Ingenieria del conocimiento

En el tercer taller, el ponente se refirió a la ‘materia prima’ de la Inteligencia Artificial (IA) que consiste en una base de datos que viste al Sistema Experto (SE) que se esté desarrollando. El ‘alma’ de todo programa consiste en una serie de datos que constituyen la información de lo que debe realizar y cómo lo debe realizar el SE.

Al proceso mediante el cual se genera dicha base de datos se le llama ingeniería del conocimiento: método apropiado que selecciona y organiza la información que contiene el o los SE´s.

La ingeniería del conocimiento se desarrolla en cuatro fases: 1) La adquisición de fuentes de conocimiento de donde se extraen los datos convenientes para las metas del sistema que se está diseñando. Las fuentes pueden ser de dos tipos: públicas; que son aquellas que provienen de publicaciones como libros, revistas, artículos científicos y que son de relativo fácil acceso. El segundo tipo de fuentes que describe el ponente es la proveniente de un experto humano o de un grupo de expertos humanos y les llama fuentes de tipo privado.

Existe una distinción entre el sistema que se desarrolla a partir de fuentes públicas y de aquel que requiere o requirió los conocimientos y la expertisia de un ser humano. Este último es reconocido como un SE (sistema experto), mientras que aquel que proviene de fuentes públicas es llamado sistema basado en el conocimiento. Sin embargo, las definiciones resultan circulares, ya que, en última instancia, un SE también es un sistema basado en el conocimiento.

El desarrollador deberá encontrar las fuentes más convenientes para lograr el diseño y desarrollo del sistema. En el caso de los SE´s, el ingeniero del conocimiento se entrevista con los expertos para construír un mapa de información que contiene el conocimiento requerido. Esta información es la representación gráfica de la solución a un problema.

Al hablar de un SE se debe considerar que su origen es la necesidad de resolver o agilizar la resolución de problemas que se presentan en algún campo. Por ejemplo, la necesidad de monitorear la presión cerebral en pacientes víctimas de traumatismo craneoencefálico, o bien para perfeccionar la perforación de pozos petroleros. Y es necesario considerar que al decir ‘algún campo’, puede ser casi cualquier terreno del conocimiento y de las prácticas tecnológicas e intelectuales del ser humano.

La resolución del problema consiste en el desgloce que sugiere el experto y este se transforma en el mapa de conocimiento con el que se vestirá el programa. El programa se manifiesta a través de la manipulación de símbolos con los que cuenta y que previamente han sido seleccionados, organizados e implantados en el programa, a través del ser humano experto en la resolución de la situación. Las máquinas per se, aún no resuleven los problemas. Siguen siendo los humanos los que proveen a las máquinas de una capacidad que les pertenece a los expertos y que requieren de extensiones para potencializar su trabajo.

El Dr. Kemper, también hizo referencia a los niveles de conocimiento que existen y ambos niveles resultan pertinentes para el diseño y el funcionamiento de un SE.

El conocimiento superficial está compuesto por la expertisia de los seres humanos: La expertisia es la capacidad de resolver situaciones prácticas, la habilidad para reconocer los conflictos y la agilidad para tomar decisiones encaminadas a la exitosa resolución. La expertisia consiste en reglas heurísticas de búsqueda rápida. Por otro lado, el conocimiento profundo proviene de las teorías, los conceptos y las demostraciones que sustentan una práctica o una técnica, generalmente de tipo académico. Entre ambos niveles se generan los tipos de conocimiento, como por ejemplo, el conocimiento declarativo, que permite distinguir cómo son las cosas, formular proposiciones y enunciados de tipo descriptivo. En segundo término, el Dr. Kemper habla sobre el conocimiento procedural, que consiste en la sabiduría práctica de cómo se hacen las cosas. El ingeniero del conocimiento debe saber distinguir entre niveles de conocimiento y clases de conocimiento y tomarlos en cuenta para realizar los mapas, ya que al combinar ambos el resultado es un SE robsuto y exitoso.

Existen distintos tipos de mapas. El Dr. Kemper mencionó tres clases. En primer lugar habló de las listas que son agrupaciones de elementos distribuídos en un esquema que permite crecer en organización por niveles y construír un mapa de conocimientos que represente al problema y a su solución. Cada elemento tiene su propia lista de subelementos y así continuamente. Sin embargo, las listas no permiten representar de manera explícita las relaciónes de interacción que existen entre elementos y subelementos.

Otro tipo de mapa de conocimiento es el llamado ‘árbol de decisión’ que está formado por nodos y ramas que conducen a otros nodos finales. Cada nodo es un atributo y la rama es el valor correspondiente. Este esquema sí permite representar las relaciones que existen entre elementos y subelementos del problema. De un árbol se puede derivar una tabla de decisión, que contiene todas las combinaciones posibles y necesarias para alimentar al sistema.

El tercer tipo son los diagramas de dependencia. Éstos parten de la solución del problema. Obtener la solución depende de una serie de factores que representan los atributos y componen la ruta hacia la solución. Estos diagramas permiten (también) crear tablas de decisión a través de las cuales se realiza la programación del SE.

Alejandro Brauer Vega