Sistema Experto

Sistema experto: vendedor de coches

Pablo Prieto Canela, 100025162@alumnos.uc3m.es, Ingeniería de Telecomunicación, Universidad Carlos III de Madrid

EXTRACTO

En este documento se describe el funcionamiento de un sistema

experto de simulación de concesionario de coches en el modo de

vendedor.

Palabras clave y términos generales

Inteligencia artificial, sistema experto, heurística, conocimientos,

hechos, motor de inferencia, algoritmo, vecino más cercano (k-

NN).

1. INTRODUCIÓN

Sistema experto de concesionario de coches que se basa en el

algoritmo del vecino más cercano (k-NN), calculando la distancia

del modelo solicitado a cada uno de los modelos de la base de

datos, y presentando los k primeros modelos más cercanos.

Parámetros: Marca, modelo, tipo de motor (diesel o gasolina), nº

de puertas, precio en la calle, potencia, consumo mixto,

equipación (de 1 a 5), tamaño (de 1 a 3).

2. SISTEMA EXPERTO

Un sistema experto es una rama de la Inteligencia Artificial y es

aquel que imita las actividades de un humano para resolver

problemas de distinto índole (no necesariamente tiene que ser de

Inteligencia Artificial), puede definirse como "un programa de

ordenador que resuelve problemas que requieren experiencia

humana, mediante el uso de representación del conocimiento y

procedimientos de decisión". El conocimiento del experto en ese

campo se organiza en una base de conocimientos, y en función de

los datos disponibles de la aplicación (base de hechos) se imita la

forma de actuar del experto explorando en la base de

conocimientos hasta encontrar la solución (motor de inferencia).

Los resultados finales y la forma en que se obtienen se expresan a

través de la interfase hombre-máquina.

Los sistemas expertos se basan en la simulación del razonamiento

humano. El razonamiento humano tiene para ellos, un doble

interés: por una parte, el del análisis del razonamiento que

seguiría un experto humano en la materia a fin de poder

codificarlo mediante el empleo de un determinado lenguaje

informático; por otra, la síntesis artificial, de tipo mecánico, de los

razonamientos de manera que éstos sean semejantes a los

empleados por el experto humano en la resolución de la cuestión

planteada.

La base del conocimiento representa el universo donde está el

sistema, es decir, la información que rodea al problema. A través

del motor de inferencia sabemos cómo el experto decide cual

regla aplicar a cuales datos, cómo resolver conflictos entre reglas

y entre datos y cómo van a inferir los nuevos hechos o nuevos

datos; y para eso debemos saber cómo piensa el experto y cómo

utiliza la base del conocimiento (base de reglas y base de datos).

La interfaz del usuario no sólo debe ser muy fluida y facilitar el

uso, sino que además debe servir para desarrollar el sistema

experto, introducir los datos, cambiar las reglas, cambiar el motor

de inferencia, así como tener capacidad de circulación y capacidad

de operación cuando se usa en el sistema experto.

El sistema experto establecido se compone, por lo tanto, de dos

tipos bien diferenciados de elementos, los propios del campo de

los expertos relacionados con el problema concreto (es decir, la

base de conocimientos y la base de hechos) y el que se puede

aplicar de forma general a una gran variedad de problemas de

diversos campos (como el caso del motor de inferencias). Sin

embargo, el motor de inferencias no es un mecanismo universal de

deducción, ya que hay dos tipos diverso: los que emplean el

razonamiento aproximativo (para el cual el resultado puede ser

erróneo) y aquellos que emplean un tipo de razonamiento capaz

de obtener un resultado (si llegan a él), con toda seguridad,

verdadero.

3. TIPO DE SISTEMA EXPERTO

3.1 Tipos generales

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:

- Basados en reglas.

- Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).

- Basados en redes bayesianas.

En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se

obtiene:

- Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica

difusa para su evaluación y aplicación.

- Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a

un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo

problema.

- Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema

de Bayes.

3.2 Tipo estudiado

Este sistema experto se basa en reglas heurísticas apoyadas en

lógica difusa para su evaluación y aplicación.

4. ESTRUCTURA BÁSICA DEL SE

El Sistema Experto está conformado por:

- Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado

extraído del diálogo con el experto.

- Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre

un problema que se ha descubierto durante el análisis.

- Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento

humano.

- Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por

el sistema para llegar a una determinada conclusión.

Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario y se

realiza mediante el lenguaje natural.

4.1 Base de conocimientos

La base de conocimientos del sistema experto de venta de coches

se basa en un conjunto de reglas con prioridades.

Aloja la totalidad de las informaciones específicas relativas al

campo del saber deseado. Está escrita en un lenguaje específico de

representación de los conocimientos que contiene y en el cual el

experto puede definir su propio vocabulario técnico.

Es donde se almacena el conocimiento en el campo a desarrollar.

Los conocimientos que se suelen almacenar son de cuatro tipos:

- Conocimiento objetivo, que describe la situación real del

sistema.

- Conocimiento de sucesos, relacionado con los sucesos que

ocurren en el tiempo de ejecución.

- Conocimiento del funcionamiento del sistema, de cómo se hacen

las cosas.

- Metaconocimiento, que relaciona los anteriores.

Existen varias formas de representar el conocimiento:

- Marcos («Frames»): son estructuras de datos donde se

almacenan información

...