#LyX 2.3 created this file. For more info see http://www.lyx.org/ \lyxformat 544 \begin_document \begin_header \save_transient_properties true \origin unavailable \textclass book \begin_preamble \input{../defs} \end_preamble \use_default_options true \maintain_unincluded_children false \language spanish \language_package default \inputencoding auto \fontencoding global \font_roman "default" "default" \font_sans "default" "default" \font_typewriter "default" "default" \font_math "auto" "auto" \font_default_family default \use_non_tex_fonts false \font_sc false \font_osf false \font_sf_scale 100 100 \font_tt_scale 100 100 \use_microtype false \use_dash_ligatures true \graphics default \default_output_format default \output_sync 0 \bibtex_command default \index_command default \paperfontsize default \spacing single \use_hyperref false \papersize default \use_geometry false \use_package amsmath 1 \use_package amssymb 1 \use_package cancel 1 \use_package esint 1 \use_package mathdots 1 \use_package mathtools 1 \use_package mhchem 1 \use_package stackrel 1 \use_package stmaryrd 1 \use_package undertilde 1 \cite_engine basic \cite_engine_type default \biblio_style plain \use_bibtopic false \use_indices false \paperorientation portrait \suppress_date false \justification true \use_refstyle 1 \use_minted 0 \index Index \shortcut idx \color #008000 \end_index \secnumdepth 3 \tocdepth 3 \paragraph_separation indent \paragraph_indentation default \is_math_indent 0 \math_numbering_side default \quotes_style french \dynamic_quotes 0 \papercolumns 1 \papersides 1 \paperpagestyle default \tracking_changes false \output_changes false \html_math_output 0 \html_css_as_file 0 \html_be_strict false \end_header \begin_body \begin_layout Standard Desde siempre la humanidad ha intentado hacer máquinas para resolver problemas. En la antigua Grecia y el antiguo Egipto encontramos estatuas móviles operadas por monjes; en el siglo XIII Alberto Magno creó una cabeza parlante y un mayordomo; en el XVII, René descartes creó una muñeca autómata; en el XVIII, Jacques de Vaucanson creó músicos de tamaño natural y un pato con aparato digestivo, y Pierre Jaquet-Droz un pianista, un dibujante y un escritor, y en el siglo XIX se crearon máquinas que podían hacer y contestar preguntas. \begin_inset Foot status open \begin_layout Plain Layout Por supuesto, no he verificado ninguno de estos datos, y aparecen en unas diapositivas que llaman a Alan Turing \begin_inset Quotes cld \end_inset Alan Touring \begin_inset Quotes crd \end_inset así que no son muy fiables. \end_layout \end_inset \end_layout \begin_layout Standard Los primeros ordenadores los hicieron británicos y estadounidenses. \begin_inset Foot status open \begin_layout Plain Layout Esto es, si no cuentas el que hicieron los nazis. \end_layout \end_inset Alan Turing creó un computador de propósito general en base a operadores lógicos, y en 1946 se crearon en EEUU los primeros ordenadores analógicos, con operadores numéricos. También por esa época se empezó a trabajar en psicología cognitiva y la creación de programas para emular el pensamiento humano. \end_layout \begin_layout Standard En 1943, McCulloch y Pitts crearon una red de neuronas artificiales que podía realizar cualquier operación \begin_inset Foot status open \begin_layout Plain Layout Representable en las 40 neuronas o así que tenía. \end_layout \end_inset y tenía capacidad de aprendizaje. Así surgió la \series bold rama conexionista \series default , que consideraba clave la creación de redes neuronales para conseguir inteligen cia. En 1956 se acuña el término inteligencia artificial hospedado por McCarthy e IBM y al que asistieron McCulloch, Pitts, von Neumann, Minsky, Edmonds y Shannon. \begin_inset Foot status open \begin_layout Plain Layout O algo así, está todo muy esquemático, pero de todas formas no va a preguntar por esto. \end_layout \end_inset \end_layout \begin_layout Standard De los 50 a los 70 se dan los primeros éxitos en IA, con programas generales para resolver problemas como GPS de Newell y Simon en 1963, STRIPS de Fikes y Nilsson en 1971, el programa de damas de Samuel \begin_inset Foot status open \begin_layout Plain Layout Que por el nombre no parece muy general. \end_layout \end_inset y Lisp de McCarthy. \end_layout \begin_layout Standard A finales de los 60 se ve que muchos de los métodos generales no son escalables y que es difícil modelar situaciones y sentido común que se suelen expresar en lenguaje natural, por lo que en 1966 Estados Unidos cancela la ayuda a estas investigaciones y en 1970 Reino Unido hace lo propio en base al \begin_inset Quotes cld \end_inset informe Lighthill \begin_inset Quotes crd \end_inset . \end_layout \begin_layout Standard Esto lleva a una etapa de pesimismo en torno a los 70, pero también en esta época nacen los sistemas basados en conocimiento (SBC), una de las técnicas más usadas en inteligencia artificial junto con redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y sistemas híbridos. Algunos de los primeros SBC son: \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold DENDRAL \series default (1969), el primer SBC y proyecto de programación heurística, \begin_inset Foot status open \begin_layout Plain Layout Si no se cuentan los proyectos anteriores como el algoritmo A*. \end_layout \end_inset que busca determinar estructuras moleculares a partir de mediciones de un espectroscopio. \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold MYCIN \series default (1972), para diagnóstico y terapia de enfermedades infecciosas, que usa incertidumbre mediante factores de certeza. \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold PROSPECTOR \series default (1979), un SBC probabilista para prospección minera que incluye una red semántica, y que encontró un depósito de molibdeno haciendo a un rico 100 millones de dólares más rico. \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold XCON \series default (1980), para logística de pedidos de ordenadores VAX, con una precisión de entre el 95 y el \begin_inset Formula $\unit[98]{\%}$ \end_inset , que supuso un ahorro anual de 25 millones de dólares. \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold INTERNIST \series default (1982), para medicina interna. \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold LES \series default (1987), para monitorizar y diagnosticar procesos de carga de oxígeno líquido en un transbordador espacial. \end_layout \begin_layout Standard Por otro lado, en 1973 surge la lógica difusa, en 1976 la teoría de la evidencia , en 1984 la de la incertidumbre, y sobre esa época surge \begin_inset Quotes cld \end_inset Ops \begin_inset Quotes crd \end_inset , el lenguaje Prolog y \begin_inset Quotes cld \end_inset Marcos \begin_inset Quotes crd \end_inset de Minsky. \begin_inset Foot status open \begin_layout Plain Layout Esto es lo mejor que he podido hacer con una enumeración inconexa de términos. \end_layout \end_inset Surgen representaciones de conocimiento manipulables por ordenador con esquemas de representación adaptados al tipo de problema, procesos de razonamie nto para usar dicho conocimiento y sistemas de aprendizaje y procesamiento del lenguaje natural. La mayor potencia de los ordenadores lleva a la aparición de los primeros entornos de desarrollo. \end_layout \begin_layout Standard En los 80 comienza el \series bold periodo industrial \series default , con empresas que poseen equipos propios de IA. A finales de la década hay una crisis que en los 90 es resuelta por nuevas metodologías de ingeniería del conocimiento, resultando en éxitos como \series bold MARVEL \series default , para monitorización y análisis de la telemetría del \lang english Voyager \lang spanish ; \series bold PEGASUS \series default , una interfaz inteligente en \begin_inset Quotes cld \end_inset LN \begin_inset Quotes crd \end_inset para consultar información y reservar vuelos; \emph on \lang english soft bots \emph default \lang spanish en la web semántica; ERP, o CRM. \end_layout \begin_layout Standard Un \series bold sistema inteligente \series default es uno que usa técnicas que no garantizan soluciones aceptables, sino que esto depende del contexto y del dominio. Los \series bold sistemas basados en conocimiento \series default (SBC) son un sistema informático que emula la capacidad de razonamiento del ser humano, usando sus mismas fuentes de conocimiento del dominio específic o, con estructuras de control separadas del conocimiento del domino para poder usarse en distintos dominios. Un \series bold sistema experto \series default es un SBC enfocado a resolver problemas reales pequeños pero intelectualmente complejos, como un tutor inteligente o un sistema inteligente CASE. \end_layout \begin_layout Standard Un SBC está formado por: \end_layout \begin_layout Enumerate Una \series bold memoria de trabajo \series default o \series bold base de hechos \series default , que contiene la información para la ejecución de una tarea particular, tanto de hechos establecidos como de metas a alcanzar. Algunas partes son permanentes, como los hechos establecidos y los datos, y otras son temporales del proceso de resolución en curso, actuando como una memoria a corto plazo que también almacena todos los cambios en la información que se producen en el sistema. \end_layout \begin_layout Enumerate Una \series bold base de conocimiento \series default , en la que se almacena la mayoría del conocimiento de resolución de problemas. Este suele estar organizado en \series bold reglas \series default , con un \series bold antecedente \series default que contiene condiciones de la existencia de elementos en la base de hechos que deben cumplirse para ejecutar la regla y un \series bold consecuente \series default que puede modificar la base de hechos o ejecutar acciones. \end_layout \begin_deeper \begin_layout Standard Las reglas son independientes y no pueden referenciar una a otra, sino que la comunicación entre ellas debe hacerse a través de la base de hechos. Al estar basadas en la experiencia, no reflejan implicaciones lógicas sino convicciones del experto, por lo que muchas veces se usan medidas de certidumbr e de la regla en sí. \end_layout \begin_layout Standard Existen formalismos para tratar la incertidumbre y especificar conclusiones complejas, y en algunos el consecuente de las reglas puede activar o desactivar un conjunto de estas. \end_layout \end_deeper \begin_layout Enumerate Un \series bold motor de inferencia \series default encargado de activar reglas y encadenarlas para resolver problemas. Este primero carga los hechos de base en la base de hechos. Entonces, en bucle: \end_layout \begin_deeper \begin_layout Enumerate Si se da la condición de terminación, que normalmente corresponde a que se ha verificado un hecho objetivo al que se quería llegar, o si se ejecuta una acción de parada, normalmente por ausencia de otras reglas aplicables, para. \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold Equipara \series default las bases de conocimiento y de hechos para obtener un conjunto de reglas que se pueden aplicar, el \series bold conjunto conflicto \series default ( \series bold CC \series default ). \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold Resuelve \series default el conjunto conflicto, es decir, selecciona la regla a aplicar, de manera informada o desinformada. \end_layout \begin_layout Enumerate Aplica la regla y actualiza la base de hechos. \end_layout \begin_layout Standard El coste computacional de la iteración es la suma del \series bold coste de control \series default , de la equiparación y resolución, y el \series bold coste de aplicación \series default , de modo que con una resolución informada predomina el coste de control y con una desinformada predomina el de aplicación. El motor de inferencia debe ser sistemático y eficiente y no causar bucles infinitos, y se puede implementar con dos modos de inferencia: \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold Encadenamiento hacia delante. \series default Se parte de la colección de hechos y se van aplicando reglas para generar nuevos hechos hasta que se llegue al objetivo o no se puedan aplicar más reglas. Aplicar una regla supone actualizar la base de hechos y, en algunos casos, realizar otras acciones. \end_layout \begin_layout Enumerate \series bold Encadenamiento hacia atrás. \series default Se parte de las hipótesis y se aplican reglas hacia atrás para obtener qué hechos hacen falta para verificarla. Primero se eligen todas las reglas cuyo consecuente sea el objetivo, y si en una de ellas se verifican todas las premisas del antecedente, el objetivo queda verificado, y de lo contrario las premisas no verificadas son nuevos objetivos. \end_layout \begin_layout Standard La elección del mecanismo de inferencia depende del número de estados iniciales y de metas, siendo preferible moverse del conjunto más pequeño al más grande; del factor de ramificación en cada caso, que se puede medir según el tamaño del conjunto conflicto, siendo preferible ir en la dirección con menor factor de ramificación, y de si se debe justificar el razonamiento, en cuyo caso es importante ir en la dirección que mejor se aproxime a la forma de pensar del usuario. \end_layout \end_deeper \begin_layout Enumerate Un \series bold módulo de explicación \series default , para convencer a los usuarios de que el razonamiento es correcto y las soluciones son apropiadas y para permitir a los desarrolladores verificar que el mecanismo de inferencia se adecúa al problema. \end_layout \begin_deeper \begin_layout Standard El módulo debe responder de forma comprensible y completa a preguntas sobre el conocimiento y el razonamiento como cómo se ha llegado a la conclusión, cómo se usa la información, qué decisión se ha tomado para un subproblema, por qué no se ha usado o necesitado un tipo de información concreto, por qué no se ha podido llegar a una conclusión, cómo se describe la información necesaria en el proceso de resolución, o qué está haciendo el sistema. \end_layout \begin_layout Standard Incluye un módulo para analizar el estado del proceso del razonamiento y otro para consultar el estado del conocimiento del problema que tiene el sistema y el proceso de resolución el curso, y debe ser fácil de usar. \end_layout \end_deeper \begin_layout Enumerate \series bold Interfaces de usuario \series default , de al menos dos tipos: \end_layout \begin_deeper \begin_layout Enumerate Una para usuarios no avanzados, que permita introducir la información y obtener las respuestas y explicaciones. Esta puede ser todo lo compleja que se requiera, incluso con interfaces de usuario inteligentes que se adapten a los conocimientos del usuario. \end_layout \begin_layout Enumerate Una para usuarios avanzados que permita la edición de la base de conocimiento y la depuración. Se divide en: \end_layout \begin_deeper \begin_layout Enumerate Una interfaz para el experto adaptada a la representación de conocimiento, que permita la edición controlada de la base de conocimiento incluyendo el vocabulario y la terminología a utilizar y evite la introducción de errores. \end_layout \begin_layout Enumerate Una para el ingeniero del conocimiento, que permita edición avanzada de la base de conocimiento, acceso al resto de módulos del SBC y depuración del sistema en tiempo de ejecución. \end_layout \end_deeper \end_deeper \begin_layout Standard Todos los componentes salvo la base de conocimiento existen en una \series bold \emph on \lang english shell \series default \emph default \lang spanish , una herramienta específica para la representación de conocimiento. \end_layout \begin_layout Standard Los SBC son eficientes, potentes y flexibles, pues una regla solo requiere la información necesaria para su ejecución. Son modulares, separando el conocimiento del proceso de resolución, y naturales , permitiendo a los expertos expresar su conocimiento de resolución de problemas como reglas en la mayoría de situaciones. Sin embargo, puede ser difícil establecer reglas, pues un formalismo del tipo \begin_inset Quotes cld \end_inset si-entonces \begin_inset Quotes crd \end_inset entraña cierta rigidez a la hora de expresar las condiciones en los antecedente s y premisas en distintas reglas, y también es difícil diseñar reglas concretas, requiriendo haber estudiado el dominio de aplicación con suficiente profundidad. También es difícil usar las reglas, pues estas solo se pueden comunicar a través de la base de hechos y esto es un inconveniente a la hora de ejecutar algoritmos. \end_layout \begin_layout Standard Los SBC tienen una serie de diferencias respecto a sistemas convencionales como los de resolución de circuitos eléctricos o cálculo de estructuras: \end_layout \begin_layout Itemize Separan el conocimiento de las estructuras de control, incluyen explicaciones y suelen usar \emph on \lang english shells \emph default \lang spanish , mientras que los sistemas convencionales solo separan algoritmos de datos, no dan explicaciones y usan gestores de bases de datos convencionales. \end_layout \begin_layout Itemize Interpretan datos con métodos declarativos no deterministas, intentando seguir líneas de razonamiento similares a las de los humanos, son muy interacti vos y contemplan abstracción, incertidumbre, aprendizaje, etc., mientras que los sistemas convencionales manipulan datos con algoritmos, centrándose en la solución y no en la forma de obtenerla, y usan bases de datos y procesos predecibles, fiables y exactos. \end_layout \begin_layout Itemize Destacan en problemas mal definidos,que no se pueden especificar con precisión y requieren conocimiento heurístico, normalmente en dominios sin experiencia previa computacional, mientras que los sistemas convencionales se usan en problemas bien definidos, especificables sin ambigüedad y resueltos por algoritmos específicos, normalmente en dominios con experiencia computacion al. \end_layout \begin_layout Itemize El conocimiento usado es tácito, numérico, simbólico y con incertidumbre, procedente de la interacción con expertos, mientras que el de sistemas convencionales es algorítmico y los datos son numéricos, sin incertidumbre y procedentes de la interacción con usuarios. \end_layout \end_body \end_document