INTELIGENCIA ARTIFICIAL II

INTELIGENCIA ARTIFICIAL IICalidad y validacin de sistemas expertos

Alumno : Calzada Meza, Jos AntonioCiclo : XUniversidad: Jos Carlos MariteguindicePrincipales errores en el desarrollo de un sistema experto. Calidad de un sistema experto. Validacin de sistemas inteligentes.Mtodos cuantitativos de validacin.Eficiencia y error de sistemas expertos.2 Calidad de un sistema experto(SE). Sistemas que emulan el comportamiento de un experto en un campo concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las respuestas y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la Inteligencia Artificial.Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (informacin sobre el seguimiento de una accin).Un Sistema Experto est conformado por:base de conocimientos (BC).base de hechos (memoria de trabajo).motor de inferencia: intentando modelar el proceso de razonamiento humano.mdulos de justificacin: muestra el razonamiento seguido para llegar a una conclusin determinada. interfaz de usuario.

3Validacin de sistemas inteligentesLa validacin est presente en dos momentos de la construccin de un SE : durante la fase de adquisicin de conocimientos para verificar que la informaciones completa, consistente y correcta y una vez que el cdigo de la Base de Conocimiento(BC) es obtenido para asegurar la consistencia lgica de este.Otros hacen una distincin entre validacin y verificacin planteando que:La validacin determina si el sistema resuelve satisfactoriamente los problemas del mundo real para el cual fue creado.La verificacin determina as el sistema satisface completamente sus especificaciones y no contiene en consistencias lgicas

Calidad de un sistema experto4Validacin de sistemas inteligentes5

Pirmide de anlisis del comportamiento de un Sistema Inteligente.

Calidad de un sistema experto6Evaluaciones de Sistemas InformticosVerificacin:Comprobacin de que estamos construyendo el sistema correctamente.Comprobar que el sistema no contiene errores de implementacin.Comprobar que el sistemas cumple con las especificaciones inicialmente definidas.Validacin:Comprobacin de que estamos contrayendo el sistema correcto.Comprobar que el sistema produce la salida correcta.Comprobar que el sistema cumpla con las necesidades y los riquitos del usuario. Calidad de un sistema experto7Aspecto Generales de la Validacin

Calidad de un sistema experto8Personal Involucrado

Calidad de un sistema experto9Partes del Sistemas que debe ser validadas

Calidad de un sistema experto10Proceso de validacin a partir de caso de prueba

Obtencin de la casustica.Obtencin de los resultados del sistema.Proceso de Validacin11Mtodos cuantitativos de validacincuantitativos y cualitativos de validacin13Los mtodos cuantitativos se basan en modelos fenomenolgicos o de principios bsicos, y modelos identificados a partir de datos experimentales o adquiridos en planta. Estos modelos se formulan mediante ecuaciones de estado, ecuaciones entrada-salida o funciones de transferencia.Los mtodos cualitativos generalmente se basan en el conocimiento heurstico de expertos en el proceso o sistema. Este conocimiento se formula mediante modelos cualitativos, estructurados en base a reglas IF-THEN.cuantitativos y cualitativos de validacin14Ejemplos de esta tendencia son: sistemas expertos con redes neuronales; sistemas expertos difusos; modelos hbridos para procesos que integran subprocesos continuos y batch; controladores predictivos hbridos; controladores lgicos programables con control PID. En general los mtodos cualitativos estn relacionados con la Informtica. Se engloban bajo el nombre de Inteligencia Artificial o Sistemas Inteligentes. Entre stos se encuentran los Sistemas Expertos o Sistemas basados en Conocimiento.Eficiencia y error de sistemas expertosEficiencia y error de sistemas expertosConfiabilidad. Este termino es necesario sea separado en varios elementos que permiten darle al software el matiz de fiable. Sus componente son :CompletitudConsistencia y precisinSolidezSimplicidadSeguridad y Verificabilidad, estas dos ltimas que se determinan con el sistema en uso.Usabilidad. Si bien es cierto que la confiabilidad es un factor muy importante en la calidad del software tambin lo es el hecho de que es necesario considerar otros factores como los que se mencionan en esta seccin puesto que de nada sirve un software que funcione correcta y confiablemente si el usuario prefiere no utilizarlo.Exactitud de los procesosClaridad y exactitud de la documentacinCompletitudEficiencia y verificabilidad del softwareClaridad y amigabilidad de la interfaz

16Eficiencia y error de sistemas expertosMantenibilidad. Este aspecto de calidad involucra los elementos que simplifican la labor de prevencin, correccin o ampliacin del cdigo del programa. Retomar un cdigo escrito meses antes es un trabajo dispendioso y agobiante, en especial cuando las aplicaciones no cuentan con la caracterstica a la cual aqu se hace referencia. Se pueden considerar como atributos de este aspecto :Exactitud y claridad en la documentacinModularidad acoplamientoFacilidad de lecturaSimplicidadPortabilidad. Es la capacidad que posee un sistema de informacin que le permite funcionar en diferentes plataformas ya sean hardware o de software

17

1

Experto

humano

Experto

humano

Automticos

4

Semi-automticos

Manuales

Ejemplos y

casos histricos

2

Ingeniero del conocimiento

MODO DE ADQUISICIN

FUENTE DE CONOCIMIENTO

Programa de comprensin de textos

Programa de induccin

Textos

3

5

Textos

Programa inteligente de edicin