5. ingenieria del conocimiento 5.1. generalidades...

INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

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5. INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO 5.1. GENERALIDADES 5.1.1. INTRODUCCIÓN Se pueden definir los Sistemas Expertos (SE) como una clase de programas que son capaces de : aconsejar, categorizar, analizar, comunicar, consultar, diseñar, diagnosticar, explicar, explorar, formar conceptos, interpretar, justificar, planificar ; son en suma, programas capaces de manejar problemas que normalmente requieren para su resolución la intervención humana especializada. Son desarrollados con la ayuda de Expertos de Campo, los cuales revelan información acerca de aquellos procesos mentales, que le permiten solucionar los distintos problemas. El otro profesional interviniente es el Ingeniero de Conocimiento, cuya función específica es la de dar forma simbólica y automáticamente manipulable al conocimiento proporcionado por el Experto de Campo. Los expertos normalmente solucionan problemas mal definidos y desestructurados, los cuales generalmente involucran diagnóstico o planificación, para resolverlos generalmente usan heurísticas, es decir métodos que determinan que parte de su experiencia son aplicables, estas heurísticas deben ser descubiertas por el Ingeniero de Conocimiento y programadas en el sistema experto. 5.1.2. CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS Las siguientes características son deseables (aunque no siempre obtenibles) de los sistemas expertos: � Aplican su experiencia de una manera eficiente para solucionar problemas,

pudiendo realizar inferencias a partir de datos incompletos o inciertos. � Explican y justifican lo que estan haciendo. � Se comunican con otros expertos y adquieren nuevos conocimientos.


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� Reestructuran y reorganizan el conocimiento. � Pueden quebrantar reglas, es decir, interpretan simultáneamente el espíritu y la letra

de de las mismas. � Determinan cuando un problema está en el dominio de su experiencia, conocido

como determinación de la relevancia del problema. Los sistemas expertos existentes modelan a lo sumo las tres primeras características. 5.1.3. ARQUITECTURA DE UN SISTEMA EXPERTO Dentro de los desarrollos conocidos sobre Sistemas Expertos existen varias arquitecturas posibles, todas ellas tienen los siguientes componentes en común:

� Base de Conocimientos (BC) � Base de datos (BD) � Motor de Inferencia (MI) � Trazador de Explicaciones (TE) � Trazador de Consultas (TC) � Memoria de Trabajo (MT) � Manejador de Comunicación (MC)

La Base de Conocimiento contiene el conocimiento que el sistema experto maneja, es decir, una formulación simbólica, automáticamente manipulable, del área de conocimiento sobre el cual el sistema es experto. La construcción de la Base de Conocimiento es un punto crucial en el desarrollo del sistema experto, ya que este será tan bueno como aquella, un error en su diseño lleva directamente al mal funcionamiento del sistema experto. La función de la Base de Conocimiento es suministrar al Motor de Inferencia, información sobre la naturaleza del problema a resolver. La Memoria de Trabajo es una base de datos temporal, en la cual el motor de inferencia deja información deducida a partir de la Base de Conocimiento y de la Memoria de Trabajo.


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El Motor de Inferencia activa las reglas en función de la información contenida en la Base de Datos y la Memoria de Trabajo, la nueva información es puesta en la Memoria de Trabajo. También se encarga de proporcionar al Trazador de Explicaciones, las reglas que motivaron una determinada consulta al usuario. El Motor de Inferencia puede trabajar bajo dos principios : Universo cerrado o Universo abierto. El principio de Universo Cerrado establece que toda información necesaria está contenida en el sistema y en consecuencia lo que no puede demostrar como verdadero lo supone falso (en este contexto no es necesario el Trazador de consultas y el Trazador de Explicaciones justifica las conclusiones £nicamente). Bajo este principio la Base de Datos no puede ser vacía. El principio de Universo Abierto establece que la información necesaria que no esta contenida en el sistema, esta fuera de el y en consecuencia se comunica con el usuario. Bajo este principio la Base de Datos puede ser vacía. El Trazador de Consultas organiza y presenta en una forma semántica y sintácticamente aceptable para el usuario, los requerimientos de información del sistema, las respuestas suministradas por el usuario serán asentadas en la Memoria de Trabajo. El Trazador de Explicaciones interpreta requerimientos del usuario sobre el porqué de determinadas preguntas por parte del sistema, trazando la justificación de las mismas, esta traza se realiza utilizando información que le suministra el Motor de Inferencia. El Manejador de Comunicaciones tiene las siguientes funciones :

� Derivar la informacion inicial que suministra el usuario hacia la Memoria de Trabajo.

� Interpretar los mensajes del usuario que pueden ser: � Respuestas del usuario a una pregunta formulada por el

sistema. � Solicitud de una explicación a partir de consulta del

sistema. Un resumen gráfico de las interrelaciones entre cada uno de los componentes mencionados son las indicadas en el siguiente esquema :


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5.1.4. ESTRATEGIAS DEL MOTOR DE INFERENCIA Existen dos estrategias puras mediante las cuales el motor de inferencia realiza inferencia sobre la información que posee : (a) Orientada por el objetivo : Conocida como búsqueda hacia atrás (backward chaining) (b) Orientada por los datos : Conocida como búsqueda hacia adelante (forward chaining) En ambos casos se tienen datos iniciales y un objetivo a verificar.

BASE DE CONOCIMIENTO

MOTOR DE INFERENCIA CONOCIMIENTO

SOBRE COMO SE RESUELVE EL

PROBLEMA

MEMORIA DE TRABAJO

TRAZADOR DE CONSULTAS

TRAZADOR DE EXPLICACIONES

MANEJADOR DE COMUNICACIONES

INFORMACION DEDUCIDA

INFORMACION FALTANTE QUE

ACTIVO LA CONSULTA AL

USUARIO

INFORMACION REQUERIDA AL USUARIO

INFORMACION PROPORCIONADA POR EL USUARIO

PREGUNTAS RESPUESTAS

PREGUNTAS RESPUESTAS

SISTEMA EXPERTO

MUNDO REAL

USUARIO


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La estrategia orientada por el objetivo toma como origen de la inferencia al objetivo y a partir de este intenta construir un árbol hacia los datos conocidos, estando las distintas reglas, asociadas a las ramas del mismo. El ejemplo que se propone a continuación fue redactado usando grafos en los cuales, es relativamente fácil representar si la vinculación entre las aristas que inciden a un nodo, son conjuntivas o disyuntivas, esta información es crucial para una rápida evaluación del árbol, ya que permiten restringir el conjunto de antecedentes que validan el objetivo. Se verá en un ejemplo la sucesión de subgrafos que se armaría con la estrategia de orientación porel objetivo. Si se tiene la siguiente base de reglas cuyo grafo asociado es el siguiente :

A

BC

ED

IH

F G

KJ

Y

Y

La sucesión de subgrafos generados es la siguiente :


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A

B

C

H

E

B

A

I

J

GF

C

A

K

GF

C

A

Y

y

y

(b)(a)

(c)

(d)

Donde la 'y' entre las aristas significa que estas son conjuntivas, es decir todos los nodos antecedentes deben ser ciertos para que sea cierto el consecuente. El objetivo a satisfacer es el nodo A y los conjunhtos de nodos a partir de los cuales se pude deducir A son : {D}, {H,I}, {F,J} y {F,K}. Estos conjuntos reciben el nombre de conjuntos de soporte del objetivo. La estrategia orientada por los datos toma como origen de la inducción a los datos y a partir de estos intenta construir un conjunto que contenga como elemento al objetivo, para hacer esto usa las reglas como operadores de pertenencia al conjunto Memoria de Trabajo. El ejemplo que se propone a continuación fue redactado usando conjuntos, en cuyo contexto es posible la evaluación de pertenencia, lo cual permite un rápido encadenamiento de los datos hacia el objetivo, prescindiendo de la conjunción de antecedentes (alcanza con que los consecuentes necesarios sean disparados por algún antecedente). Se verá en un ejemplo como funciona la estrategia orientada por los datos.


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Supongase la misma base de reglas y el mismo objetivo que en el ejemplo anterior. Sea la Base de Datos BD = {A} y la Memoria de trabajo MT = vacía Luego los sucesivos valores de MT son los siguientes :

MT = {A} -> {A,B} -> {A,B,D}

5.2. TECNICAS ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO

5.2.1. INTRODUCCIÓN

Uno de los cuellos de botella más importante en el proceso de construcción de un

sistema experto es el de la adquisición de conocimiento. En forma más sencilla esta

cuestión consiste en el problema de hacer que el experto diga lo que sabe y un problema

complementario es darle forma automáticamente manipulable. Dentro de los métodos

de adquisición de conocimiento se pueden citar los métodos basados en interaccion

humana tales como tareas familiares, entrevistas, tareas de proceso restringido y tareas

de información limitada y los basados en técnicas de aprendizaje automático.

Aparejado al problema de adquisición de conocimiento se encuentra el de la validación

y chequeo del conocimiento adquirido. El chequeo del conocimiento puede hacerse

mediante la validación de los rangos de respuestas que debe dar al sistema experto que

está siendo desarrollado y la verificación se logra haciendo interactuar el experto de

campo con el prototipo del sistema experto para registrar sus impresiones y haciendo las

modificaciones pertinentes. Se puede definir la verificación como un proceso

incremental de mejoramiento que se detiene cuando se obtiene un comportamiento

aceptable del sistema experto.

5.2.2. GRAFOS ARQUETÍPICOS

En muchos dominios de conocimiento, puede reconocerse una estructura de

representación de la causalidad que es isomorfa con la estructura del dominio. En los

problemas de diagnóstico o de clasificación, esta estructura recibe el nombre de grafo


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arquetípico. El grafo arquetípico de un dominio será el grafo compuesto por los

subgrafos asociados a cada problema de ese dominio. Una vez producida la licitación de

conocimiento, los componentes de esa estructura son rotulados y la estructura se

transforma en un grafo casual. El grafo casual es una representación automáticamente

manipulable del conocimiento asociado a los procesos deductivos del experto de campo.

El grafo arquetípico tiene tres clases de nodos:

• Nodos problemas

• Nodos solución

• Nodos precondición

A continuación se muestra un esquema posible para el grafo arquetípico parta un dado

problema:

5.2.3. MÉTODOS DE ADQUISICIÓN DE CONOCIMIENTO

Los pasos iniciales en la adquisición de conocimiento involucran identificar, estructurar

y recolectar conocimiento. Existe la concepción (a nuestro entender errada) que la

adquisición de conocimiento es simplemente un problema de entrevistas informales

entre el ingeniero del conocimiento y el experto del dominio. Sin embargo, en el interés

de la eficiencia de la adquisición de conocimientos, deben ser desarrollados métodos

explícitos con propósitos específicos.

PROBLEMA 1 PROBLEMA N

SOLUCION 1.1 SOLUCION 1.T

CONDICION 1.M CONDICION 1.1 . . . CONDICION 1.1.J CONDICION 1.1.1 . . CONDICION 1.T.P CONDICION 1.T.1 . .


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Mientras los métodos de adquisición de conocimientos deben ser adaptables a las

demandas conocimientos deben ser adaptables a las demandas únicas de un proyecto de

sistema experto dado, los siguientes objetivos parecen ser universalmente aplicables.

(1) El ingeniero del conocimiento debe ser capaz de estructurar inicialmente y definir la

base de conocimiento usando solamente interacción mínima con el experto del

dominio.

(2) La estructura organizacional aplicada a la base de conocimientos debe reflejar el

acercamiento al dominio natural del experto al problema.

(3) El conocimiento reunido por el ingeniero del conocimiento debe ser exacto y

completo tanto como sea posible. Aunque la base de conocimiento siempre

necesitará ser revisada y actualizada, el sistema será solamente tan bueno como el

conocimiento que incorpore.

(4) Las interacciones del experto en el dominio / ingeniero del conocimiento deberán

ser dirigidas y organizadas para producir la máxima información en menor tiempo

de interacción.

5.2.3.1. Técnicas de Adquisición de Conocimiento Generales

5.2.3.1.1. Entrevistas

La entrevista es el método más familiar de adquisición del conocimiento. De una

manera muy simple se genera rápidamente una gran cantidad de conocimiento sobre la

terminología y los principales componentes del dominio.

Esto juega un importante papel en los primeros estadios del proceso de adquisición del

conocimiento en orden a conseguir algunos conceptos básicos y establecer una

información como marco para lo que vendrá posteriormente. Las entrevistas pueden

estructurarse en varios grados y de distintas maneras. Una de las más sencillas es pedir


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al experto que prepare una exposición de una hora de duración acerca de los principales

temas e ideas concernientes al dominio. Posteriormente, una interacción sistemática

puede proporcionar información sobre aspectos relevantes con mayor profundidad.

Entre las técnicas más utilizadas para realizar entrevistas se pueden destacar las listas

generalizadas, los incidentes críticos, y los procedimientos para memorias

autobiográficas.

Las entrevistas tienen serias limitaciones. Estas aparecen cuando son utilizadas para

refinar las versiones preliminares del SE, en un intento de extraer la experiencia

esencial que diferencia al experto humano de un programa con un rendimiento inferior.

Un aspecto de este problema es intentar representar en forma de reglas, un

conocimiento que no es tratable con esas técnicas. Esto no es un mero problema de

representación del conocimiento, sino que tiene implicaciones en la adquisición del

mismo.

Aunque el experto posee claramente el conocimiento, éste puede no ser directamente

comunicable en una entrevista y debe ser inferido utilizando otras técnicas.

Las entrevistas pueden clasificarse en: desestructuradas, semi-estructuradas y

structuradas. Las desestructuradas realizan preguntas genéricas con la esperanza de

obtener la mayor cantidad de información posible. Las semi-estructuradas consisten de

una entrevista con una serie de preguntas abiertas y puntos que necesitan ser cubiertos.

Las estructuradas consisten en una agenda muy formal que comprende preguntas

específicas relacionadas a las características del sistema.

La Entrevista Tutorial consiste en que el experto le de una lectura sobre la información

relevante como respuesta a una sesión de pregunta-respuesta. Esto le otorga al experto

una gran libertad de expresión y le permite ser el conductor. Sin embargo, la entrevista

corre el riesgo de consumir mucho tiempo y ser irrelevante en varios aspectos.

En el marco de las entrevistas suelen articularse los protocolos de adquisición. Entre los

más usados podemos mencionar:

5.2.3.1.1.1. Protocolos de pensar en voz alta


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Un método que es a veces usado para entender cómo una persona realiza una tarea es

tener una persona que piensa en voz alta durante la realización de una tarea. Mientras

esta técnica parezca plausible, tiene una debilidad inherente. El acto de verbalizar es

una tarea por sí misma. Puede interferir con la realización de la tarea primaria y causar

el reporte de información inexacta. Una consideración adicional es el grado a la que esta

tarea debe conformar las condiciones de tiempo real. Por ejemplo resolver un problema

de física es una tarea que permite al experto para y ponderar un número de determinadas

formulas. A la inversa, volar una nave de alta velocidad podría requerir respuestas

inmediatas a continuos cambios de condiciones. La primera de estas tareas puede ser

verbalizada más exactamente y con menos efecto en la performance que la segunda.

Cuando combinadas con los problemas de logística de tener al experto actualmente

haciendo una tarea, la verbalización sola puede no ser un método práctico de

adquisición de conocimiento para tareas no deliberadas. En semejantes casos, puede ser

útil para el ingeniero del conocimiento observar al experto actualmente haciendo la

tarea. La información obtenida de la observación puede ser invaluable para incrementar

el entendimiento del ingeniero del conocimiento de los requerimientos de la tarea.

5.2.3.1.1.2. Protocolos de discusión

Las discusiones de dos expertos tratando de resolver un problema pueden ser grabadas

para usar en el seguimiento del proceso. La existencia de dos perspectivas puede crear

más información para el ingeniero del conocimiento para analizar y clasificar. La

presencia de dos expertos frecuentemente ayudará en la clasificación de alternativas de

hecedores de decisones. Los conflictos en las estrategias de decisión e instancias donde

varias estrategias de decisión son igualmente efectivas por análisis de los protocolos de

decisión.

5.2.3.1.1.3. Verbalización Retrospectiva

Este acercamiento requiere al experto realizar completamente la tarea e inmediatamente

reportar el conocimiento empleado en la misma. Los problemas encontrados cuando se


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trata de verbalizar durante la tarea son evitados. Acortando el tiempo entre el

comportamiento actual y recordando mejora la habilidad del experto para reportar en el

proceso cognoscitivo involucrado. Sin embargo, el tiempo entre la performance de la

tarea y la subsecuente entrevista deberían ser tan cortos como sea posible.

Mientras este acercamiento pueda mejorar el recuerdo en tareas no deliberativas, tiene

varias limitaciones. Primero, el conocimiento usado durante la realización de la tarea

puede ser olvidado en el período entre la realización y el recuerdo. Este déficit de

recuerdo puede ser parcialmente remediado asegurando que el recuerdo ocurra después

de la tarea y las tareas sean subdivididas en pequeñas unidades para que la cantidad de

conocimiento a ser recordada sea mínima.

La segunda limitación es una de las variaciones de la tarea. Wallace usa el proceso de

conducir un auto para ilustrar el problema. Para probar beneficios para tener realmente

un operador conduciendo alrededor de la cuadra conscientemente atendiendo al

proceso. Seguidamente los protocolos generados podrían revelar una relativamente

completa descripción de comportamientos y procesos cognoscitivos involucrados en esa

específica conducción. Desafortunadamente, la pericia necesitada para manejar un auto

involucra considerablemente más conocimiento que el usado en cualquier viaje. La

conducción hipotética alrededor de la cuadra puede no incluir instancias de giro a la

izquierda en el tráfico, disminuir velocidad por una zona escolar o desviarse para evitar

un congestionamiento.

Muchas tareas como esta pericia requerida es aplicada sólo bajo circunstancias

especiales. Los errores por omisión suelen ocurrir en las descripciones verbales de estas

tareas si las precauciones no son tomadas. El ingeniero del conocimiento debería tratar

de juntar todo el conocimiento relevante, no sólo el conocimiento que es aplicado a una

tarea específica. Esto puede ser hecho exponiendo al experto del dominio un número

aparentemente similar de tareas y anotar las variaciones en la performance de la

estrategia. También el experto debería ser instruido para verbalizar cualquier alternativa

de decisión que esté “fuera de regla” tanto como aquéllas que actualmente son aplicadas

para la tarea particular. Estos procesos permitirán al ingeniero del conocimiento aislar

aquellos componentes de los comportamientos del experto que son suficientemente


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ambiguos para requerir más investigación durante las entrevistas de adquisición de

conocimiento.

5.2.3.1.1.4. Verbalización retrospectiva con una ayuda memoria

Después que el experto haya realizado la tarea, una ayuda memoria podría ayudar en

recrear los procesos cognoscitivos empleados. La grabación de video o de cintas de la

performance del experto y pasando de nuevo partes seleccionadas pueden ser valiosos

ayuda memorias para lo que el experto hizo y preguntar para determinar qué pasos

específicos fueron tomados y cuáles no.

5.2.3.1.2. Análisis de tareas y protocolo

El análisis de tareas se aplica antes que el análisis del protocolo. En esta técnica, se

determinarán previamente las limitaciones impuestas por la naturaleza de la tarea. Así,

por ejemplo, cuando al resolver un problema de logística se analizó un tema, el

protocolo sugirió que la determinación de los pasos seguidos se alcanzó por azar y

solamente por suerte se llegó a la solución. Sin embargo, un análisis de tareas mostró

que le problema tenía una fuerte estructura subyacente y que el tema estaba de hecho

respaldado por esta propiedad para llegar a la solución. Habiendo identificado las

limitaciones impuestas a la tarea, su comportamiento puede ser mucho más predecible.

En el método clásico, se graba el comportamiento del experto mientras trabaja en la

resolución del problema, y este protocolo es transcripto y analizado, para finalmente

convertirlo en un conjunto de reglas de producción que transforman un estado en el

siguiente. Este método ha sido utilizado en el sector industrial por Baimbridge, como

parte de una terminología de adquisición del conocimiento. Su mérito está en que va

más allá de lo que un experto puede explícitamente contar en una situación de solución

de un problema para permitir inferencias acerca del conocimiento que está utilizando,

pero que no puede ser verbalizado conscientemente.

Reconstruyendo la solución, utilizando sistemas de reglas inferidas, puede modelarse el

conocimiento del experto. Este método es particularmente útil para extraer información


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sobre procedimientos que el experto utiliza en la solución de problemas, pero que no

puede explicar.

Actualmente el análisis de protocolo se desarrolla en dos fases, pues se vio que hacerlo

sólo en una resultaba muy perturbador para el proceso. En la primera sele plantean al

experto problemas concretos y se le pide que diga todas las decisiones que tomó en la

solución de las mismas, que se "listan". Con esta lista, se construyen las partes derechas

de las reglas. En la segunda, se vuelve a examinar con el experto cada secuencia de

acciones anteriormente registradas y se le pregunta por qué tomó esas acciones, y por

qué esas y no otras que al ingeniero del conocimiento pueden parecerle equivalentes o,

cuando menos, posibles. Las respuestas obtenidas como consecuencia de haber

planteado estas cuestiones, conforman la parte izquierda o condiciones de las reglas.

Una vez extraídas las condiciones y acciones para cada regla, se le presentan en

conjunto al experto con el fin de generalizarlas.

Los protocolos pueden ser utilizados concurrentemente, tanto en experimentación como

en tareas del mundo real. Estos protocolos pueden proporcionar heurísticas útiles o

hechos que el ingeniero del conocimiento puede utilizar directamente como

conocimiento o indirectamente como metaconocimiento. Las puntualizaciones de los

expertos pueden proporcionar información que puede hacer mucho más fácil las

sibsiguientes interpretaciones y pueden proporcionar datos claves sobre el pensamiento

del experto que podrían no haber emergido durante las entrevistas.

5.2.3.1.3. Tareas familiares

La idea de este método es observar al experto cuando lleva adelante tareas que

usualmente ejecuta. En esta observación el Ingeniero de Conocimiento debe establecer:

[a] Las similitudes y diferencias establecidas por el experto de entre el problema en

curso de solución y otros resueltos previamente, [b] Las diferencias de términos y

categorías establecidas por el experto y [c] La habilidad puesta en juego por el experto

para inferir nueva información y plantear nuevas hipótesis. Se debe documentar la

información obtenida en estas observaciones para utilizarla en la profundización de

áreas específicas del conocimiento del experto en posteriores entrevistas.


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5.2.3.1.4. Tareas de procesamiento restringido

La idea de este método consiste en recurrir a distintas técnicas para deliberadamente

forzar al experto a que comprima o altere las estrategias de razonamiento. Las técnicas

mencionadas pueden ser:

a) Limitar la cantidad de tiempo que el experto tiene para absorver información.

b) Limitar la cantidad de tiempo que el experto tiene para emitir juicios.

c) Elaborar cuestionarios sobre puntos específicos del problema a resolver.

d) Aplicar el método de tareas familiares simuladas que consiste en cuestionar al

experto a partir de información de archivo.

e) Aplicar al método de escenarios que consiste en forzar al experto a que establezca

analogías entre casos similares.

f) Aplicar el método de restricciones combinadas que puede ser descripto por el

siguiente algoritmo:

COMIENZO

• Tomar un caso de estudio.

• Tomar la información pertinente al diagnóstico de la solución.

• Recortar la Información.

• Suministrar la información resultante al experto de campo.

• Observar las deferencias entre el diagnóstico dado por el experto de

campo y el diagnóstico dado en el caso de estudio.

FIN

5.2.3.1.5. Tareas de información limitada.

La idea de este método consiste en explorar alternativas que en una primera

recopilación de información no han sido suministradas por el experto; tomando cada

tarea y profundizando sobre aspectos que al experto puedan parecerle mas relevantes.

Puede comenzarse con el método de tareas familiares para recopilar información y

profundizar utilizando las técnicas de procesamiento restringido.


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1.2.3.1.6. Simulación del escenario hacia delante.

En el acercamiento de la simulación del escenario hacia delante el experto elige un

escenario muy elemental y verbalmente “camina por entre” los razonamientos

necesarios para llegar al objetivo. Esta entrevista toma lugar en condiciones de

laboratorio, no en el ambiente de trabajo del experto. Este acercamiento, aparentemente

directo, tiene por lo menos dos dificultades: (a) La exploración a través del cuerpo de

conocimiento durante el proceso de refinamiento del mismo involucra el manejo de

términos y definiciones cuyos detalles pueden no haber sido claramente establecidos en

la definición del dominio resultando en demoras y confusiones y (b) Los métodos de

razonamiento y los métodos del trabajo del experto pueden ser confundidos.

5.2.3.1.7. Descomposición de objetivos

La descomposición de objetivos es el acercamiento al problema por la técnica de

reducción tradicional y es útil para enumerar estados objetivo y describir categorías

generales de objetivos. La entrevista puede empezar con “Suponga que hay una X” pero

colapsa en “Qué está impidiendo a X lograr su misión?”. Estas reglas son ilustrativas de

propósitos pero no producen interpretaciones detalladas de las situaciones y objetivos.

Adicionalmente, las salidas de problemas permanecen sin resolver.

5.2.3.1.8. Simulacion procedural

En la simulación procedural, se le pide al especialista del que resuelva un problema

específico de una manera normal con el requerimiento que verbalice las reglas que está

utilizando, de esta forma, el ingeniero de conocimiento puede modelar el razonamiento

que aplicando el experto. Este acercamiento permite al ingeniero de conocimiento

observar y apreciar el trabajo del experto, obteniendo contribuciones para el

mejoramiento del diseño global.


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5.2.3.1.9. Reclasificación Pura

Esta técnica considera la cantidad de esfuerzo dedicado a las reclasificaciones

observables dentro de objetos y actividades específicas. Parece apropiado guiar la

entrevista hacia la construcción de reglas que describan taxonomía de conceptos.

Presumiendo que el problema es orientado a objetos y que estos objetos son bien

conocidos para el experto, la construcción de las reglas de reclasificación puede ser útil.

Hay que preveer que esta construcción puede implicar complejas reglas de control,

proveyendo un medio de formación de subobjetivos.

5.2.3.1.10. Escalada multidimensional

Las técnicas de escalada multidimensional (emparrillado) han sido utilizadas en

psicología para mostrar cómo un conjunto particular de conceptos están estructurados.

Dichas técnicas identifican similitudes entre objetos y los agrupan conceptualmente. Así

las técnicas desarrolladas a partir de la teoría de la "Construcción Personal" parecen

apropiadas cuando se trata de adquirir el conocimiento a partir de un experto, y existe

un cierto número de conceptos intrínsecamente relacionados, no identificables

fácilmente por principiantes y para los cuales la experiencia consiste en estar capacitado

para distinguirlos. Es posible que no exista un vocabulario especializado para describir

tan sutiles distinciones y relaciones. En tales casos, estas técnicas pueden ser más útiles

que la entrevista, pues producen un conjunto de dimensiones definiendo el espacio que

contiene los objetos del dominio. La agrupación de esas dimensiones, proporciona la

estructura que diferencia esos objetos del domino de otros.

Estas técnicas han sido utilizadas en el campo de la estadística en la subárea de los

distintos tipos de distribuciones (binomial, Poisson, norma, etc), preguntando al experto

las diferencias entre tales distribuciones. Las técnicas producen primero las distinciones

que podían esperarse y que se encuentran en los libros de texto. Sin embargo, es posible

obtener criterios más subjetivos, basados en la experiencia, tales como "es útil en

modelos de test estadísticos comunes".

Un análisis jerárquico del agrupamiento aplicado a los datos, produce familias


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conocidas de distribuciones. Las discrepancias que se producían en algunos casos

reflejaban el hecho de que el experto a pesar de todo era capaz de distinguir una

distribución de otra.

5.2.3.1.11. Clasificación de conceptos

Aparte del conocimiento detallado que los expertos poseen sobre áreas especializadas

igualmente tienen un conocimiento global estructurado acerca del dominio. Este

metaconocimiento será muy útil cuando haya que organizar una gran cantidad de

información. La clasificación de conceptos es una técnica de gran ayuda para conseguir

la organización del conocimiento. Una sencilla versión de esta técnica es obtener un

conjunto de conceptos que cubran ampliamente el dominio. Estos pueden ser obtenidos

a partir de un simple glosario o texto. El paso siguiente e transferir cada concepto a una

ficha y pedir al experto que clasifique las fichas en una serie de grupos, describiendo

qué tiene cada grupo en común. Los grupos pueden entonces ser comparados para

formar una jerarquía. Esta técnica es aplicable cuando hay un gran número de conceptos

a lo largo del dominio, que requieren una estructuración para hacerlos manejables

5.2.3.2. Técnicas de Adquisición de Conocimiento Orientadas

5.2.3.2.1. Observación al lado

En este caso, el ingeniero del conocimiento observa al experto resolviendo problemas

reales sobre el trabajo antes de "inventar" problemas realistas de laboratorio. Aquí no se

interfiere sino que más bien se actúa como un observador pasivo. Este enfoque le da al

ingeniero del conocimiento algún discernimiento acerca de la complejidad del problema

y el tipo de facilidad de interfaz necesaria para que el experto use el producto final. Sin

embargo, esta técnica no será práctica o útil en algunos dominios, habitualmente por

consideraciones o privacidad.


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5.2.3.2.2. Disección del problema

Aquí el ingeniero del conocimiento escoge un conjunto de problemas representativos e

informalmente los discute con el experto. La meta es determinar de qué manera el

experto organiza el conocimiento acerca de cada problema, representa los conceptos e

hipótesis, y maneja el conocimiento y los datos inconsistentes, inexactos o imprecisos

relativos al problema. Durante esta discusión, el experto puede introducir nuevos

términos, conceptos y relaciones. Cuando esto sucede, el ingeniero del conocimiento le

pide al experto que defina esas nuevas construcciones y las relacione con el cuerpo de

conceptos y relaciones existentes. Esto puede requerir redefinir o combinar los

conceptos existentes en la base de conocimientos desarrollada.

5.2.3.2.3. Descripción del problema

En este caso, el ingeniero del conocimiento le pide al experto que describa un problema

típico para cada categoría importante de respuestas que pueden surgir. Esto ayuda al

ingeniero del conocimiento a definir problemas típicos para cada categoría de

respuestas. Esta construcción la puede usar el Sistema Experto para ayudarlo a

seleccionar la estrategia o enfoque básico para resolver un problema dado. Este

ejercicio puede también sugerir vías para organizar jerárquicamente el conocimiento en

el SE. Este enfoque trabaja particularmente bien para problemas de diagnóstico médico

y mecánico.

5.2.3.2.4. Análisis del problema

En este enfoque, el ingeniero del conocimiento le pide al experto que resuelva una serie

de problemas, probando el razonamiento del experto a medida que se resuelven los

problemas. Mientras que el experto resuelve cada problema, el ingeniero del

conocimiento proporciona cualquier información adicional o dato requerido por el

experto. El experto debe resolver problemas realistas, describiendo el proceso de

solución en voz alta y dando tantos pasos intermedios como sea posible. El ingeniero


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del conocimiento cuestiona cada paso para determinar la razón fundamental detrás de

cada uno de ellos, incluyendo hipótesis a tener en consideración, estrategias que se

están usando par generar las hipótesis y metas que se persiguen y que guían la selección

de la estrategia.

Una vez que el ingeniero del conocimiento ha formulado algunas reglas especializadas

relativas a problemas particulares, puede revisar las reglas para hacerlas tan generales

como sea posible, sin destruir su capacidad para contribuir a una solución en el contexto

de los problemas siguientes. Para este proceso puede ser necesaria la asistencia del

experto.

5.3. MODELADO DEL CONOCIMIENTO

El Modelado del Conocimiento tiene como propósito dar forma automáticamente

manipulable a los distintos tipos de conocimientos del dominio que maneja el experto.

En esencia la mayoría de los dominios admiten que el conocimiento asociado se modele

en términos de tres tipos de Conocimiento: (a) Fácticos, (b) Tácticos y (c) Estrátégicos.

Ha parecido prudente sumar a la descripción de cada tipo de conocimiento, la

herramienta con la que puede ser modelado y ejemplificar el uso de dicha herramienta a

partir del siguiente ejemplo de cuerpo de conocimiento:

“... en el problema de la determinación de electrodos para la soldadura eléctrica, juegan un papel importante distintas características finales que la soldadura debe tener, como ser: penetración, propiedades mecánicas, operatividad, contenido de hidrógeno, terminación del cordón. Los tipos de electrodos a tener presente son: rutílicos, básicos, celulósicos y rutilcelulósicos. Los rutilcelulósicos tienen penetración media, propiedades mecánicas entre regulares y malas, operatividad buena, contenido de hidrógeno entre medio y alto y terminación del cordón entre buena y regular. Los rutílicos tienen penetración baja, propiedades mecánicas malas, operatividad buena, contenido de hidrógeno medio y terminación del cordón buena. Los celulósicos tienen penetración alta, propiedades mecánicas regulares, operatividad buena, contenido de hidrógeno medio y terminación del cordón mala. Los básicos tienen penetración media, propiedades mecánicas buenas, operatividad mala, contenido de hidrógeno bajo y terminación del cordón regular...”


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5.3.1. CONOCIMIENTOS FÁCTICOS

Este tipo conocimiento es el relacionado con la descripción de los objetos conceptuales

del universo de discurso del dominio de conocimiento sobre el que se pretende hacer un

sistema experto. Este tipo de conocimiento se modela principalmente mediante dos

técnicas: Tabla CAV (Concepto-Atributo-Valor) y Diccionario.

5.3.1.1. Tabla CAV (Concepto-Atributo-Valor)

La tabla CAV proporciona una lista de los conceptos que se manipulan en el dominio de

conocimiento relacionados con la familia de problemas que resolverá el Sistema

Experto a desarrollar. Cada concepto quedará descripto en términos de los atributos que

definen a cada concepto y de los valores que cada atributo puede tomar.

En nuestro ejemplo la tabla CAV quedaría:

CONCEPTO ATRIBUTO VALOR ELECTRODO NOMBRE BÁSICOS

RUTÍLICOS CELULOSICOS RUTILCELULÓSICOS

PENETRACION DADA ALTA MEDIA BAJA

PROPIEDADES MECANICAS DADAS BUENA REGULAR MALA

OPERATIVIDAD DADA BUENA REGULAR MALA

CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO ALTO MEDIO BAJO

TERMINACIÓN DEL CORDON DADA BUENA REGULAR MALA


295

SOLDADURA PENETRACION REQUERIDA ALTA MEDIA BAJA

PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS BUENA REGULAR MALA

OPERATIVIDAD REQUERIDA BUENA REGULAR MALA

CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO ALTO MEDIO BAJO

TERMINACIÓN DEL CORDON REQUERIDO BUENA REGULAR MALA

5.3.1.2. Diccionario

El diccionario debe dar una descripción de cada uno de los conceptos, atributos y

valores que forman parte de la tabla CAV. Queda articulado mediante la cita del

término y su definición ordenado lexicográficamente.

En nuestro ejemplo el diccionario quedaría:

TERMINO DEFINICIÓN

ELECTRODO Se define como ELECTRODO al elemento que ... Los electrodos se caracterizan por PENETRACION DADA, PROPIEDADES MECANICAS DADAS, OPERATIVIDAD DADA, CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO y la DEL CORDON DADA. Los electrodos pueden ser: BÁSICOS, RUTÍLICOS, CELULOSICOS y RUTILCELULÓSICOS

CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO mide la cantidad de ... relacionada con el ELECTRODO. Puede tomar como valores: ALTO, MEDIO O BAJO.

CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO ALTO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO ALTO significa que el electrodo suministra...

CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO BAJO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO BAJO significa que el electrodo suministra...


296

CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO MEDIO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO MEDIO significa que el electrodo suministra...

CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO mide la cantidad de ... relacionada con la SOLDADURA. Puede tomar como valores: ALTO, MEDIO O BAJO.

CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO ALTO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO ALTO significa que la SOLDADURA necesita ...

CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO BAJO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO BAJO significa que la SOLDADURA necesita ...

CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO MEDIO

El CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO MEDIO significa que la SOLDADURA necesita ...

OPERATIVIDAD DADA Se define la OPERATIVIDAD DADA de un ELECTRODO como... Puede tomar como valores: BUENA, REGULAR o MALA

OPERATIVIDAD DADA BUENA La OPERATIVIDAD DADA BUENA significa que el electrodo suministra...

OPERATIVIDAD DADA MALA La OPERATIVIDAD DADA MALA significa que el electrodo suministra...

OPERATIVIDAD DADA REGULAR

La OPERATIVIDAD DADA REGULAR significa que el electrodo suministra...

OPERATIVIDAD REQUERIDA Se define la OPERATIVIDAD REQUERIDA de una SOLDADURA como... Puede tomar como valores: BUENA, REGULAR o MALA

OPERATIVIDAD REQUERIDA BUENA

La OPERATIVIDAD REQUERIDA BUENA significa que la SOLDADURA necesita ...

OPERATIVIDAD REQUERIDA MALA

La OPERATIVIDAD REQUERIDA MALA significa que la SOLDADURA necesita ...

OPERATIVIDAD REQUERIDA REGULAR

La OPERATIVIDAD REQUERIDA REGULAR significa que la SOLDADURA necesita ...

PENETRACION DADA Se define la PENETRACION DADA de un ELECTRODO como... Puede tomar como valores: ALTA, MEDIA o BAJA

PENETRACION DADA ALTA La PENETRACION DADA ALTA significa que el electrodo suministra...

PENETRACION DADA BAJA La PENETRACION DADA BAJA significa que el electrodo suministra...

PENETRACION DADA MEDIA La PENETRACION DADA MEDIA significa que el electrodo suministra...

PENETRACION REQUERIDA Se define la PENETRACION REQUERIDA de una SOLDADURA como... Puede tomar como valores: ALTA, MEDIA o BAJA

PENETRACION REQUERIDA ALTA

La PENETRACION REQUERIDA ALTA significa que la SOLDADURA necesita ...

PENETRACION REQUERIDA BAJA

La PENETRACION REQUERIDA BAJA significa que la SOLDADURA necesita ...

PENETRACION REQUERIDA La PENETRACION REQUERIDA MEDIA significa que la


297

MEDIA SOLDADURA necesita ...

PROPIEDADES MECANICAS DADAS

Se definen las PROPIEDADES MECANICAS DADAS de un ELECTRODO como... Puede tomar como valores: BUENAS, REGULARES o MALAS

PROPIEDADES MECANICAS DADAS BUENAS

Las PROPIEDADES MECANICAS DADAS BUENAS significa que el electrodo suministra...

PROPIEDADES MECANICAS DADAS MALAS

Las PROPIEDADES MECANICAS DADAS MALAS significa que el electrodo suministra...

PROPIEDADES MECANICAS DADAS REGULARES

Las PROPIEDADES MECANICAS DADAS REGULARES significa que el electrodo suministra...

PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS

Se definen las PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS de una SOLDADURA como... Puede tomar como valores: BUENAS, REGULARES o MALAS

PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS BUENAS

Las PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS BUENAS significa que la SOLDADURA necesita ...

PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS MALAS

Las PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS MALAS significa que la SOLDADURA necesita ...

PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS REGULARES

Las PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS REGULARES significa que la SOLDADURA necesita ...

TERMINACIÓN DEL CORDON DADA

Se define la TERMINACIÓN DEL CORDON DADA de un ELECTRODO como... Puede tomar como valores: BUENA, REGULAR o MALA

TERMINACIÓN DEL CORDON DADA BUENA

La TERMINACIÓN DEL CORDON DADA BUENA significa que el electrodo suministra...

TERMINACIÓN DEL CORDON DADA MALA

La TERMINACIÓN DEL CORDON DADA MALA significa que el electrodo suministra...

TERMINACIÓN DEL CORDON DADA REGULAR

La TERMINACIÓN DEL CORDON DADA REGULAR significa que el electrodo suministra...

TERMINACIÓN DEL CORDON REQUERIDA

Se define la TERMINACIÓN DEL CORDON REQUERIDA de una SOLDADURA como... Puede tomar como valores: BUENA, REGULAR o MALA


La TERMINACIÓN DEL CORDON REQUERIDA BUENA significa que la SOLDADURA necesita ...


La TERMINACIÓN DEL CORDON REQUERIDA MALA significa que la SOLDADURA necesita ...


La TERMINACIÓN DEL CORDON REQUERIDA REGULAR significa que la SOLDADURA necesita ...


298

5.3.2. CONOCIMIENTOS TACTICOS

Este tipo conocimiento es el que se refiera a las relaciones que vinculan los objetos

conceptuales del universo de discurso del dominio de conocimiento sobre el que se

pretende hacer un sistema experto. En esencia, la relación de más interés es la de

causalidad entre conceptos, en particular, de que modo se pueden inferir los valores de

determinados atributos de determinados conceptos a partir de los valores que tienen

otros atributos de otros conceptos (eventualmente los mismos). Este tipo de

conocimiento se modela principalmente mediante el uso de reglas y se documenta

mediante el uso de Tablas PER (Palabras del Experto-Regla). En una tabla PER se

plantea el cuerpo del conocimiento (que contiene las relaciones de causalidad explícitas

ó implícitas identificadas) y la regla o reglas que lo modelan.

En nuestro ejemplo hay: (a) relaciones de causalidad que se infieren directamente de las

palabras del experto y (b) relaciones de causalidad que estan implicitamente definidas

en las palabras del experto.

El conjunto de tablas PER para el caso “(a)” quedaría:

IDENTIFICADOR DE LA REGLA

DETERMINACION DE ELECTRODOS RUTILCELULÓSICOS

PALABRAS DEL EXPERTO

“...los rutilcelulósicos tienen penetración media, propiedades mecánicas entre regulares y malas, operatividad buena, contenido de hidrógeno entre medio y alto y terminación del cordón entre buena y regular...”

REGLA

SI ELECTRODO←PENETRACIÓN DADA = MEDIA Y ((ELECTRODO←PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = REGULARES)

ó (ELECTRODO←PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = MALAS)) Y ELECTRODO←OPERATIVIDAD = BUENA Y ((ELECTRODO←CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO = MEDIO)

ó (ELECTRODO←CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO = ALTO)) Y ((ELECTRODO←TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = BUENA)

ó (ELECTRODO←TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = REGULAR)) ENTONCES

ELECTRODO←NOMBRE = RUTILCELULÓSICOS


299


DETERMINACION DE ELECTRODOS RUTILICOS


“...los rutílicos tienen penetración baja, propiedades mecánicas malas, operatividad buena, contenido de hidrógeno medio y terminación del cordón buena...”

REGLA

SI ELECTRODO←PENETRACIÓN DADA = BAJA Y ELECTRODO←PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = MALAS Y ELECTRODO←OPERATIVIDAD = BUENA Y ELECTRODO←CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO = MEDIO Y ELECTRODO←TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = BUENA ENTONCES

ELECTRODO←NOMBRE = RUTILICOS


DETERMINACION DE ELECTRODOS CELULOSICOS


“...los celulósicos tienen penetración alta, propiedades mecánicas regulares, operatividad buena, contenido de hidrógeno medio y terminación del cordón mala...”

REGLA

SI ELECTRODO←PENETRACIÓN DADA = ALTA Y ELECTRODO←PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = REGULARES Y ELECTRODO←OPERATIVIDAD = BUENA Y ELECTRODO←CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO = MEDIO Y ELECTRODO←TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = MALA ENTONCES

ELECTRODO←NOMBRE = CELULOSICOS


300


DETERMINACION DE ELECTRODOS BASICOS


“...los básicos tienen penetración media, propiedades mecánicas buenas, operatividad mala, contenido de hidrógeno bajo y terminación del cordón regular...”

REGLA

SI ELECTRODO←PENETRACIÓN DADA = MEDIA Y ELECTRODO←PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = BUENAS Y ELECTRODO←OPERATIVIDAD = MALA Y ELECTRODO←CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO = BAJO Y ELECTRODO←TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = REGULAR ENTONCES

ELECTRODO←NOMBRE = BASICOS

El conjunto de tablas PER para el caso “(b)”, en el que las relaciones de causalidad

estan implicitamente definidas en las palabras del experto, quedaría:

IDENTIFICA-DOR DEL GRUPO DE REGLAS

DETERMINACION A PARTIR DE LAS PROPIEDADES REQUERIDAS DE LA SOLDADURA DE LAS PROPIEDADES QUE DEBE SATSFACER LOS ELECTRODOS


“... en el problema de la determinación de electrodos para la soldadura eléctrica, juegan un papel importante distintas características finales que la soldadura debe tener, como ser: penetración, propiedades mecánicas, operatividad, contenido de hidrógeno, terminación del cordón. Los tipos de electrodos a tener presente son: rutílicos, básicos, celulósicos y rutilcelulósicos...” “...los rutilcelulósicos tienen penetración media, propiedades mecánicas entre regulares y malas, operatividad buena, contenido de hidrógeno entre medio y alto y terminación del cordón entre buena y regular...” “...los rutílicos tienen penetración baja, propiedades mecánicas malas, operatividad buena, contenido de hidrógeno medio y terminación del cordón buena...”


301

“...los celulósicos tienen penetración alta, propiedades mecánicas regulares, operatividad buena, contenido de hidrógeno medio y terminación del cordón mala...” “...los básicos tienen penetración media, propiedades mecánicas buenas, operatividad mala, contenido de hidrógeno bajo y terminación del cordón regular...”

REGLAS

SI SOLDADURA←PENETRACIÓN REQUERIDA = ALTA ENTONCES

ELECTRODO← PENETRACIÓN DADA = ALTA SI SOLDADURA←PENETRACIÓN REQUERIDA = MEDIA ENTONCES

ELECTRODO← PENETRACIÓN DADA = MEDIA SI SOLDADURA←PENETRACIÓN REQUERIDA = BAJA ENTONCES ELECTRODO← PENETRACIÓN DADA = BAJA

SI SOLDADURA← PROPIEDADES MECÁNICAS REQUERIDAS = BUENAS ENTONCES

ELECTRODO← PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = BUENAS SI SOLDADURA← PROPIEDADES MECÁNICAS REQUERIDAS = REGULARESENTONCES ELECTRODO← PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = REGULARES SI SOLDADURA← PROPIEDADES MECÁNICAS REQUERIDAS = MALAS ENTONCES

ELECTRODO← PROPIEDADES MECÁNICAS DADAS = MALAS

SI SOLDADURA← OPERATIVIDAD REQUERIDA = BUENA ENTONCES

ELECTRODO← OPERATIVIDAD DADA = BUENA SI SOLDADURA← OPERATIVIDAD REQUERIDA = MALA ENTONCES

ELECTRODO← OPERATIVIDAD DADA = MALA


302

SI SOLDADURA← CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO = MEDIO ENTONCES

ELECTRODO← CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO = MEDIO SI SOLDADURA← CONTENIDO DE HIDRÓGENO REQUERIDO = BAJO ENTONCES

ELECTRODO← CONTENIDO DE HIDRÓGENO DADO = BAJO

SI SOLDADURA← TERMINACIÓN DEL CORDÓN REQUERIDO = BUENA ENTONCES

ELECTRODO← TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = BUENA SI SOLDADURA← TERMINACIÓN DEL CORDÓN REQUERIDO = REGULAR ENTONCES

ELECTRODO← TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = REGULAR SI SOLDADURA← TERMINACIÓN DEL CORDÓN REQUERIDO = MALA ENTONCES

ELECTRODO← TERMINACIÓN DEL CORDÓN DADO = MALA

Observar que en el caso de SOLDADURA ← OPERATIVIDAD REQUERIDA y

SOLDADURA ← OPERATIVIDAD DADA si bien existe en el cuerpo de

conocimiento dado como ejemplo la referencia al valor REGULAR, no hay relacion de

causalidad que lo involucre y en consecuencia no aparece ninguna regla que lo

contenga.

5.3.3. CONOCIMIENTOS ESTRATÉGICOS

Este tipo conocimiento es el relacionado con la manera en que las distintas partes del

dominio de conocimiento sobre el que se pretende hacer un sistema experto, son

aplicadas para la resolución de una tarea. Con distintos niveles de granularidad,

describe: (a) que es lo que hay que hacer, (b) bajo que condiciones puede hacerse y (c)

que postcondiciones resultaran de lo que se haga.

Este tipo de conocimiento se modela principalmente mediante la técnica Diagrama

Jerárquico de Tareas. En el Diagrama Jerarquico de tareas quedan especificados: (a) que

subtarea compone cada tarea y (b) que información recibe y entrega cada tarea/subtarea.


303

En nuestro ejemplo el Diagrama Jerárquico de Tareas quedaría:

Observar que las precondiciones de la “Tarea 1.1.” son las precondiciones de la “Tarea

1.” y las postcondiciones de la “Tarea 1.2.” son las postcondiciones de la “Tarea 1.” .

5.3.4. MAPA DE CONOCIMIENTO

El mapa de conocimiento encapsula la estructura general de razonamiento del experto.

Para su construcción se realiza una generalización sobre el grafo causal del dominio que

constituye un detalle de los mecanismos de razonamiento del experto.

En nuestro ejemplo el Grafo Causal quedaría integrado por los siguientes cuatro

Subgrafos Causales:

ESTABLECER A PARTIR DE LAS CARACTERISTICAS REQUERIDAS POR LA

SOLDADURA, LAS CARACTERISTICAS DADAS DEL ELECTRODO

CARACTERISTICAS REQUIERIDAS POR LA

SOLDADURA

CARACTERISTICA DADAS POR EL

ELECTRODO

PRECONDICIONES POSTCONDICIONES

TAREA 1.1.

INFERIR EL TIPO DE ELECTRODO A UTILIZAR

CARACTERISTICAS DADAS POR EL

ELECTRODO

TIPO DE ELECTRODO


TAREA 1.2.

SELECCIONAR ELECTRODO

CARACTERISTICAS REQUIERIDAS POR LA

SOLDADURA

TIPO DE ELECTRODO


TAREA 1.


301

ELECTRODO<- NOMBRE

= RUTILCELULOSICO

ELECTRODO<- PENETRACION

DADA

= MEDIA

ELECTRODO<- OPERATIVIDAD

DADA

= BUENA

SOLDADURA<- PENETRACION

REQUERIDA

= MEDIA

ELECTRODO<- PROPIEDADES MECANICAS

DADAS

= REGULARES


DADAS

= MALAS

ELECTRODO<- CONTENIDO DE

HIDROGENO DADO

= MEDIO

ELECTRODO<- TERMINACIÓN DEL CORDÓN

DADA

= BUENA


HIDROGENO DADO

= ALTO


DADA

= REGULAR

SOLDADURA<- PROPIEDADES MECANICAS REQUERIDAS

= REGULARES


= MALAS

SOLDADURA <- OPERATIVIDAD

REQUERIDA

= BUENA

SOLDADURA <- CONTENIDO DE

HIDROGENO REQUERIDO

= MEDIO

SOLDADURA <-

TERMINACIÓN DEL CORDÓN REQUERIDA

=


HIDROGENO REQUERIDO

= ALTO

SOLDADURA <-


=


302

ELECTRODO<- NOMBRE

= RUTILICOS


DADA

= BAJA


DADA

= BUENA


REQUERIDA

= BAJA


DADAS

= MALAS


HIDROGENO DADO

= MEDIO


DADA

= BUENA


= MALAS


REQUERIDA

= BUENA


HIDROGENO REQUERIDO

= MEDIO

SOLDADURA <-


=


303

ELECTRODO<- NOMBRE

= CELULOSICOS


DADA

= ALTA


DADA

= BUENA


REQUERIDA

= ALTA


DADAS

= REGULAR


HIDROGENO DADO

= MEDIO


DADA

= MALO


= REGULAR


REQUERIDA

= BUENA


HIDROGENO REQUERIDO

= MEDIA

SOLDADURA <-


=


304

ELECTRODO<- NOMBRE

= BASICOS


DADA

= MEDIA


DADA

= MALA


REQUERIDA

= MEDIA


DADAS

= BUENAS


HIDROGENO DADO

= BAJO


DADA

= REGULAR


= BUENAS


REQUERIDA

= MALA


HIDROGENO REQUERIDO

= BAJO

SOLDADURA <-


=

SISTEMAS EXPERTOS

305

En nuestro ejemplo a partir del Grafo Causal (cuatro Subgrafos Causales), el Mapa de

Conocimientos quedaría:

5.4. VERIFICACION DE LA BASE DE CONOCIMIENTO

Uno de los problemas surge de la comunicación entre el Ingeniero del Conocimiento y

el experto en el dominio. Por eso es necesario saber a qué se denomina experto. Una

definición podría ser: una persona que tiene conocimiento especializado o habilidad en

un dominio. El experto debe poseer más que simples datos o información sobre el

dominio del problema, debe distinguirse de otros por la posesión de algún grado de

conocimiento especialista.


DADA


DADA


REQUERIDA


DADAS


HIDROGENO DADO


DADA



REQUERIDA


HIDROGENO REQUERIDO

SOLDADURA <-


ELECTRODO<-

NOMBRE

SISTEMAS EXPERTOS

306

Otro problema que surge es al describir un ejemplo de lo que el experto hace, ya que el

experto brinda una opinión sobre lo que debería hacerse pero no sobre lo que realmente

pasa.

El ingeniero del conocimiento puede no estar completamente inmerso en el dominio del

problema y entonces es está menos capacitado para hacer preguntas pertinentes. Es

decir, que el/ella puede no deducir el conocimiento apropiado. El Ingeniero del

Conocimiento debe comprender los conceptos para construir el Sistema Experto que

refleje adecuadamente el conocimiento a adquirir.

Existen varios factores que pueden afectar el grado de efectividad en el paso de

Adquisición de conocimiento de un proyecto. Uno de ellos es simplemente el hecho que

los Ingenieros del Conocimiento pueden tener problemas para acceder al experto

porque, por la virtud de ser un experto, esa persona en particular tiende a estar ocupada.

Desde el punto de vista del Ingeniero del Conocimiento, es necesario asegurar que el

entrevistado o protocolo llegue al punto. Cualquier falla puede resultar en tiempo

perdido. En forma similar, el Ingeniero del Conocimiento debe asegurar se está

extrayendo el nivel de detalle correcto del experto. Una falla en este aspecto podría

resultar en “conocimiento equivocado”.

El ingeniero del Conocimiento debe ser imparcial para deducir información objetiva.

Otro punto de inseguridad puede estar en la inseguridad del experto sobre cierta

información que está divulgando.

Básicamente podemos enunciar dos tipos de problemas en las Bases de Conocimiento,

si pensamos en que el esquema de representación elegidoha sido el de sistemas reglas

de producción, estos problemas son: (a) según las reglas: tipos de inconsistencias y (b)

según los componentes de las reglas: problemas de integridad.

SISTEMAS EXPERTOS

307

Entre los tipos de inconsistencias encontramos:

- Reglas redundantes

- Reglas conflictivas

- Reglas incluidas en otras

- Condiciones SI innecesarias

- Reglas cíclicas

Entre los problemas de integridad encontramos:

- Valores de atributo sin referencia

- Condiciones SI de punto muerto

- Objetivos de punto muerto

- Conclusiones inalcanzables

5.4.1 TIPOS DE INCONSISTENCIA

5.4.1.1. REGLAS REDUNDANTES

Dos reglas son redundantes si las precondiciones son equivalentes y una o más

conclusiones son equivalentes. Este problema no causa problemas lógicos pero afecta a

la eficiencia.

Ejemplo:

P(x) ™ Q(x)

P(y) ™ Q(y)

X e Y son variables y P y Q son predicados verificados por X e Y.

P(x) ™ Q(x)

P(x) ™ Q(y) ^ T(y)

SISTEMAS EXPERTOS

308

Análogas consideraciones que en el ejemplo anterior, observar que la

segunda regla concluye lo mismo que la primera.

5.4.1.2. REGLAS CONFLICTIVAS

Dos reglas son conflictivas si tienen equivalentes precondiciones y conclusiones

contradictoras.

Ejemplo:

P(x) ™ Q(x)

P(x) ™ ¬Q(x)

P(y) ™ ¬Q(y)

5.4.1.3. REGLAS INCLUIDAS EN OTRAS

Una regla esta incluida dentro de otra, si ambas tienen las mismas conclusiones y las

precondiciones se satisfacen si las precondiciones de la otra se satisfacen.

Ejemplo:

P(x) ™ Q(x)

P(x) ^ T(y) ™ Q(x)

5.4.1.4. CONDICIONES SI INNECESARIAS

Dos reglas presentan este problema cuando las conclusiones de ambas son equivalentes

y una de las precondiciones en la primer regla es la negación de una de las

precondiciones en la segunda regla, siendo el resto de las precondiciones equivalentes.

SISTEMAS EXPERTOS

309

Ejemplo:

P(x) ^ T(y) ™ Q(x)

P(x) ^ ¬ T(y) ™ Q(x)

Es evidente que Q(x) se deduce independientemente de la verdad o faseldad de T(x) por

lo que la regla resultante será:

P(x) ™ Q(x)

5.4.1.5. REGLAS CÍCLICAS

Este problema se presenta cuando el encadenamiento lógico de un conjunto de reglas

genera un ciclo.

Ejemplo:

P(x) ™ Q(x)

Q(x) ™ R(x)

R(x) ™ P(x)

5.4.2. PROBLEMAS DE INTEGRIDAD

5.4.2.1 VALORES DE ATRIBUTO SIN REFERENCIA

Ocurre cuando se han definido valores en el dominio de un atributo o precondición que

no son utilizados por ninguna regla. No involucra problemas lógicos pero es un

problema para el mantenimiento de la Base de Conocimiento.

Ejemplo: Una precondición numérica que fue definida como real y solo toma valores

enteros.

SISTEMAS EXPERTOS

310

5.4.2.2. CONDICIONES SI DE PUNTO MUERTO

Ocurre cuando en determinadas reglas encontramos condiciones que son inalcanzables

por disparo de otras reglas.

Ejemplo:

Podemos tomar la siguiente Base de Conocimiento:

P(x) ™ T(x)

T(y) ™ Q(x)

R(x) ™ Q(x)

La precondición de la tercera regla no es disparada como conclusión por

ninguna de las otras dos reglas.

5.4.2.3. OBJETIVOS DE PUNTO MUERTO

Ocurre cuando se plantea un objetivo que es inalcanzable por disparo de las reglas

pertenecientes a la Base de Conocimiento.

Ejemplo:


P(x) ™ T(x)

T(x) ™ Q(x)

Para este ejemplo el objetivo R(x) sería de punto muerto pues no es

disparado como conclusión por ninguna de las reglas.

SISTEMAS EXPERTOS

311

5.4.2.4. CONCLUSIONES INALCANZABLES

Este tipo de conclusiones pertenecen a reglas precondiciones son de punto muerto.

Ejemplo:


P(x) ™ T(x)

T(x) ™ S(x)

R(x) ™ Q(x)

La precondición de la tercera regla no es disparada como conclusión por

ninguna de las otras dos reglas, por lo que Q(x) se convierte en una

conclusión inalcanzable.

5.5. CRITERIOS DE EVALUACIÓN DE SISTEMAS EXPERTOS

Una vez generada la Base de Conocimiento, conviene hacer una evaluación del

prototipo de Sistema Experto asociado, entre los criterios de evaluación podemos

destacar:

Exactitud: Cuan bien el Sistema Experto refleja el comportamiento del experto

humano.

Adaptabilidad: Posibilidad de extender la experticia del Sistemas Experto en un

desarrollo futuro.

Envergadura: Cantidad de tareas que el sistema experto es capaz de llevar adelante.

Normalmente esta relacionado con la cantidad de reglas o con grupos

de estas.

SISTEMAS EXPERTOS

312

Profundidad: Cantidad necesaria de restricciones a satisfacer para lograr la

identificación de un problema o tarea.

Generalidad: Capacidad de un Sistemas Experto de ser utilizado en un amplio rango

de problemas.

Validez: Capacidad de un Sistemas Experto de producir predicciones

“empíricamente” corectas.

Robustez: Capacidad del Sistemas Experto de determinar la relevancia de

determinada información en orden a obtener sus objetivos.

Disponibilidad: La posibilidad de poder construir un modelo más simple que con pocas

restricciones exhiba un comportamiento similar al del Sistemas

Experto.

5.6. EJERCICIOS

Dado el siguiente cuerpo de conocimiento: CONTRATO DE TRABAJO (Ley 20.744) ARTÍCULO 150 (Licencia Ordinaria). El trabajador gozará de un período mínimo y continuado de descanso anual remunerado por los siguientes plazos: a) De catorce (14) días corridos cuando la antigüedad en el empleo no exceda de cinco (5) años. b) De veintiún (21) días corridos cuando siendo la antigüedad mayor de cinco (5) años no exceda de diez (10). c) De veintiocho (28) días corridos cuando la antigüedad siendo mayor de diez (10) años no exceda de veinte (20). d) De treinta y cinco (35) días corridos cuando la antigüedad exceda de veinte (20) años. Para determinar la extensión de las vacaciones atendiendo a la antigüedad en el empleo, se computará como tal aquélla que tendría el trabajador al 31 de diciembre del año que correspondan las mismas. ARTÍCULO 158 (Clases de Licencias Especiales). El trabajador gozará de las siguientes licencias especiales: a) Por nacimiento de hijo, dos (2) días corridos.

SISTEMAS EXPERTOS

313

b) Por matrimonio, diez (10) días corridos. c) Por fallecimiento del cónyuge o de la persona con la cual estuviese unido en aparente matrimonio, en las condiciones establecidas en la presente ley; de hijos o de padres, tres (3) días corridos. d) Por fallecimiento de hermano, un (1) día. e) Para rendir examen en la enseñanza media o universitaria, dos (2) días corridos por examen, con un máximo de diez (10) días por año calendario. a) Desarrollar la Tabla CAV

b) Desarrollar el Diccionario

c) Desarrollar las tablas PER

d) Desarrollar el Diagrama Jerárquico de Tareas

e) Desarrollar el Grafo Causal

f) Desarrollar el Mapa de Conocimiento

5. ingenieria del conocimiento 5.1. generalidades...

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