PDF de programación - Resolución general de problemas

Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento

Resolución de problemas y conocimiento

Resolución general de problemas

Los métodos de resolución de problemas que hemos visto son de
aplicación general
Se fundamentan en una función heurística para obtener el orden de
exploración de soluciones
La capacidad expresiva de los heurísticos es reducida
Una única función no puede representar todas las decisiones de
exploración en el problema
El ahorro en coste computacional es limitado
Con conocimiento más específico se podrían tomar mejores decisiones

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Resolución de problemas y conocimiento

Sistemas Basados en el Conocimiento

Buscamos construir sistemas capaces de aprovechar mejor el
conocimiento del dominio
Este conocimiento permite analizar mejor cada paso de la exploración
Se puede acercar la exploración a la forma en la que un experto
elabora una solución
Necesitaremos formalizar mejor el conocimiento del dominio
Deberemos integrar ese conocimiento en el proceso de resolución

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Resolución de problemas y conocimiento

De los Sistemas Expertos a los SBC

Sistemas Expertos

El objetivo es emular la capacidad de resolución de expertos humanos
Se construyen por procesos de ingeniería del conocimiento
Basados principalmente en sistemas de reglas de producción
Sistemas cerrados con poca capacidad de aprendizaje

Sistemas Basados en el Conocimiento

El objetivo es usar conocimiento del dominio para solucionar
problemas
Incluyen procesos automáticos de adquisición del conocimiento al
proceso de ingeniería del conocimiento
Metodologías y arquitecturas heterogéneas (reglas, casos, modelos
cualitativos, agentes inteligentes, computación emergente, ...)
Sistemas adaptables con capacidad de aprendizaje

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Características

Características de los SBC

Los SBC se aplican a problemas complejos donde los sistemas
convencionales de software no son suficientes.
La naturaleza de estos problemas requieren ciertas características:

Flexibilidad para abordar diferentes problemas
Emulación de comportamiento racional como mecanismo de resolución
Operar en un entorno rico y con mucha información
Uso de información simbólica en el proceso de razonamiento
Uso de interfaces naturales en su comunicación con el usuario
Capacidad de aprendizaje como método de adaptación

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Características

Características de los SBC

En la construcción de sistemas con estas características:

Deberemos mantener el conocimiento del dominio y de resolución de
problemas separado del mecanismo de control de la resolución
Deberemos incorporar conocimiento heurístico en la resolución
(incompleto, aproximado, no sistemático).
Deberemos permitir una interacción estrecha con el usuario y/o
entorno

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Características

Áreas de la IA involucradas en los SBC

Las características que buscamos en los SBC y el tipo de habilidades que
necesitan hacen que se combinen diferentes áreas de la inteligencia
artificial en su diseño y construcción, entre ellas:

Representación del conocimiento (conocimiento sobre dominio, sobre
la resolución, heurísticas, ...)
Razonamiento e inferencia (lógica clásica, incompletitud,
incertidumbre, tiempo, ...)
Búsqueda heurística/Resolución de problemas
Tratamiento del lenguaje natural (interfaces)
Aprendizaje automático (adquisición del conocimiento del dominio,
adaptación, ...)

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Uso de los SBC

Necesidad de los SBC

Disponer del conocimiento de expertos altamente cualificados
Poder ayudar/formar expertos/no expertos
Preservar el conocimiento de expertos
Obtener soluciones rápidas y justificadas
Tratar grandes volúmenes de información
Tener sistemas que tomen decisiones autónomas

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Uso de los SBC

Problemas resolubles mediante SBC

Han de tener una complejidad suficiente que justifique el coste de su
desarrollo
Han de estar correctamente dimensionados
Hemos de poder disponer del conocimiento experto necesario
Hemos de poder plantear el problema como un proceso de
razonamiento
Han de poder estructurarse adecuadamente
No tienen una solución mediante técnicas tradicionales
Tenemos expertos cooperativos

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Uso de los SBC

Problemas de los SBC

Fragilidad
Dificultad del control del razonamiento
Poca reusabilidad del conocimiento o las estrategias de resolución
Difícil integración del aprendizaje en el sistema
Dificultad de adquirir el conocimiento a partir de expertos
Dificultad en la validación de la correctitud/completitud del sistema

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Uso de los SBC

Áreas de aplicación de los SBC

Se pueden encontrar en cualquier dominio en el que se necesite un
conocimiento especializado
Existen aplicaciones en multitud de dominios (medicina, ingeniería,
predicción meteorológica, banca, ...)
Problemas que involucran el análisis de un conjunto de evidencias
(interpretación, diagnóstico, supervisión, predicción, ...)
Problemas que involucran la construcción de una solución (diseño,
planificación, configuración, ...)

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