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Inteligencia ArtificialArquitectura de los sistemasbasados en el conocimiento

Primavera 2007

profesor: Luigi Ceccaroni


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Arquitectura de un SBC

3

US ER

K NO W LE DGEE N G I N EERI NT ER FAC E

K N O W LEDG EEN GI N EE R

EX PE RTS

Knowledgebase

ME TA -R EAS ON I N GST R AT EGI ES

S EN SO R S /AC TUATOR SI NT ER FAC E

SE N SOR S /

ACT UATOR S

EX EC UT ION CO N TR O L UN I T

Inference engine

Userinterface

Explanationmodule

Knowledgeacquisition

Factsbase


4/20

Base de hechos

Descripcin del estado actual del sistema

Modelo del dominio

Hechos / atributos / caractersticas relevantes

,

... ...

4


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Base de hechos: ejemplos

(Temperatura (Posicin-vlvula

Numrico, C Enumerado (Cerrada Abierta Otra)

s s

Quina temperatura fa? Quina posici t la vlvula?

.... ....

s s

no s

24.5 Cerrada

1.0 0.8

no s

....) ....)

5

,

... ...


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Relaciones entre hechos

Necesidad, causalidad, explicacin...

Permiten dirigir el encadenamiento

inferencial

Grafo de hechos relacionados

6


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7

GRAFO

Mala sedimentacin del fango

Presencia de microorganismosfilamentosos

Tipo de microorganismosfilamentosos

necesita

necesita

PREGUNTAS

s dolenta la sedimentaci delfang?

Hi ha microorganismesfilamentosos en el fang?

Quina espcie de microorganismesfilamentosos s la predominant?


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Accinpreguntar_por_el_hecho(F) es

opcin

caso valor_hecho(F) !NIL hacer

caso valor_hecho(F) = NIL hacer

paracadax padres(F) hacer

preguntar_ por_el_hecho(x) fparacadapreguntar(F)

fopcin

faccin 8


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Tipos de conocimiento

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Conocimiento factual

Conocimiento condicional

Conocimiento relacional

Objetos y caractersticas

Condiciones y deducciones

Relaciones temporales,

causales y conceptuales


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Mtodos de representacin delconocimiento

Sistemas de reglas de inferencia (sistemas deproduccin):

los ms habituales y los primeros

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Representaciones estructuradas

Representaciones mixtas: reglas +representaciones estructuradas

Para describir eldominio

Redes semnticas / Marcos

Para modelar objetos y relaciones

Antes de

Tipo de

Parte de


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Bases de conocimiento

! Cada regla puede incorporar:

"

"

# Proposiciones# Predicados de orden 1

"

"

# Nuevas deducciones

#Acciones

# Clculos

12


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BCs modulares

Mdulo "conjunto de reglas relacionadas

Mismas/similares conclusiones

Condiciones similares

Tratamiento del mismo sub-dominio

Cada mdulo puede contener:

Identificador del mdulo

Reglas del mdulo Meta-reglas del mdulo

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Meta-conocimiento

Meta-conocimiento "conocimiento sobre elpropio conocimiento

Control sobre cmoy cundoaplicar el

conocimiento Estrategia de resolucin de conflictos (criterios,

ordenacin )

Meta-reglas(Davis, 1980): reglas que actan sobre

otros elementos de conocimiento

Separacin entre controly conocimiento

Mecanismo de razonamiento unificado: motor de

inferencia utilizado por las reglas y las meta-reglas

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Meta-reglas

Meta-regla: unidad de control sobre el conocimiento

Tipos de meta-reglas:

Meta-reglas sobre reglas

Inhibir / desinhibir reglas

Meta-reglas sobre mdulos Tipo de bsqueda en los mdulos (adelante, atrs)

Nivel de corte en la certeza mnima de las reglas

Clasificacin de reglas

Meta-reglas sobre estrategias

Estrategia: conjunto ordenado de mdulos a ser tratados

Excepciones

Meta-reglas sobre planes de actuacin

Qu estrategia se aplica antes cuando hay ms de una?

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Interfaz con el usuario

Interaccin con el usuario mediante lenguajenatural (LN)

Funcionalidad

Introducir los datos del problema

Hacer preguntas al usuario

Sobre hechos

Pidiendo confirmaciones

Hacer preguntes al sistema

Sobre la resolucin (Why?)

Sobre suposiciones (What if?)

Sobre el estado de la base de hechos 18


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Mdulo de explicaciones

Credibilidad del sistema

Explicaciones / justificaciones en les reglas/meta-reglas

Funcionalidad tpica:

Por qu? --> Objetivos que el sistema tiene que resolver

Cmo? --> Cadena de razonamiento hasta el punto actual

Dos niveles de explicacin

Traza --> Traza del razonamiento (reglas y hechosdeducidos)

Justificacin --> Razones de las lneas de razonamientoseguidas, de los objetivos planteados, de por qu se han hechociertas preguntas

Explicaciones

Texto prefijado

Texto generado en LN dependiente del contexto 19


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Sub-sistema de aprendizaje

Tipos de aprendizaje

Correccin de errores --> El SBC recibe

retroalimentacin sobre los errores que comete

Creacin de nuevas reglas o meta-reglas Modificacin de las reglas

Observacin --> Sistemas que supervisan o

controlan un proceso

Ampliacin de la BC con nuevas experiencias(aprendizaje inductivo)

Integracin con sistemas basados en casos

Olvido

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