arquitectura de los sistemas basados en los conocimientos

Inteligencia Artificial
Arquitectura de los sistemas
basados en el conocimiento
Primavera 2009
profesor: Luigi Ceccaroni

SBCs de última generación
• Se quieren construir sistemas con
características específicas:
– Representación del conocimiento
semánticamente rica
– Resolución de problemas mediante
razonamiento y métodos heurísticos
– Capacidad de auto-explicación
–Interactividad (con usuarios y con el entorno)

Componentes de los SBCs de
última generación
• Se necesita un conjunto básico de
componentes:
– Subsistema de razonamiento
• Almacenamiento del conocimiento
• Uso e interpretación del conocimiento
• Almacenamiento del estado del problema

– Subsistema de justificación e inspección de la
solución
– Interfaz de comunicación con el usuario
–Subsistema de aprendizaje

Componentes de los SBCs de
última generación

Clases de SBCs
• Basados en reglas
• Basados en casos
• Basados en redes neuronales
• Basado en modelos
• Sistemas multiagente

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Sistemas basados en reglas
• La resolución se obtiene a partir del
proceso de razonamiento de un motor de
inferencia.
• El conocimiento del dominio esta
expresado mediante unaontología.
• El conocimiento de resolución de
problemas esta almacenado
habitualmente como reglas de producción
(o un formalismo equivalente).
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Almacenamiento del
conocimiento
• Tres posibles tipos de conocimiento:
– Conocimiento factual (objetos del dominio y
sus características)
– Conocimiento relacional (relaciones entre los
objetos del dominio)
– Conocimiento condicional (reglas)

•Los dos primeros tipos de conocimiento
están descritos mediante la ontología de
dominio.
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Almacenamiento del
conocimiento: reglas
• El conocimiento condicional incluye:
– Conocimiento deductivo (estructural): describe
los procesos de resolución de problemas
como cadenas de deducción
– Conocimiento sobre objetivos (estratégico):
orienta el proceso de resolución
– Conocimientocausal (de soporte): apoya al
proceso de explicación de la resolución

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Almacenamiento del
conocimiento: reglas
• Modularización de las reglas
– Facilita el desarrollo y el mantenimiento del
sistema
– Aumentar la eficiencia del proceso de
razonamiento
– Permite implementar estrategias de uso del
conocimiento (meta-conocimiento, metareglas)

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Almacenamiento del
conocimiento:meta-reglas
• Describen conocimiento a alto nivel sobre
la resolución del problema.
• Permiten dirigir el control de la resolución
– Activar y desactivar reglas/módulos
– Decidir el orden de ejecución de
reglas/módulos
– Decidir estrategias de resolución, tratamiento
de excepciones, incertidumbre...

• Son mas difíciles de obtener de los
expertos.

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Almacenamiento del
conocimiento:meta-reglas
• Tipos de meta-reglas:
– Meta-reglas sobre reglas
• Inhibir / desinhibir reglas
– Meta-reglas sobre módulos
• Tipo de búsqueda en los módulos (adelante, atrás)
• Nivel de corte en la certeza mínima de las reglas
• Clasificación de reglas
– Meta-reglas sobre estrategias
• Estrategia: conjunto ordenado de módulos a ser tratados
• Excepciones
– Meta-reglas sobre planes deactuación
• ¿Qué estrategia se aplica antes cuando hay más de una?
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Uso e interpretación del
conocimiento
• Es habitualmente un motor de inferencia
• Aplica su ciclo de ejecución para resolver
el problema
– Detección de reglas aplicables
– Selección de la mejor regla (estrategia
general o guiada por el meta-conocimiento)
– Aplicación de la regla

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Almacenamiento del estado
•Guarda los datos iniciales del problema y los
hechos obtenidos durante el proceso de
resolución.
• Puede guardar otro tipo de información
necesaria para el control de la resolución y
otros subsistemas:
–
–
–
–
–
–

Orden de deducción de los hechos
Preferencias sobre el uso de los hechos
Reglas que generaron los hechos
Reglas activadas recientemente
Puntos de backtracking
…...