Metodología Grover La meto metodo dolo logí gía a de Grov Grover er [198 [1983] 3] prop propo one tres fase fases s par para el desarrollo del proceso de adquisición del conocimiento, cada una acom acompa paad ada a de una docum documen enta tació ción n detall detallad ada a que que reempla eempla!a !an n parcialmente al e"perto # sirven como medio de documentación # referencia para usuarios # diseadores$
Figura: Fases Fases del ciclo de adquisición del conocimiento. Las tres fases que propone la metodología Grover son: 1.-Denición del dominio 1.-Denición 2.-F 2.Formulación del conocimientoF conocimientoFundamental undamental .-!onsolidación .!onsolidación del conocimiento "asal
#stas tres fases son e$puestas a continuación: 1.- Denición del dominio %sta etapa consiste en reali!ar una cuidadosa interpretación del pro&lema$ %l o&'etivo es la producción de un Manual de (e)nición de (ominios, cu#o contenido se descri&e a continuación* + (escripción general del pro&lema$ + i&liografía de los documentos referenciados$ + -denti)cación de e"pertos$ +(e)nición de m.tricas de performance apropiadas para evaluar el rendimiento del /istema %"perto$ + (escripción de escenarios para e'emplos posi&les$
2.- Formulación del conocimiento fundamental %sta etapa consiste en e"aminar los escenarios seleccionados por el e"perto a partir de criterios de evaluación # reclasi)carlos seg0n* + %l ms importante$ + %l ms esperado$ + %l ms arquetípico$ + %l me'or entendido$ 2ara o&tener el conocimiento fundamental se usa la t.cnica de simulación del proceso # reclasi)cación que consiste en que el e"perto simule la solución de un pro&lema constru#endo ver&almente las reglas de ra!onamiento que utili!a$ Luego se procede a anali!ar estas reglas # reclasi)carlas en diferentes niveles$ %sta &ase del conocimiento fundamental de&e incluir* + (e)nición de fuentes de entrada # formatos$ + (escripción del estado inicial que inclu#e el conocimiento &ase$ + on'unto &sico de ra!ones # reglas de anlisis$ + Lista de estrategias 4umanas$ + ota de rendimiento mínimo$ + (e)nición de m.tricas aplica&les$ +5.cnicas de corrección$ + (elimitación de las capacidades del sistema e"perto que pueden ser e"pandidas$
%ste cuerpo de conocimientos de&e estar escrito # se puede pro&ar implementndolo en una &ase de conocimientos que contraste con el escenario desde el cual fue adquirido # veri)cando que se o&tenga un comportamiento similar al que tendría el e"perto en el mismo escenario$
.-!onsolidación del conocimiento %asal %l conocimiento &asal es el con'unto de de)niciones necesarias para producir la actividad &asal$ La actividad &asal se de)ne como el menor nivel de actividad esencial para el mantenimiento de las funciones vitales del sistema, es decir, se de&e tener desarrollados todos los componentes del sistema e"perto pero no en la profundidad en la que estarn desarrollados en la versión )nal del sistema$ 2ara conocer este nivel de desarrollo se de&e contar con estndares mínimos de performance en la de)nición del domino$
Metodología de uc4anan 6no de los primeros m.todos de desarrollo estructurado de sistemas inteligentes fue el propuesto por uc4anan # otros autores en 1983$ /eg0n estos autores la adquisición del conocimiento de un sistema inteligente, # por e"tensión la construcción de todo el sistema, podía dividirse en las cinco fases dela )gura* identi)cación, conceptuali!ación, formali!ación, implementación # prue&a$
Requisitos
Identificación
Conceptos
Conceptualización
Estructuras
Formalización
Reglas
Implementación
Reformulaciones s o ñ e s i d e R
s o t n e i m a n i f e R
Prueba
/in em&argo el proceso real no est tan &ien de)nido como puede sugerir la )gura anterior, # ms &ien representa una apro"imación a las distintas # comple'as fases que se llevan a ca&o a la 4ora de desarrollar un sistema inteligente, # que pueden variar de una situación a otra$
La descripción de cada una de estas fases es la siguiente* -denti)cación$ 7ase mediante la que se reconocen aspectos importantes del pro&lema, como son los participantes e"pertos del dominio, ingenieros del conocimiento # futuros usuarios, las características del pro&lema tipo, su&tareas de que se compone, terminología a utili!ar, aspectos fundamentales, etc$, los recursos disponi&les fuentes de conocimiento, facilidades computacionales, tiempo de desarrollo, )nanciación, etc$, # las metas a alcan!ar formali!ar conocimiento e"perto, distri&uir e"periencia, a#udar a la formación de nuevos e"pertos, etc$$
onceptuali!ación$ 7ase mediante la que se trata de organi!ar el conocimiento seg0n un esquema conceptual$ %l e"perto # el ingeniero del conocimiento tratan de encontrar conceptos que representen el conocimiento del e"perto, al mismo tiempo que intentan determinar cómo es el :u'o de información durante el proceso de resolución de pro&lemas$
7ormali!ación$ %sta fase consiste en traducir los conceptos clave, los su&pro&lemas, # las características del :u'o de información, identi)cados durante la fase anterior, en representaciones formales &asadas en 4erramientas o esquemas de la ingeniería del conocimiento$
%licitación$ ;unque no aparece en el tra&a'o original de uc4anan, es com0n incluir una fase de elicitación despu.s de la fase de formali!ación$ %n esta fase se lleva a ca&o la e"tracción del conocimiento mediante un soporte físico que es consistente con la información o&tenida durante los procesos de identi)cación # conceptuali!ación$
-mplementación$ %n esta fase, el ingeniero de conocimiento formula reglas, # estructuras de control, que representan los conceptos # el conocimiento formali!ado$ %l resultado es un programa prototipo que nos permite compro&ar si 4emos conceptuali!ado # formali!ado &ien el conocimiento que el e"perto tiene so&re el pro&lema$
2rue&a$ %sta fase consiste en la evaluación del rendimiento del prototipo construido para encontrar errores o anomalías en la &ase de conocimientos o en los mecanismos de inferencia$ uc4anan sit0a los la!os de realimentación despu.s de la fase de prue&a, pero tam&i.n indica que el proceso no tiene por qu. seguir estrictamente la secuencia representada en la )gura anterior$ ;utores posteriores, como Ma#r4auser, sealan que las retroalimentaciones pueden aparecer entre cualquier par de fases de la metodología$ ;sí, por e'emplo, si el ingeniero del conocimiento no encuentra reglas adecuadas durante la implementación puede requerir una vuelta atrs # una reformulación del pro&lema$ La nueva representación del ciclo de vida de los sistemas inteligentes sería tal # como se presenta en la siguiente )gura, una red completamente comunicada$
Identificación
Prueba
Implementación
Conceptualización
Formalización
Las estructuras de este tipo son mu# comple'as de controlar # de mane'ar, #a que el n0mero de iteraciones entre las fases es desconocido, # los o&'etivos pueden cam&iar a medida que avan!a el desarrollo$ 5am&i.n es difícil llevar a ca&o un control de los progresos reali!ados$
Metodología de Brule La característica más importante de esta metodología es el desarrollo de un SE temprano, que incrementalmente converge al sistema experto final. Muchos de los trabajos en SE no son dirigidos correctamente. En la maoría de los casos el problema se encuentra en la construcci!n del soft"are no en la adquisici!n del conocimiento
Mantenimiento: En todo sistema se requiere de un mantenimiento para poder existir #o progresar, como así tambi$n la actuali%aci!n del sistema. Pre-planeamiento: &onde se define el problema, se investiga la factibilidad del proecto, el costo de conducci!n, probabilidad de $xito. Diseño y especificación: Se crea el equipo de trabajo, estructuran las perspectivas, se planifica la primera sesi!n se define el modelo perspectiva inicial mediante la creaci!n de un prototipo demostrativo Desarrollo temprano: El equipo reali%a su primer esfuer%o de desarrollo. El final de esta será un dise'o relativamente estable Implementación: &onde si el dise'o es satisfactorio, comien%a la implementaci!n. Es un proceso interactivo, definici!n del sistema, construcci!n e implementaci!n Evaluación: Se verifica valida el sistema experto se establece la performance del sistema. Supervisión: (onsiste en un testeo en línea, en un ambiente limitado controlado.
!&'!L()*+': Los /istemas %"pertos 4an sido diseados para facilitar las tareas en m0ltiples campos de aplicación # proporcionar equivalentes resultados a los de un e"perto 4umano$ /e sa&e que no son aptos para resolver pro&lemas generales pero su e)ciencia aumenta mientras ms acotado o especí)co sea el dominio de aplicación$ ;ctualmente los /istemas %"pertos son empleados en reas diversas # e"iste una importante variedad de 4erramientas # tecnologías para implementarlos$ omo todo sistema, poseen fortale!as # de&ilidades, no o&stante # en t.rminos generales, por su :e"i&ilidad, con)a&ilidad # escala&ilidad se los puede considerar como una tecnología de pro&ada efectividad # lo su)cientemente madura para con)ar decisiones de considera&le criticidad$
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