Sistemas Expertos Primera Generacion

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Sistemas Expertos 
de Primera Generación (I)
Introducción a los sistemas expertos
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Contenidos
1. Introducción
2. Un sistema clásico: MYCIN
3. Adquisición de conocimiento
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Caracterización (I)
SE: programa de ordenador que 
representa y utiliza conocimiento 
especializado para solucionar o asesorar 
en la solución de problemas
Sistema Basado en Conocimiento
No se limita a conocimiento experto
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Caracterización (II)
Simula el razonamiento humano más que el 
dominio
Incluye una representación del conocimiento 
humano, habitualmente de naturaleza 
heurística
Abordan problemas complejos de interés 
práctico
Cuerpo de conocimiento amplio
Eficiencia: % elevado soluciones correctas, tiempo 
de computo razonable
Facilidades de explicación o justificación 
soluciones
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Tareas
Interpretación
Predicción
Diagnosis
Diseño
Planificación
Monitorización
Depuración
Reparación
Enseñanza
Control
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Sistemas Representativos
DENDRAL 65-70 Estructura molecular 
compuestos orgánicos
MYCIN 75 Diagnosis infecciones 
bacterianas
PROSPECTOR 76 Prospecciones geológicas
CASNET 79 Diagnosis glaucoma
R1/XCON 80-85 Configuración equipos DEC
MORE 88 Diagnosis perforación fluidos
SOPHIE III 80 Aprendizaje reparación 
circuitos electrónicos
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Arquitectura básica
Base
Conocimiento
Motor 
Inferencias
Memoria
de trabajo
Módulo
Adquisición
Conocimiento
Módulo
Explicación
Interfaz U
suario
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Ventajas /Inconvenientes
Ventajas
Relacionadas con el conocimiento
Analizar, modelar, documentar
Distribuir
Utilizar en la solución de problemas
Inconvenientes
Relacionadas con el conocimiento
Naturaleza simbólica
Dificultad de obtención y mantenimiento
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Limites de aplicación
Naturaleza de la tarea
Dificultades con necesidades sensoriales o 
motrices
Dificultades si requiere conocimiento de 
sentido común
Disponibilidad del conocimiento experto
Se precisa cuerpo de conocimiento estable
Capacidad de análisis, modelado e 
implementación del conocimiento
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Un sistema clásico: MYCIN
Diagnóstico de enfermedades bacterianas
Interés histórico
Paradigma computacional de los sistemas expertos 
de primera generación
Interés actual:
Análisis en el nivel del conocimiento
Tareas
Diagnosis: identificar organismo responsable 
infección
Configuración: seleccionar elementos para obtener 
terapia 
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Subsistemas
Módulo
Consulta
Módulo
Explicación
Memoria
Trabajo
Módulo
Adquisición C.
Base
Conocimiento
Usuario
(médico)
Experto
(enfermedades
infecciosas)
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MYCIN: nivel simbólico
Sistema de producción
Formalismo O-A-V
Factores de certeza
Encadenamiento hacia atrás
Jerarquías de microorganismos
Árboles de contexto
Organización elementos consulta
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Árbol de contextos
Paciente-1
Cultivo-1 Cultivo-2 Cultivo-3 Operación-1
Organismo-2Organismo-1 Organismo-3 Organismo-4
Medicación-1 Medicación-2 Medicación-3
Medicación-4
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Reglas de MYCIN
Si la tinción del organismo es Gram negativa y
la morfología del organismo es bastoncillo y
el organismo es aeróbico
Entonces hay una fuerte evidencia (0.8) de que el organismo 
es de la clase Enterobacteraceae
Antecedente: ($and (same cntxt tincion Gramneg)
(same cntxt morfologia bastoncillo)
(same cntxt aerobicidad aerobico))
Consecuente: (conclude cntxt ident Enterobacteraceae .7)
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Ejemplo dialogo
16
Ejemplo dialogo
E
je
m
p
lo
 e
x
p
lica
ció
n
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Adquisición conocimiento
Cuello de botella en el desarrollo de un 
sistema basado en conocimiento
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Métodos 
adquisición conocimiento
Experto
Experto
Datos
Ingeniero de
Conocimiento
Base de
Conocimiento
Editor de
Conocimiento
Base de
Conocimiento
Aprendizaje
Automático
Base de
Conocimiento
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Adquisición conocimiento
Transferencia:
Transferencia y transformación de la experiencia en 
la solución de problemas de una fuente de 
conocimiento a un programa de ordenador 
(Buchanan 83)
Modelado
Construcción de modelos de los diversos aspectos 
del conocimiento humano (Schreiber, 2000)
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IC como transferencia
Extracción del conocimiento de un 
experto humano
Transferencia al sistema
Se interroga al experto sobre las reglas 
aplicables
Traducción del lenguaje natural al formato 
de reglas
Prototipado rápido
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Inconvenientes Ingeniería 
Conocimiento como transferencia
Para que el proceso de transferencia 
sea viable, es preciso que el IC, 
proveedor de conocimiento y 
desarrollador compartan
Vocabulario común
Visión común del proceso de solución del 
problema
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Proceso de adquisición de conocimiento
Primera propuesta “Ciclo de Vida”
Identificación
Encontrar
conceptos
representar
conocimiento
Diseñar
estructuras
organizar
conocimiento
Validar
Representación
Conceptualización Formalización Implementación Evaluación
Refinamiento
Rediseño
Reformulación
Requisitos Conceptos Estructuras R. computable
Volcar 
en
LRC
Identificar
características
problema
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Extensiones propuesta básica
Kulikowski 89
Identificación Problema
Conceptualización
Formalización Conocimiento
Construcción del Prototipo
Crítica y Evaluación Interna
Refinamiento 
Base Conocimiento
Evaluación y Validación
en Campo
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Prototipado Rápido
Ventajas
Se centra en la elicitación e interpretación
Motiva al experto
Convence responsables
Inconvenientes
Salto entre información aportada por el experto y la 
representación que soporta la implementación
La arquitectura restringe el análisis
Difícil de abandonar
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IC como modelado:
Nivel del conocimiento
Alan Newell (82): dificultad de la IC como transferencia 
por la ausencia de una teoría del conocimiento
Niveles
Simbólico: lenguajes de representación, inferencias
Conocimiento: caracterización del conocimiento necesario 
para realizar una tarea y su uso
Principio del Nivel de Conocimiento:
El conocimiento se debe modelar a un nivel conceptual, 
independientemente de los elementos computacionales y 
de las implementaciones de software
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IC como modelado: principios básicos
1. IC consiste en la construcción de modelos de los 
diversos aspectos del conocimiento humano
2. Principio del Nivel de Conocimiento: durante el 
modelado, centrarse en la estructura conceptual del 
conocimiento, dejando para etapas posteriores los 
detalles de implementación
3. El conocimiento tiene una estructura interna estable 
que es analizable: distintas categorías, patrones y 
estructuras de conocimiento
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Metodologías
COMMONKADS
Soporta análisis y diseños, contexto y conocimiento.
Tres niveles de conocimiento: dominio, inferencia, 
tarea
Librería de tareas, elementos reutilizables
PROTÉGÉ
PROTÉGÉ I: herramientas adquisición conocimiento a 
partir de metaconocimiento
PROTÉGÉ II: entorno IC, librerías, elementos 
reutilizables
PROTÉGÉ 2000: Ontologías, Web Semántica
	Sistemas Expertos �de Primera Generación (I)
	Contenidos
	Caracterización (I)
	Caracterización (II)
	Tareas
	Sistemas Representativos
	Arquitectura básica
	Ventajas /Inconvenientes
	Limites de aplicación
	Un sistema clásico: MYCIN
	Subsistemas
	MYCIN: nivel simbólico
	Árbol de contextos
	Reglas de MYCIN
	Ejemplo dialogo
	Ejemplo dialogo
	Ejemplo explicación
	Adquisición conocimiento
	Métodos �adquisición conocimiento
	Adquisición conocimiento
	IC como transferencia
	Inconvenientes Ingeniería Conocimiento como transferencia
	Proceso de adquisición de conocimiento�Primera propuesta “Ciclo de Vida”
	Extensiones propuesta básica�Kulikowski 89
	Prototipado Rápido
	IC como modelado:�Nivel del conocimiento
	IC como modelado: principios básicos
	Metodologías