Inteligencia Artificial Ingenier

1
Inteligencia Artificial Ingeniería del
conocimiento y metodologías de resolución de
problemas

• Primavera 2009
• profesor Luigi Ceccaroni

2
Fases de la ingeniería del software modelo en
cascada
3
Fases de la ingeniería del software modelo en
espiral
4
Diferencias de los SBCs

• Sistemas software convencionales
• Algoritmos conocidos y de uso común
• Fácil estimar la naturaleza y cantidad del
  conocimiento
• SBC
• Conocimiento
• Incompleto
• Impreciso
• Heurístico
• Difícil estimar la naturaleza y cantidad del
  conocimiento

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Diferencias de los SBCs

• Solución diseño incremental y prototipado rápido
• Objetivo desarrollar un prototipo funcional que
  recoja las funcionalidades básicas del sistema
• El análisis y la especificación deben tener en
  cuenta el sistema completo.
• El diseño e la implementación se limitan al
  prototipo inicial.
• Este prototipo se completa incrementalmente
• Ventaja se dispone de un sistema funcional
  durante todo el proceso.

6
Ciclo de vida de un SBC
7
Ciclo de vida de un SBC

• Análisis del problema Recopilar información
  sobre el proyecto y determinar su viabilidad.
• Especiación de requerimientos Fijar los
  objetivos y métodos para conseguirlos.
• Diseño preliminar Decisiones a alto nivel sobre
  el diseño
• formalismo de representación del conocimiento
• herramientas
• fuentes de conocimiento

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Ciclo de vida de un SBC

1. Prototipo inicial y evaluación Construir un
   prototipo con cobertura limitada evaluar las
   decisiones de diseño a partir del prototipo.
2. Diseño final Validar las decisiones y proponer
   el diseño del sistema de manera que permita un
   desarrollo incremental.

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Ciclo de vida de un SBC

• Implementación Completar la adquisición del
  conocimiento, ampliar incrementalmente el
  prototipo inicial.
• Validación y verificación Comprobar que el
  sistema cumple las especificaciones.
• Ajustes de diseño Realimentar el proceso.
• Los cambios en el diseño deben se mínimos
• Mantenimiento del sistema

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Una metodología simplificada

• Para aplicaciones pequeñas se puede aplicar una
  metodología en cascada que integra todo el
  proceso de desarrollo
• Identificación del problema
• Conceptualización
• Formalización
• Implementación
• Validación y prueba

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Fases de la ingeniería del conocimiento
Buchanan et al., 1983
Reformulación
Requerimientos
Conceptos
Rediseño
Estructura
Refinamiento
Reglas
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Identificación

• Viabilidad de la construcción del sistema basado
  en el conocimiento (SBC)
• Búsqueda de les fuentes de conocimiento
  (expertos, libros, artículos)
• Determinación de los datos necesarios para
  resolver el problema
• Determinación de los objetivos (soluciones) y de
  los criterios que determinan la solución

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Conceptualización

• Esta fase debe proporcionar la perspectiva del
  problema desde el punto de vista del experto
• Detallar los elementos básicos para caracterizar
  el dominio (hechos relevantes) y su relaciones
  borrador ontología
• Detallar y distinguir entre evidencias, hipótesis
  y acciones y descubrir sus relaciones.
• Descomponer el problema en sub-problemas
• Caracterizar el sistema de razonamiento

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Formalización

• Esta fase transforma la perspectiva del experto
  en la perspectiva del ingeniero del conocimiento
• Determinar los esquemas de razonamiento
  necesarios
• clasificación, diagnosis, planificación temporal,
  estructuras causales
• Identificar el espacio de búsqueda y el tipo de
  búsqueda
• Identificar la metodología de la resolución
• clasificación heurística, resolución
  constructiva, hipótesis y prueba jerárquica
• Analizar la necesidad de tratamiento de la
  inexactitud (incertidumbre, imprecisión) y la
  completitud

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Implementación

• Ontología formal y completa
• Base de hechos
• Estructura modular de la base de conocimiento
• Reglas de inferencia de los módulos
• Decisiones sobre el control de la resolución
• Meta-reglas

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Validación y prueba

• Determinar un conjunto de casos de prueba y
  resolverlos mediante el sistema.
• Evaluar el funcionamiento del sistema
  (prototipo)
• exactitud, completitud, credibilidad
  (explicaciones)

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Clasificación de los SBC según las tareas

• Hayes-Roth et al., 1983
• Sistemas de interpretación
• Sistemas de predicción
• Sistemas de diagnóstico
• Sistemas de diseño
• Sistemas de planificación
• Sistemas de supervisión
• Sistemas de corrección/reparación
• Sistemas de control

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Clasificación de los SBC según las tareas

• Clancey, 1985

Operaciones de análisis interpretación de un
sistema
Tareas genéricas
Operaciones de síntesis construcción de un
sistema
19
Metodologías de resolución de problemas

• Jackson, 1990

Clasificación heurística
Resolución de problemas constructiva
Formación de hipótesis y pruebas organizadas
jerárquicamente
20
Clasificación heurística

• Es una asociación no jerárquica entre datos y
  soluciones, que requiere inferencias intermedias.
  
• Tiene que existir un conjunto finito de
  soluciones a priori.
• Es aplicable en operaciones de análisis
• clasificaciones, diagnosis, identificaciones,
  monitoreo
• Se usa en problemas complejos.
• Si el problema es simple, una asociación directa
  entre los datos i las soluciones es suficiente.

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Clasificación heurística
Asociación heurística
Refinamiento y adaptación de la solución
Abstracción de datos
22
Clasificación heurística

• Abstracción de datos
• Abstraer los datos del caso concreto para obtener
  un caso más general
• Tipos de abstracción/generalización
• Abstracción basada en la definición abstraer
  características esenciales a partir de una clase
  de objetos (taxonomía)
• Abstracción cualitativa abstraer sobre medidas
  cuantitativas para pasar a medidas cualitativas
• Temperatura (P) 38 ºC
• Si Temperatura (x) gt 37.5 ºC entonces
  Temperatura (x) es alta

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Clasificación heurística

• Asociación heurística (matching)
• Determinar las relaciones/coincidencias entre
  casos abstractos y soluciones abstractas
• Ejemplo
• Si Temperatura (x) es alta entonces
  tiene-fiebre (x)

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Clasificación heurística

• Refinamiento/adaptación de la solución
• Identificar las soluciones concretas a partir de
  las soluciones abstractas y ciertos datos
  complementarios
• Excluir soluciones poco probables
• Ejemplo
• Si tiene-fiebre (x) ? otros datos entonces
  tiene-gripe (x)
• P tiene-gripe

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Clasificación heurística ejemplos
MYCIN
26
Clasificación heurística ejemplos

• Concesión de créditos para fundar una nueva
  empresa
• Atributos (ejemplos)
• Apoyo financiero (tiene avales, es-rico...)
• Petición concreta
• Bienes (cuentas-corrientes, casas, coches,
  yates...)
• Fiabilidad-de-la-devolución (morosidad,
  cheques-sin-fondos...)
• Compromiso (créditos-anteriores...)
• Soluciones
• Denegación
• Aceptación
• Aceptación con rebaja
• Aceptación con interés preferente

27
Clasificación heurística ejemplos

• Reglas de abstracción (ejemplos)
• Bienes lt 10 petición ? Bienes insuficientes
• Bienes 10 petición ? Bienes lt 20 petición ?
  Bienes suficientes
• Bienes 20 petición ? Bienes excelentes
• Avales 10 petición ? Es-rico ?
  Apoyo-financiero bueno
• Avales lt 10 petición ? Avales petición ?
  Apoyo-financiero moderado

28
Clasificación heurística ejemplos

• Reglas de abstracción (ejemplos)
• Cheques-sin-fondos ? Moroso ? Fiabilidad-de-la-dev
  olución baja
• Empresa es churrería ? Empresa es tienda de roba
  ? Viabilidad buena
• Empresa es hamburguesería cerca de universidad ?
  Viabilidad buena
• Crédito lt petición ? Compromiso bajo
• Crédito petición ? Crédito lt 10 petición ?
  Compromiso mediano

29
Clasificación heurística ejemplos

• Reglas de asociación heurística (ejemplos)
• Apoyo-financiero bajo ? Bienes insuficientes ?
  Denegación
• Apoyo-financiero moderado ? Bienes suficientes ?
  Aceptación con rebaja
• Apoyo-financiero bueno ? Bienes suficientes ?
  Compromiso mediano ? Viabilidad buena ?
  Aceptación
• Apoyo-financiero bueno ? Bienes excelentes ?
  Compromiso alto ? Viabilidad muy buena ?
  Aceptación con interés preferente

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Clasificación heurística ejemplos

• Regles de refinamiento/adaptación de las
  soluciones (ejemplos)
• Aceptación con rebaja ? Petición lt 500k ?
  Bienes lt 5 Petición ? Rebaja a 0.6 Petición
• Aceptación con interés preferente ? Petición
  500k ? Bienes 10 Petición ? Interés
  preferente 2 inferior al del mercado

31
Clasificación heurística ejemplos
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Resolución constructiva

• No se pueden determinar a priori las soluciones,
  que pueden ser infinitas.
• Las soluciones se tienen que construir, y no
  seleccionar una entre varias posibles.
• Es aplicable en operaciones de síntesis
• Planificación
• Diseño
• Diagnosis de múltiples fallos

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Resolución constructiva

• Las soluciones son combinaciones de ciertos
  elementos que satisfacen unas restricciones
• Planificación Los elementos son acciones y las
  soluciones secuencias de acciones que consiguen
  un cierto objetivo.
• Diseño Los elementos son componentes y las
  soluciones combinaciones de componentes que
  forman un objeto complejo.
• Diagnosis de múltiples fallos Los elementos son
  fallos y las soluciones conjuntos de fallos que
  concuerdan con los síntomas.

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Resolución constructiva

• La construcción de la solución implica tener
• Un modelo de la estructura del objeto complejo
• Un modelo del comportamiento del objeto complejo
• Un conjunto de restricciones sobre el objeto
  complejo

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Resolución constructiva

• Les restricciones pueden ser
• Sobre la configuración de los componentes de la
  solución
• Restricciones físicas/espaciales cómo se puede
  coger un objeto, no se puede colocar un objeto
  en un cierto lugar,...
• Restricciones temporales qué acción se hace
  primero...
• Sobre las entradas/salidas de los procesos
  constructivos
• Pre-condiciones y post-condiciones de
  operadores/acciones

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Resolución constructiva ejemplo

• Planificación de la trayectoria (óptima) de un
  robot para salir de una habitación con obstáculos
• Operadores/acciones
• Avanzar (m)
• Girar (grados)
• Retroceder (m)
• Restricciones
• No puede chocar con ningún obstáculo.
• Al final tiene que estar en la salida.
• Puede hacer sólo los movimientos que indiquen los
  operadores.

R
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Resolución constructiva ejemplo

• Configurar/colocar un conjunto de muebles/objetos
  en una habitación
• Operadores/acciones
• Colocar (mueble, posición)
• Quitar (mueble, posición)
• Intercambiar (mueble1, mueble2)
• Desplazar (mueble, posición 1, posición 2)
• Restricciones
• No se pueden tapar puertas y ventanas de la
  habitación
• Al final se tienen que haber colocado todos los
  muebles
• Delante de la pantalla de la Wii tiene que haber
  un espacio vacío de 10 m2.

Wii
Sofá
38
Sub-métodos de resolución constructiva

• Proponer y aplicar
• Seleccionar un operador para extender soluciones
  parciales, partiendo desde cero
• Menor compromiso
• Seleccionar el operador de menor compromiso para
  extender soluciones parciales, partiendo de una
  solución parcial inicial o desde cero

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Proponer y aplicar

• Se busca en el espacio de soluciones parciales.
• Se parte de una solución inicial vacía o una
  solución incompleta.
• Cada paso va completando la solución.
• Siempre se elige el mejor operador.
• Nos mantenemos en el espacio de soluciones.

40
Proponer y aplicar

• Necesitamos conocimiento exhaustivo sobre
• Operadores de resolución del problema
• Restricciones y relaciones entre los componentes
  de la solución
• Evaluación del efecto de los operadores en la
  solución
• Evaluación de la bondad de la solución

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Proponer y aplicar

• Podemos plantear la resolución de diferentes
  maneras
• Construcción secuencial (necesita mucho
  conocimiento para ser eficiente)
• Descomposición jerárquica de tareas (mas
  eficiente, pero requiere obtener operadores de
  descomposición)

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Proponer y aplicar

1. Inicializar el objetivo (de la tarea a alcanzar)
   se crean los elementos necesarios para
   identificar el estado inicial.
2. Proponer operadores se proponen todos los
   operadores que pueden actuar sobre el estado
   actual.
3. Eliminar operadores se eliminan ciertos
   operadores de acuerdo con criterios globales.
4. Evaluar operadores se comparan los efectos de
   los operadores sobre la solución.
5. Seleccionar un operador se selecciona el mejor
   de los operadores evaluados.
6. Aplicar el operador se aplica el operador
   seleccionado.
7. Evaluar el objetivo si ya se ha llegado al
   objetivo se para, si no se vuelve al paso 2.

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Menor compromiso

• En general, se explora el espacio de soluciones
  completas.
• Se modifica la solución mejorándola o
  corrigiéndola.
• La elección del operador a aplicar la define la
  estrategia de mínimo compromiso.
• Se permite pasar entre el espacio de soluciones y
  no soluciones

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Menor compromiso

1. Si es posible, comenzar con una solución
   completa (o parcial) (que satisfaga las
   restricciones), si no comenzar desde cero.
2. Modificar la solución parcial aplicando el
   heurístico del menor compromiso escoger el
   operador que imponga menos restricciones sobre
   las acciones futuras.
3. Si la modificación anterior viola alguna
   restricción entonces proponer algún cambio
   deshaciendo alguno de los pasos anteriores,
   procurando que las modificaciones sean mínimas.
4. Si se ha llegado al objetivo se para, si no se
   vuelve al paso 2.