
base a ellas construye un modelo adaptativo del usuario. Si bien
el concepto general es aplicable para áreas diversas tales
como las Interfases Inteligentes y el soporte técnico, en
particular es de interés para este trabajo ya que los
dominios de prueba que modeló corresponden al de un
lenguaje y un entorno de programación (LISP y UNIX,
respectivamente); así como por la prueba de adaptabilidad
a distintos dominios en que probó ser efectivo. En dicha
prueba, después de completar el desarrollo y pruebas del
tutor bajo el dominio de LISP, se encargó a un estudiante
inexperto, su adaptación al dominio de UNIX; dado el
éxito de la adaptación, a pesar de la inexperiencia
del constructor del dominio, Selker concluye que la
aplicación de los conceptos y modelación del
dominio son apropiados para diversos dominios, y por lo tanto,
fácilmente adaptables.
Una de las contribuciones importantes de Coach consiste en la
descripción de diversos modelos de
usuarios, representados por medio de frames adaptativos; y el
modelado cognitivo de variables tales como la experiencia, la
latencia del conocimiento. Por otro lado, el análisis de
resultados que hace Selker, basado en el comportamiento
registrado por los usuarios de sistemas tradicionales y los del
sistema asesor, muestra variables
cuantificables para medir el éxito de un sistema similar
como el que ocupa este trabajo.
- Un sistema experto es aquel que simula el
razonamiento humano ayudando usuario. - Cuando los expertos humanos en una determinada
materia son
escasos, los Sistemas Expertos pueden recoger y difundir su
conocimiento. - En situaciones complejas, donde la subjetividad
humana puede llevar a conclusiones erróneas. - La posibilidad de poder emular la inteligencia humana
ha despertado la curiosidad del ser humano desde tiempos
remotos. Y el hombre encontró dos caminos para lograr
dicho fin:
Tratar de imitar el funcionamiento del cerebro humano a
nivel computador lo
cual implica construir una analogía de tipo físico
del cerebro del hombre. Esto podría llamarse entonces
enfoque físico, y como principal exponente de este rumbo
encontramos a las redes neuronales.
Tratar de lograr el conocimiento humano a través de la
lógica, por lo que estaríamos en presencia de un
enfoque lógico. En este enfoque de pensamiento
encontramos a los sistemas expertos que intentan reproducir el
razonamiento humano de forma simbólica.
Sugerencias
- Nosotros como jóvenes que somos estamos
llamados a contribuir con el desarrollo del país por
ello deberíamos abocarnos mucho mas a las áreas
de investigación y pedir que se nos apoye mas en cuanto
a materia educativa y Tecnología Educativa. - Las Universidades e Institutos están llamados
a ayudar al Perú a inmiscuirse dentro del mundo que
empezamos a vivir. - Nosotros como futuros formadores de la especialidad
de Computación e Informática estamos
preparados para orientar a despertar el interés de
nuestros alumnos de investigación.
www.dei.va.educpytar17sexpretihistoria.htm
www.sarder.upeu.edu.pe~miguel+temasexpertos.htm
www.fotunecity.comskycod.perronrow207seportada.htm
www.monografias.com
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