Ingenier´ del Conocimiento        ıa    Departamento de Computaci´n                             o           Curso 2002-200...
´Indice general1. La Ingenier´ del Conocimiento                ıa                                                         ...
ii          4.3.3. Refinado del Conocimiento . . . . . . . . . .     .   .   .   .   .   .   .   .   .   .   .   33        ...
iii7. Evaluaci´n de los sistemas basados en conocimiento             o                                                    ...
Cap´   ıtulo 1La Ingenier´ del Conocimiento           ıa    En este primer tema estableceremos algunos conceptos b´sicos r...
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1.3. Los sistemas basados en el conocimiento                       3   Es por ello que muchas de las metodolog´ utilizadas...
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Cap´   ıtulo 2Metodolog´ para la construcci´n         ıas                 ode SSBBC   El ingeniero de conocimiento debe:  ...
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2.2. Metodolog´ adaptadas de la IS                                      ıas                                               ...
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2.2. Metodolog´ adaptadas de la IS                                     ıas                                                ...
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2.3. Metodolog´ CommonKADS                                              ıa                                                ...
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Cap´   ıtulo 3An´lisis de viabilidad e impacto:  amodelado del contexto enCommonKADS   El conocimiento siempre funciona de...
14              Apuntes – 3. Modelado del contexto en CommonKADS     Las metas del modelado del contexto son:            I...
3.1. El Proceso de Modelado del Contexto                         15           b) Dise˜o.- Se decide acerca de los cambios ...
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Cap´   ıtulo 4Descripci´n conceptual del         oconocimiento en CommonKADS   Como hemos visto, CommonKADS organiza la ap...
18   Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS                           o    Su estructura es si...
4.1. El modelo del Conocimiento                          19Conocimiento de la Tarea:                      DIAGNOSIS       ...
20    Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS                            o4.1.1.      Conocimie...
4.1. El modelo del Conocimiento                                     21     Conceptos Describen un conjunto de objetos o in...
22    Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS                            o     Para modelar la ...
4.1. El modelo del Conocimiento                                23Base de Conocimientos   Es una partici´n conceptual de la...
24   Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS                           o                       ...
4.1. El modelo del Conocimiento                               25Inferencias    Las inferencias quedan completamente descri...
26   Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS                           o         rol conocimien...
4.1. El modelo del Conocimiento                                    27                                     Modelo de       ...
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4.2. Plantillas de modelos de Conocimiento. Elementos reutilizables             294.2.         Plantillas de modelos de Co...
30       Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS                               o               ...
4.3. Construcci´n de los modelos de Conocimiento                              o                                           ...
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  1. 1. Ingenier´ del Conocimiento ıa Departamento de Computaci´n o Curso 2002-2003 Alumna: Laura M. Castro Souto Profesoras: Amparo Alonso Betanzos Bertha Guijarro Berdi˜as n
  2. 2. ´Indice general1. La Ingenier´ del Conocimiento ıa 1 1.1. El conocimiento y su contexto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2. La ingenier´ del conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ıa 2 1.3. Los sistemas basados en el conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . 32. Metodolog´ para la construcci´n de SSBBC ıas o 5 2.1. Diferencias entre la IS y la IC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2. Metodolog´ adaptadas de la IS . . . . . . . . ıas . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.1. Metodolog´ de prototipado r´pido . . ıa a . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.2. Metodolog´ de desarrollo incremental ıas . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.3. Metodolog´ en cascada . . . . . . . . ıas . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.4. Metodolog´ en espiral . . . . . . . . . ıas . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3. Metodolog´ CommonKADS . . . . . . . . . . ıa . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.1. Nivel de Contexto: ¿Por qu´? . . . . . e . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.2. Nivel de Concepto: ¿Qu´? . . . . . . . e . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3.3. Nivel de Implementaci´n: ¿C´mo? . . . o o . . . . . . . . . . . . . . 123. Modelado del contexto en CommonKADS 13 3.1. El Proceso de Modelado del Contexto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.1. El modelo de Organizaci´n . . . . . o . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.1.2. El modelo de las Tareas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.1.3. El modelo de los Agentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o 17 4.1. El modelo del Conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.1.1. Conocimiento del dominio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.1.2. Conocimiento inferencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.1.3. Conocimiento de la tarea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.1.4. ¿Inferencia o Tarea? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.1.5. Modelo de Datos (IS) vs. Modelo de Conocimiento (IC) . . . . . 28 4.2. Plantillas de modelos de Conocimiento. Elementos reutilizables . . . . . 29 4.2.1. Tipos de Tareas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.3. Construcci´n de los modelos de Conocimiento . . . . . . . . . . o . . . . 30 4.3.1. Identificaci´n del Conocimiento . . . . . . . . . . . . . . o . . . . 31 4.3.2. Especificaci´n del Conocimiento . . . . . . . . . . . . . . o . . . . 31 i
  3. 3. ii 4.3.3. Refinado del Conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.3.4. Documentaci´n del modelo de Conocimiento o . . . . . . . . . . . 34 4.4. El modelo de Comunicaci´n . . . . . . . . . . . . . o . . . . . . . . . . . 34 4.4.1. Plan de Comunicaci´n . . . . . . . . . . . . o . . . . . . . . . . . 36 4.4.2. Transaciones agente-agente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.4.3. Patrones transaccionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.4.4. T´cnicas de validaci´n . . . . . . . . . . . . e o . . . . . . . . . . . 395. El modelo de Dise˜ o en CommonKADS n 41 5.1. Principio de Conservaci´n de la Estructura . . . . . . . . . . . . . . . . o 42 5.2. El modelo de Dise˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . n 42 5.2.1. Dise˜o de la arquitectura del sistema . . . . . . . . . . . . . . . n 43 5.2.2. Identificaci´n de la plataforma de implementaci´n . . . . . . . . o o 45 5.2.3. Especificaci´n de los componentes de la arquitectura . . . . . . o 46 5.2.4. Especificaci´n de la aplicaci´n en el contexto de la arquitectura o o 48 5.3. Dise˜o de prototipos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . n 48 5.3.1. Prototipado de subsistemas de razonamiento . . . . . . . . . . . 48 5.3.2. Prototipado de interfaces de usuario . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.4. SBCs distribuidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 496. T´cnicas para la adquisici´n del conocimiento e o 51 6.1. Escenarios de adquisici´n del conocimiento . . . . . . . . . . o . . . . . . 51 6.2. Las entrevistas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 6.2.1. Entrevistas m´ltiples . . . . . . . . . . . . . . . . . . u . . . . . . 58 6.3. El an´lisis de protocolos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a . . . . . . 59 6.4. Cuestionarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.5. An´lisis del movimiento de ojos . . . . . . . . . . . . . . . . a . . . . . . 61 6.6. M´todo de observaci´n directa . . . . . . . . . . . . . . . . . e o . . . . . . 62 6.7. Extracci´n de curvas cerradas . . . . . . . . . . . . . . . . . o . . . . . . 62 6.8. Las t´cnicas de escalamiento psicol´gico . . . . . . . . . . . e o . . . . . . 62 6.8.1. Escalamiento multidimensional (EDM ) . . . . . . . . . . . . . . 63 6.8.2. An´lisis de clusters (Clustering) . . . . . . . . . . . . a . . . . . . 65 6.8.3. Redes ponderadas (Pathfinder ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6.9. La teor´ de constructos personalizados: el Emparrillado . . ıa . . . . . . 69 6.9.1. Identificaci´n de elementos Ei . . . . . . . . . . . . . o . . . . . . 70 6.9.2. Identificaci´n de caracter´ o ısticas cj . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 6.9.3. Dise˜o de la parrilla . . . . . . . . . . . . . . . . . . n . . . . . . 71 6.9.4. Formalizaci´n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . o . . . . . . 72 6.9.5. An´lisis y estudio de los resultados obtenidos . . . . a . . . . . . 74 6.10. T´cnicas especiales de adquisici´n de conocimiento en grupo e o . . . . . . 77 6.10.1. Tormenta de ideas (Brainstorming) . . . . . . . . . . . . . . . . 77 6.10.2. T´cnica nominal de grupo . . . . . . . . . . . . . . . e . . . . . . 77 6.10.3. M´todo Delphi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e . . . . . . 77Laura Castro
  4. 4. iii7. Evaluaci´n de los sistemas basados en conocimiento o 79 7.1. Verificaci´n y validaci´n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . o o 82 7.1.1. Sistemas de verificaci´n autom´tica . . . . . . . . . . . . . . . . o a 82 7.1.2. Validaci´n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . o 84Ap´ndices e 86A. Ampliaciones 87 A.1. Figuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87Bibliograf´ ıa 93 Ingenier´ del Conocimiento ıa
  5. 5. Cap´ ıtulo 1La Ingenier´ del Conocimiento ıa En este primer tema estableceremos algunos conceptos b´sicos relacionados con la aasignatura que nos ocupa.1.1. El conocimiento y su contexto ¿Qu´ es el conocimiento? Es dif´ de concretar, pero podemos sin embargo distin- e ıcilguir claramente que no es lo mismo que un dato ni tampoco es el mismo concepto queel de informaci´n. o Podemos decir que: Dato Conjunto de se˜ales, s´ n ımbolos, signos, que llegan a nuestros sentidos, sin que tengan que tener significado propio. Informaci´n Datos que se agrupan y adquieren un significado que no va o impl´ ıcito en ellos, sino que se aprende a manejar. Conocimiento Conjunto de datos e informaci´n que adem´s tiene senti- o a do del prop´sito (sirve para algo) y capacidad de generar nuevo o conocimiento e informaci´n (e incluso acciones). o Caracter´ ıstica Ejemplo Datos Sin interpretar ...-... Informaci´n o A˜ade significado n S.O.S. Conocimiento Prop´sito y capacidad o Alerta, emergencia, de generaci´n o comenzar un rescate Cuadro 1.1: Diferencias entre dato, informaci´n y conocimiento o La definici´n de lo que es conocimiento se hace m´s dif´ a´n si consideramos o a ıcil uque puede depender del contexto. Obviamente, un f´ ısico y un ajedrecista no tendr´n la amisma concepci´n de lo que es conocimiento referente a sus respectivas actividades. o 1
  6. 6. 2 Apuntes – 1. La Ingenier´ del Conocimiento ıa En el caso de la Ingenier´ del Conocimiento1 , esta situaci´n se agrava, puesto que ıa osu aplicaci´n se realiza en dominios muy concretos y diferentes (lo “normal” es distinto oen cada caso, por ejemplo, para diversos pacientes en un hospital). A veces se define el conocimiento como “informaci´n sobre la informaci´n”, puesto o oque hay que tener cierta informaci´n sobre la informaci´n que se va a manejar para o opoder usarla adecuadamente. La representaci´n expl´ o ıcita del conocimiento es clave para distinguir entre sistemassoftware cl´sicos y sistemas software basados en conocimiento. a Como ya hemos estudiado con anterioridad (ver [2]), se pueden establecer categor´ ıasen el conocimiento barajado, en relaci´n al origen y procedencia del mismo con respecto oal experto de quien lo extraemos: Conocimiento p´ blico, que puede obtenerse directamente a partir u de fuentes t´ ıpicas (manuales, libros), com´nmente aceptado y univer- u salmente reconocido. Conocimiento semip´ blico, expl´ u ıcito pero no universalmente reco- nocido ni com´nmente aceptado, utilizado casi de forma exclusiva por u los especialistas del ´rea concreta. a Conocimiento privado, no expl´ ıcito, no universalmente reconocido ni com´nmente aceptado, de marcado car´cter heur´ u a ıstico, end´geno o de cada uno, fruto de la propia experiencia. Un sistema de conocimiento pretende familiarizarse con el conocimiento p´blico, uimplementar el semip´blico y extraer el privado. u1.2. La ingenier´ del conocimiento ıa Denominamos ingenier´a del conocimiento al conjunto de conocimientos y t´cnicas ı eque permiten aplicar el saber cient´ ıfico a la utilizaci´n del conocimiento, entendiendo o“conocimiento” como inteligencia o raz´n natural. o Partiendo de la siguiente definici´n de ingenier´ del software 2 (IEEE-99): o ıa La IS es la aplicaci´n de una aproximaci´n sistem´tica, disciplinada y cuan- o o a tificable, al desarrollo, funcionamiento y mantenimiento del software (apli- caciones) podemos adaptarla a la IC y decir, asimismo, que la IC es la aplicaci´n de una oaproximaci´n sistem´tica, disciplinada y cuantificable, al desarrollo, funcionamiento y o amantenimiento del conocimiento (en aplicaciones, software). 1 En adelante, IC. 2 En adelante, IS.Laura Castro
  7. 7. 1.3. Los sistemas basados en el conocimiento 3 Es por ello que muchas de las metodolog´ utilizadas en el campo de la IS se han ıasadaptado a la IC, y que tambi´n muchos de los problemas que aparecen en una se ereproducen en la otra tambi´n. La mayor´ de ellos, como veremos en el tema corres- e ıapondiente, se deben con frecuencia a la especificaci´n d´bil de requisitos, a la presencia o ede entradas inconsistentes, etc. que dan lugar a dise˜os no limpios. n Resumiendo, podemos definir la ingenier´a del conocimiento como el conjunto de ıprincipios, m´todos, t´cnicas y herramientas que permiten la construcci´n de sistemas e e ocomputacionales inteligentes.1.3. Los sistemas basados en el conocimiento Entendemos por sistema basado en conocimiento 3 un sistema computerizado (soft-ware) que utiliza y representa expl´ ıcitamente conocimiento sobre un dominio con-creto para realizar una tarea que requerir´ un experto (de ser realizada por un hu- ıamano), es decir, que es capaz de exportar ese conocimiento a trav´s de los mecanismos eapropiados de razonamiento para proporcionar un comportamiento de alto nivel en laresoluci´n de problemas en ese dominio (Guida & Tasso). o Las dos caracter´ ısticas clave, tal y como se ha se˜alado, son: n la representaci´n expl´ o ıcita del conocimiento, algo que diferencia a los SBC de los sistemas software que se construyen en IS un dominio concreto, algo que los particulariza y diferencia de los sistemas de IA A partir de la IA, surgieron una serie de ramas: la rob´tica, los sistemas conexionis- otas, los sistemas expertos,. . . Estos ultimos fueron uno de los logros m´s importantes, ´ aporque fueron los primeros en enfrentarse a problemas reales utilizando conocimientoespec´ıfico de peque˜os dominios. No obstante, en los a˜os 60 se produjo un retroceso n nen su desarrollo debido al aumento de la complejidad de los problemas que se pretend´ ıaabordar. A˜os m´s tarde, surgir´ la IC. n a ıa Los beneficios m´s importantes que aportan los SBCs son: a Mayor rapidez en la toma de decisiones Mayor calidad en la toma de decisiones Mayor productividad El desarrollo de un SBC es caro para la empresa: se necesita contratar al menosun ingeniero de conocimiento, se va a consumir tiempo del experto. . . Si todo ello secompensa es por estas ventajas competitivas que acabamos de mencionar. 3 A partir de ahora, SBC. Ingenier´ del Conocimiento ıa
  8. 8. 4 Apuntes – 1. La Ingenier´ del Conocimiento ıa Hay varios conceptos que ayudan a distinguir los SBC de software m´s convencional ay tambi´n de programas de inteligencia artificial: e √ La naturaleza m´s bien heur´ a ıstica del conocimiento que contienen (IA, a˜os 50-60). n √ La naturaleza altamente espec´ ıfica del conocimiento (Dendral, 1970). √ La separaci´n del conocimiento de c´mo se usa —control— (General o o Problem Solver de McCarthy, 1963; Mycin, 1976). BASE de CONOCIMIENTOS Memoria Activa −Declarativos MOTOR DE −Operativos o de Accion INFERENCIAS −Metaconocimiento explicaciones hechos y datos y consejos especificos INTERFAZ DE COMUNICACION, EXPLICACION Y ADQUISICION DE CONOCIMIENTO SUBSISTEMA SUBSISTEMA DE SUBSISTEMA DE ADQUISICION DE USUARIO EXPLICACION DE CONOCIMIENTO Ingeniero de Usuario Conocimiento Figura 1.1: Esquema de un SBC.Laura Castro
  9. 9. Cap´ ıtulo 2Metodolog´ para la construcci´n ıas ode SSBBC El ingeniero de conocimiento debe: √ elicitar √ estructurar √ formalizar √ operacionalizar toda la informaci´n y el conocimiento que est´n relacionados con el dominio. Esta o e ´no es una tarea trivial, porque el conocimiento no es algo que se pueda observar, lainformaci´n procede a menudo de diversas fuentes, se presenta en diferentes formatos, opuede incluso ser a veces contradictoria. Es necesario organizar de alguna manera eltrabajo a realizar. Adem´s, el conocimiento no es s´lo algo dif´ de extraer, sino tambi´n un recurso a o ıcil ecaro; por ello en los ultimos tiempos ha surgido la idea de reutilizaci´n del conocimiento. ´ o2.1. Diferencias entre la IS y la IC Los ingenieros de conocimiento y los ingenieros de software estuvieron enfrentadosdurante mucho tiempo, hasta que se dieron cuenta de no hab´ motivo para la con- ıafrontaci´n, pues la IS no incluye a los sistemas de IC, ´sta desarrolla su software en o eproblemas mal estructurados o mal definidos que no son tratables en IS. En IS el cliente pide lo que quiere; en IC se hacen modelos computacionales deun ´mbito concreto, se hace un an´lisis exhaustivo de la organizaci´n donde vamos a a a oaplicar nuestro modelo. Las especificaciones de requisitos en IS son completas antes de empezar; en IC estoes casi imposible. En IC es muy importante la adquisici´n del conocimiento, que adem´s es continua, o aes el cuello de botella de todos los sistemas; en IS se adquiere todo lo que se necesitapara funcionar. 5
  10. 10. 6 Apuntes – 2. Metodolog´ para la construcci´n de SSBBC ıas o PROBLEMAPROBLEMA DOMINIO DE APLICACION ANALISIS DEL PROBLEMA Y DEL DOMINIO METODOS DE SOLUCION CONOCIMIENTO DEL DOMINIO E S P ECI F I CACIONES MODELADO DE DISEÑO DE LA CONOCIMIENTO ARQUITECTURA (o desarrollo del sistema vacio) DISEÑO MODULAR ADQUISICION DE CONOCIMIENTO CONSTRUCCION BC CODIFICACION Y COMPROBACION DE PROTOTIPO CADA MODULO COMPROBACION Y EVALUACION ENSAMBLADO DE MODULOS Y COMPROBACION DEL SISTEMA GLOBAL CONSTRUCCION DEL SISTEMA META SISTEMA SOFTWARE SISTEMA BASADO TRADICIONAL EN CONOCIMIENTO Figura 2.1: IS vs. IC.Laura Castro
  11. 11. 2.2. Metodolog´ adaptadas de la IS ıas 7 En IC no se trabaja con lenguajes, sino con herramientas, ya que se ha conseguidoque el control, el manejo del conocimiento sea gen´rico (i.e. motores de inferencias). e2.2. Metodolog´ adaptadas de la IS ıas En esta secci´n revisaremos superficialmente algunas de las metodolog´ que la IC o ıasha “heredado” de la IS.2.2.1. Metodolog´ de prototipado r´pido ıa a Esta metodolog´ consiste en adquirir conocimientos y codificar hasta considerar ıaque tenemos un modelo lo suficientemente bueno. Tras una serie de entrevistas con los clientes, usuarios y/o expertos, se intenta versi el dominio puede: ◦ tener una parte “central” de la que puedan colgarse las dem´s poste- a riormente ◦ tener varias partes que se puedan tratar inicialmente por separado y comenzar con una de ellas Si el contexto es favorable, se desarrolla un prototipo r´pido para mostrar al experto, aque se ir´ refinando y ampliando. a Las ventajas de esta metodolog´ residen en que la rapidez en el desarrollo de ıauna primera versi´n del sistema motiva al experto (pronto se ve algo operativo), y oadem´s ayuda a centrar el desarrollo del conocimiento adem´s de no requerir demasiada a aexperiencia. No obstante, desde el punto de vista de la IC son m´s importantes las adesventajas que se presentan: dificulta la recogida de requisitos se sustituye el estudio de especificaciones y el dise˜o por la codificaci´n n o r´pida, lo que origina debilidades a el crecimiento incontrolado complica la BC las interacciones no contempladas entre distintas partes o m´dulos del o sistema son fuente de muchos problemas, el modelo crece distorsionado el c´digo resulta generalmente muy poco y mal estructurado o no se produce un an´lisis completo de requisitos a no hay una buena documentaci´n (o ´sta es nula) o e el mantenimiento es pr´cticamente imposible a Esta metodolog´ descuida todo lo que no tiene que ver directamente con el core ıadel conocimiento (desarrollo de una IU, comunicaci´n con otro software,. . . ), con todo olo que ello conlleva. Ingenier´ del Conocimiento ıa
  12. 12. 8 Apuntes – 2. Metodolog´ para la construcci´n de SSBBC ıas o2.2.2. Metodolog´ de desarrollo incremental ıas Ante el desbordamiento de la metodolog´ de prototipado r´pido, se volvi´ la vista a ıa a ola IS y una de las primeras metodolog´ que se adopt´ fue la de desarrollo incremental. ıas o Analisis formalizar objetivos Especificaciones formalizar objetivos Ajustes del diseño Diseño prototipos codificacion inicial Implementacion Prototipo inicial Prueba (V&V) Evaluacion Mantenimiento Diseño inicial Figura 2.2: Esquema de la metodolog´ de desarrollo incremental. ıa Aunque por incremental es m´s ordenada (manteniendo a la par algunas de las aventajas del prototipado r´pido, como la pronta obtenci´n de un sistema y una buena a ocomunicaci´n con los expertos), esta metodolog´ gira, no obstante, en torno a la imple- o ıamentaci´n y aunque logr´ organizar un poco m´s los sistemas, no centraba tampoco la o o aatenci´n en la captura de requisitos y especificaciones, que ser´ m´s adecuado para un o ıa asistema basado en conocimiento, a la par que no dejaba lugar para una etapa ulteriorde mantenimiento preceptivo.2.2.3. Metodolog´ en cascada ıas Tambi´n adaptada de la IS, esta metodolog´ trata de ajustar el alcance de la itera- e ıaci´n de desarrollo, que resultaba problem´tico en el caso anterior (ver figura 2.3, p´gina o a a11). A pesar de conseguir reducir los errores al analizar m´s el modelo, el mantenimiento asigue siendo demasiado complejo para un sistema basado en conocimiento.2.2.4. Metodolog´ en espiral ıas De los modelos planos se pas´ al modelo en espiral, que aporta un interesante oan´lisis de riesgos, adem´s e plantear las iteraciones como capas en lugar de como a abloques cerrados. Si bien en IS no se utiliza demasiado porque resulta muy pesado, en IC iba a resolverm´ltiples cuestiones: los prototipos sucesivos se van refinando y ampliando, se pueden ua˜adir especificaciones en cada vuelta hasta llegar a concretar finalmente el elemento nLaura Castro
  13. 13. 2.2. Metodolog´ adaptadas de la IS ıas 9de test. Permite situar el mantenimiento en un nivel adecuado gracias al mencionadoan´lisis de riesgos. Cada fase ayuda a completar la anterior, en lugar de s´lo sumar, a oque era m´s el enfoque de metodolog´ anteriores, sin que se alteren los fundamentos a ıasanteriores. Fue, pues, uno de los modelos que mejor funcion´, aunque no es demasiado bueno al odesarrollar SBC m´s grandes. No obstante, a´n quedaban dos cuestiones por solucionar: a u ∗ la adquisici´n del conocimiento segu´ siendo el cuello de botella o ıa ∗ la capacidad de explicaci´n no estaba realmente presente, ya que co- o nocimiento y motivos iban juntos, indivisiblemente Debido a esto, los propios SBC no ten´ conciencia de sus l´ ıan ımites. Se necesitabauna metodolog´ que estructurase el conocimiento de una forma m´s adecuada, al ıa afin y al cabo, la verdadera diferencia entre IS e IC es el tratamiento, el manejo delconocimiento. Todas las metodolog´ empleadas hasta el momento lo encuadraban ıasen un lugar o en otro, trat´ndolo sin darle un nivel espec´ a ıfico como es imperativo.Como consecuencia de estos problemas, los SBC eran por a˜adidura muy dif´ n ıciles demantener, con fases de validaci´n muy extensas. o Fue primero Newell el que dio la voz de alarma indicando la necesidad de tratarel conocimiento como algo especial, reflexionando sobre lo que hay que representar yc´mo se quiere hacerlo, y posteriormente McDermott con su teor´ sobre las “Tareas o ıagen´ricas” seg´n la que la adquisici´n del conocimiento sigue siempre unos pasos repe- e u otitivos, los que impulsar´ el desarrollo de metodolog´ propias de la IC (con ra´ ıan ıas ıces,claro est´, en las que acabamos de ver). De entre ellas, estudiaremos la metodolog´ a ıaCommonKADS.Newell. El nivel de conocimiento El mayor problema detectado hasta el momento es la no-diferenciaci´n de lo que oes conocimiento de la representaci´n del mismo. La soluci´n pasa por a˜adir el Nivel o o nde Conocimiento, que est´ por encima del nivel simb´lico. En este nivel el sistema se a ocomporta como un agente que tiene tres vistas: componentes ≡ objetivos acciones cuerpo (conocimientos sobre objetos y acciones) El medio sobre el que act´a es el conocimiento: el agente toma el conocimiento, lo uprocesa y realiza acciones para conseguir objetivos. Esto permiti´ tambi´n abordar las o eprimeras ideas sobre reutilizaci´n del conocimiento: abstraer las tareas gen´ricas para o evolver a utilizarlas en sistemas similares. Una metodolog´ que usa el nivel de conocimiento es KLIC (KBS Life Cycle). ıa Ingenier´ del Conocimiento ıa
  14. 14. 10 Apuntes – 2. Metodolog´ para la construcci´n de SSBBC ıas oMcDermott. M´todos de limitaci´n de roles e o Los estudios de McDermott constituyeron los primeros intentos para reutilizar elm´todo de resoluci´n de problemas. e o Todos los sistemas ten´ un motor de inferencias separado del conocimiento hasta ıanese momento. McDermott pens´ que el problema de reutilizar el motor era que parte odel conocimiento de control deb´ ir codificado en la base de conocimiento. As´ a la ıa ı,vez que se met´ conocimiento declarativo nuevo se iba deteriorando el anterior. ıa Para evitarlo, McDermott propuso estudiar los m´todos de resoluci´n de problemas, e odiferenci´ndolos de la base de conocimientos. Como conclusi´n, extrajo que hay familias a ode tareas que se pueden resolver por m´todos cuyo conocimiento de control es abstracto ey se puede aplicar a distintas instanciaciones de esa tarea. Adem´s, permite definir aen qu´ orden hay que adquirir el conocimiento y tambi´n c´mo se implementa (al e e oordenarlo, disminu´ ımos la entrop´ y es m´s f´cil implementarlo). ıa a a2.3. Metodolog´ CommonKADS ıa La metodolog´ CommonKADS (Knowledge Analysis and Documentation Sys- ıatem) es una variaci´n de la metodolog´ en espiral de la IC, desarrollada en Europa o ıaen torno a 1983. Surge de su predecesora, KADS, al serle a˜adido un lenguaje de mo- ndelado conceptual (CML, Conceptual Modell Language), muy parecido a UML, y quefacilita el dise˜o del sistema. n La metodolog´ CommonKADS es, pues, una metodolog´ estructurada que cubre ıa ıala gesti´n del proyecto, el an´lisis de la organizaci´n, la ingenier´ del conocimiento y o a o ıadel software. Plasma tres de las ideas m´s utilizadas en IS e IC (modelado, reutilizaci´n a oy gesti´n del riesgo) y, siendo la unica que utiliza Orientaci´n a Objetos, se organiza o ´ otal y como se puede observar en la figura 2.4 (p´gina 11). a Esta divisi´n en niveles y modelos permite su desarrollo sin que unos sean inter- odependientes de otros, es decir, permite un gran nivel de desacoplamiento. El conoci-miento se encuentra as´ perfectamente estructurado y documentado, pues cada modelo ıposee una serie de plantillas asociadas.2.3.1. Nivel de Contexto: ¿Por qu´? e Los modelos de este nivel analizan los beneficios, el impacto, la utilidad que tendr´ el aSBC que se pretende construir, su viabilidad, etc. Modelo de Organizaci´n Estudia qu´ ´reas de la organizaci´n son m´s o ea o a susceptibles de sacar provecho de un SBC. Es un estudio profundo de la organizaci´n, del impacto y posibles resultados de la implantaci´n o o del SBC, espectativas, predisposici´n,. . . o Modelo de Tareas Ubicadas las tareas m´s importantes, es el momento a de intentar descomponer el/los sistemas en “primitivas” con el fin deLaura Castro
  15. 15. 2.3. Metodolog´ CommonKADS ıa 11Analisis del sistema Especificaciones de requisitos Diseño Codificacion Prueba Mantenimiento Figura 2.3: Esquema de la metodolog´ en cascada. ıa Modelo de la Modelo de Modelo deContexto Organizacion Tareas Agentes Modelo de Modelo deConcepto Conocimiento Comunicacion requisitos requisitos sobre funcionalidades interacciones Modelo deImplementacion Diseño Figura 2.4: Niveles de la metodolog´ CommonKADS. ıa Ingenier´ del Conocimiento ıa
  16. 16. 12 Apuntes – 2. Metodolog´ para la construcci´n de SSBBC ıas o poder abordarlas m´s f´cilmente, identificar sus entradas y salidas, a a criterios de rendimiento, pre y postcondiciones,. . . Modelo de Agentes Los agentes son los ejecutores de las tareas de la organizaci´n (ya sean personas f´ o ısicas, sistemas de informaci´n, etc.). o Se analiza en este modelo qu´ normas se les aplican, plantillas, funcio- e nes,. . .2.3.2. Nivel de Concepto: ¿Qu´? e Los modelos de este nivel conforman una descripci´n conceptual del conocimiento. o Modelo de Conocimiento Explica en detalle qu´ tipos de conocimiento e e informaci´n tenemos involucrados (naturaleza y estructura). Da una o visi´n de la estructura del conocimiento independiente de la imple- o mentaci´n. o Modelo de Comunicaci´n Disecciona c´mo es la comunicaci´n entre agen- o o o tes involucrados (conceptualmente).2.3.3. Nivel de Implementaci´n: ¿C´mo? o o Este nivel se centra en la manera de llevar a cabo, de realizar de manera concreta, elsistema: mecanismos computacionales, arquitectura, representaci´n del conocimiento om´s adecuada, etc. a Modelo de Dise˜ o Usando fundamentalmente el Modelo de Conocimien- n to y el Modelo de Comunicaci´n, se intentan obtener los requisitos y o restricciones pr´cticas del sistema. aLaura Castro
  17. 17. Cap´ ıtulo 3An´lisis de viabilidad e impacto: amodelado del contexto enCommonKADS El conocimiento siempre funciona dentro de una organizaci´n. En este cap´ o ıtulo,entre otras cosas, veremos: √ Por qu´ es necesario modelar el contexto e √ El papel de los modelos: Organizaci´n, Tareas y Agentes o √ Pasos y t´cnicas en el an´lisis del conocimiento orientado a las empre- e a sas y las instituciones √ Casos de ejemploRazones del modelado del contexto A menudo es dif´ identificar el uso rentable de tecnolog´ basadas ıcil ıas en conocimiento. El laboratorio es diferente del “mundo real”. La aceptabilidad de los usuarios es muy importante. Un sistema s´lo puede funcionar de forma adecuada si est´ propia- o a mente integrado a largo plazo en la organizaci´n en la que trabaja. o Un SBC act´a como un agente que coopera con otros, humanos o no, u y lleva a cabo una fracci´n de las tareas de la organizaci´n. o o Un SBC es una herramienta de apoyo dentro del proceso general de la organizaci´n, al igual que cualquier sistema de informaci´n, en general. o o Muchas de estas cuestiones no se ten´ en cuenta en metodolog´ anteriores, lo ıan ıasque supone un gran avance. 13
  18. 18. 14 Apuntes – 3. Modelado del contexto en CommonKADS Las metas del modelado del contexto son: Identificar qu´ cuestiones suponen problemas y cu´les no. e a Decidir soluciones y su viabilidad. Mejorar las tareas y el conocimiento relativo a ´stas. e Planificar la necesidad de cambios en la organizaci´n. o El papel de los SBC se rige por una serie de directrices: ◦ Normalmente los SBCs encajan mejor en proyectos de mejora de la organizaci´n, m´s que en la visi´n tradicional de automatizar las tareas o a o del experto. ◦ Las tareas son normalmente demasiado complejas y el proyecto se suele convertir en un fracaso, a ra´ de expectativas poco realistas. ız ◦ Es mejor usar los SBCs como herramientas de mejora de procesos. ◦ El papel t´ ıpico de los SBCs es el de un asistente interactivo inteligente, a diferencia de la mayor´ de los sistemas autom´ticos, que son pasivos. ıa a3.1. El Proceso de Modelado del Contexto Los pasos a seguir son: 1. Llevar a cabo un estudio de alcance y viabilidad. Herramienta: Modelo de Organizaci´n (OM). o 2. Llevar a cabo un estudio de impacto y mejora (para enfocar/am- pliar/refinar el modelo de la organizaci´n). Herramienta: Modelos de o Tareas y de Agentes (TM, AM). Cada estudio consta de una parte de an´lisis y una parte de decisi´n constructiva: a o 1. Estudio del alcance y viabilidad: a) An´lisis.- Se trata de identificar las ´reas problema/oportunidades a a y buscar soluciones potenciales, ubic´ndolos en una perspectiva a m´s amplia en la organizaci´n. a o b) S´ ıntesis.- Se trata de estudiar la viabilidad econ´mica, t´cnica y o e del proyecto, elegir el ´rea (o ´reas) m´s comprometedora y la a a a soluci´n meta. o 2. Estudio de impacto y mejoras (para cada ´rea elegida en el paso an- a terior): a) An´lisis.- Se estudian las interrelaciones entre la tarea, los agentes a involucrados y el uso de conocimiento para un sistema con ´xito, e intentando ver qu´ mejoras se pueden lograr. eLaura Castro
  19. 19. 3.1. El Proceso de Modelado del Contexto 15 b) Dise˜o.- Se decide acerca de los cambios en las tareas y las medidas n de la organizaci´n para asegurar su aceptaci´n y la integraci´n de o o o una soluci´n basada en SBC. o Como ya hemos visto en el cap´ ıtulo anterior, el nivel contextual aglutina tres mo-delos: Estudio de alcance y viabilidad • Modelo de la Organizaci´n (OM) para describir y analizar la or- o ganizaci´n en sentido amplio o Estudio de impacto y mejoras • Modelo de Tareas (TM) y Modelo de Agentes (AM), m´s centrados a y detallados, enfocan las partes relevantes • TM: tareas y conocimiento relativo a ellas directamente relacio- nado con el problema a resolver con el SBC • AM: agentes involucrados en las tareas del TM Para simplificar este trabajo se dispone de formularios u hojas de trabajo que ayu-dan en el proceso de modelado: 5 formularios para el OM 2 formularios para el TM 1 formulario para el AM 1 formulario resumen Estas hojas de trabajo funcionan como “checklist” y como archivo de informaci´n, odebiendo ser utilizados de forma flexible.3.1.1. El modelo de Organizaci´n o Veremos ahora c´mo analizar una organizaci´n intensiva en conocimiento: o o ∗ Describir aspectos de la organizaci´n o — carpeta de oportunidades/problemas — contexto de negocio, metas, estrategia — organizaci´n interna o √ estructura √ procesos √ personas (plantilla, roles funcionales,. . . ) √ potencial y cultura √ recursos (conocimiento, sistema de soporte, equipos,. . . ) ∗ Hacer este trabajo para la organizaci´n presente y la futura o ∗ Comparar y tomar las primeras decisiones de qu´ hacer e Ingenier´ del Conocimiento ıa
  20. 20. 16 Apuntes – 3. Modelado del contexto en CommonKADS Modelo de Organizacion OM−5 OM−1 OM−2 OM−3 OM−4 Problemas/Oportunidades Descripcion del area elegida Contexto general Estructura Procesos Decomposicion detallada Personal Cultura y potencial Recursos Soluciones potenciales Descripcion a traves de Conocimiento activos de conocimiento Figura 3.1: Modelo de la Organizaci´n. o Se remite a los ap´ndices para detalle de las plantillas correspondientes a cada paso edel an´lisis del Modelo de Organizaci´n. a o Hasta aqu´ es el an´lisis de los aspectos est´ticos de la organizaci´n, los que no se ı, a a osupone que vayan a cambiar.3.1.2. El modelo de las Tareas El modelo de Tareas describe, utilizando tambi´n una serie de plantillas que se eadjuntan en los ap´ndices, las tareas que se determinan componen los procesos de la eorganizaci´n y que fueron esbozadas en algunos apartados referentes al modelo de la oOrganizaci´n. o3.1.3. El modelo de los Agentes Por su parte, el modelo de Agentes detalla el papel, relevancia, conocimiento yotras caracter´ısticas relativas a los agentes que llevan a cabo o participan en las tareasidentificadas en el modelo de Tareas. De nuevo, remitimos a los ap´ndices para estudio ede las plantillas asociadas.Laura Castro
  21. 21. Cap´ ıtulo 4Descripci´n conceptual del oconocimiento en CommonKADS Como hemos visto, CommonKADS organiza la aproximaci´n a un SBC de la si- oguiente forma: Modelo de la Modelo de Modelo de Organizacion Tareas Agentes Modelo de Modelo de Conocimiento Comunicacion Modelo de Diseño En este cap´ ıtulo nos centraremos en el modelado del Conocimiento.4.1. El modelo del Conocimiento Los modelos de Conocimiento son una herramienta especializada para especificartareas en dominios intensivos de/en conocimiento. Un modelo de conocimiento especifica los requisitos de conocimiento y razonamien-to del sistema futuro. No incluye aspectos de comunicaci´n con los usuarios ni con ootros agentes software, ni tampoco contiene t´rminos espec´ e ıficos de implementaci´n. o 17
  22. 22. 18 Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o Su estructura es similar a la de los modelos de an´lisis tradicional en ingenier´ del a ıasoftware, siendo un aspecto importante para la reutilizaci´n del software. o Requisitos y especificaciones MODELO de interaccion COMUNICACIONMODELO de ORGANIZACION TAREA MODELOMODELO de TAREAS INTENSIVA DISEÑOMODELO de AGENTES en CONOCIMIENTO MODELO Tarea seleccionada en estudio de viabilidad CONOCIMIENTO Requisitos y especificaciones y desarrollada en modelos de tareas y agentes de razonamiento El t´rmino conocimiento ya ha sido comentado con anterioridad: lo hab´ e ıamos de-finido como “informaci´n sobre la informaci´n”. Un ejemplo de ello podr´ ser, por o o ıaejemplo, en las jerarqu´ superclase-subclase de tipos de objetos, un link entre dos ıasclases, que proporciona informaci´n sobre la relaci´n entre ambas. o o El conocimiento se puede utilizar para inferir nueva informaci´n, de suerte que no ohay realmente una frontera definida entre informaci´n y conocimiento. o En un SBC, el conocimiento est´ presente como tal en la base de conocimientos. aNormalmente, se prefiere tener varias bases de conocimiento, cada una aglutinandoreglas de un tipo determinado, de manera que sea posible su reutilizaci´n y tambi´n o esu correcci´n de forma m´s sencilla. o a Dentro del modelo del conocimiento, distinguiremos varias categor´ de conoci- ıasmiento: Conocimiento de la Tarea ¿Qu´ y c´mo? e o Es un conocimiento orientado a la meta y que realiza una descompo- sici´n funcional. o Conocimiento Inferencial Encarna los pasos b´sicos del razonamiento que se pueden hacer en el a dominio (en el contexto de un problema) y que se aplican mediante las tareas. Conocimiento del Dominio Aglutina el conocimiento y la informaci´n relevantes del dominio es- o t´tico, equivaliendo de alg´n modo al modelo de datos o de objetos en a u IS.Laura Castro
  23. 23. 4.1. El modelo del Conocimiento 19Conocimiento de la Tarea: DIAGNOSIS (tarea)Conocimiento Inferencial: HIPOTETIZAR VERIFICAR (inferencia) (inferencia)Conocimiento del Dominio: SINTOMA ENFERMEDAD PRUEBA (tipo) (tipo) (tipo) Modelo de Conocimiento Conocimiento Conocimiento Conocimiento del Dominio Inferencial de la Tarea Figura 4.1: Categor´ en el modelo del Conocimiento. ıas Ingenier´ del Conocimiento ıa
  24. 24. 20 Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o4.1.1. Conocimiento del dominio El conocimiento del dominio describe la informaci´n est´tica m´s importante y los o a aobjetos de conocimiento en un determinado dominio. Tiene dos partes principales: Esquema del Dominio Describe la estructura est´tica de la informaci´n/conocimiento a trav´s a o e de definiciones tipo, siendo comparable al modelo de datos/objetos en IS. Queda definido a trav´s de los constructos del dominio. e Base de Conocimientos Contiene instancias de los tipos que se especifica en el esquema del dominio (es decir, conjuntos de instancias de conocimiento), siendo comparable al contenido de una base de datos. Modelo de Conocimiento Conocimiento Conocimiento Conocimiento del Dominio Inferencial de la Tarea Esquema Base de del Dominio Conocimientos CONSTRUCTOS Tipos de Conceptos Relaciones Regla Figura 4.2: Constructos del modelo del Conocimiento.Constructos en el esquema del dominio La mayor´ son similares a los de O.O. (especialmente los diagramas de clases): ıaLaura Castro
  25. 25. 4.1. El modelo del Conocimiento 21 Conceptos Describen un conjunto de objetos o instancias del dominio que comparten caracter´ ısticas similares (como los objetos en O.O. pero sin operaciones ni m´todos). e Relaciones Como las asociaciones en O.O. Atributos Valores primitivos. Caracter´ ısticas de los conceptos. Tipos de reglas Introducen expresiones (no hay equivalente en IS). Se incluyen, adem´s, otros para cubrir aspectos espec´ a ıficos del modelado SBC.Conceptos y Atributos Como hemos dicho, un concepto describe un conjunto de objetos o instancias. Lascaracter´ ısticas de los constructos se definen mediante atributos, que pueden tener unvalor (at´mico) que se define a trav´s de un tipo de valor (definici´n de los valores o e opermitidos). Los conceptos son el punto de comienzo para el modelado del conocimiento.Relaciones ´ Las relaciones entre conceptos pueden definirse con el constructo relacion o re- ´ ´lacion binaria (e incluso relacion n-aria) a trav´s de las especificaciones de eargumentos. La cardinalidad se define para cada argumento y su valor por defecto es 1. Es posibleespecificar un rol para cada argumento. La propia relaci´n puede tener atributos. o coche pertenencia persona NO DIRECCIONAL 0+ 0−1 coche propiedad−de persona DIRECCIONAL coche persona REIFICACION (si la relacion tiene atributos propiedad o participa en otras relaciones) fecha−adquisicion Figura 4.3: Relaciones en el modelo del Conocimiento.El modelado de las reglas Las reglas son una forma natural y com´n de representar el conocimiento simb´lico. u oAhora bien, ¿c´mo representamos dependencias entre conceptos en un modelo de datos otradicional? Ingenier´ del Conocimiento ıa
  26. 26. 22 Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o Para modelar la construcci´n de las reglas se usa el constructo tipo de regla: o Es similar a una relaci´n, donde antecedente y consecuente no son o instancias de conceptos sino expresiones de esas instancias. Se modela una relaci´n entre expresiones acerca de los valores de los o atributos. Se modelan un conjunto de reglas de estructura similar. Las relaciones no son estrictamente l´gicas, es necesario especificar un o s´ ´ ımbolo de conexion entre antecedente y consecuente.Estructura de tipo de regla La estructura es sencilla: <antecedente> <s´mbolo-de-conexi´n> <consecuente> ı o Su uso flexible permite la representaci´n de cualquier tipo de dependencia (tipos om´ltiples para antecedente y consecuente). u ESTADO causa ESTADO INVISIBLE dependencia estado ESTADO tiene−manifestacion ESTADO INVISIBLE OBSERVABLE manifestacion regla TIPO−de−REGLA regla−manifestacion DESCRIPCION "..." ANTECEDENTE estado−invisible CONSECUENTE estado−observable SIMBOLO tiene−manifestacion END−TIPO−de−REGLA Figura 4.4: Ejemplos de representaci´n de Tipos de Regla. oLaura Castro
  27. 27. 4.1. El modelo del Conocimiento 23Base de Conocimientos Es una partici´n conceptual de la BC que contiene instancias de los tipos de cono- ocimiento definidos en el esquema del dominio. Las instancias de los tipos de reglas contienen reglas. Su estructura tiene dos partes: ◦ el slot usa: <tipos-usados>de <esquema> ◦ el slot expresiones: <instancias> Las instancias pueden representarse formalmente, o bien semiformalmente con els´ ımbolo de conexi´n separando antecedente y consecuente. o BASE−CONOCIMIENTOS USA ... de ... ... de ... EXPRESIONES /* dependientes−estado */ ... /* manifestacion−regla */ ... END−BASE−CONOCIMIENTOS Figura 4.5: Ejemplo de representaci´n de Base de Conocimientos. o4.1.2. Conocimiento inferencial El conocimiento inferencial describe el nivel inferior de descomposici´n funcional. oDescribe c´mo las estructuras est´ticas del conocimiento del dominio se pueden usar o apara realizar el proceso de razonamiento, permitiendo la reutilizaci´n del conocimiento. o Sus elementos principales se aprecian en la figura 4.6 y son: Inferencias Relacionadas con el razonamiento, son las unidades b´sicas a de procesado de informaci´n. o Funciones de Transferencia Relativas a la comunicaci´n con otros agen- o tes (a un nivel muy b´sico, esta cuesti´n se trata realmente en el Mo- a o delo de Comunicaci´n). o Roles de Conocimiento Relacionados indirectamente con el conocimien- to del dominio. Una inferencia usa el conocimiento de alguna base de conocimiento para derivarnueva informaci´n. o Los roles din´micos son las entradas y salidas en tiempo de ejecuci´n de las infe- a orencias. Ingenier´ del Conocimiento ıa
  28. 28. 24 Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o Modelo de Conocimiento Conocimiento Conocimiento Conocimiento del Dominio Inferencial de la Tarea Roles de Funciones de Inferencias Conocimiento Transferencia Figura 4.6: Elementos del Conocimiento Inferencial. explicar ENTRADA SALIDA INFERENCIA (rol dinamico) (rol dinamico) queja hipotesis Modelo Causal (rol estatico) Figura 4.7: Ejemplo de Inferencia.Laura Castro
  29. 29. 4.1. El modelo del Conocimiento 25Inferencias Las inferencias quedan completamente descritas a trav´s de una especificaci´n de- e oclarativa de propiedades de su E/S. Los procesos internos de la inferencia son una cajanegra.Rol de Conocimiento Proporcionan un nombre funcional para elementos dato/conocimiento. Dicho nom-bre captura el rol del elemento en el proceso de razonamiento, realizando un mapeadoexpl´ ıcito a los tipos del dominio. Los roles din´micos son variantes E/S, mientras que los est´ticos son entradas in- a avariantes (una base de datos). INFERENCIA explicar ROL−CONOCIMIENTO nombre ROLES TIPO dinamico ENTRADA ... MAPEADO−DOMINIO visible−estado SALIDA ... END−ROL−CONOCIMIENTO ESTATICOS ... ESPECIFICACION "..." END_INFERENCIAFunciones de Transferencia Las funciones de transferencia transfieren un item de informaci´n entre el agente de orazonamiento del m´dulo de conocimiento y otro agente del mundo externo (usuario, ootro sistema,. . . ). Desde el punto de vista del modelo de conocimiento es una caja negra: s´lo interesa osu nombre y su E/S. La especificaci´n detallada de las funciones de transferencia es oparte de otro modelo, el de Comunicaci´n. o Iniciativa Iniciativa sistema externa Informaci´n externa o obtener recibir Informaci´n interna o presentar proporcionar Cuadro 4.1: Nombres est´ndar de las Funciones de Transferencia. aEstructura Inferencial La combinaci´n de los diferentes conjuntos de inferencias especifica la capacidad oinferencial b´sica del sistema en desarrollo. El conjunto de inferencias se puede presen- atar gr´ficamente en una estructura inferencial, que hace ´nfasis en los aspectos a edin´micos del flujo de datos (roles est´ticos opcionales). a a Ingenier´ del Conocimiento ıa
  30. 30. 26 Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o rol conocimiento queja dinamico funcion de rol estatico transferencia modelo explicar obtener hecho real causal hecho hipotesis predecir comparar esperado modelo resultado manifestacion Figura 4.8: Ejemplo de Mapa Inferencial.Uso de las Estructuras Inferenciales Las estructuras inferenciales son representaciones abstractas de los posibles pasosdel proceso de razonamiento, y, como tales, son un veh´ıculo importante de comunicaci´n odurante el proceso de desarrollo, a pesar de que a menudo puedan ser provisionales. Suele ser util realizar anotaciones con ejemplos espec´ ´ ıficos del dominio. Las estructuras inferenciales definen las capacidades inferenciales del sistema, elvocabulario y las dependencias de control, pero no el control en s´ (del que se ocupa el ıconocimiento).Reutilizaci´n de inferencias o El estado ideal ser´ disponer de un conjunto est´ndar de inferencias. Con ese obje- ıa ativo, se recomienda el uso de nombres lo m´s est´ndar posibles con el fin de favorecer a ala reutilizaci´n. o4.1.3. Conocimiento de la tarea El conocimiento de la tarea describe metas (por ejemplo, asesorar la suscripci´n ode una hipoteca, dise˜ar un ascensor,. . . ) y las estrategias que se pueden utilizar para nrealizar dichas metas. Esta descripci´n sigue un esquema jer´rquico. o a Tal y como se puede observar en la figura 4.9, distinguiremos, dentro del conoci-miento de la tarea, la propia Tarea y por otra parte lo que llamaremos el M´todo de la eTarea.Tarea La Tarea define la meta del razonamiento en forma de pares (entrada, salida), conel fin de especificar qu´ es necesario saber. e La diferencia principal con las funciones tradicionales es que los datos manipuladospor la tarea se describen tambi´n independientemente del dominio. eLaura Castro
  31. 31. 4.1. El modelo del Conocimiento 27 Modelo de Conocimiento Conocimiento Conocimiento Conocimiento del Dominio Inferencial de la Tarea Metodo de Tarea la Tarea Figura 4.9: Elementos del Conocimiento de la Tarea. El hecho de que la descripci´n deba ser independiente del dominio tiene como ob- ojetivo la reutilizaci´n de las tareas. o Una tarea se describe por medio de tres slots: META Descripci´n textual informal. o SPEC Describe de manera textual e informal la relaci´n entre la entrada o y la salida de la tarea. ROLES Los roles de E/S se especifican en forma de roles funcionales, como en las inferencias,pero con algunas diferencias: no hay roles est´ticos a no hay mapeado de los roles en t´rminos espec´ e ıficos del dominio; los roles de las tares est´n linkados a los roles inferenciales a cada tarea tiene un m´todo asociado eM´todo de la Tarea e El M´todo de la Tarea describe c´mo se realiza una tarea mediante su descompo- e osici´n en subfunciones. Las subfunciones pueden ser otra tarea, inferencias o funciones ode transferencia. La parte central del m´todo de la tarea se denomina estructura de control y describe eel orden de las subfunciones, capturando la estrategia de razonamiento. Los elementos de la estructura de control son: Ingenier´ del Conocimiento ıa
  32. 32. 28 Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o explicar predecir obtener comparar Figura 4.10: Ejemplo de esquema de un posible M´todo de la Tarea. e ◦ llamadas a procedimientos (tareas, inferencias, funciones de transfe- rencia) ◦ operaciones de roles (asignaci´n, suma/resta,. . . ) o ◦ primitivas de control (repetir,. . . ) ◦ condiciones expresiones l´gicas sobre roles o condiciones especiales: tiene soluci´n y nueva soluci´n o o4.1.4. ¿Inferencia o Tarea? Si el comportamiento interno de una funci´n1 es importante para explicar el com- oportamiento del sistema como un todo, entonces es necesario definir esta funci´n como ouna tarea. Durante el desarrollo del modelo, es usual manejar estructuras inferenciales provi-sionales.4.1.5. Modelo de Datos (IS) vs. Modelo de Conocimiento (IC) Los Modelos de Datos contienen “datos sobre datos”, ya que en Ingenier´ delıaSoftware lo importante son los datos. Sin embargo, la Ingenier´ del Conocimiento se ıacentra en el conocimiento, hace ´nfasis en el control interno y desarrolla funciones eque se describen independientemente del modelo de datos, lo que favorece una mayorreutilizaci´n posterior. o 1 Donde por funci´n podemos entender tanto “tarea” como “inferencia”. oLaura Castro
  33. 33. 4.2. Plantillas de modelos de Conocimiento. Elementos reutilizables 294.2. Plantillas de modelos de Conocimiento. Elementos reutilizables En lo que llevamos visto hasta el momento, destacan una serie de puntos clave enlo que a reutilizaci´n se refiere: o √ Los modelos de conocimiento pueden ser parcialmente reutilizados en aplicaciones nuevas. √ La gu´ principal para la reutilizaci´n es el tipo de tarea. ıa o √ Existe un cat´logo de plantillas de tareas intensivas en conoci- a miento (como los patrones en O.O.). Los fundamentos de la reusabilidad pasan por no reinventar la rueda cada vez quenos enfrentamos a un problema, conseguir la m´xima eficiencia coste/tiempo, disminuir ala complejidad y asegurar la calidad. Una plantilla es una combinaci´n de elementos del modelo reutilizables: o Estructura inferencial (provisional) Estructura de control t´ ıpica Esquema del dominio t´ ıpico desde el punto de vista de la tarea Todo ello es espec´ıfico para el tipo de tarea que describe cada plantilla en par-ticular. Gracias a estas plantillas este m´todo de modelado soporta el modelado del econocimiento “top-down”.4.2.1. Tipos de Tareas El rango de tipos de tareas est´ limitado. Esto es una ventaja de la IC en compa- araci´n con los antiguos SSEE. o En el trasfondo de esto se encuentran la ciencia cognitiva y la psicolog´ ıa. La estructura de la descripci´n en la plantilla es la siguiente: o 1. Caracterizaci´n general. o 2. M´todo por defecto. e 3. Variaciones t´ ıpicas (cambios/ajustes frecuentes). 4. Esquema t´ ıpico del conocimiento del dominio (asunciones sobre las estructuras del dominio). Ingenier´ del Conocimiento ıa
  34. 34. 30 Apuntes – 4. Descripci´n conceptual del conocimiento en CommonKADS o Tareas Anal´ ıticas Tareas Sint´ticas e Sistemaa Preexiste (aunque no es conocido). No existe a´n. u Entrada Datos acerca del sistema. Requisitos del sistema que se construir´. a Salida Alguna caracter´ ıstica del sistema. Descripci´n del sistema construido. o Tipos clasificacion´ ˜ diseno asesoramiento modelado diagnostico planificacion ´ monitorizacion ´ asignacion´ prediccion´ scheduling a Entendemos por sistema un t´rmino abstracto que designa el objeto sobre el que se aplica la etarea. En diagn´stico t´cnico, por ejemplo ser´ el artefacto o aparato que est´ siendo diagnosticado. o e ıa a Cuadro 4.2: Tareas Anal´ ıticas vs. Tareas Sint´ticas. e4.3. Construcci´n de los modelos de Conocimiento o La metodolog´ CommonKADS enfoca el modelo del conocimiento como un produc- ıato. Esto hace que se forme un cuello de botella por falta de experiencia en el modeladodel conocimiento. La soluci´n, como es f´cil de preveer, pasa por modelar, a su vez, el proceso. o a No obstante, el modelado es una actividad constructiva para la que no existe unasoluci´n correcta ni un camino ´ptimo. As´ pues, lo que se hace es proporcionar una o o ıgu´ que funciona bien en la pr´ctica. ıa a El modelado del conocimiento es una forma especializada de especificaci´n de re- oquisitos en el que se usan, por tanto, principios generales de la IS. ESTADOS Identificacion del Familiarizacion con el dominio, lista Conocimiento potencial de componentes reutilizables Especificacion del Escoger plantilla de tareas, construir conceptualizacion Conocimiento inicial, especificacion completa del modelo del dominio Refinado del Validacion del modelo del conocimiento, Conocimiento refinado de las bases de conocimiento Figura 4.11: Gu´ para el modelado del Conocimiento. ıaLaura Castro
  35. 35. 4.3. Construcci´n de los modelos de Conocimiento o 314.3.1. Identificaci´n del Conocimiento oMETA Estudiar los items de conocimiento, prepararlos para su especificaci´n. oENTRADA Tarea intensiva en conocimiento, principales items de conocimiento iden- tificados, clasificaci´n de la tarea de la aplicaci´n. o oACTIVIDADES Explorar fuentes de informaci´n y estudiar la naturaleza de la ta- o rea. Los factores m´s importantes con respecto a las fuentes de informaci´n a o son su naturaleza (¿son claras? ¿tienen base te´rica?) y su diversidad o (¿son conflictivas? ¿con qu´ factor de riesgo?). e Las t´cnicas para su exploraci´n son las tradicionales: marcado de tex- e o tos, entrevistas, etc. El problema principal reside en encontrar un ba- lance entre aprender sobre el dominio y convertirse en un experto. Algunas gu´ ıas: Hablar con la gente que trata a los expertos pero que no son ex- pertos Evitar sumergirse en teor´ complicadas y detalladas ıas Construir unos cuantos escenarios t´ ıpicos No pasar demasiado tiempo en esta actividad Una vez acometidas estas actividades, puede realizarse una valoraci´n de resulta- o dos, tanto tangibles (listado de fuentes, res´menes de textos, glosario, descripci´n u o de escenarios), como intangibles (la propia comprensi´n). o La presencia de una lista de componentes tiene como objetivo allanar el camino en el manejo de componentes reutilizables en dos dimensiones: ◦ Dimensi´n de la Tarea (elegida del tipo asignado en el TM, construir una o lista de plantillas) ◦ Dimensi´n del Dominio (tipo de dominio, buscar descripci´n est´ndar) o o a4.3.2. Especificaci´n del Conocimiento oMETA Completar la especificaci´n del conocimiento excepto para los contenidos de o los modelos del dominio (que necesitan s´lo contener instancias). oACTIVIDADES Elegir una plantilla de la tarea Como l´ ınea base de actuaci´n, no debemos o olvidar que existe una fuerte preferencia por un modelo de conocimiento basado en aplicaciones ya existentes (por razones de eficacia y calidad ase- gurada). Los criterios de selecci´n son las caracter´ o ısticas de la tarea de la aplicaci´n (naturaleza de las entradas y salidas del sistema, restricciones del o contexto. . . ). Algunas gu´ para la selecci´n de plantillas: ıas o Ingenier´ del Conocimiento ıa

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