Sistemas Expertos Basados en Reglas

Bayron Banegas ^a Jerson Enamorado ^b

Luis Moncada ^c

Resumen. Los sistemas expertos basados en reglas son la toma de decisiones en base a los hechos de una base de conocimientos tienen su origen en las reglas deterministas que son implementadas en la toma conclusiones ya sean estas simples o compuestas por eso se hace mención de la forma en la cual está estructurada dichos sistemas basados en reglas y para comprender la forma en que interactúan y resuelven los hechos y los mecanismos de control para evitar la incoherencia en las conclusiones mencionando las principales ventajas y desventajas concluyendo que son herramientas que brindan una respuesta precisa en base a determinada base de conocimientos para satisfacer las inquietudes de los usuarios finales.

Abstract Sumary Expert Systems son rule-based Decision Makin on teh basis of the facts of a
knowledge Base have their origin in the deterministic rules that are implemented in These
conclusions whether simple or compound so referred the way in wich the said structured
ruele-bases systems and understand how they interact and solve Facts and Control
Mechanisms to avoid inconsistency in the conclusions mentioning the main advantages and
disadvantages concluden that they are tools providin a precise answer at the baser with
a base o knowledge Determined for satisfy the concerns of the End Users.

Palabras Claves. Reglas deterministas, Motor de inferencia, Modus Ponens, Modus Tollens, Reglas de inferencia, Resolución, Encadenamiento en Reglas, Encadenamiento en Reglas Orientado a Objetos.

Sistemas basados en reglas

Para poder entrar en cuestión de materia en base a los sistemas basados en reglas tenemos que formarnos un panorama sobre un concepto simple pero a su vez eficaz para la compresión de nuestro tema primordial es este caso son las reglas deterministas y sistemas expertos.

Reglas deterministas

El uso de reglas deterministas es una lógica simple para la toma de decisiones como el hecho de que si X entonces Y esto quiere decir que las variables independientes de X especifican el valor que tomara la variable Y. Poniendo esta misma metodología en forma de una preposición simple en el cual se determina la veracidad de los hechos sería un ejemplo común para un estudiante antes su preparación antes de un examen:

La afirmación positiva

Si el estudiante si estudia aprobara la asignatura.

La afirmación negativa

Si el estudiante no estudia reprobara la asignatura.

Podemos concluir que en este ejemplo X son todas las implicaciones que el estudiante puede llegar a tener para cumplir con su objetivo el cual es aprobar la asignatura y Y es el resultado de la toma de decisiones del estudiante aprobar o reprobar la asignatura.

Después de comprender la implicación de las reglas deterministas podemos bosquejarnos su relación con los sistemas expertos basados en reglas como que en la cotidianidad de la vida surgen X cantidad de problemáticas y a través de la toma de decisiones en base a un conjunto de reglas que nos lleven a seleccionar la respuesta más adecuada.

Sistemas Expertos

Un experto es un complejo gurú de respuestas adecuadas y acordes a determinada problemática un sistema experto es la abstracción del experto en un programa informático con la capacidad de poder tomar decisiones sobre un determinado tema. Actúa con una base de conocimientos sobre información de varios expertos en un área de estudio específica para ayudar al usuario final.

Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción). (Giarratano – Riley 2001)

Una vez comprendido estos dos conceptos podemos concluir de una forma general la representación más común de la inteligencia artificial son los sistemas expertos basados en reglas. Estos sistemas se caracterizan razonamiento lógico para solución de problemas en diferentes ámbitos multidisciplinarios con el objetivo proveer respuestas acertadas en la medida de lo posible.

Su principal estructura son un conjunto de reglas conocidas como hechos los cuales son la representación del campo o dominio de estudio. Estos hechos o más conocidos hipótesis cuentan con un conjunto de relaciones o evidencias que utilizando un procesamiento de razonamiento lógico que contiene preposiciones verdaderas y falacias para obtener la hipótesis con mayor probabilidad de poder solventar de manera efectiva.

Podemos comprender esta definición con el siguiente argumento:

Aplicación a Sistemas Expertos Basados en Reglas

Sean {H1………Hn} el conjunto de n posibles hipótesis.

{E1…….En} m posibles evidencias.

Si asumimos que la hipótesis y los eventos son T o F, lo que queremos encontrar es la solución más conveniente es lógico pensar que si la hipótesis está contenida en el universo da las opciones y E es verdadera que cumple con las evidencias para poder considerar la hipótesis como verdadera entonces se puede decir que la hipótesis seleccionada es la conveniente para tomar una decisión en base a la evidencia.

Entonces en los sistemas expertos basados en reglas tienen injerencia dos elementos fundamentales:

· Hechos o evidencia.

· Reglas o conocimientos.

Características de los hechos son:

· Posee relevancia.

· Dinámicos.

· Se aplican a una situación en particular.

· Su origen no es permanente.

Características de las reglas:

· Son dinámicas.

· Están relacionadas.

· Son lógicas.

· Una premisa o antecedente.

La suma de las reglas y los hechos da como resultado el Motor de inferencia para obtener nuevos resultados o hechos estos resultados pueden estas basados en conocimiento determinista en algunos casos los hechos son difíciles de comprender con claridad la información es aleatoria y poco entendible. El motor de inferencia siempre está necesita nuevos conocimientos o hechos para continuar con el desarrollo de las hipótesis y poder sacar conclusiones. Este suministro puede ser dado por el usuario mismo.

La función primordial del motor de inferencia es mostrar al usuario final el resultado o conclusiones dando una explicación que pueda satisfacer el porqué de dicha conclusión las cuales pueden ser de dos tipos las compuestas que resultan de más de una regla y las simples la que tiene su origen de una sola regla.

Un motor de inferencia implementa las siguientes reglas de inferencia:

· Modus Ponens.

· Modus Tollens.

· Resolucion.

Un motor de inferencia también implementa estrategias de inferencia:

· Encadenamiento de reglas.

· Encadenamiento de reglas orientado a objetos.

· Compilación de reglas.

Modus Ponens

Si la premisa de la regla es verdadera pasa a formar parte de la base de conocimiento esta regla denominada trivial es la base de muchos sistemas ejemplo:

Si hay comida entonces se alimenta

Si hay comida

Por lo tanto si se alimenta.

Modus Tollens

En este caso se examina si la conclusión es una falacia ejemplo:

Si hay comida entonces se alimenta

No hay comida

Por lo tanto no se alimenta.

Estas dos reglas de inferencia deben ser utilizadas como complementarias para una mayor resolución de los problemas al brindar un mayor conocimiento que por separado.

Resolucion

Esta regla utiliza los siguientes criterios para obtener solución a reglas compuestas:

· Sustitución por expresiones lógicas iguales.

· Combinar expresiones.

· La última expresión se utiliza para obtener la conclusión

Encadenamiento de Reglas

Se utiliza cuando las hipótesis de ciertas reglas coinciden con los resultados de otras estas conclusiones pueden dar lugar a nuevos hechos este proceso se repite hasta que no se pueden obtener más resultados se utiliza una base de conocimientos iniciales que junto con los resultados o hechos hacen posible asignar a los objetos valores, aplicar la regla de la base de conocimiento y repetir si es necesario ya que las conclusiones de estas premisas dan lugar a nuevos hechos y estos se incorporan a los hechos ya conocidos ejemplo:

Siete bailarinas con traje se les suman otra persona más con traje de baile

Entonces por encadenamiento se toma como que la octava persona también es bailarina.

Encadenamiento de Reglas Orientado a objetos

Se selecciona cual será el objetivo y comienza a buscarse dentro de las reglas una conclusión para el objetivo escogido

si la respuesta no es positiva se solicita más información por parte del usuario para volver a realizar la búsqueda también se les denomina encadenamiento hacia adelante o hacia atrás ejemplo:

Hechos: Juan es albañil, Pedro es albañil, los albañiles son personas

Reglas: si X es albañil entonces tiene herramientas, si x es Ingeniero entonces tiene casco, si x es albañil es un obrero

Hecho que desea probar Pedro tiene casco.

Compilación de Reglas

Se contempla con un conjunto de datos para poder alcanzar objetivos una vez determinados previamente los datos y objetivos las reglas pueden ser compiladas pueden escribirse los objetivos en función de los datos podemos decir que el valor se obtiene una ecuación por implicación.

Control de coherencia

En determinadas situaciones complejas se pueden dar resultados incorrectos es de vital importancia controlar la construcción de la base de los conocimientos y los procesos en los cuales se suministra la información ya que si la información de los hechos no es la correcta la conclusiones del sistema experto serán inconsistentes por eso la coherencia ayuda al usuario a obtener datos coherentes y evita datos inconsistentes en la base de conocimientos para poder realizar esta valoración un conjunto de valores deben de producir conclusiones no contradictorias.

Basta con determinar la coherencia de las reglas una vez tras ser ingresada cada regla si esta regla resulta ser coherente debe ser agregada a la base de conocimientos.

Aplicaciones

Las grandes cantidades de data que se manejan en la mayoría de empresas modernas junto con la realización de operaciones numérica para la toma de decisiones los convierten en una herramienta útil no solamente en este ambiente también incursionan en áreas como ser Arqueológica, Militar, Agricultura, Electrónica, Transporte, Educación, Medicina Industria y Gestión.

Los sistemas con más implicaciones son los BRMS es una herramienta de gestión empresarial que expresa eficazmente mediante reglas de negocio para la obtención de decisiones de gestión.

Ventajas

· Modularidad,

· Uniformidad

· Naturalidad para expresar el conocimiento.

· Análisis de patrones.

Desventajas

· Encadenamiento infinito.

· Incorporación de conocimiento nuevo contradictorio.

· Modificación de reglas existentes.

CONCLUSIONES

Los sistemas expertos basado en reglas son sistemas implementados para tomar decisiones en base a las conclusiones obtenidas en base a los resultados de una base de conocimientos que puede realizarse con una elección de reglas simples uno a uno o reglas compuestas mediante la combinación con el motor de inferencias que es la columna vertebral de este tipo de sistemas que muestran las conclusiones que presentan la mayor coherencia y que tiene que tener mecanismos para evitar las respuestas incoherentes para obtener una respuesta que satisfaga la problemática del usuario y facilitando la manera