Ejemplo de Funcionamiento del Motor de Inferencia

Para ilustrar cómo trabajan los procedimientos de inferencia, se supondrá un sistema que contiene las siguientes reglas en la base de conocimiento:

R1: SI abrigo ENTONCES bingo R2: SI chaqueta ENTONCES dentista R3: SI bingo ENTONCES esposa

-Enfoque guiado por datos (o encadenamiento hacia adelante):

El problema es determinar si se da esposa sabiendo que se cumplen abrigo y chaqueta.

Lo primero que se hace es introducir en la base de datos abrigo y chaqueta: B.D. = {abrigo, chaqueta}

El sistema identifica las reglas aplicables: R = {R1, R2}

B.D. = {abrigo, chaqueta, bingo}

Como no se ha solucionado el problema, vuelve a identificar un conjunto de reglas aplicables (excepto la ya aplicada, que no cambiaría el estado de la base de datos):

R = {R2, R3}

Selecciona y aplica R2 quedando:

B.D. = {abrigo, chaqueta, bingo, dentista}

El problema todavía no se ha solucionado, luego el sistema selecciona otro conjunto de reglas aplicables:

R = {R3}

Seleccionando y aplicando R3, la base de datos queda: B.D. = {abrigo, chaqueta, bingo, dentista, esposa}

Como esposa se encuentra en ella, se ha llegado a la solución del problema. Enfoque guiado por objetivos (o encadenamiento hacia atrás):

Se quiere determinar si se cumple esposa teniendo en la base de datos abrigo y chaqueta:

B.D. = {abrigo, chaqueta}.

El conjunto de reglas aplicables en este caso será:

R = {R3} (R3 es la única que tiene esposa en su parte derecha).

Se selecciona R3 y se genera bingo. Como no se encuentra en la base de datos ( no es verdadero ni falso) se le considera como subobjetivo.

El sistema intentará ahora probar bingo. Identifica las reglas aplicables:

R = {R1}.

Aplica R1 y se obtiene abrigo que es verdadero en la base de datos. De esta forma, se prueba el subobjetivo, y al probar éste, se prueba esposa resolviendo el problema.

El motor de inferencias, es un programa que, mediante el empleo de los conocimientos puede resolver el problema que está especificado. Lo resuelve gracias a los datos que contiene la base de hechos del sistema experto. Por regla general, el tipo de reglas que forman la base de conocimientos es tal que, si A es válido, puede deducirse B como conclusión. En este caso, la tarea que lleva a cabo el motor de inferencias es la de seleccionar, validar y activar algunas reglas que permiten obtener finalmente la solución correspondiente al problema planteado.

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

Los métodos generales desarrollados para la resolución de problemas y técnicas de búsqueda al inicio de la era de la Inteligencia Artificial demostraron no ser suficientes para resolver los problemas orientados a las aplicaciones, ni fueron capaces de satisfacer los difíciles requerimientos de la investigación.

A este conjunto de métodos, procedimientos y técnicas, se lo conoce como

Inteligencia Artificial Débil. La principal conclusión que se derivó de este trabajo

inicial fue que los problemas difíciles sólo podrían ser resueltos con la ayuda del conocimiento específico acerca del dominio del problema.

La aplicación de estas ideas dio lugar al desarrollo de los denominados Sistemas Basados en Conocimiento (Knowledge Based Systems) y al aparecimiento de la Ingeniería Cognoscitiva, como una rama de la Inteligencia Artificial, que estudia los sistemas basados en el conocimiento. La definición de un sistema basado en conocimiento puede ser la siguiente:

Es un sistema computarizado capaz de resolver problemas en el dominio en el cual posee conocimiento específico.

La solución es esencialmente la misma que hubiera dado un ser humano confrontado con idéntico problema, aunque no necesariamente el proceso seguido por ambos puede ser igual.

El simple concepto dado, puede causar confusión ya que muchos sistemas basados en programas convencionales podrían ser incorrectamente categorizados como sistemas basados en conocimiento. Esta inconsistencia puede ser aclarada, sobre la base de tres conceptos fundamentales que distinguen a los sistemas basados en conocimiento de los programas algorítmicos convencionales y de los programas generales basados en búsqueda:

Inteligencia Artificial débil.

Primero, la separación del conocimiento y el modo en que es usado.

Segundo, la naturaleza del conocimiento empleado (heurística antes que algorítmica).

Tercero, El uso de conocimiento específico de un determinado dominio.

Las características principales son:

Amplia difusión del conocimiento Fácil modificación

Respuestas coherentes Disponibilidad casi completa Conservación del conocimiento

Capacidad de explicar los resultados y la forma de obtenerlos

Los principales problemas asociados a este método son:

Las soluciones no siempre son las mejores o correctas Conocimiento limitado frente al dominio de un experto

Carecen del sentido común o criterio que puede tener un experto Difícil extraer todo el conocimiento que maneja un experto.

Experiencia, Habilidades y Conocimiento.

Los tipos de experiencia que son de interés en los sistemas basados en conocimiento, pueden ser clasificados en tres categorías: asociativa, motora y teórica.

Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para representar conocimiento asociativo. Este tipo de experiencia refleja la habilidad heurística o el conocimiento que es adquirido mayoritariamente, a través de la observación. Puede ser que no se comprenda exactamente lo que ocurre al interior de un sistema (caja negra), pero se pueden asociar entradas o estímulos con salidas o respuestas, para resolver problemas que han sido previamente conocidos.

La experiencia motora es más física que cognitiva. La habilidad se adquiere fundamentalmente a través del ejercicio y la práctica física constante. Los sistemas basados en conocimiento no pueden emular fácilmente este tipo de experiencia, principalmente por la limitada capacidad de la tecnología robótica. La experiencia teórica y el conocimiento profundo permite que los humanos puedan resolver problemas que no se han visto antes, es decir, no existe una posibilidad asociativa. El conocimiento teórico y profundo se adquiere a través de estudio y entrenamiento formal, así como por medio de la resolución directa de problemas.

Debido a su naturaleza teórica, este conocimiento se puede olvidar fácilmente, a no ser que se use en forma continua. Al momento, los sistemas convencionales basados en conocimiento tienen muchas dificultades para duplicar este tipo de experiencia. Sin embargo, los Sistemas de Razonamiento Basado en Modelos representan un notable intento de encapsular este conocimiento profundo y razonar con él.