Introducción 1

Principios de la Ingeniería del Conocimiento

¿Qué es la Ingeniería del Conocimiento?Historia & Terminología

Referencias Ingeniería del Conocimiento (Artículo de José Tomás Palma Méndez) Knowledge Engineering: Principles and Methods (Artículo de Rudi Studer, Richard Benjamins, Dieter Fensel) Engineering and Managing knowledge: the CommonKADS Methodology (Schreiber et al., 1999)

Complementaria: The Knowledge Level (Artículo de Allen Newell)

Introducción 2

Inteligencia Artificial (IA)

La IA desarrolla programas que resuelven tareas complejas de forma inteligente. Limitaciones del significado de Inteligencia

– Imitación del comportamiento humano. – Sin capacidades de aprendizaje, intuición, sentido

común, ...

Introducción 3

IA: historia

Años 60: intento de resolver cualquier tarea mediante procedimientos genéricos Fracaso.

Años 70: Se abandonan los métodos independientes del

dominio y se concentran en aplicaciones específicas. Separación entre conocimiento, representación y

razonamiento. Años 70..hoy: desarrollo de herramientas de IA.

Lenguajes: LISP, PROLOG. Shells.

Introducción 4

IA: investigación

F orm a lesLóg ica de 1e r orden

Lógica d ifusa

B io lóg icasN eurocompu tac ión

C ogn itivasPs ico logía Cognit iva

F uen tes de Investigac ión

Introducción 5

IA: Tareas

Formales MatemáticasJuegosRobótica

Genéricas Leng. NaturalTareas Sentido Común

DiagnosisIntepretación

Expertas ControlPredicciónPlanificación

Introducción 6

Sistemas Expertos

Programa que se comporta como lo haría un Experto Humano

Resuelve problemas eficientemente en algún campo específico

Aplica el conocimiento experto a problemas reales y difíciles

Afronta problemas que requieren de especialistas humanos para su resolución

Programa capaz de justificar su línea de razonamiento de forma directamente inteligible

Introducción 7

Sistemas Expertos. Ejemplos-1

Planificación de Tripulaciones Aéreas. Utilizado por Quantas Airline Configura más de 200 tripulaciones Reduce el tiempo de trabajo de 2 días a 2

horas

Introducción 8

Sistemas Expertos: Ejemplos-2

CADS.Sistema de ayuda al consumidor Detecta averías y propone soluciones Productos Whirlpool Utilizado por 150 agentes no especialistas

que lo utilizan 4000 veces al mes Se estima un ahorro entre 4 y 6 millones de

dólares anuales

Introducción 9

Sistemas Expertos: Ejemplos-3

CA. Asistente de Créditos Revisa las peticiones de crédito en busca de

posibles riesgos y situaciones fraudulentas. Utilizado por American Express. Ganancia de un 20% en productividad Ahorro de 1,4 millones de dólares anuales.

Introducción 10

Sistemas Expertos: Ejemplos-4

PHAROS. Sistema auditor de empresas Analiza y recomienda acciones estratégicas

y operativas a las empresas Desarrollado por Ernst & Young Ha supuesto un ahorro estimado de 70

millones de libras para el conjunto de empresas británicas que lo han utilizado.

Introducción 11

Dato, Información y Conocimiento

Dato “señales puras”

. . . - - - . . .

Información significado asignado al dato

S O S

Conocimiento Le atribuye un propósito y una competencia a la información Potencial para generar acciones

alerta de emergencia comienzo de operación de rescate

Introducción 12

Ingeniería del Conocimiento

Proceso de adquirir, estructurar, formalizar, operacionalizar

información y conocimiento implicado en un problema intensivo en conocimiento sobre un dominio,

con el propósito de construir un programa que puede realizar adecuadamente una tarea difícil

Los SBC tratan con problemas poco estructurados en los que nos encontramos con requisitos subjetivos, entradas inconsistentes, incompletas o con incertidumbre y que no pueden ser resueltos aplicando los algoritmos clásicos o la investigación operativa.

Introducción 13

Gestión del Conocimiento Gestión del Conocimiento de la organización para crear valor

comercial (de negocio) y generar ventaja competitiva Activos intangibles en las organizaciones

Marca Visión de la industria Patentes Lealtad del cliente Logros pasados Innovación GC es la Gestión de activos intangibles

GC clave porque Los mercados actuales cambian rápidamente

– La GC facilita la anticipación a los gustos de los consumidores y a la competencia

Flexibiliza los procesos productivos ¿Porqué GC?

Evitar duplicar esfuerzos Se aprende pero no se comparte (egoísmo/acaparar de conocimiento) El valor de mercado se apoya principalmente en activos intangibles La tecnología sólo da una ventaja temporal...

Introducción 14

Intangibles

Introducción 15

IC // Gestión del conocimiento La gestión del conocimiento comprende aquellas medidas empresariales

que conduzcan ... Al reconocimiento empresarial de la organización A una mejor visión del negocio y su entorno Al registro de patentes y de productos innovadores A conseguir la lealtad del cliente A una política de negocio innovadora A sacar partido de logros pasados A la implantación de estrategias novedosas

Gestión del Conocimiento & Ingeniería del Conocimiento La IC es una herramienta para facilitar la consecución de algunos de estos hitos

Introducción 16

Problemas con la manipulación del Conocimiento

Es difícil observar la información y el conocimiento complejo

Los expertos y otras fuentes discrepan Representaciones múltiples

Libros de texto Representaciones gráficas Heurística Habilidades Manuales

Introducción 17

Importancia de una adecuada ingeniería del conocimiento

El conocimiento es valioso y normalmente sobrevive a una implementación particular

gestión del conocimiento Los errores en una base de conocimiento pueden

producir problemas serios

Suele imponer una demanda importante en la extensibilidad y mantenimiento del conocimiento

evoluciona continuamente

Introducción 18

Breve historia de los sistemas basados en el conocimiento

1965 1975 19951985

Programas de resolución de problemas de propósito general

Sistemas expertos de primera generaciónMYCIN, XCON

Primeros métodos estructurados de IC

Metodologías completas de IC: CommonKADS, PROTÉGÉ, MIKE,..

Introducción 19

Primera generación de Sistemas Expertos

Bases de conocimiento ambiguas, superficiales

Principio único de razonamiento Representación uniforme y poco

estructurada Capacidades de justificación nulas o

limitadas Método de desarrollo basado en

codificación-reparación Alto índice de fracasos debido al

elevado coste de desarrollo, a la dificultad del mantenimiento y por no cumplir con las expectativas previstas

Introducción 20

Modelo de ciclo de vida de Buchanan

Visión de la IC como un proceso de transferencia del conocimiento

Se considera al experto humano como única fuente de conocimiento

El Ingeniero del Conocimiento es el responsable de ‘extraer’ y codificar dicho conocimiento

Se identifica al proceso de adquisición del conocimiento como el principal cuello de botella en el proceso de desarrollo de SBC

Identificar

Conceptualizar

Implementar

Formalizar

Validar

Requerimientos

Conceptos

Estructura

Reglas

Refinamientos

Rediseños

Reformulaciones

Reformulaciones

Introducción 21

Prototipado rápido

Positivo se centra en la extracción y la interpretación motiva al experto convence a los directivos

Negativo la arquitectura restringe el análisis al trabajar con un

modelo distorsionado de la realidad difícil de mantener y gestionar difícil de ‘tirar a la papelera’

Introducción 22

Problemas con la visión de la transferencia del conocimiento

Los proveedores del conocimiento, el ingeniero del conocimiento y el desarrollador del SBC deben compartir

una visión común del proceso de resolución y un vocabulario común

para poder hacer posible una IC mediante la transferencia del conocimiento

Conocimiento Tácito Adecuación de la representación del conocimiento

Introducción 23

El ‘Nivel de Conocimiento’ (Newell,1982)

Establece una diferenciación entre lo que entendemos por ‘conocimiento’ y su representación

Propone un nuevo nivel sobre la jerarquía de niveles de un computador: el nivel conocimiento

Cada nivel venía definido por un medio, componentes y por leyes de comportamiento (la figura muestra una versión renovada de la jerarquía de niveles)

Nivel de conocimiento:– Sistema: agente– Componentes: objetivos, acciones y cuerpos– Medio: conocimiento– Ley de comportamiento: principio de racionalidad

APLICACIONES

SISTEMA OPERATIVO

FIRMWARECOMPILADOR

PROCESADOR REP. INST. SISTEMA E/S

RUTA DE DATOS + CONTROL

DISEÑO DIGITAL

DISEÑO DE CIRCUITOS

LAYOUT

ARQUITECTURA DEL REPERTORIO DE INSTRUCCIONES

Nivel de conocimiento

Introducción 24

KLIC (Guida y Tasso 1994)

Es la primera propuesta ‘completa’ de metodología de desarrollo de SBC

Combina los modelos secuenciales e iterativos Acerca la IS y la IC El modelo secuencial se compone de

Análisis de posibilidades Análisis de viabilidad Construcción del Demostrador Desarrollo y evolución del prototipo (modelo iterativo) Implementación, instalación y entrega del producto Mantenimiento y extensión

Introducción 25

Visión Global: IC basada en el

modelado Existen patrones de comportamiento recurrentes que posibilitan la

reutilización de los esfuerzos de desarrollo de SBC. Esta reutilización de componentes se puede organizar entorno a:

El mismo conocimiento del Dominio sobre distintas aplicaciones Tareas genéricas de resolución de problemas sobre dominios diferentes

Se distinguen distintos tipos de conocimiento dependiendo de la función o papel que desempeñan en el proceso de resolución de problemas.

Una tarea puede tener asociada distintos métodos de control de la misma. Estos métodos de control describen el proceso de resolución a nivel conocimiento.

El espacio de elecciones y herramientas del Ingeniero del Conocimiento puede en cierta medida controlarse mediante la introducción de los modelos.

Cada modelo enfatiza algún aspecto del sistema a construirse y lo abstrae de los otros.

Los Modelos proporcionan una descomposición de las actividades de la ingeniería del conocimiento: mientras se construye un modelo, el IC puede ignorar temporalmente otros aspectos.

Introducción 26

Ejemplos de estructura de tareas y de ‘roles’ de conocimiento

Diseño

Proponer, Criticar,

Modificar

Proponer Criticar Modificar

DescomponerBasado

EnCasos

Modificar

Hipótesis

Restricción

Diferencial

Estructura de tarea/método

Roles

Introducción 27

Métodologías basadas en el Modelado

Las más conocidas CommonKADS MIKE PROTÉGÉ ¿?

Otras aportaciones VITAL, KSM, DESIRE, ...

Introducción 28

Principios de CommonKADS

La Ingeniería del Conocimiento no consiste en una ‘extracción de la cabeza del experto’, sino en la construcción de diferentes modelos del conocimiento humano

Principio del nivel-conocimiento: en el modelado del conocimiento, primero hay que concentrarse en la estructura conceptual del conocimiento, y dejar los detalles de programación para después

El conocimiento tiene una estructura interna estable que se puede analizar mediante la diferenciación de tipos y ‘papeles’ específicos de conocimiento

Introducción 29

Teoría de CommonKADS

La construcción de un SBC implica la construcción de varios modelos que juntos constituyen parte del producto que genera el proyecto.

Proporciona al desarrollador del SBC un conjunto de plantillas de modelos.

Estas plantillas pueden configurarse, refinarse y completarse durante el trabajo del proyecto.

El número y nivel de elaboración de los modelos depende del contexto específico del proyecto.

Introducción 30

Conjunto de modelos deCommonKADS

Introducción 31

Intro del conjunto de modelos

Modelo de Organización ayuda al análisis de una organización Objetivo: descubrir problemas, oportunidades y posible impacto del

desarrollo del SBC Modelo de Tareas

describe las tareas que se llevan a cabo o que se realizarán en el entorno organizacional

Modelo de Agentes describe las capacidades, normas, preferencias y autorizaciones de

los agentes (agente = ejecutor de una tarea) Modelo de Conocimiento

proporciona una descripción independiente de la implementación del conocimiento implicado en la resolución de una tarea

Modelo de Comunicación modela las transacciones entre los agentes

Modelo de diseño describe la estructura del sistema que se va a construir

Introducción 32

Modelo de Conocimiento en CommonKADS

Introducción 33

Principios del conjunto de modelos

Divide y vencerás Configurar un adecuado conjunto de modelos para

cada aplicación Los modelos evolucionan a través de estados bien

definidos El conjunto de modelos ayuda a la gestión del

proyecto El desarrollo de los modelos está dirigido por los

objetivos del proyecto y los riesgos Los modelos se pueden desarrollar en paralelo

Introducción 34

Los modelos existen en varios formatos ...

Patrón de modelo (Model template) estructura fija, predefinida que puede configurarse

Instancia de modelo objetos manipulados durante un proyecto

Versiones de modelo Pueden existir varias versiones de una instancia de

modelo Varias instancias de modelo

pueden desarrollarse instancias por separado ejemplo: organización ‘actual’ y ‘futura’

Introducción 35

El Producto en CommonKADS

Modelos instanciados representan los aspectos importantes del entorno y

del SBC generado Documentación adicional

información no representada en los patrones de modelos completados (ej. Información de la gestión del proyecto)

Software

Introducción 36

MIKE Model-based and Incremental Knowledge Engineering

Cubre todas las actividades del proceso de desarrollo Fases

Adquisición del conocimiento Diseño Implementación Evaluación

En cada subfase de ‘la construcción del modelo’ se genera un documento utilizando lenguajes cada vez más precisos y restringidos

Elicitación: lenguaje natural Interpretación: ‘modelo de estructura’ en lenguaje semi-formal

– El modelo de estructura recoge la siguiente información: actividades, su ordenación, conceptos, flujo de datos y requisitos no funcionales

Formalización y Operacionalización: Detalla el modelo anterior eliminando imprecisiones y ambigüedades utilizando un lenguaje formal (KARL)

Durante el diseño se utiliza el DesignKARL que extiende el KARL dotándolo de la capacidad de expresar algoritmos y estructuras de datos

Introducción 37

MIKE: fases

Introducción 38

MIKE: ciclo de vida

Introducción 39

PROTÉGÉ-II

Es una herramienta que facilita al usuario Construir una ontología del dominio Adecuar los formularios de adquisición del conocimiento Adquirir/introducir conocimiento del dominio

La herramienta facilita el desarrollo de KBS proporcionando un GUI fácil de utilizar y mediante la reutilización de ontologías y tareas.

Se pueden especificar tareas y métodos de resolución de tareas de una librería de métodos reusables

Identifica tres tipos de ontologías: Del dominio De los métodos De la aplicación

Su punto débil es la falta de una clara definición del ciclo de vida La herramienta se puede obtener de

http://smi.stanford.edu/projects/protege

Introducción 40

Terminología

Aplicación el contexto proporcionado por la combinación de una tarea y un

dominio en el que agentes ejecutan dicha tarea

Dominio de la aplicación Área de interés implicada en la aplicación

Tarea de la aplicación Tarea de alto nivel que se necesita realizar en la aplicación

Sistema basado en el conocimiento (SBC) Sistema que resuelve un problema real utilizando conocimiento

acerca del dominio de la aplicación y de la tarea de la aplicación

Sistema Experto SBC que resuelve un problema que requiere una cantidad

considerable de conocimiento experto cuando la resuelven los humanos