“Sistema para el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos”

“Sistema para el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos” Tesista: Grettel Barceló Alonso Director de tesis: Dr. José Oscar Olmedo Aguirre Co – Director: Dr. Argelio Víctor de la Cruz Rivera 28 de Octubre del 2004

Contenido • Introducción • Antecedentes y motivación • Lenguaje de representación del conocimiento HAries • Planteamiento del problema • Objetivos • Metodología • Cronograma de actividades • Trabajos relacionados • Resultados esperados • Referencias Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Sistemas Basados en Conocimientos (SBC) • Son programas de computadora que contienen la experiencia, conocimiento y habilidad propios de una persona o grupo de personas especialistas en un área particular del conocimiento humano. • Permiten resolver problemas específicos de dicha área de manera inteligente y satisfactoria, en forma de diagnósticos, instrucciones, predicciones o consejos ante las situaciones reales que se planteen. • Tienen la capacidad de justificar su propia línea de razonamiento. El estilo adoptado para alcanzar estas características es la programación basada en reglas, que es una de las particularidades fundamentales de este tipo de sistemas. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Estructura de los SBC En un sistema basado en conocimientos se deben incluir dos tipos de conocimiento: "conocimiento acerca del problema particular" y "conocimiento acerca de cómo obtener más conocimiento a partir del que ya se tiene". Los componentes principales de un SBC son: • Base de Conocimientos (BC) y • Programa de Inferencia Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Formas de Representación del Conocimiento • El punto de partida de los sistemas basados en el conocimiento, es la búsqueda de estructuras, procedimientos, métodos, etc. • Las Formas de Representación del Conocimiento (FRC) son estructuras con características especiales, que permiten expresar situaciones del mundo real y su almacenamiento en las computadoras. • Permiten formalizar el conocimiento de un dominio. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Antecedentes y motivación • La construcción de SBC complejos requiere modelar y representar grandes cantidades de conocimiento, por lo que se pueden introducir errores potenciales inadvertidamente. Por lo cual últimamente se ha prestado mucha atención en la verificación de los mismos. • Cuando los SBC están siendo verificados, deben considerarse sus principales componentes, es decir, su Máquina de Inferencia y su Base de Conocimientos (BC) • A pesar de que las definiciones de verificación de SBC varían en la literatura, es común a todas que la verificación de la base de conocimientos incluye el chequeo del conocimiento para detectar anomalías lógicas, semánticas y estructurales. • El tipo de situaciones conflictivas que pueden aparecer cuando una BC es inconsistente depende de las características del lenguaje de representación del conocimiento que se esté utilizando. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

HAries HAries es un lenguaje de representación del conocimiento, que posibilita el desarrollo de sistemas inteligentes en diversos dominios del conocimiento. Consta de varias herramientas en aspectos tales como la Representación de Conocimientos (RC), las Estrategias de Control, el Razonamiento con Incertidumbre, el Aprendizaje Automático y otras. Atendiendo a su concepción general, los principales componentes de HAries son: • Sistema de Control General (HAries). • Sistema de Adquisición y Manipulación de Conocimientos (HAriesA). • Sistema Consultante para el Desarrollador (HAriesC). • Sistema Consultante para Explotación de Aplicaciones (HAriesCI). • Utilitarios. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Estructura Proposición Estructura Variable Base de Control HAries Estructuras de Representación de Conocimientos en HAries Conceptos Relaciones Reglas de Producción Generalizadas Relaciones Contextuales Relaciones de Eval. Alternativa Reglas de Conclusión y Apoyo Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Conjunto de textos Atributos asociados Proposiciones asociadas Pj = < Txj , Vj , ATj , RLj , PAj , ACj , Hj > Herencia Valores Relaciones Acciones Proposiciones • Es un planteamiento o aseveración que expresa nuestro criterio, opinión, juicio o descripción sobre el objeto de estudio que puede, en un momento determinado, resultar verdadero o falso. • Una proposición se caracterizapor: • Representar un concepto de la realidad. • Tener asociado un valor de certidumbre, que exprese el grado de veracidad con que se cumple la situación planteada. • Estructura de la proposición Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Interna Vj = < Tj , Prj , Vrj , Cj , ACj > • Numéricas Fórmula Vj = < Tj , Prj , Fj > Simple • Cualitativas Vj = < Tj , Prj , Vrj , Ej , Oj , ACj > Múltiple Relación de Vj = < Tj , Prj , Drj , Erj > comparación • Certidumbre Imagen Sensible Vj = < Tj , Prj , GPrj , Ij , Zj > Variables La diferencia entre las proposiciones y las variables radica en que las primeras indican el grado de certeza que se tiene sobre un conocimiento, mientras que las variables representan el valor en sí, que toma dicho conocimiento. De acuerdo a la naturaleza del valor que se le vaya a asignar a la variable, se clasifican en: Tj - Textos Prj - Proposiciones asociadas Vrj - Valores Cj - Certidumbre asociada ACj - Acciones asociadas Fj - Fórmula Oj - Opciones Drj - Definición de la relación Erj - Error permitido GPrj - Grupos de proposiciones Ij - Lista de imágenes Zj - Zonas sensibles Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Proposiciones objetivos Suposiciones alternas Caracterización Subdivisiones Reglas asociadas ei = < Oi , Cai , Sui , Pai , Ci , Tsi , Di , Rci , Rai > Condición de análisis Proposiciones asociadas Tipo de salida Reglas de control Base de Control Es una estructura a nivel jerárquico superior que puede ser considerada como meta-conocimiento, puesto que se utiliza para indicarle al sistema como utilizar su conocimiento. Permite dividir un problema en partes, posibilita cambiar el flujo de ejecución del sistema y controla el proceso de elaboración de las conclusiones. Se denomina Base de Control al par< Rg , E > donde: Rg representa un conjunto de Reglas Asociadas y E un conjunto de t estructuras (ei) Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Grados de Certidumbre A  S1(WS11 WS12), …, Sr(WSr1 WSr2) Antecedente = Proposición simple o compuesta Sucedente = Proposición simple Reglas de Producción Generalizadas Constituyen un modelo natural de la manera en que los humanos representan los problemas, en términos de la notación SI...ENTONCES Se llama Regla de Producción Generalizada (RPG) a toda relación de la forma: Si se está absolutamente seguro de que se cumple el antecedente A entonces se puede afirmar que esto contribuye en WS11 al grado de certidumbre global de S1, en WS21 al grado de certidumbre global de S2, y así sucesivamente para los “r” sucedentes, y si por el contrario se está absolutamente seguro de que No se satisface A entonces eso contribuye en WS12 al peso de S1, en WS22 al peso de S2 y de la misma forma hasta Sr. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Condición de análisis (Proposición Compuesta) Valor de certidumbre Relaciones Contextuales Se llama Relación Contextual con respecto a la proposición Pj a la expresión: Pj(W) @ Cond Y significa que: “tiene sentido la evaluación de Pj si y solo si se cumple la condición de análisis expresada en Cond y en caso contrario Pj toma el peso altermo W”. Evaluación Alternativa Constituye un tipo de relación que afecta solamente la forma de evaluar Pj, ya que ésta puede variar en correspondencia con una condición, que de cumplirse determinará que Pj se evalúe como si fuera una pregunta, independientemente de si existen o no relaciones con otras proposiciones que posibiliten su deducción. Mientras que de no cumplirse la condición dada, entonces no se modifica el modo de evaluación natural. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Proposiciones o textos libres Reglas de Conclusión y Apoyo Conclusión Están relacionadas con la inclusión de los textos libres o las proposiciones, como parte de los resultados. Se llama Regla de Conclusión a una expresión que tiene la siguiente estructura: ANT  SucA [ParámetrosA] SucN [ParámetrosN] Reglas de Apoyo Son aquellas que permiten la introducción de variaciones externas a los esquemas globales de control, de forma tal que se pueda expresar en qué momento y bajo qué condiciones, se necesita un cambio al esquema interno y cuál debe ser. Se tienen seis tipos de reglas de apoyo: Visualización parcial de los resultados, Interrupción del proceso de elaboración de las conclusiones, Saltos en la evaluación de las reglas, Regla de acción en el sucedente, Asignación de pesos y Reevaluación. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Planteamiento del problema • Cuando se construyen SBC, es usual que la información llevada a la base esté integrada por grandes cantidades de conocimiento. Esto conduce a la introducción de múltiples anomalías y errores en su estructura. • El proceso de verificación de los SBC busca la detección y corrección de estos errores; y al mismo tiempo, es una parte importante en el aseguramiento de la confiabilidad para estos sistemas. • Se plantea el desarrollo de un sistema de verificación y análisis de sistemas basados en conocimiento aplicado al lenguaje de representación HAries, el cual permitirá confirmar que el sistema es lógicamente consistente, tras la detección de errores lógicos, semánticos y estructurales en su base de conocimientos. • Extracción de características para el análisis de la estructura teórica de las bases, mediante la construcción de tablas de parámetros estadísticos simples y gráficos, que muestren la composición de las mismas. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Objetivos General Desarrollar un sistema que permita analizar y verificar la estructura teórica de Sistemas Basados en Conocimiento de tipo HAries. Específicos • Extracción de parámetros generales y particulares de sistemas basados en conocimiento. • Búsqueda de errores lógicos, semánticos y estructurales. • Análisis de inconsistencias en las relaciones entre las estructuras de representación del conocimiento. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Metodología • Recopilación bibliográfica y análisis detallado de los métodos y herramientas de verificación existentes. • Estudio del lenguaje de representación del conocimiento HAries. • Diseño del módulo de extracción, análisis de los parámetros involucrados e implementación computacional. • Aplicación del módulo de extracción en casos prácticos. • Establecimiento de los criterios a tomar en cuenta en el módulo de verificación para cada una de las estructuras de representación del conocimiento en HAries y las relaciones entre ellas. • Implementación computacional del módulo de verificación. • Aplicación de los conceptos de verificación implementados en sistemas reales. • Escritura de artículos relacionados con el trabajo. Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Cronograma de actividades (1er Cuatrimestre)

Cronograma de actividades (2do Cuatrimestre)

Cronograma de actividades (3er Cuatrimestre)

Trabajos relacionados Métodos:Herramientas: • Tabulares RPC, CHECK, IMVER • Redes de Petri PREPARE • Grafos ARC, COVER, SVEPOA • Generación de Niveles KB-REDUCER, COVADIS, IN-DEPTH • Interpretaciones Algebraicas KIV • Meta – ConocimientoTEIRESIAS, EVA, CRIB Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Resultados esperados Al culminar este trabajo y en correspondencia con los objetivos definidos, el lenguaje de representación del conocimientoHAries contará una herramienta que permita de forma automática: • Estudiar los sistemas desarrollados con este lenguaje. • Detectar errores e inconsistencias. La herramienta estará dividida en dos módulos principales: • Módulo de extracción de parámetros • Módulo de verificación Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Resultados esperados • Módulo de extracción de parámetros Construcción de tablas de parámetros estadísticos simples y gráficos. Brindará al programador información sobre la composición de las bases de conocimiento. Se mostrarán parámetros generales, el estado de los archivos e información específica de las estructuras: Proposición, Reglas de Producción, Variables y Base de Control. • Módulo de verificación Brindará algunas facilidades en el proceso de desarrollo de las aplicaciones con la detección de los siguientes errores: • Estructurales: Redundancia, Duplicación y Ciclos (locales, particulares y globales) • Lógicos: Conflictos en las reglas • Semánticos: Valores legales, Relaciones entre las estructuras Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

Referencias • Alonso M. A., De la Cruz A. V., Gutiérrez A., “HAries: A Knowledge Representation Language”. In Proceedings of the 8th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Florida, USA. Vol.2, pp. 358-361 (2004) • De la Cruz, A.V., Valdés J.J., Jocik E., Balsa J., Rodríguez A., “Fundamentos y Práctica de la Construcción de Sistemas Expertos”. Editorial Academia, La Habana, Cuba (1993) • Cardeñosa J., Juristo N., “General Overview of the Valid Project”. In Proceedings European Symposium on the Validation and Verification of Knowledge Based Systems, EUROVAV’93, pp.53-67 (1993) • Coenen F., “An Advanced Binary Encoded Matrix Representation For Rulebase Verification”. Department of Computer Science, Liverpool University, Chadwick Building (1998) • De Antonio A., “Una interpretación Algebraica de la Verificación de Sistemas basados en el Conocimiento”, Facultad de Informática, Universidad Politécnica de Madrid (1994) • Meseguer P. and Verdaguer A., “Verification of Multi-level Rule-based Expert Systems: Theory and Practice”. In International Journal of Expert Systems, Vol. 6 No. 2, pp.163-192 (1993) • Nazareth D.L., “Investigating the applicability of petri nets for rule-based system verification”. In IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 4 No. 3, pp.402-415 (1993) • Nguyen T. A., Perkins W. A. and Pecora D., “Knowledge Base Verification”. In AI Magazine, Vol.8, No.2, pp. 69-75 (1987) • Suwa M., Scott A.C., and Shortliffe E.H., “An approach to verifying completeness and consistency in a rule based expert system”. In AI Magazine, Vol. 3, No. 4, pp.16-21 (1982) Sistemapara el análisis y verificación de Sistemas Basados en Conocimientos

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