Construcción de las principales partes de un SE

Como ya se mencionó, los principales componentes de un SE son la base de conocimiento y el motor de inferencia. La metodología tradicional se enfoca principalmente a la construcción de dichos componentes.

4.1.2.1 La base de conocimiento

La base de conocimiento es una base de datos que posee una información y unas reglas específicas sobre una materia o tema determinado. En la metodología tradicional, la base de conocimiento se conforma de objetos y atributos. Un objeto es una conclusión que es definida por sus atributos relacionados; y un atributo es una característica o cualidad específica que ayuda a definir un objeto.

La base de conocimiento se puede ver como una lista de objetos con sus reglas y atributos asociados. En el sentido más simple, la regla que se aplica para un atributo determina si un objeto “tiene” o “no tiene” determinado atributo. Por lo que un objeto se define usando una lista de atributos que el objeto posea o no.

Podemos decir que una base de conocimiento es una estructura de datos que contiene el conjunto de conocimiento especializado introducido por el experto del dominio (persona que domina el tema). Contiene una gran cantidad de información sobre un tema específico, generalmente introducido por un experto por dicho tema, sobre el cual se desarrolla la aplicación

Este conocimiento lo constituye la descripción de: Objeto a tener en cuenta y sus relaciones.

Casos particulares o excepciones o diferentes estrategias de resolución con sus condiciones de aplicación (meta-conocimiento, es decir conocimiento sobre el conocimiento.)

Se representa de una manera sencilla, mediante reglas.

La Base de Conocimientos contiene reglas. Una regla es una instrucción condicionada que enlaza determinadas condiciones con acciones o resultados. La regla se crea por medio de construcciones de si-entonces.

Sí <premisa> Then <conclusión>

Ejemplo:

Sí Latencia Distal >= 3.8 Then Latencia Distal

Normal

Sí Latencia Distal < 3.8 Then Latencia Distal Anormal

Las reglas componen la Base de Conocimiento y las mismas pueden relacionarse dando lugar a nuevos hechos.

La base de conocimientos contiene el conocimiento especializado extraído del experto en el dominio. Es decir, contiene conocimiento general sobre el dominio en el que se trabaja. El método más común para representar el conocimiento es mediante reglas de producción. El dominio de conocimiento representado se divide, pues, en pequeñas fracciones de conocimiento o reglas SI. . . ENTONCES . . . Cada regla constará de una parte denominada condición y de una

SI condición ENTONCES acción. Como ejemplo se puede considerar la siguiente regla médica:

SI el termómetro marca 39º

Y el termómetro funciona correctamente ENTONCES el paciente tiene fiebre

Una característica muy importante es que la base de conocimientos es independiente del mecanismo de inferencia que se utiliza para resolver los problemas. De esta forma, cuando los conocimientos almacenados se han quedado obsoletos, o cuando se dispone de nuevos conocimientos, es relativamente fácil añadir reglas nuevas, eliminar las antiguas o corregir errores en las existentes. No es necesario reprogramar todo el sistema experto.

Las reglas suelen almacenarse en alguna secuencia jerárquica lógica, pero esto no es estrictamente necesario. Se pueden tener en cualquier secuencia y el motor de inferencia las usará en el orden adecuado que necesite para resolver un problema. Junto a cada regla, se almacena también su porcentaje en forma de probabilidad. Éste indica, mediante un tanto por ciento, el grado de certeza de las consecuencias que se obtienen como resultado de la aplicación de la regla de producción.

Existen reglas de producción que no pertenecen al dominio del problema. Estas reglas se llaman metarreglas (reglas sobre otras reglas) y su función es indicar bajo qué condiciones deben considerarse unas reglas en vez de otras. Un ejemplo de metaregla es:

SI hay reglas que usan materias baratas Y hay reglas que usan materias caras

ENTONCES usar antes las primeras que las segundas

La base de datos o base de hechos es una parte de la memoria del ordenador que se utiliza para almacenar los datos recibidos inicialmente para la resolución de un problema. Contiene conocimiento sobre el caso concreto en que se trabaja. También se registrarán en ella las conclusiones intermedias y los datos generados en el proceso de inferencia. Al memorizar todos los resultados intermedios, conserva el vestigio de los razonamientos efectuados; por lo tanto, se puede utilizar explicar las deducciones y el comportamiento del sistema. Junto a cada regla, se almacena también su porcentaje en forma de probabilidad.

4.1.2.2 Cinco Pasos en la Construcción de una Base de Conocimientos

Defina acerca de que va a hablar. Que su conocimiento del dominio sea suficiente para poder definir de que objeto y hechos es necesario hablar, y cuales habrá que ignorar.

Escoja un vocabulario para predicado, funciones y constantes. Traduzca los conceptos importantes del nivel de dominio a nombres del nivel de lógica. El resultado es un vocabulario que se conoce como ontología del dominio. (Es una teoría particular de la naturaleza del ser o de la existencia )

Codifique todo el conocimiento en general relativo al dominio. La ontología es una lista informal de los conceptos de un dominio. Al elaborar oraciones lógicas o axiomas sobre los términos de la ontología se logran dos metas: Primero, se

precisan los términos con el fin de que los humanos estén de acuerdo de su correspondiente interpretación; segundo, estamos ofreciendo condiciones que permitirán la ejecución de procedimientos e inferencia para deducir automáticamente consecuencias de la base de datos.

Una vez obtenidos los axiomas, se puede decir que ya se produjo la BC. Habrá que realizar mucho trabajo de depuración. La principal diferencia entre la depuración de una BC y la de un programa consiste en que es más fácil revisar una sola oración lógica y determinar si es correcta. Las aseveraciones tienden a depender bastante del contexto.

Codifique una descripción de un caso especifico del problema. Si la ontología se eligió adecuadamente este paso es muy sencillo, consiste en la obtención de oraciones atómicas.

Haga consultas al procedimiento de inferencia y obtenga la respuesta: será el procedimiento de inferencia el que opere en los axiomas y los hechos concretos del problema para deducir así los hechos que nos interesa conocer.

4.1.2.3 Proceso Lógico de Carga de la Base de Conocimiento

En esta fase se determinan las reglas y se incorporan a la base de conocimientos

Figura 4.2 Proceso lógico de carga de la Base de conocimiento.

La base de conocimientos aloja la totalidad de las informaciones específicas relativas al campo del saber deseado, está escrita en un lenguaje específico de

definir su propio vocabulario técnico. A la inversa de lo que sucede en los programas clásicos, en la base de conocimientos las informaciones entran tal como llegan, ya que el orden no influye en los resultados obtenidos. Sucede así porque cada elemento de conocimiento es comprensible por sí mismo tomado de forma aislada y, por lo tanto, no es necesario referirse al contexto en el cual está inserto. La información se representa, por regla general, mediante reglas de producción o redes semánticas. Las reglas de producción constituyen el método más utilizado para construir bases de conocimientos en los sistemas expertos. Llamadas también implicaciones lógicas, su estructura es la siguiente: para unas ciertas causas, unos efectos; o, para determinadas condiciones, ciertas consecuencias. Junto a cada regla, se almacena también su porcentaje en forma de probabilidad. Éste indica, mediante un tanto por ciento, el grado de certeza de las consecuencias que se obtienen como resultado de la aplicación de la regla de producción. En cuanto a las redes semánticas, se trata de un método de construcción de bases de conocimientos en el cual los conocimientos se muestran mediante un grafo en el que los vértices representan los conceptos u objetos y las aristas indican las relaciones entre ellos.

Además el sistema dispone de la llamada base de hechos, que alberga los datos propios correspondientes a los problemas que se desea tratar con la ayuda del sistema. Asimismo, a pesar de ser la memoria de trabajo, la base de hechos puede desempeñar el papel de memoria auxiliar. La memoria de trabajo memoriza todos los resultados intermedios, permitiendo conservar el rastro de los razonamientos llevados a cabo. Puede, por eso, 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 experto. Al principio del período de trabajo, la base de hechos dispone únicamente de 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.