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
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.
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)
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.
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
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
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
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
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.
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?
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
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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