Intelligent Systems Development(Tabla 14.1) QDefinición del problema QValorar las ... QAnálisis...

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CAPÍTULO 14

Desarrollo de Sistemas Inteligentes

Decision Support Systems and Intelligent Systems, Efraim Turban and Jay E. Aronson6th ed, Copyright 2001, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

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Desarrollo de Sistemas Inteligentes

Un vistazo al proceso de desarrollo de sistemas expeertos

Un desempeño diferente depende de– La naturaleza del sistema con el que ha

sido construido– La estrategia de desarrollo– Las herramientas de ayuda


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Prototipo:Ciclo de vida de los ES

6 fases

Procesos no lineales


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Fases

I. Instalación del proyectoII. Diseño y análisis del sistemaIII. Prototipos rápidosIV. Desarrollo de sistemasV. ImplementaciónVI. Post-implementación


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Fase I: Instalación del proyecto

(Tabla 14.1)Definición del problemaValorar las necesidadesEvaluación de las alternativasVerificar y aproximar un sistema expertoEstudio de viabilidadAnálisis costo-beneficioConsideración de las cuestiones directivasOrganización del equipo de desarrollo


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Definición del problemay Valorar las necesidades

Escribir una declaración clara y proporcionar tanta información e apoyo como sea posible

Dirigir una declaración formal de las necesidades para entender mejor el problema


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Evaluación de las alternativas

Usando expertosEducación y entrenamientoPaquetes de conocimientoSoftware convencionalComprando conocimiento en la Internet


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Verificar y aproximar un sistema experto

Dentro del marco para determinar problemas aptos con un ES

(Waterman [1985])

1. Requerimientos para el desarrollo de un ES2. Justificación para el desarrollo de un ES3. Propiedad de un ES


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1. Requerimientos para el desarrollo de un ES (todo lo necesario)

1. La tarea no requiere de sentido común2. La tarea requiere habilidades cognoscitivas no

físicas3. Por lo menos un experto genuino, esta

dispuesto a cooperar 4. Los expertos implican métodos que pueden

articular la solución de sus problemas 5. Los expertos pueden estar deacuerdo en el

conocimiento y en las soluciones (continua)


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6. La tarea no es tan difícil7. Tareas bien entendidas y claramente

definidas8. Una definición de tareas bastante estable9. Técnicas de solución por computadora

convencional no satisfactoria (algorítmico)10. Resultados incorrectos o no óptimos

generados por el ES pueden ser tolerados 11. Son disponibles datos y casos de prueba12. El vocabulario de las tareas no tiene más

de cien conceptos


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2. Justificación para el desarrollo de ESS (Necesita por lo menos una)

1. La solución de problemas tiene un pago muy alto2. El ES puede preservar la escasa pericia humana

pero no estara perdida 3. La pericia es necesita en muchos ligares4. La pericia es necesita en ambientes hostiles o

peligrosos5. La pericia mejora el desempeño y/o calidad 6. Los sistemas pueden ser usados para entrenamientos7. La solución ES puede ser derivada más rápido que

un humano 8. El ES es más concistente y/o exacto que un humano

Los beneficios deben exceder a los costos Decision Support Systems and Intelligent Systems, Efraim Turban and Jay E. Aronson

6th ed, Copyright 2001, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

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3. Propiedad del ES(Considerar 3 factores)

1. Naturaleza del problema: Estructura simbólica y heurística

2. Complejidad de la tarea: Ninguno es tan fácil ni tan difícil para un

3. El alcance de un problema: Tamaño manejable y un valor practico

La selección del problema es un factor crítico


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Estudio de Viabilidad (Tabla 14.2)

Económico (financiero): ¿Deberíamos construirlo?

Técnico: ¿Puede construirlo?

Organizacional: Si podemos construirlo, ¿vendrán?


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Análisis Costo-Beneficio Determinar la viabilidad del proyecto

Confrecuencia es muy complicado

Dificultad para predecir el costo beneficio– Muchos son cualitativos

Desarrollar sistemas expertos constantemente


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Análisis costo-beneficio -Factores complicados

Consiguiendo una operación en el desarrollo de costos– Considerar (y revisar) el alcance del sistema – Estimar el tiempo requerido

Evaluando beneficios– Algunos intangibles– Difícil de relacionarse específicamente al ES– Los beneficios resultan a través del tiempo– No es fácil valorar la cantidad y la calidad– Es difícil evaluar las múltiples consecuencias

• (disposición, inconveniente, esperando lo peor)

Clave: identificar los beneficios apropiados


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Cuándo justificar (¡muy seguido!)– Al final de la fase I– Al final de la fase II– Después de que el prototipo inicial es terminado– Una vez que el prototipo esta funcionando– Una vez que la prueba de campo esta completa

(previo al desarrollo)– Periódicamente después de que el sistema este

trabajando (e.g., cada seis o doce meses)Comprobar– ¿Cómo justificarlo?


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Consideración de las cuestiones administrativas

Venta del proyectoIdentificar un ganadorSuporte administrativo de altos nivelesParticipación, apoyo y entrenamiento de end usersDisponibilidad financieraDisponibilidad de otros recursosLegal y otras coacciones en potencia


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Organización del equipo de desarrollo

Variaciones de equipos con fases– Desarrollo típico de un equipo – Expertos – Ingeniero– Es una persona


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El equipo puede incluir también

Vendedor(s)Usuario(s)Sistema integrador¡Requiere cooperación y comunicación!Posibles funciones y papeles en un equipo ES (Tabla 14.4)


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Jugadores importantes

Proyecto ganador

Proyecto líder


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Fase II: Diseño y análisis de sistemas

Plan y diseño conceptualEstrategia de desarrolloFuente de conocimientoRecursos informáticos


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Diseño conceptual Idea general del sistema Capacidades generales de un sistemaInterfases con otros CBISÁreas de riesgoRecursos requeridosFlujo de efectivo anticipadoComposición del sistemaOtras información para un diseño tardío detalladoDeterminar la estrategia de desarrollodespués de haber completado el diseño


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Metodología y estrategía de desarrollo

Desarrollo caseroOutsourcingArmonizar una aproximación


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Desarrollo caseroInformática End-userInformática centraliza

Informática End-user con control centralizadoIslas de alta tecnologíaCentros de información


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Outsourcing

Alquiler de una consultoríaConvertirse en un sitio de pruebaEl compañero de escuelaUnir una industria de construcciónComprar una firma AI


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Armonizar una aproximación

Mezclar ambas

En casaOutsourcing


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Seleccionando un experto

ExpertosPericia basada en experiencia y puede ser expresada por heurísticosTemas de selección– ¿Quién selecciona a los expertos?– ¿Cómo identificar un experto?– ¿Qué es lo que hace si necesita algunos

expertos?– ¿Cómo motivar a los expertos a cooperar?


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Clasificación de software:Niveles de tecnología

(Figura 14.2)

Aplicación de Sistemas Expertos (ES específico)

ArmazónSistemas híbridos

Herramientas de ayuda, facilidades, y ayuda a la construcción

Lenguajes de Programación Decision Support Systems and Intelligent Systems, Efraim Turban and Jay E. Aronson

6th ed, Copyright 2001, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ

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Clsificación de software:Niveles de tecnología

(Figura 14.2)Sistemas expertos específicosArmazonesHerramientas de ayudaSistemas híbridos (ambientes)Lenguajes de programaciónNUEVO– Programación Orientada a Objetos (OOP) – Internet/Web/Intranet-basada en herramientas


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Construyendo sistemas expertos con herramientas

1. El constructor emplea el desarrollo de herramientas en el motor para dirigir el conocimiento de base

2. El conocimiento de base es probado en problemas de muestra usando el motor de inferencia

3. El proceso es repetido hasta que el sistema opera

4. El motor de desarrollo es removido y el sistema experto especifico esta listo para sus usuarios ((ejecutables)usando una aceleración separada del componente de una herramienta)


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Armazones y ambientes Componentes de sistemas expertos1. Sistemas de adquisición de conocimiento2. Motor de inferencia3. Facilidad de explicación4. Subsistema de interfase 5. Facilidad de administrar bases de conocimiento6. Base de conocimiento

Armazón: Componentes 1-5 (Figura 14.3)


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Concepto de Armazón para la Construcción de Sistemas Expertos

(Figura 14.3)

Base de conocimiento

(reglas)

Consultarle aldirector

Editar y depurar bases de cocimiento

Motor deinferencia

Facilidades de administración de

bases de conocimiento

Explicación del programa

armazón

En la punta del

iceberg


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Reglas basadas en armzonesExsysTé instantáneoXpertRule KBSG2GuruK-VisionCLIPSJESS


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Dominio-Herramientas especificas

Diseñado para ser usado en el desarrollo de un área especifica

Sistemas de diagnosticoArmazones para configuraciónArmazones para aplicaciones financieras Armazones para hacer sitas


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Desarrollo de Ambientes

Métodos de inferencia y representaciones de conocimiento para un apoyoEjemplos– ART-IM– Level5 Object– KAPPA PC


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Selección de Software

Complejidad del problema– Cambios tecnológicos frecuentes– Muchos criterio

Primera revisión:– “Guía de compradores de PC AI”– “Guiar los recursos de sistemas expertos” en AI

Experta– Newsgroup FAQs en ESMás cuestiones en la selección del desarrollo de

software ES (Tabla 14.7)


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Armazones vs. Lenguajes

Cómo elegir cuálProbar los procesos de jerarquíaanalítica (Capítulo 5)


38

Soporte de HardwareLa elección de un software depende

usualmente del hardware

PCsEstaciones de trabajo UnixServidores WebEstaciones de trabajo AIUnidad central


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Fase III: Prototipos rápidos y un prototipo

de demostraciónConstruir un prototipo pequeño

Prueba, mejorar, expandir

Facilidad de análisis y demostración

Diseño completo


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Prototipos rápidosCrucial para el desarrollo de ES Sistemas a escalaRepresentación del conocimiento incluidaPocas reglasPara aprobar el concepto

Procesos de prototipos rápidos (Figura 14.4)


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Fase IV: Desarrollo de sistemas

Desarrollo del conocimiento baseDefine la solución potencialDefine los hechos de entradaDesarrolla un bosquejoTraza un árbol de decisiónCrear un mapa de conocimiento (matriz )Crear una base de conocimientoPrueba, evalua, y mejora (conocimiento base)Plan para la integración


42

Usa una aproximación de desarrollo de sistemas

Continua con prototipos (si)

Usa la aproximación del ciclo e vida estructurado (raro)

Ambas (raro)


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Desarrollo de conocimiento baseAdquirir y representar apropiadamente

el conocimientoDefine soluciones potencialesDefine hechos de entradasDesarrolla un bosquejoTraza un árbol de decisiónCrear un mapa de conocimiento (matriz )Crear una base de conocimiento


44

Prueba, valida y verifica, y mejora

Prueba y evalúa el prototipo y versiones del sistema mejoradas– En el laboratorio– En el campo

– Inicialmente – evaluar un ambiente simulado


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Modified Turing Test: Compara el desempeño del ES a un criterio aceptable (decisiones del experto) ExperimentaciónProceso iterativo de evaluación: – Refinar el ES en su campo– Usa nuevos casos para expandir el conocimiento

baseValidación – determina si el sistema fue correctamente construido ¿El sistema hace lo que tiene que hacer a un nivel de exactitud aceptable?Verificación – confirma que el ES ha sido construido correctamente deacuerdo a las especificaciones


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Fase V: Implementación

Aceptación por el usuarioInstalación, demostración, desplegadoOrientación, entrenamientoSeguridadDocumentaciónIntegración, campo de prueba


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Cuestiones de implementación de ES

Aceptado por el usuarioInstalación aproximadaDemostraciónModo de despliegueOrientación y entrenamientoSeguridadDocumentaciónIntegración y campo de pruebe


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Fase VI: Post-implementación

Operaciones

Expansión: mantenimiento y mejorar la calidad

Incluye evaluación periódica


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Mejorando la calidad (Expansión)

Cambios en el ambienteSurgir de situaciones más complejasPuede agregar un subsistema adicional (e.g., LMS)


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Evaluación (Periódicamente)

Costos de mantenimiento contra beneficios¿Es el conocimiento actualizado?¿El sistema es accesible a todos los usuarios?¿El usuario esta incrementando su aceptación? (retroalimentación)


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El futuro del proceso de desarrollo de sistemas expertos

Avances esperados en

Capacidades flexibles del toolkit, incluyendo inferencia híbridaMejora lenguajes y desarrolla sistemasMejora frente ends para ayudar al experto a proveer conocimientoGUIs mejorados en ambientes basados vía WindowsMás usos de gentes inteligentes en toolkitsMejores formas de soportar las representaciones de conocimiento


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Uso de agentes inteligentes para asistir promotoresUso de arquitecturas de pizarrón y agentes inteligentes en el ESAvances en las aproximaciones orientadas al objeto, para representar el conocimiento y programar en ESHerramientas mejoradas y acostumbradas para dirigir el desarrollo ESIncrementa el uso y desarrollo de hipermedia (Web)Una máquina automatizada para el aprendizaje de base de datos y texto


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