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Sistemas basados en el conocimiento




Enviado por Pablo Turmero



Partes: 1, 2

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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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