SBCs de última generación
Se quieren construir sistemas con características específicas:
Representación del conocimiento semánticamente rica
Resolución de problemas mediante razonamiento y métodos heurísticos
Capacidad de auto-explicación
Interactividad (con usuarios y con el entorno)
Componentes de los SBCs de última generación
Se necesita un conjunto básico de componentes:
Subsistema de razonamiento
Almacenamiento del conocimiento
Uso e interpretación del conocimiento
Almacenamiento del estado del problema
Subsistema de justificación e inspección de la solución
Interfaz de comunicación con el usuario
Subsistema de aprendizaje
Componentes de los SBCs de última generación
Clases de SBCs
Basados en reglas
Basados en casos
Basados en redes neuronales
Basado en modelos
Sistemas multiagente
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Sistemas basados en reglas
La resolución se obtiene a partir del proceso de razonamiento de un motor de inferencia.
El conocimiento del dominio esta expresado mediante una ontología.
El conocimiento de resolución de problemas esta almacenado habitualmente como reglas de producción (o un formalismo equivalente).
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Almacenamiento del conocimiento
Tres posibles tipos de conocimiento:
Conocimiento factual (objetos del dominio y sus características)
Conocimiento relacional (relaciones entre los objetos del dominio)
Conocimiento condicional (reglas)
Los dos primeros tipos de conocimiento están descritos mediante la ontología de dominio.
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Almacenamiento del conocimiento: reglas
El conocimiento condicional incluye:
Conocimiento deductivo (estructural): describe los procesos de resolución de problemas como cadenas de deducción
Conocimiento sobre objetivos (estratégico): orienta el proceso de resolución
Conocimiento causal (de soporte): apoya al proceso de explicación de la resolución
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Almacenamiento del conocimiento: reglas
Modularización de las reglas
Facilita el desarrollo y el mantenimiento del sistema
Aumentar la eficiencia del proceso de razonamiento
Permite implementar estrategias de uso del conocimiento (meta-conocimiento, meta-reglas)
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Almacenamiento del conocimiento: meta-reglas
Describen conocimiento a alto nivel sobre la resolución del problema.
Permiten dirigir el control de la resolución
Activar y desactivar reglas/módulos
Decidir el orden de ejecución de reglas/módulos
Decidir estrategias de resolución, tratamiento de excepciones, incertidumbre…
Son mas difíciles de obtener de los expertos.
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Almacenamiento del conocimiento: meta-reglas
Tipos de meta-reglas:
Meta-reglas sobre reglas
Inhibir / desinhibir reglas
Meta-reglas sobre módulos
Tipo de búsqueda en los módulos (adelante, atrás)
Nivel de corte en la certeza mínima de las reglas
Clasificación de reglas
Meta-reglas sobre estrategias
Estrategia: conjunto ordenado de módulos a ser tratados
Excepciones
Meta-reglas sobre planes de actuación
¿Qué estrategia se aplica antes cuando hay más de una?
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