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Componentes De Un Sistema Basado En Conocimiento


Enviado por   •  27 de Septiembre de 2014  •  1.732 Palabras (7 Páginas)  •  635 Visitas

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Qué es un sistema basado en el conocimiento?

Los sistemas basados en el conocimiento son el resultado de un largo proceso de investigación realizado por los científicos en el área de la Inteligencia Artificial, cuando, en los años setenta, comenzaron a comprender que la capacidad de un programa de ordenador para resolver problemas no reside en la expresión formal ni en los esquemas lógicos de inferencia que emplea sino en el conocimiento que posee.

Un experto es alguien que posee unos determinados conocimientos y experiencia en un campo de la actividad humana y es capaz de aplicarlos con rapidez y eficiencia en la resolución de tareas diferentes aunque no le hayan sido encomendadas con anterioridad, pero que caen dentro de su dominio.

Así, un sistema basado en el conocimiento es un cuerpo de programas de ordenador que intenta imitar e incluso superar en algunas situaciones a un experto humano en un ámbito concreto de su actividad. No pretende, en absoluto, reproducir el pensamiento humano, sino simplemente la pericia de un profesional competente (téngase en cuenta que para construir un SBC se suele contar con grandes expertos en la materia que incorporan su conocimiento al sistema). Esta pretensión es más sencilla ya que en algunos campos reducidos los expertos trabajan siguiendo reglas, aunque, generalmente, no sean conscientes de ello. En aquellos campos en los que no sea necesario aplicar la intuición ni el sentido común, los sistemas basados en el conocimiento han conseguido notables éxitos, consiguiendo en ocasiones ser más regulares y rápidos que los propios expertos.

Los sistemas basados en el conocimiento desarrollados hasta hace poco constituyen la primera generación cuya característica común reside en la superficialidad del conocimiento que se incluye en el mismo. Los ingenieros de conocimiento (desarrolladores de los sistemas basados en el conocimiento) se limitan a incorporar en los sistemas la experiencia y criterios de los especialistas sin buscar las razones últimas en las que se basan.

Actualmente existen sistemas más avanzados, Sistemas de Segunda Generación, en la que el conocimiento se estructura en dos niveles. El primer nivel, de control (se suele aludir a él como metaconocimiento y las reglas que lo constituyen reciben el nombre de metarreglas), sirve para determinar la forma de utilizar el segundo nivel que es el que contiene el conocimiento de los expertos.

Característica de los sistemas basados en conocimiento

El proceso de buscar los conocimientos apropiados y a partir de éstos deducir nuevos conocimientos constituye un elemento clave del procesamiento de un Sistema Experto.

• Capacidad de representación simbólica del conocimiento y razonamiento.

• Referencia a un dominio de conocimiento técnico y altamente especializado.

• Capacidad de proceder heurísticamente más que algorítmicamente en la búsqueda de soluciones.

• Está obligado a explicar sus razonamientos, preguntas y conclusiones.

• Alto grado de efectividad en la resolución de problemas.

• Genera múltiples soluciones por contemplar varias hipótesis.

• Puede usar datos erróneos, reglas inciertas, manejo de incertidumbre.

• Emplea generalmente interfaz de lenguaje natural.

• Interacción con el humano o con el medio que controlan.

Componentes de un sistema basado en conocimiento

Usuario:

• Verificador: intenta comprobar la validez del desempeño del sistema

• Tutor: brinda información adicional al sistema o modifica el conocimiento que va estar presente en sistema.

• Alumno: busca rápidamente desarrollar pericia personal relacionada con el área específica mediante la recuperación de conocimientos organizados y condensados del sistema

• Cliente: aprovecha la pericia del sistema en desempeño de tareas específicas.

Interfaz usuario:

• interactuar con el usuario: inicia, desarrolla, suspende, reanuda y concluye la sesión.

• Establecer el protocolo de diálogo: Mediante parámetros, minués, íconos, lenguaje natural o cualquier otro medio de expansión, como el reconocimiento de voz y sensores y servomecanismos que operan en tiempo real.

• Explicar el comportamiento del sistema: Debe ser capaz de argumentar las razones por las que formula cierta pregunta, hace un razonamiento y llega a una conclusión específica

Adquisición del conocimiento:

El proceso de adquisición del conocimiento, cuyo objetivo es llegar a expresar de manera explícita en algún lenguaje de representación los conocimientos que el experto utiliza para resolver problemas, resulta a menudo el más difícil de todo el desarrollo de los sistemas basados en conocimiento.

Herramientas para la adquisición del conocimiento

Debido a la complejidad para captar el conocimiento de un experto, se intentó crear un sistema intermedio entre el lenguaje del experto (lenguaje natural) y el lenguaje de implementación de la aplicación. Hay varios tipos de herramientas:

- Herramientas basadas en el mismo modelo de representación que usa la base de conocimiento.

- Herramientas que conceptualizan el conocimiento en función del método de resolución de problemas.

- Herramientas basadas en un modelo fuerte del dominio

Base de hechos:

La base de hechos es una memoria temporal de trabajo que contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis, alberga los datos propios correspondientes a los problemas que se desea tratar con la ayuda del sistema.

A pesar de ser la memoria de trabajo, la base de hechos puede desempeñar el papel de memoria auxiliar, memorizando todos los resultados intermedios, lo que permite conservar el rastro de los razonamientos llevados a cabo.

Además, puede emplearse para explicar el origen de las informaciones deducidas por el sistema en el transcurso de una sesión de trabajo o para llevar a cabo la descripción del comportamiento del propio sistema.

Al principio del trabajo, la base de hechos solo tiene los datos que le ha introducido el usuario del sistema, pero, a medida que va actuando el motor de inferencias, contiene las cadenas de inducciones y deducciones que el sistema forma al aplicar las reglas para obtener las conclusiones buscadas.

Base de conocimientos:

• representación del conocimiento del dominio para la solución de problemas específicos, normalmente dicho conocimiento se estructura en forma modular en forma declarativa

• contiene los conocimientos acumulados sobre el problema específico a resolver, además contienen hechos que describen el área del problema y técnicas de representación

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