artificial intelligence and expert systems · ventajas de la inteligencia natural sobre la ai qla...
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CAPÍTULO 10
Conocimiento-Basado en el Soporte de Decisiones:
Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos
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Conocimiento-Basado en el Soporte de Decisiones: Inteligencia Artificial y
Sistemas Expertos
Los fabricantes directivos son obrerosUso del conocimiento en la elaboración de decisiones.Conocimiento accesible en cuestión.Conocimiento-Basado en el soporte de decisiones: Aplicado a la inteligencia artificial.
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AI Conceptos y Definiciones
Abarca muchas definiciones La AI Implica estudiar humanos
Proceso de PensamientoRepresentando el proceso de pensamiento en máquinas.
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Inteligencia ArtificialRealizado por una máquina que, si realizado por un ser humano es considerado supuestamente intelligente.“…estudiar cómo hacer las computadoras que hagan las cosas en el momento y con mejor gente” (Rich y Knight [1991])Teoría de como funciona la mente human(Mark Fox)
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Objetivos de la AI
Hacer máquinas más inteligentes (meta primaria)Entender qué es la inteligencia (Nobel Laureate purpose)Hacer máquinas más utiles (propuesta entrepreneural)
(Winston y Prendergast [1984])
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Signos de inteligencia
Aprenderá a entender de la experienciaDesarrollar sentido fuera de mensajes contradictorios o ambiguosResponder rápidamente y exitosamente a nuevas situacionesUsar el razonamiento para resolver problemas
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Más signos de inteligenciaTratar con situaciones desconcertantesEntender e inferir en modos ordinarios y racionalesAplicar el conocimiento para manipular el medioPensar y razonarReconocer y relacionar la importancia de diferentes elementos en una situación
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La prueba de Turing para la inteligencia
Una computadora puede ser considerada inteligente solo cuando el entrevistador, “conversando” con ambas un ser humano invisible y una computadora invisible y no saber cual es cual
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Procesamiento simbólico
Usar símbolos que representen conceptos en un problema
Aplica varias estrategias y reglas para manipular esos conceptos
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Conocimiento representativo de la AI como establecimiento de
símbolosUn símbolo es una cadena de caracteres que
se entienden por algunos conceptos del mundo real
EjemplosProductoAcusado0.8 Chocolate
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Estructuras Simbólicas (Relaciones)
(producto DEFECTUOSO)(CONTRATADO-POR el acusado)(IGUAL (RESPONSABILIDAD del acusado) 0.8) Sabe bien (chocolate).
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El programa de AI manipula símbolos para resolver problemas
Símbolos y estructuras simbólicas para la representación del conocimiento
La inteligencia artificial trata ante todo con métodos simbólicos, no-algorítmicos de solución de problemas
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Características de la Inteligencia Artificial
Numérico contra SimbólicoAlgorítmico contra No-algorítmico
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Métodos Heurísticos para Procesamiento de
InformaciónBúsquedaInferencia
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Razonamiento – inferencia de hechos y reglasusando heurísticos y otras aproximaciones de búsqueda
Patrón de mando – Intenta describir objetos, eventos o procesos en términos de sus características cualitativas y sus relaciones computacionales y lógicas
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Procesamiento del conocimiento – Dados los hechos o otras relaciones
Bases del conocimiento – Donde esta almacenado el conocimiento
Usando las bases del conocimiento para programas de AI - Inferencia
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Usando las bases del conocimiento
Computadora
Entradas ResultadosBase de
conocimientoCapacidades de inferencia
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Inteligencia Artificial contra Inteligencia Natural
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Ventajas de AI sobre Inteligencia Natural
Más permanenteFácil de duplicar y diseminarMenos caroConsistente y minuciosoPuede estar documentadoPuede ejecutar tareas mucho más rápidas que un ser humano Puede ejecutar tareas mejor que muchos o la mayoría de la gente
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Ventajas de la Inteligencia Natural sobre la AI
La inteligencia natural es creativaLa gente usa directamente un sensor de experienciaPuede usar un amplio contexto de experiencia en diferentes situaciones
AI – un enfoque muy estrecho
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Procesando informaciónLas computadoras pueden recolectar y procesar información eficienteLa gente instintivamente: – Reconoce relaciones entre las cosas– Cualidades de los sentidos– Promueve patrones indicando relaciones
¡PERO, la tecnología AI puede dar una mejora significativa en la productividad y la calidad!
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Informática AIBasado en una representación simbólica y manipulaciónUn símbolo es una letra, palabra o número representando objetos, procesos o sus relacionesLos objetos pueden ser gente, cosas, ideas, conceptos, eventos o declaraciones de hechosCrea un conocimiento de base simbólica
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Informática AI (cont’d)
Manipula símbolos para generar consultasRazones o inferencias de la AI con bases de conocimiento por búsqueda o patrones de mando Buscar respuestas (vía algoritmos)
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Informática AI (cont’d)
Advertencia: La AI NO es mágica
AI es una aproximación única para programas de computadora
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¿Las computadoras realmente piensan?
¿Por qué?¿Por qué no?
Dreyfus y Dreyfus [1988] ¡Dice NO!La mente human es muy compleja
Kurzweil dice pronto
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Los métodos AI son valiosos
Modelos de cómo pensamosMétodos para aplicar nuestra inteligenciaPuede hacer computadoras más fáciles de usar Puede hacer conocimiento más disponibleSimular las partes de la mente humana
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El campo de la AI
Muchas ciencias y tecnologías diferentes– Lingüística– Sicología– Filosofía– Ciencias de la computación– Ingeniería eléctrica– Hardware y Software
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(Más)
– Mecánica– Hidráulica– Física– Óptica– Otras
Organizaciones comerciales, de gobierno y militares
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Plus
– Administración y organización teorica – Química– Física– Estática– Matemáticas– Ciencias Administrativas – Sistemas de información administrativa
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Inteligencia Artificial
A Una ciencia y una tecnologíaTecnologías comerciales en crecimiento
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Áreas importantes de la AISistemas expertosProcesamiento de lenguaje naturalEntendimiento del hablaSistemas sensoriales y robóticaVisión a computadora y reconocimiento de escenasComputadoras inteligentes auxiliadas por una instrucciónInformática neuronal
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Áreas adicionales de la AI
ResumenLenguaje de traducciónLógica confusaAlgoritmos genéticosAgentes de software inteligente
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Productos comercialesen AI transparente
Sistema de frenos anti-bloqueoVideo CAMcordersDispositivos– Lavadoras– Tostadores– Estufas
Software de explotación de datosSoftware de ayuda de escritorioControl subterráneo
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Sistemas Expertos
Intenta imitar procesos de razonamiento y conocimiento en la solución de problemas específicosLas más populares aplicadas a tecnología AI – Aumentar la productividad– Aumentar el trabajo forzado
Escaso soluciones de problemas, áreas o tareas
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Sistemas ExpertosProvee aplicaciones directas de pericia
Los sistemas expertos no remplazan a los expertos, pero ellos– Hace el conocimiento más disponible– Permite a los no-expertos trabajar mejor
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Sistemas Expertos
PericiaTransferencia de expertosInferenciaReglasCapacidades de explicación
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PericiaLa experiencia extensiva, conocimiento de tareas específicas adquiridas del entrenamiento y lectura– Teorías sobre el área del problema– Reglas y procedimientos duros y rápidos– Reglas (heurísticas)– Estrategias globales– Conocimiento adquirido (conocimiento sobre
conocimiento) – Hechos
Permite a los expertos ser mejores y más rápidos que los no-expertos
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Algunos hechos sobre la pericia
La pericia esta usualmente asociada con un alto nivle de inteligencia, pero no siempre con la persona más lista. La pericia esta asociada usualmente con una vasta cantidad de conocimiento.Los expertos aprenden de sus éxitos y errores pasados.El conocimiento del experto está bien almacenado, organizado y lo recuperan rápidamente de un experto.Los expertos tienen la facilidad de recordar.
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Expertos
Grados o niveles de periciaLos no-expertos con frecuencia exceden por 100 a 1 a los expertos.
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Comportamiento humano (Experto)
Reconocer y formular el problemaSolucionar problemas rápidamente y con propiedadExplicar la soluciónAprender de la experienciaReestructurar el conocimientoRomper reglasDeterminar la relevancia Degradar cortésmente
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Transfiriendo la pericia
Objetivo de un sistema experto – Transferir pericia de un experto a una
computadora y – Luego a otros humanos (no-expertos)
Actividades– Adquisición de conocimiento– Representación del conocimiento – Inferencia de conocimiento– Transferir el conocimiento al usuario
El conocimiento está almacenado en unconocimiento base
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Dos tipos de conocimiento
Hechos Procedimientos (usualmente reglas)
Considerando el problema de dominio
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Inferencia
Razonamiento (Pensar)La computadora está programada para que pueda hacer inferenciasRealizadas por el motor de inferencia
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Reglas
SI-ENTONCES-ADEMAS
Capacidad de explicación – By the justifier, o la explicación de
subsistemasES contra los sistemas convencionales
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Estructura de los Sistemas Expertos
Desarrollo de ambiente Ambiente de consulta(Runtime)
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Los Tres Componentes Más Importantes del ES
Conocimiento baseMotor de inferencia Interfase-usuario
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Los Tres Componentes Más Importantes del ES
Usuario Interfase
Motor deInferencia
ConocimientoBase
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Todos los componentes ESEl subsistema de adquisición de conocimientoConocimiento baseMotor de inferenciaInterfase-usuarioPizarrón (área de trabajo)Subsistema de explicación (Justifier)Puliendo el sistema de conocimiento Usuario
La mayoría de los ES no tienen un componente en el refinamiento del conocimiento
(ver Figura 10.3)
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Sistemas de Adquisición de Conocimientos
La adquisición de conocimientos es las acumulación y transformación d la solución del problema en pericia de los expertos y/o las fuentes de conocimiento documentadoRequiere de un ingeniero
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Conocimiento base
El conocimiento base contiene el conocimiento necesario para entender, formular y resolver problemas
Dos elementos básicos del conocimiento base– hechos– Heurísticas especiales, o reglas que dirigen el uso de
conocimiento – El conocimiento es la materia prima principal de ES– Representación incorporada del conocimiento
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Motor de Inferencia
El cerebro ESEl control de una estructura (intérprete de una regla)Proporciona métodos de razonamiento
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Más elementos del Motor de Inferencia
InterpretarProgramadorHacerlo cumplir hasta sus consecuencias
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Interfase-Usuario
Un procesador de lenguaje para una comunicación orientada al problema más amigable
NLP, o menús y gráficos
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Pizarrón (Área de trabajo)
El área de memoria activa para– Describir el problema en general– Registrar resultados intermedios
Registrar hipótesis y decisiones intermedias1. Plan2. Agenda3. Solución
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Subsistemas de explicación(Justifier)
Traza la responsabilidad y las explicaciones del comportamiento del ES interactivamente
-¿Por qué?-¿Cómo?-¿Qué?-(¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Quién?)
Sistemas de refinamiento de conocimiento – Aprender para mejorar su desempeño
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El Elemento Humano en Sistemas Expertos
ExpertosIngenieroUsuariosOtros
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El Experto
Tiene el conocimiento especial, el juicio, la experiencia y los métodos para dar un consejo y resolver problemas.Proporciona conocimiento sobre el desempeño de tareas.
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El IngenieroAyuda al experto(s) a estructurar el problema interpretando e integrando respuesta humanas a sus preguntas, estableciendo analogías, representando contra ejemplos y trayendo a la luz deficiencias sobre conceptos.
Usualmente también el sistema constructor.
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El UsuarioPosibles clases de usuarios – Un cliente no-experto buscando un consejo
directo (actos ES como especialista o supervisor)– Un estudiante que quiere aprender (Instructor)– Un constructor ES mejora o incrementa el
conocimiento base (compañeros)– Un experto (colega o asistente)
El experto y el ingeniero deberían anticiparse a las necesidades y limitaciones de los usuarios cuando diseñan en ES.
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Otros Participantes
Constructor de sistemas Analista de sistemasHerramientas constructoras VendedoresPersonal de ayudaCadenas expertas
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Cómo trabajan los sistemas expertos
Más actividades de construcción y uso de ES
DesarrolloConsultaMejora
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Desarrollo del ES
Desarrollo del conocimiento baseConocimiento separado en – Conocimiento declarativo (basado en hechos) y– Conocimiento procesal
Desarrollo (o adquisición) de un motro de inferencia, pizarrón, facilidad de explicación, o cualquier otro softwareDeterminar representaciones de conocimientos
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Participantes
Dominio expertoIngenieros y (Posiblemente) Análisis de sistemas de información y programadores
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Armazón de ES
Incluye todos los componentes genéricos del ESPero No el conocimiento– EMYCIN desde MYCIN– (E=Vacío)
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Desarrollo de paquetes de un sistema experto en los armazones
de softwareExsysTé instantáneoK-VisiónConocimiento-pro
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Consult
Despliegues de ES para usuarios (típico novato)Los ES deben de ser muy fáciles de usarMejorar los ES – Por un prototipo rapido
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Un sistema experto trabajando
Exsys Demo - Sección 10.10
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Problemas dirigidos por los sistemas expertos
Sistemas de interpretación Sistemas de predicciónSistemas de diagnósticoSistemas de diseñoSistemas de planeaciónSistemas de monitoreoSistemas de a prueba de fallosSistemas de reparaciónSistemas de instrucciónSistemas de control
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Beneficios de los Sistemas Expertos
Rendimiento y productividad incrementadasMenos tiempo en la toma de decisionesCalidad de producto y de proceso aumentadaCaptura de pericia escasaMás fácil operación de equipoDisminuye el tiempo de la decisión
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Operación en ambientes peligrososAcceso al conocimiento y a escritos de ayudaIntegración de opiniones de varios expertosPuede trabajar con información incompleta e inseguraProporciona entrenamientoAumento de solución de problemas y de toma de decisionesMejora el proceso de toma de decisionesMejora la calidad de la decisiónHabilidad para resolver problemas complejosTransferir el conocimiento a lugares remotosAumento de otros MIS
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Guiar
Toma de decisiones mejoradaMejorar la producción y servicio al cliente Ventajas estratégicas sustentables
Puede mejorar la imagen de la organización
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Problemas y Limitaciones de Sistemas Expertos
El conocimiento no siempre esta fácilmente disponibleLa pericia puede ser difícil de extraerse de los humanosCada aproximación de los expertos puede ser diferente, no correctaDifícil, aún para un experto trabajar bajo presiónLos usuarios de sistemas expertos tienen límites cognoscitivos naturalesEl ES trabaja bien solo en un campo reducido de conocimiento
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La mayoría de los expertos no tienen medios independientes para validar sus conclusionesEl vocabulario de los expertos es con frecuencia limitado y altamente técnicoLos ingenieros son poco comunes y carosLa falta de confianza por fin-usuarioTransferir el conocimiento se somete a un montón de preceptos y tendencias de juicioEl ES no puede ser capaz de llegar a conclusiones válidasEl ES a veces produce recomendaciones incorrectas
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Factores de Éxito en los Sistemas Expertos
Los factores más críticos– Campeón en la dirección – El entrenamiento y participación del usuario
Plus– El nivel de conocimiento debe ser suficientemente alto– Debe haber (por lo menos) un experto cooperando– Los problemas deben ser resueltos cualitativamente (borrosos)
no cuantitativamente– El problema debe de ser suficientemente reducido en alcance– El armazón de ES debe ser de alta calidad, y almacenarse
naturalmente y manipular el conocimiento
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– Una interfase de usuario amistosa– El problema debe ser importante y suficientemente
difícil– Necesita ser erudito y alta calidad en sistemas
mobiliarios con gente de buenas habilidades– El impacto de ES como una fuente de trabajo
mejorada de end-user debe ser favorable. Las actitudes y expectaciones del end-user deben ser consideradas
– El apoyo de dirección debe ser cultivado
Necesita programas de entrenamiento end-userEl ambiente debería favorecer a la adopción de nuevas tecnologías (falta de libertad)
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Para el Éxito
1. Aplicaciones de negocios justificadas por impacto estratégico (ventajas de competitividad)
2. Aplicaciones bien definidas y estructuradas
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Longevidad de sistemas comerciales expertos
Sólo un tercio sobre vivió cinco años Generalmente el ES falló debido a cuestiones administrativas– La falta de aprobación del sistema por el usuario– Incapacidad de retener inmobiliarios– Cambio de prioridades en una organización
Una dirección propia en el desarrollo de ES y un despliegue podría resolver todo
(Gill [1995])
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Tipos de Sistemas Expertos
Sistemas expertos contra sistemas basados en el conocimientoReglas basadas en sistemas expertosSistemas basados en armazonesSistemas híbridosSistemas de modelo-baseSistemas confeccionados (Del-estante) Sistemas expertos en tiempo real
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Sistemas Expertos y laWeb/Internet/Intranet
1. Uso de ES en la red2. Soporte de ES (y otros métodos de
AI)
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Usando ES en la red
Proporciona conocimiento y consejoEscritorios de ayudaAdquisición de ayudaAdquisición de conocimientoDespliegue multimedia basado en sistemas expertos (Sistemas Intelimedia)Tecnologías de apoyo de ES y otras AI proporcionada al Internet/Intranet
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