Sistemas expertos: arquitectura, ciclo de vida y adquisición de conocimiento

Sistemas Expertos (SE)

Son programas capaces de manejar problemas que comúnmente son resueltos con intervención humana especializada. Se desarrollan por expertos de campo, los cuales revelan información de procesos mentales que les permiten solucionar los distintos problemas. Un ingeniero de conocimiento se encarga de dar forma simbólica al conocimiento del experto de campo.

Características de los SE:

1. Aplican conocimiento para resolver problemas.
2. Explican y justifican lo que se está haciendo.
3. Se comunican con otros expertos y adquieren nuevo conocimiento.
4. Reestructuran y reorganizan el conocimiento.
5. Pueden quebrantar reglas.
6. Determinan si un problema se encuentra en el dominio de la experiencia.

Arquitectura de los SE:

1. Bases de conocimiento.
2. Bases de datos.
3. Memoria de trabajo.
4. Motor de inferencia.
5. Trazador de explicaciones.
6. Trazador de consultas.
7. Manejador de comunicación.

Base de conocimiento:

Contiene el conocimiento que el sistema experto maneja, conocimiento de manera simbólica del experto. Suministra información al motor de inferencia para resolver problemas.

Bases de datos:

Está formada por distintos datos sobre el problema en particular que debe resolver el sistema experto.

Memoria de trabajo:

Base de datos temporal, en la cual el motor de inferencia deja información reducida a partir de la base de conocimiento, base de datos y la memoria de trabajo.

Motor de inferencia:

Se encarga de activar reglas según la información contenida en la base de datos y la memoria de trabajo, la nueva información es guardada en la memoria de trabajo. Y transfiere las reglas activadas al trazador de explicaciones. Puede trabajar bajo dos principios: universo cerrado o abierto. Universo cerrado significa que la información necesaria debe estar en el sistema, y si falta información no puede preguntarle al usuario nuevos datos (base de datos no vacía). En cambio, en universo abierto, no toda la información necesaria está en el sistema y sí puede realizar consultas al usuario (base de datos sí vacía).

Trazador de consultas:

Se encarga de presentar al usuario los requerimientos del sistema.

Trazador de explicaciones:

Interpreta los requerimientos del usuario sobre el porqué de determinadas preguntas. Se suministra la explicación a esto en base a la información del motor de inferencia.

Manejador de comunicación:

Comunicación entre el sistema y el mundo real. Derivar información inicial que suministra el usuario a la memoria de trabajo, interpreta los mensajes del usuario que pueden ser respuestas o solicitudes.

Estrategias del Motor de Inferencia:

• Orientada por el objetivo: Búsqueda hacia atrás. Toma como origen de la inferencia un objetivo y a partir de este, forma un árbol hacia los datos conocidos, estando las distintas reglas, asociadas a las ramas del mismo.
• Orientada por los datos: Búsqueda hacia adelante. Toma como origen de la inferencia datos, y forma un árbol hacia el objetivo. Usa las reglas como operadores de pertenencia al conjunto memoria de trabajo.

Modelo de Ciclo de Vida

Se utiliza un modelo de ciclo de vida en espiral Tronco-Cónico. Que agrega al modelo de espiral conocido, una tercera dimensión para tener en cuenta la adquisición de conocimientos.
La estructura cónica indica la adquisición de nuevos conocimientos. La espiral va de mayor diámetro a menor diámetro, indicando mayor conocimiento con mayor diámetro y menor conocimiento a menor diámetro, y de abajo hacia arriba de menor a mayor calidad.

Metodología IDEAL:

1. Identificación de tareas: Se definen los objetivos de la aplicación y en base a ello determinar si es posible ser tratada con Ingeniería del Conocimiento. Si es afirmativo, se definen las características y se especifican los requisitos. Se divide en 3 etapas:
   • Plan de requisitos y adquisición de conocimiento.
   • Evaluación y selección de la tarea.
   • Definición de las características de la tarea.
2. Desarrollo de distintos prototipos: Se desarrollan prototipos para definir y refinar especificaciones del sistema.
   • Concepción de la solución.
   • Adquisición y conceptualización de conocimientos.
   • Formalización de conocimientos.
   • Implementación.
   • Validación y evaluación.
3. Ejecución de la construcción del sistema integrado: 3 etapas:
   • Requisitos y diseño de la integración con otros sistemas.
   • Implementación y evaluación de la integración.
   • Aceptación por el usuario.
4. Actuación para conseguir el mantenimiento perfectivo: Trata del mantenimiento del sistema para obtener nuevas funcionalidades y conocimientos.
   • Definir mantenimiento global.
   • Definir mantenimiento de bases de conocimientos.
   • Adquisición de nuevos conocimientos.
5. Lograr una adecuada transferencia tecnológica: Se encarga de la transferencia tecnológica, para realizar una transferencia de manejo adecuada según qué usuario utiliza el sistema.
   • Organizar la transferencia tecnológica.
   • Completar la documentación del sistema.

Adquisición de Conocimiento (AC)

Es el proceso de recolección de información, a partir de cualquier fuente, para la realización de un Sistema Basado en Conocimiento (SBC). Fuentes de conocimiento, pueden ser públicas, privadas o públicas y privadas. Públicas: publicaciones, libros. Privadas o públicas: presentaciones, documentación informal. Privadas: visitas o personas.

Ciclo de Educción de Conocimiento:

1. Preparación de la sesión (Información a tratar, técnica, preparación de preguntas).
2. Sesión (Repaso de análisis, explicación al experto de objetivos, educción, resumen del experto).
3. Transcripción.
4. Análisis de la sesión (Lectura de la obtención de una visión general, extracción de conocimientos concretos, crítica para realizar mejoras).
5. Evaluación (¿Se consiguieron los objetivos?, número y tipo de sesiones para cubrir el área).

Técnicas de Educción de Conocimiento:

1. Entrevistas.
2. Protocolo"pensar en voz alt".
3. Tareas familiares.
4. Protocolos de discusión.
5. Análisis de protocolo:
   • Grabación de protocolo.
   • Transcripción.
   • Codificación.
   • Interpretación.
6. Verbalización retrospectiva.
7. Verbalización retrospectiva con ayuda memoria.
8. Análisis de tareas y de protocolo.
9. Tareas de procesamiento restringido.
10. Tareas de información limitada.

Conceptualización - Modelado

Tiene como propósito dar forma automáticamente manipulable a los distintos tipos de conocimiento del dominio que maneja el experto. Se admiten 3 tipos de conocimientos: fácticos, tácticos y estratégicos.

Conocimientos Fácticos:

Es el relacionado con la descripción de los objetos conceptuales del universo del dominio de conocimiento sobre el que se pretende hacer un sistema experto. Se modelan en tablas CAV y diccionarios. CAV es una lista de conceptos que se manipulan en el dominio de conocimiento, relacionados con la familia de problemas a resolver.

Conocimientos Tácticos:

Tipo de conocimiento que se refiere a las relaciones que vinculan los objetos conceptuales del universo del dominio de conocimiento sobre el que se pretende hacer un sistema experto. Se documenta mediante el uso de tablas PER (Palabras del experto - regla).

Conocimientos Estratégicos:

Tipo de conocimiento relacionado con la manera en las que distintas partes del dominio de conocimiento sobre el que se pretende hacer un sistema experto, son aplicadas a la resolución de una tarea. Describe qué debe hacerse, bajo qué condiciones y qué postcondiciones resultarán.