unidad iii sistemas basados en el conocimiento...

Unidad III

Sistemas Basados en el ConocimientoContinuación

Maestría en Sistemas ComputacionalesClave: MPSCO-0108 6 Créditos

Sesiones Sabados 10-13

Rafael Vázquez Pérez

miércoles 8 de octubre de 14

3.3. Construcción de un Knowledge Based System (KBS)

3.4. Sistemas Expertos

Agenda“"Recurrimos a la televisión para apagar el cerebro, y a la computadora para encenderlo". Steve Jobs


La Ingeniería del Conocimiento

• La Ingeniería del Conocimiento ha sido definida por Feigenbaum y McCorduck como: "El arte de manejar los principios y herramientas de investigación de Inteligencia Artificial para apoyar la solución de problemas que requieren el conocimiento de expertos.

• Los problemas técnicos de la adquisición de este conocimiento, representarlo, y usarlo apropiadamente para construir y explicar lineas de razonamiento son problemas importantes en el diseño de sistemas basados en el conocimiento.

• El arte de la construcción de agentes inteligentes es parte y extensión del arte de la programación. Es el arte de construir programas de computadora complejos que representen y razonen con conocimiento del mundo”



• La Ingeniería del Conocimiento involucra la cooperación de los expertos humanos en el dominio que trabaja con el ingeniero del Conocimiento para codificar y hacer explícitas las reglas (u otros procedimientos) que un experto humano usa para resolver un problema real.

• Con frecuencia los expertos usan reglas casi sub-concientemente aplicadas.

• Una meta principal en la ingeniería del conocimiento es construir sistemas que sean modulares, así que las adiciones y cambios pueden ser hechos en un modulo sin afectar los trabajos de los otros módulos. Este no es necesariamente el mismo concepto de programación estructurada



• Aquí el concepto de modularidad se refiere a la separación de las estructuras del conocimiento de los mecanismos de control.

• Una segunda meta es obtener un programa que pueda explicar porque lo hizo, que hizo y justificar como lo hizo.

• El éxito de los sistemas de IA depende no solo de la adquisición del conocimiento, sino también como el conocimiento es representado en la computadora.

• La representación entonces determina la manera en la cual la inferencia o razonamiento es ejecutado.


El Proceso de la Ingeniería del Conocimiento

• El proceso de Ingeniería del Conocimiento incluye las siguientes 5 actividades:

• Adquisición del Conocimiento.- La Adquisición del Conocimiento involucra la adquisición del conocimiento de los expertos humanos, libros, documentos, sensores, o archivos de computadoras. El Conocimiento puede ser especifico al dominio del problema y al procedimiento de solución del problema, o puede ser conocimiento general ( ejemplo: conocimiento acerca de negocios) o Metaconocimiento.

• Representación del Conocimiento.- El conocimiento adquirido esta organizado en una actividad llamada Representación del Conocimiento. Esta actividad involucra la preparación de un "Mapa del Conocimiento" y codificarlo en la Base de Conocimiento.



• Validación del Conocimiento.- El conocimiento en la base de conocimientos es validado y verificado (por ejemplo usando casos de prueba) hasta que su calidad sea aceptable.

• Inferencia.- Esta actividad involucra el diseño de software que habilitar a la computadora para hacer inferencias basadas en el conocimiento, y entonces dar el consejo al usuario en problemas específicos.

• Explicación y Justificación. Esta actividad involucra el diseño y programación de una capacidad de explicación; por ejemplo, programando la capacidad para contestar preguntas tales como Porque una parte especifica de información es necesaria por la computadora o como ciertas conclusiones fueron hechas por la computadora.



• El proceso de la ingeniería del conocimiento y las interrelaciones entre sus actividades se muestran en la siguiente figura:


Tipo de Conocimiento• Los tipos de conocimiento que se utilizan en IA se

muestran en la siguiente figura:


Fuentes de Conocimiento

• El Conocimiento puede ser extraído de distintas fuentes. una lista representativa de fuentes incluyen: • Libros• Películas• Bases de Datos• Fotografías• Mapas• Diagramas de Flujo• Historias• Canciones• Comportamiento Observado.

• Estas fuentes se pueden dividir en 2 tipos: documentadas y no documentadas.


Niveles del conocimiento

• El Conocimiento puede ser representado a diferentes niveles. Los 2 extremos son conocimiento superficial y conocimiento profundo

• Conocimiento Superficial.- Este conocimiento se refiere al nivel de representación superficial de la información que puede ser usado para trabajar con situaciones muy especificas. Por ejemplo, si usted no tiene gasolina en su carro, el carro no arrancará.

• Este conocimiento lo podemos representar bajo como la regla que se muestra a continuación:

• Si el tanque de la gasolina esta vacío • entonces el carro no arrancará



• Conocimiento Profundo. - Los seres humanos para resolver un problema, utilizan el conocimiento profundo de una situación.

• El conocimiento profundo se refiere a la estructura causal interna de un sistema y considera las interacciones entre los componentes del mismo.

• El conocimiento profundo puede ser aplicado a diferentes tareas y a situaciones diferentes.

• Para explicar la manera de representar este conocimiento utilizaremos el ejemplo de la figura siguiente:


Dificultades en la adquisición del conocimiento

• Expresión del Conocimiento

• Transferencia a la Computadora

• Numero de Participantes

• Estructura del Conocimiento


Proceso de Adquisición del conocimiento

• El proceso general de adquisición del conocimiento puede ser visto como un conjunto de 5 etapas que se describen a continuación.

1. Identificación.- Durante esta etapa se identifican las principales características del problema. El problema es dividido en sub-problemas, los participantes (expertos, usuarios, etc) son identificados.

2. Conceptualización.- Debido a que el conocimiento relevante a la situación puede ser diverso, es necesario determinar los conceptos y relaciones usadas. Sirve para responder a preguntas tales como ¿ Cual información será usada y como será representada en una base de datos ?


Proceso de Adquisición del conocimiento

3. Formalización.- El Conocimiento se adquiere para representarlo en una base de conocimientos. La Manera en la cual el conocimiento esta organizado y su tipo de representación podria determinar la metodología de adquisición.

4. Implementación.- Este estado involucra la codificación del conocimiento dentro de la computadora.

5. Prueba.-En esta etapa final el ingeniero del conocimiento prueba el sistema con ejemplos, en otras palabras se examina la validez del conocimiento.


Métodos de Adquisición de conocimiento

• En el modelo básico de ingeniería del conocimiento se forma un equipo de trabajo en cual el ingeniero del conocimiento se encarga de ser el medio entre el experto y la base de conocimiento.

• El ingeniero del conocimiento extrae y selecciona el mejor conocimiento del experto sobre el dominio del problema (a este proceso se le llama elicitación del conocimiento), lo refina junto con el experto y lo representa en una base de conocimientos.

• La elicitación del conocimiento puede ser hecha manualmente o con ayuda de computadoras. Los métodos que existen para hacer este proceso se clasifican en tres categorías:

• Manual, Semiautomática y Automática


Método Manual


Método Semiautomático


Método Automático


Métodos de Tracking• Los procesos de tracking se refieren al conjunto de técnicas que intentar

seguir y registrar el proceso de razonamiento de un experto. El método formal mas común es el análisis de protocolos.

• El análisis de protocolos, es un conjunto de técnicas que también son conocidas como análisis de protocolos verbales, que el ingeniero del conocimiento utiliza para adquirir conocimiento detallado del experto.

• Un protocolo es un registro o documentación del procesamiento de información paso por paso y del comportamiento del tomador de decisiones.

• En este método que es similar al de las entrevistas pero mas formal y sistematizado, el experto es cuestionado sobre la ejecución de alguna tarea real se le pide que verbalice su proceso del pensamiento.


Sistemas Expertos

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO

SISTEMAS EXPERTOS


Sistemas Expertos• Es un Programa de Computadora que simula el

proceso de razonamiento de un experto humano para resolver problemas complicados en un dominio (área) específico.

• Ultimamente estos sistemas bien diseñados podrían funcionar mejor que un experto humano


Características de lossistemas expertos

• Son sistemas basados en la experiencia.

• Retienen la experiencia del personal especializado.

• Toman decisiones con información incierta o incompleta.

• Explican el proceso de razonamiento.

• Se usan en cualquier área de aplicación en donde se utilice la experiencia.

• No manejan conocimiento de sentido común.

• Aportan importantes beneficios a las empresas.


Generador o Herramienta de desarrollo de Sistemas Expertos

Interface del Usuario

Explicación del Razonamiento

Programa Inferencial

Adquisición del Conocimiento

Usuario Final

Ingeniero del Conocimiento

Grupo de Expertos

Bases de Conocimientos

PROBLEMAS

HECHOS OBSERVADOS

SOLUCIONES RECOMENDACIONES

CONOCIMIENTOS

HECHOS Y REGLAS


Informática Tradicional vs KBSSistema de Procesamiento de Datos Sistema Experto

Procesan datos y dan Información Procesan conocimientos y dan conclusiones

Usan lenguajes procedurales Usan lenguajes simbólicos

Usan Algoritmos Usan reglas heurísticas

Usan ciclos, secuenciación y decisión Usan reglas de Inferencia

Accesan Bases de Datos Accesan Bases de Conocimientos

Están centrados en el analista y programador Están centrados en el experto y el usuario

Manejan datos determinísticos Dan conclusiones con Información incierta o incompleta

Se usan principalmente en áreas de tipo administrativo Se pueden usar en todas las áreas funcionales de la empresa


Beneficios de los Sistemas Expertos

• Incrementan la Productividad.- Puesto que pueden trabajar más rápido que los humanos, XCON configura 4 computadoras en el tiempo que un humano configura 1.

• Incrementan Calidad.- Dando Consejos se reduce la tasa de errores, XCON reduce la tasa de errores de configuración de computadoras de un 35 % a un 2 %.

• Capturan el Conocimiento Escaso.- El Conocimiento escaso en situaciones donde no hay suficientes expertos para una tarea o el experto esta cerca del retiro o por la extensión geográfica.

• Flexibilidad.- Los sistemas expertos ofrecen flexibilidad para brindar diferentes servicios.

• Confiabilidad.- Los sistemas expertos, no se cansan, molestan o enferman.

• Integración de Varias Opiniones de Expertos.- Esto incrementa la calidad del consejo.


Tipos de Aplicaciones de los Sistemas Expertos

• Interpretación.- Infiere Situaciones descritas de las observaciones. Por ejemplo: Interpretación de señales, análisis de imágenes, etc.

• Predicción.- Infiere consecuencias de las situaciones dadas.Por ejemplo: Pronóstico del clima, Predicciones demográficas, mercadotecnia o pronósticos financieros.

• Diagnóstico.- Infiere malfuncionamiento de sistemas de las observaciones. Por Ejemplo: Médico, electrónico, mecánico, software.


Tipos de Aplicaciones de los Sistemas Expertos

• Diseño.- Configura objetos bajo restricciones.Por ejemplo: Layout de plantas, etc.

• Planeación.- Desarrollar planes para cumplir metas. Por ejemplo: Administración de proyectos, aplicaciones militares, planeación financiera

• Reparación.- Desarrolla y ejecuta planes para administrar un remedio para algún problema diagnosticado. Por Ejemplo: médico, etc.

• Instrucción o Tutores Inteligentes

• Control


Problemas y Limitaciones de los Sistemas Expertos

• El Conocimiento no siempre está listo y disponible.

• Expertise es difícil de extraer de los humanos

• El enfoque de cada experto en la solución de un problema puede ser diferente pero correcta

• Los SE trabajan bien en un dominio delimitado

• Son muy costosos


Operation Advisor• AREA: Planeación de Operaciones de Manufactura• DESCRIPCION• Es un Sistema de Planeación que ayuda a la administración a

revisar el impacto de cambios sobre las operaciones actuales.• Las Operaciones actuales son modeladas por el sistema y

cualquier cambio en ella es analizado mediante un esquema “what if”.

• Fue diseñado con el objetivo de Simplificar la planeación de operaciones en la fábrica y de oficina así como para alertar sobre problemas potenciales y para explorar nuevas estrategias.

• Costo: $ 40000.00 Dolares

Ejemplos de Sistemas Expertos


Cooker Advisor• AREA: Operación de máquinas esterilizadoras de envasados

para alimentos.• DESCRIPCION• Analiza las causas de malfuncionamientos en las diferentes

máquinas esterilizadoras (cookers) de las fábricas de Sopas Campbells.

• Cuando existe un problema el sistema diagnostica y recomienda acciones de mantenimiento.

• Este sistema capturó la experiencia del único experto de todo el grupo, el cual estaba cerca del retiro y ha resuelto los problemas con una eficiencia por encima del 95 %.

• El sistema eliminó la necesidad de entrenamiento fuerte del personal nuevo.



Lending Advisor

• AREA: Análisis de solicitudes de financiamiento.• DESCRIPCION• Realiza la evaluación de solicitudes de

préstamos, revisando la situación financiera del solicitante, definiendo el nivel potencial de riesgo.

• COSTO $ 1.5 Millones de Dolares



Underwriting Advisor

• AREA: Evaluación de riesgo para aseguradoras.• DESCRIPCION• Evalúa solicitudes de aseguramiento y

determina los tipos y niveles de riesgo incluidos, para aconsejar sobre el costo del seguro.

• COSTO $ 1.5 Millones de Dolares



Estrategias Corporativas

DUPONT

GENERAL MOTORS

TEXAS INSTRUMENTS

GTE

IBM

GRANDE HIBRIDA

MEDIANA

PEQUEÑA Y AMIGABLE

PC MAQUINAS LISP UNIX MAINFRAMES


Caso de Estudio

• Centro de Inteligencia Artificial

• ITESM Campus Monterrey


Hodgkin Expert �

!   Un sistema Basado en el Conocimiento para auxiliar el en proceso de diagnostico y tratamiento del linfoma de Hogdkin en pacientes adultos�

!   Knowledge Engineer: Rafael Vazquez�


Enfermedad de Hodgkin (I)• La enfermedad de Hodgkin (E.H.) es un tipo de

linfoma.

• Los Linfomas se dividen en linfomas de Hodgkin y linfomas no Hodgkin.

• Debido a que una persona tiene tejido linfático en varias partes del cuerpo, la E.H. puede empezar en casi cualquier parte.

• El cáncer puede diseminarse a casi cualquier órgano o tejido del cuerpo.

• La E.H. en adultos afecta más comúnmente a adultos jóvenes y personas mayores de 55 años.


Enfermedad de Hodgkin (II)• Más del 75 % de todos los pacientes

adultos diagnosticados temprana y limitadamente con la E.H. son curables con regímenes modernos de radioterapia y/o quimioterapia de combinación.

• Se requiere la planificación del tratamiento por un equipo multidisciplinario de especialistas en cáncer para determinar el tratamiento óptimo.


Interacción con el Sistema Experto

• Metodología de trabajo, está basada principalmente en los protocolos del National Cancer Institute, aplicados exitosamente en E.E.U.U. .

• Un coordinador reúne a un grupo de expertos (Patólogo, Cirujano, Oncólogo, Hematólogo, Radioterapeuta y Radiólogo) para realizar un manejo multidisciplinario del paciente a través del coordinador.

• El S.E. tendrá como usuario principal a el coordinador, y como usuarios secundarios a estudiantes de medicina, residentes del Hospital, médicos no especializados en el manejo de pacientes con linfomas y tentativamente al paciente.


Hodgkin Expert �!   Extracción, Representación y Modelado del

Conocimiento de: �!   Cirujano �!   Hematólogo �!   Patólogo �!   Oncólogo �!   Radioterapeuta�!   Radiólogo �!   Protocolo del National Cancer Institute, John

Hopkins �


Interacción del S.E.

  Cirujano   Patólogo   Radioterapeuta   Radiólogo   Oncólogo   Hematólogo

M1

Coordinador

Paciente Médico no especialista en linfomas

Diagnóstico y Tratamiento

HODGKIN EXPERT

Grupo Multidisciplinario


Hodgkin Expert �!   Creación de un sistema basado en reglas

heurísticas ( 3200 ) para el protocolo del manejo del paciente.�

!   Actualmente el sistema ayuda a los medicos del grupo de oncología a un manejo de paciente bajo el mismo protocolo.�

!   Fue implementado bajo un Shell de KBS�


Ejemplo de una Regla

IF Initial stage = I AND There exists losses of weight at least of 10% in the last 6 months = No AND Inexplicable Fever = No AND Excessive Sweating = No Then Stage= IA


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