sistemas expertos introducción arquitectura - motor de inferencias

Click here to load reader

Post on 01-Jan-2016

31 views

Category:

Documents

1 download

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Sistemas Expertos Introducción Arquitectura - Motor de Inferencias. Ingeniería Electrónica. Ingeniería del Conocimiento. Inicio de los Sistemas Expertos. 60´s. Se buscaban soluciones generales. 70´s. Los sistemas son más eficientes en dominios acotados. - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

  • Sistemas ExpertosIntroduccinArquitectura - Motor de InferenciasIngeniera del Conocimiento

    Ingeniera Electrnica

    IIA - Sistemas Expertos

  • 60sInicio de los Sistemas ExpertosSe buscaban soluciones generales70sLos sistemas son ms eficientes en dominios acotadosLa calidad y cantidad de conocimiento son esenciales para una buena performance Es importante independizar el conocimiento del dominio, del mecanismo de inferencia.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas basados en conocimiento (SBC-KBS)Definiciones. Sistemas que representan el conocimiento sobre el dominio en forma explcita y separada del resto del sistema. Waterman. Sistemas que resuelven problemas aplicando una representacin simblica de la experiencia humana.Jackson.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas basados en conocimiento (SBC-KBS)Definiciones. Sistemas de software capaz de soportar la representacin explcita del conocimiento de un dominio especfico y de explotarlo a travs de mecanismos apropiados de razonamiento para proporcionar un comportamiento de alto nivel en la resolucin de problemas. Guida y Taso

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas Expertos: Definicin.

    Es un sistema de cmputo capaz de simular la conducta inteligente de un experto humano en un dominio especfico y especializado, con el objeto de resolver problemas.Hardware + softwareFuente de pericia humana en el dominioEspecfico y especializado

    IIA - Sistemas Expertos

  • Experiencia humana vs. SE. Los humanos son imprescindibles!!!

    IIA - Sistemas Expertos

    PERICIA ARTIFICIAL

    PERICIA HUMANA

    Permanente

    Perecedera

    Siempre accesible

    No siempre accesible

    Fcil de documentar

    No documentable

    Estable, confiable

    Variable, flexible (

    Costo manejable

    Costosa

    Fragilidad de las mquinas

    Fragilidad humana

    Sin inspiracin

    Creativa (

    Conocimiento tcnico

    Sentido comn (

    Esttica - Dinmica

    Dinmica (aprendizaje) (

    Dominios estrechos

    Dominios ms extensos

  • SE/SBC: Tareas Tareas abordadasSntesis: Clasificacin, diagnsticoAnlisis: Planificacin, diseo o modeladoLas reas de aplicacin son muy variadas !!! Los SBC abordan problemas complejos en dominios especficos en los que el peso de las heursticas para acotar el espacio de bsqueda es importante.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Primeros Sistemas ExpertosMYCINStanford (Buchanan - Shortliffe 1976): Diagnstico y tratamiento de enfermedades infecciosas (aprox. 500 reglas). Introduce factores de certeza.PROSPECTORStanford-US Geological Survey (Duda-Gashning-Hart, 1979): Evaluacin de yacimientos minerales y petrolferos. (aprox 1600 reglas). Probabilidades condicionales y Teorema de Bayes.Conocimiento inexactoR1MOLGENCarnegie Mellon (Mc Dermott): Configuracin de ordenadores VAX (aprox 500 reglas). Descompone el diseo en distintos niveles de abstraccin.Reduccin espacio de bsquedaStanford (Stefik): Diseo de experimentos genticos. Utiliza abstraccin.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Habilidades que se esperan de un SE Buena perfomance, comparable al menos a la de los especialistas. Manipular con fluidez descripciones simblicas. Interfaz amigable, adecuada a las necesidades de la aplicacin. Habilidad para manipular conocimiento incompleto e impreciso. Capacidad de explicar sus decisiones a los usuarios. Posibilidad de justificar sus conclusiones.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Periodo industrial de la IADcada de los 80Importante apoyo econmico a los esfuerzos de I+D.Gran cantidad de SE en distintos dominios.CRISISProblemas con la metodologa de desarrolloLimitaciones propias del tipo de sistema.Comparable a la Crisis de los SI pero posterior

    IIA - Sistemas Expertos

  • Ingeniera del Conocimiento (IC)Crisis SBCDesarrollo de la Ingeniera del ConocimientoCrisis SIDesarrollo de la Ingeniera del SoftwareLa Ingeniera del Software consiste en la aplicacin de una aproximacin sistemtica, disciplinada y cuantificable al desarrollo, funcionamiento y mantenimiento del software. (IEEE, 1999) La IC tiene los mismos objetivos respecto de los SBC

    IIA - Sistemas Expertos

  • SBC: Ventajas El conocimiento no se pierde.

    Reduccin del espacio de bsqueda con heursticas para que el problema sea tratable en un tiempo razonable.

    Manejo de conocimiento incierto e incompleto.

    Posibilidad de justificar el razonamiento seguido.

    Hacer el conocimiento disponible en ambientes hostiles o con carencia de especialistas.

    Aumento de fiabilidad, evitando que prevalezcan las ltimas experiencias.

    Modificacin sencilla de la BC por su caracterstica modular.

    IIA - Sistemas Expertos

  • SBC: InconvenientesLa adquisicin del conocimiento es difcil y cara.La reutilizacin del conocimiento en contextos diferentes no es simple.Falta de creatividad y sentido comn.Obstculos para el aprendizaje y la adaptacin.Quedan inmersos en el campo de los Sistemas Inteligentes.Se trabaja sobre metodologa de desarrolloSe los combina con otras tecnologas

    IIA - Sistemas Expertos

  • Estructura bsica de un SE/SBC.UsuarioIngeniero del conocimientoExperto del dominioKAT

    IIA - Sistemas Expertos

  • Estructura bsica de un SE/SBCBase de ConocimientosSu estructura de datos queda definida en trminos del esquema de representacin elegido para incorporar el conocimiento del dominio de trabajo.Motor de InferenciasEs la estructura de control de un SE, contiene el programa que gestiona la BC y otros mecanismos necesarios para administrar un sistema de naturaleza interactiva.Separados entre s

    IIA - Sistemas Expertos

  • REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

    IIA - Sistemas Expertos

  • PREMISA FUNDAMENTAL DE IA:Para que un sistema informtico demuestre un comportamiento inteligente en la solucin de problemas, debe poseer gran cantidad de conocimientos yun potente mecanismo de razonamiento.

    IMPORTANCIA DE UNA ADECUADA REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

  • CONOCIMIENTO DEL MUNDO (en IA) Es la habilidad para construir un modelo de los objetos, sus vinculaciones y de las acciones que pueden realizar.REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTOEs la expresin mediante algn lenguaje, de un modelo que exprese el conocimiento sobre el mundo.:

  • Conocimiento DefinicinEl conocimiento es una mezcla de experiencia, informacin y saber hacer que acta como marco para la incorporacin de nuevas experiencias y guia la accin.Se utiliza para alcanzar una metaGenera nuevo conocimientoResulta en gran medida dependiente de la tarea y del dominio de aplicacin.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Niveles de representacin:La representacin elegida influye directamente en la eficacia y eficiencia de la solucin logradaNivel del conocimientoNivel simblicoHechos, comportamiento y objetivos de los agentes.Smbolos manipulables por un sistemaDebe existircorrespondenciaAdecuacin representacionalAdecuacin inferencial

    IIA - Sistemas Expertos

  • Representacin:Modelado de un sistemaAdquisicin del conocimientoConceptos y relacionesMtodos de inferencia

    Modelo Conceptual

    Modelo Formal

    No computableSemicomputableRepresenta simblicamente y organiza el conocimiento.Determina el mecanismo de inferencia adecuado.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Representacin: Modelado de un sistema

    Modelo Computable

    Operacional Bases de Conocimiento Mecanismos de inferencia Mecanismos de controlLas tareas de adquisicin y modelado son difciles y costosas.Existen esquemas de representacin tiles en dominios variados. Los Sistemas Basados en Conocimiento los combinan.

    IIA - Sistemas Expertos

  • ELEMENTOS BASICOS QUE INTERVIENEN EN EL DISEO DE UN SISTEMA BASADO EN EL CONOCIMIENTO (KBS) Lenguaje formal para expresar conocimiento Forma de efectuar razonamientosCOMPONENTE MEDULAR DE UN KBS (Agente) BASE DE CONOCIMIENTOS (KB)Es un conjunto de representaciones de hechos acerca del mundoConjunto de sentencias del lenguaje para la representacin del conocimiento

    IIA - Sistemas Expertos

  • AADIR YMODIFICAR SENTENCIAS BCPREGUNTAS RESPUESTASMECANISMO DE INFERENCIASUNA KB DEBE PERMITIR CON EFICIENCIA:

    IIA - Sistemas Expertos

  • PROPIEDADES DE UN BUEN FORMALISMO DE REPRESENTACION:ADECUACION REPRESENTACIONALADECUACION INFERENCIALEFICIENCIA INFERENCIALEFICIENCIA EN LA ADQUISICION- MODIFICACIONRich & Knight

    IIA - Sistemas Expertos

  • DISTINTOS PARADIGMAS:

    DECLARATIVODescripcin del estado del mundoPROCEDIMENTALExpresin de las transformaciones de estadosORIENTADO A OBJETOSDescripcin de los objetos existentes

    IIA - Sistemas Expertos

  • DISTINTOS FORMALISMOS

    FORMALISMOS LOGICOSSISTEMAS DE PRODUCCIONFORMALISMOS ESTRUCTURADOS:REDES SEMANTICASFRAMESOBJETOSONTOLOGAS

    IIA - Sistemas Expertos

  • FORMALISMOS LOGICOSConstituyen sistemas formales en los cuales: SINTAXIS Y SEMANTICA ESTA BIEN DEFINIDA HAY UNA TEORIA DE LA DEMOSTRACION Completa y Consistente

    LA LOGICA DE 1er ORDENEs la base de la mayora de los esquemas de representacin

    IIA - Sistemas Expertos

  • FORMALISMOS LOGICOSConocimiento es representado mediante un conjunto de frmulas bien formadas (fbfs)en algn sistema lgico (proposicional - predicados - multivaluada...)

    Los mecanismos de inferencia son los mtodos deductivos del sistema lgico (Resolucin en predicados)

    IIA - Sistemas Expertos

  • DISTINTOS SISTEMAS LOGICOS:LOGICA PROPOSICIONALLOGICA DE PREDICADOSLOGICAS NO-CLASICASMULTIVALUADAS (Fuzzy Logic)MODALESOBJETIVO: ESTABLECER LA VALIDEZ DE DISTINTOS RAZONAMIENTOS - OBTENER CONCLUSIONES DE UN CONJUNTO DE FORMULAS

    IIA - Sistemas Expertos

  • SintaxisAlfabeto PROPOSICIONAL

    PROP que consiste de: i) variables proposicionales p0, p1,p2,... ii) conectivos , , , , iii) smbolos auxiliares: (, )

    IIA - Sistemas Expertos

  • Introduccin InformalProposicin: Una oracin afirmativa de la cual podemos decir que es verdadera o falsa (pero no ambas!!)Ejemplos de Proposiciones:Ayer llovi en Rosario.El sol gira alrededor de la tierra.2 . 3 = 3 + 33 es primo.El auto no arranca.

    IIA - Sistemas Expertos

  • ms proposiciones...Si ayer llovi en Rosario, entonces el intendente se moj.El sol gira alrededor de la tierra o la tierra gira alrededor del sol.2 . 3 = 6 y 6 es imparEl auto no arranca y las luces encienden.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Traduccin al lenguaje Lgico Las oraciones compuestas se traducen usando los conectivosEjemplos: El auto no arranca y las luces encienden (p0 p1).Si las luces encienden, entonces la batera est ok (p1 p2) . 2 . 3 = 6 o 6 es impar (p3 p4).

    IIA - Sistemas Expertos

  • La correccin de este razonamiento depende de la relacin entre los sujetos de las proposiciones.

    Lgica proposicional NO es suficientemente expresiva para captar esta relacinTodo perro es un mamfero y Rex es un perro, luego Rex es un mamfero..

    IIA - Sistemas Expertos

  • Por qu lgica de predicados ?Lgica proposicional : bajo poder expresivoMuchas expresiones usuales no son representables

    Rex es un perroEn proposicional:p (una prop. atmica)En predicados:Sujeto: RexPropiedad: Ser PerroPerro(Rex)

    IIA - Sistemas Expertos

  • Lenguaje de lgica de predicados smbolos para denotar objetos - sb. de constante (ej. Rex, 2, ) - sb. de variable (ej. x, y, z) - sb. de funcin (ej. +, *, Padre) etc que permiten crear nuevos nombres de objetos smbolos de propiedades y de relaciones (Es-perro)conectivoscuantificadores

    IIA - Sistemas Expertos

  • Ejemplos de traduccinSi algunos perros son mamferos, luego todos son mamferos ( x) (P(x) M(x)) x (P(x) m(x))

    Todo nmero es par o impar(x) (N(x) P(x) I(x)) Ningn nmero es a la vez par e impar (x) (P(x) I(x))

    IIA - Sistemas Expertos

  • PROLOG: Una implementacin de programacin lgica

    LOGICA DE PREDICADOS + DEDUCCIN AUTOMTICA (RESOLUCION)

    Dada la BC y una frmula podemos probar queBC - Podemos contestar perro (Rex) ?preguntas como X / perro (X)?

    IIA - Sistemas Expertos

  • LOGICA DE PREDICADOS COMO FORMALISMO DE REPRESENTACION

    VENTAJAS:Es un formalismo bien establecido con una sintaxis y semntica bien definida y que maneja fcilmente aspectos cuantificacin.Automatizacin de la deduccin

    LIMITACIONES:Existen lmites en el poder expresivo:posibilidades, incertidumbre,Problemas en la implementacin de otros tipos de razonamientos (aproximados, no-montonos).

    IIA - Sistemas Expertos

  • Representacin del Conocimiento Otros formalismos

    IIA - Sistemas Expertos

  • DISTINTOS FORMALISMOS

    FORMALISMOS LOGICOSSISTEMAS DE PRODUCCIONFORMALISMOS ESTRUCTURADOS:REDES SEMANTICASFRAMESOBJETOS

    IIA - Sistemas Expertos

  • OTROS FORMALISMOS Sistemas de produccin Utilizan elementos de la lgica

    Salen del marco estrictamente formalms flexiblesms eficientes

    Pierden propiedades fundamentales como la consistencia y completitud. Newell & Simon - 1973

    IIA - Sistemas Expertos

  • SE basados en reglas de produccinSistemas de produccinNewell y Simon (1972): Al resolver problemas, las personas utilizan su memoria a largo plazo (permanente) que aplican a situaciones actuales contenidas en su memoria a corto plazo (transitoria). Esto puede generar modificaciones en la ltima.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Los sistemas de produccin

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccinLos procesos del dominio se representan como acciones independientes que son integradas por el mecanismo de inferencias para resolver una tarea ms general.Motor deInferenciasBASE DE CONOCIMIENTOBase deHechosBase deReglasARQUITECTURA

    IIA - Sistemas Expertos

  • SE basados en reglas de produccinReglas de produccinIF < CONDICION > THEN < ACCION>SI ?X ES MAMIFERO Y ?X COME CARNEENTONCES ?X ES CARNIVORO.

    IIA - Sistemas Expertos

  • SE basados en reglas de produccinVentajas:Naturaleza modular: El conocimiento es fcil de encapsular y expandir. Explicaciones sencillas: El registro de reglas disparadas permite presentar la cadena de razonamiento asociada. Semejanza con el proceso cognitivo humano: modelo natural del razonamiento humano.Dificultades: Completitud y consistencia como responsabilidad del desarrollador. Se necesitan otras estructuras para lograr una visin global del conocimiento del dominio.Se las combina con otros formalismos de representacin.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccinSe utilizan Reglas de Produccin para representar el conocimientoIF THEN Son los elementos de deduccin bsicos

    El proceso de inferencia se basa fundamentalmente en la Regla de Inferencia de la lgica denominada MP A B, A / B

    IIA - Sistemas Expertos

  • Reglas de produccin

    Es el modelo formal para representar un elemento mnimo de conocimientoIF THEN ConclusinPuede especificarAccinEstrategia

    La premisa puede tener conectivos lgicos =

    IIA - Sistemas Expertos

  • Reglas de produccin- Ejemplos

    Si un animal come carne entonces es carnvoro.

    Si un animal tiene dientes agudos y garras entonces es carnvoro.

    Si un animal es carnvoro y es de color marrn-claro y tiene el pelaje franjas negras, entonces es un tigre.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Reglas de produccin- Ejemplos

    Sintaxis Reglas en KAPPA-PC

    MakeRule( Rtigre, [], animal:grupo #= carnvoro And animal:color #= leonado And animal:pelaje #= franjas_negras, animal:especie = tigre );

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin

    Cada regla es independiente del resto de las reglas en la BC.Las reglas no tienen porque estar ordenadas en la BC.Las reglas se pueden agrupar por nociones semnticas en mdulos o grupos.El metaconocimiento puede ser expresado mediante reglas: metareglas

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin.Un ejemplo de reglaUn especialista que participa en el desarrollo de un sistema basado en conocimiento relativo al diagnstico de una falla en un auto, podr expresar: si el motor no arranca y las luces no encienden, entonces la falla est en la batera .

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin.Un ejemplo de reglaA partir de esta expresin, se puede definir la regla de produccin asociada a las proposiciones como: If el motor no arranca And las luces no encienden, Then la falla est en la batera .

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin.Un ejemplo

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin.Un conjunto de reglasIf el motor no arranca And las luces no enciendenThen falla la batera.If el motor no arranca And las luces enciendenAnd llega combustibleThen falla el sistema de ignicin.If el motor no arranca And las luces enciendenAnd no llega combustibleThen falla el sistema de combustible.

    IIA - Sistemas Expertos

  • El desarrollo de las reglas de produccin para construir la KB.

    Debe observarse que las reglas no estn identificadas, por ejemplo: con una numeracin correlativa.

    IIA - Sistemas Expertos

  • El desarrollo de las reglas de produccin para construir la KB.Cada una de estas re-glas aparece como un grnulo de conoci-miento que es inde-pendiente de las res-tantes reglas, con lo cual, la ampliacin de la KB puede realizarse sin mayor problema.

    IIA - Sistemas Expertos

  • El desarrollo de las reglas de produccin para construir la KB.Sin embargo, desde el punto de vista del motor de inferencia, estas reglas deben estar relacionadas para que puedan ser interpretadas adecuadamente durante el proceso de inferencia. Por ejemplo; la premisa el motor no arranca

    IIA - Sistemas Expertos

  • El desarrollo de las reglas de produccin para construir la KB.Lo mismo ocurre con las luces no en-cienden, en la se-gunda y tercera re-glas. Por consiguiente, este es el nico requisito que requiere el agre-gado de nuevas re-glas.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin Como razonamos??? Utilizando un

    MECANISMO DE INFERENCIA (MOTOR DE INFERENCIA)

    El cual determina de que forma utilizar las reglas para alcanzar el objetivo planteado

    IIA - Sistemas Expertos

  • La ejecucin del proceso de inferencia en los KBSSupngase que se observa una falla en motor del auto y se constata que: no arranca el motor, ni encienden las luces, y llega combustible. Desde el enfoque del KBS, es necesario ingresar esta informacin en la memoria de trabajo, para obtener una solucin o respuesta al problema.

    Entonces, la interfaz de este KBS, deber proveer unos cuadros de un dilogo orientado, que permita ingresar las observaciones del caso.

    IIA - Sistemas Expertos

  • La ejecucin del proceso de inferencia en los KBS

    IIA - Sistemas Expertos

  • La ejecucin del proceso de inferencia en los KBSLa respuesta seleccionada en el primer cuadro de dilogo, origina la plantilla el motor no arranca, que ingresar a la memoria de trabajo del KBS.

    IIA - Sistemas Expertos

  • La ejecucin del proceso de inferencia en los KBSContinuando con el dilogo orientado, ingresarn otras dos plantillas a la memoria de trabajo: las luces no encienden y llega combustible.

    IIA - Sistemas Expertos

  • La ejecucin del proceso de inferencia en los KBSEl proceso de ejecucin que realiza el motor de inferen-cia, consiste en tomar cada una de estas plantillas, y explorar la KB buscando coincidencias en las premisas de cada una de las reglas. Con la primera plantilla, el motor no arranca, en-cuentra que hay una con-cordancia en las tres reglas.

    IIA - Sistemas Expertos

  • La ejecucin del proceso de inferencia en los KBSCon la segunda plantilla las luces no encienden, solo hay concordan-cia en la primera regla, y la segunda y tercera reglas quedan descartadas. La primera regla se desen-cadena, y produce entonces la conclusin: falla la ba-tera, y el problema queda resuelto.

    IIA - Sistemas Expertos

  • La ejecucin del proceso de inferencia en los KBSPor ltimo cabe observar que este proceso de comparacin que explora cada una de las reglas, es prcticamente independiente del orden en que se encuentren dispuestas las mismas en la KB.

    Este proceso de inferencia en los KBS, es denominado: sistema de inferencia por filtrado (pattern maching inference system), o simplemente, filtrado.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin Motor de Inferencia Direcciones de bsqueda: Hacia delante, Forward Chaining o guiada por los hechos. Hacia atrs, Backward Chaining o guiada por los objetivos.Para seleccionar las reglas candidatas en cada estado utiliza el EMPAREJAMIENTO, FILTRADO o MATCHING.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de produccin Flexibles. Sencillos de modificar y extender. A los expertos les resulta simple pensar en reglas. Completitud y consistencia. El conocimiento se separa en pequeos grnulos. VENTAJASPROBLEMASEs comn que se los combine con otros formalismos.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas estructurados

    ESTRUCTURAS DE RANURA Y RELLENO (slot and filler) REDES SEMANTICAS (Quillan 67/68)FRAMES (Minsky, 75)

    OBJETOS ( Dcada 80)

    IIA - Sistemas Expertos

  • Redes semnticas Idea: el significado de un concepto depende del modo en que se encuentre conectado a otros conceptos Representacin: mediante un grafo dirigido donde los nodos representan objetos y los arcos relaciones entre los conceptosREXPERROMAMIFEROINSTANCIAES-UN

    IIA - Sistemas Expertos

  • Redes semnticas - EjemploES-UNES-UN

    ES-UNTIENEINSTANCIAINSTANCIAINSTANCIATIENETIENEINSTANCIAINSTANCIA

    IIA - Sistemas Expertos

  • Redes semnticas - Arcos

    Etiquetas de los arcos

    es-un relacin subclase-clase instancia relacin objeto-clase parte-de relacin componente-objeto

    definidas por el usuarioDominio de aplicacinGeneralizacinInstanciacinAgregacinDescripcin

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas basados en Redes semnticas Base de conocimiento En esta representacin una BC es una coleccin de estos grafos

    Las modificaciones se refieren a insercin o eliminacin de nodos y sus relaciones.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Redes semnticas Como razonamos???

    Bsqueda de interseccinEncontrando relaciones entre objetosCual es la conexin entre Rex y mamfero?Es Juan Prez un estudiante de la UNR?Cul es el promedio de Pedro Garca? Utiliza fundamentalmente la estructura jerrquica

    IIA - Sistemas Expertos

  • Marcos (frames)Una red semntica representa conexiones entre entidades Problemas ms complejos

    Asignar ms estructura a los nodos y a las conexiones

    Marcos No existe una distincin clara entre una Red semntica y un sistema de Marcos

    IIA - Sistemas Expertos

  • Marcos (frames) Idea: Estructura para atender la representacin del conocimiento asociado a situaciones estereotipadas (Minsky)

    Representacin: Es una coleccin de atributos (ranuras - slots) con valores asociados (y posibles restricciones entre valores, llamados facetas)

    IIA - Sistemas Expertos

  • Marcos - EstructuraNOMBREENCABEZADOES-UNINSTANCIA

    ATRIBUTO1VALOR1

    ATRIBUTOnVALORnvalores pordefectoprocedimientosrelacin con otros marcos(slots)

    IIA - Sistemas Expertos

  • Marcos - EjemploEstudiante FCEIAES-UNEstudiante UNR TIENELegajo (letra/numerodigito)TIENEPromedio (procedimiento)Estudiante Ing.Eca.ES-UNESTUDIANTE FCEIAJuan PerezINSTANCIA Estudiante Ing.Eca.TIENEPromedio = 6,80DIRECCION......(Defecto Rosario)TEL.....TRABAJANO(Defecto No)

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de MarcosMC ActoresInterpreta: Si(*)Nombre: Conj Caracteres(*)Peliculas: (0..100)(*)Fecha1aPelicula:MC Fecha(*)Dia: (1..31)(*)Mes: (0..120)(*)Ao: 1900..2005MC ActorSexo: M(*)ParejaMiticaCon:MC ActrizSexo: F(*)ParejaMiticaCon:MI - 7543Nombre: H.BogartFecha1aPelicula:ParejaMiticaCon:MI - 8832Nombre:L.BacallPeliculas: 42ParejaMiticaCon:MI - 2232Dia: 27Mes: 3Ao: 1944InstanciaInstanciaInstanciaInstanciaInstancia

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de MarcosMarcos ClaseMarcos InstanciaRepresentan conceptos, o situaciones genricas descriptos por propiedades comunesElementos especficos. Sus propiedades se asocian con informacin de cada individuoPropiedades De Clase: Atributos genricos de un concepto, con valores comunes a todas sus ocurrencias.De Instancia: Atributos con valores particulares para cada ocurrencia del concepto (*). Slots definidos enlos marcos Clase

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de MarcosConsideraciones al definir los Slots:Evitar redundancias aprovechando la herencia.Poseer informacin suficiente para identificar el marco clase. En un marco clase se puede definir un slot de instancia en base a otro marco clase.Los slots de instancia pueden tener uno o varios valores.En los marcos clase se pueden redefinir slots heredados para representar excepciones a la herencia.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de MarcosFacetasModelan caractersticas de slots y relaciones Algunas facetas declarativas usuales:Tipo de Slot: Tipo de datos de los valores, puede apuntar a otro marco.Cardinalidad: Cantidad de valores posibles.Valores permitidos: tipo de datos, rango o puntero a otro marco.Valores por defecto: Para slots de instancia si quedan sin definir.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Marcos Facetas/MtodosHay facetas ligadas a mtodos de uso frecuente, asociados a cambios o utilizacin de los valores de las ranuras: When_needed: Formas de conseguir el valor cuando se lo necesita y no est disponible. Before_changed: Restricciones propias del dominio. After_changed: Acciones pertinentes asociadas a los cambios de valor de la ranura. When_accessed: Acciones pertinentes cuando la ranura es accedida de alguna forma.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de MarcosBASE DE CONOCIMIENTOConjunto de marcos relacionados mediante los valores de los slots (atributos)

    INFERENCIAUtilizar la estructura jerrquica para heredar propiedades (valores de slots).Tener procedimientos (reglas) para hallar valores de los slots.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Sistemas de MarcosTienen mucha tradicion en IA y son antecesores de los objetosLos sistemas de marcos agregan expresividad a las redes semnticas y permiten representar conocimiento declarativo y procedimental.Marcos se utilizan para estructurar el conocimiento en Kappa-PC

    IIA - Sistemas Expertos

  • Objetos Los vemos ms como una forma de representar el mundo que como un paradigma de programacinLos encontramos en muchas herramientas dentro del rea.Tienen ciertas caractersticas en comn con los agentes.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Objetos Pensados como gran aporte para el ReusoBALA DE PLATADcada del 80Actualmente se apunta a relaciones arquitecturales entre clases para lograr Evolucin y MantenibilidadPatrones de diseo

    IIA - Sistemas Expertos

  • Objetos OBJETO: Es una entidad que tiene un comportamiento.ESTADO INTERNOMENSAJES que es capaz de responder.INTERFAZUn PROGRAMA OO es una red de objetos cooperantes, que interactan entre s, envindose mensajes. ENCAPSULAMIENTOPermite la utilizacin de clases con implementaciones intercambiables.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Objetos Una CLASE es una definicin de las caractersticas comunes de un conjunto de objetos semejantes.CLASE ESTRUCTURA: Conjunto de variables de clase e instancia. INTERFAZ: conjunto de mtodos. Los objetos concretos buscan en su clase la definicin cuando reciben un mensaje.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Objetos Las CLASES se organizan en jerarquas modelizando el dominioDe Estructura: Ms esttica. De Comportamiento: Ocurre en ejecucin. HERENCIAEsquema de colaboracin entre objetos (explcito en el cdigo)Cuando un objeto recibe un mensaje, busca el cdigo en su clase, y si no lo encuentra recorre la jerarqua.

    IIA - Sistemas Expertos

  • Cmo elegir la mejor representacin??? No hay receta establecida !!!Analizar las caractersticas del conocimiento involucrado.Recurrir a la combinacin de formalismos. Frente a cada problema a resolver:

    IIA - Sistemas Expertos