1 Ingeniería de los Sistemas Basados en el ConocimientoJosé Ángel Bañares

2 Introducción Sistemas Basados en el conocimiento: Sistemas Expertos:Un sistema informático que utiliza conocimiento sobre un dominio de aplicación para obtener una solución de un problema en este dominio. Sistemas Expertos: Los sistemas basados en el conocimiento cuyo conocimiento proviene de un experto humano y/o realiza tareas propias de un experto. Presentación de los sistemas basados en el conocimiento como una rama de la IA Se persiguen soluciones heurísticas frente a soluciones algorítmicas

3 Objetivos Situación del alumno: ObjetivosFalta de experiencia en lenguajes de programación de IA Poco familiarizado con la resolución de problemas mal estructurados Desconocimiento del impacto que está teniendo la IA en la actualidad ¡Conocimiento de todas las tecnologías alrededor de la Web 3.0! Objetivos Conocer y aplicar técnicas para la construcción de SBC Saber utilizar herramientas de desarrollo de SBC y como se implementan dichas técnicas Conocer dónde se están aplicando hoy en día las técnicas relacionadas con la asignatura

4 Desglose del curso 1. Sistemas Basados en el ConocimientoDefinición. Funcionalidad. Estructura. Desarrollo. Ventajas y Desventajas. 2. Modelos básicos de representación del conocimiento Sistemas Basados en Reglas Arquitectura. Memoria de Trabajo y memoria de producción. Proceso de reconocimiento: Red de inferencia, sistemas de reconocimiento de patrones. Eficiencia del proceso de reconocimiento. Proceso de razonamiento: Encadenamiento progresivo y regresivo. Estrategias de control. Ventajas y Desventajas Aspectos metodológicos en sistemas de producción tipo OPS5 (CLIPS): Desarrollo y control.

5 Desglose del curso 2. Modelos básicos de representación del conocimiento (sigue) Sistema de Representación estructurada Objetos: Common Lisp Object System (CLOS) Integración de los distintos esquemas de representación: Programación con Objetos y reglas en CLIPS/LISA/JESS

6 Desglose del curso 3.Modelos para representación de razonamiento complejo Control de Alto nivelEstrategias que se reflejan en una arquitectura Arquitecturas basadas en el uso de pizarra Sistemas Multi-Agentes (MAS). Softbots, Arquitectura FIPA, JADE. La Web Semántica (Web 3.0) Arquitectura de la Web Semántica RDF , SPARQL (AllegroGraph RDFStore , JENA), OWL, OWL-S, WSMO, Protégé.

7 Desglose del curso 4. Implementación Sistemas de RazonamientoTratamiento de la incertidumbre Razonamiento no monótono Sistemas de mantenimiento de la verdad JTMS, LTMS, ATMS Razonamiento con incertidumbre Modelos Bayesianos Factores de certeza 4. Implementación Sistemas de Razonamiento Implementación de sistemas de inferencia dirigidos por patrones Implementación de resolutores de problemas con TMS

8 Desglose del curso 5. Aplicaciones de las tecnologías ISBCProcesamiento de lenguaje natural. Gramáticas semánticas. Web semántica Indexación y recuperación de información (Google, lucene) Metadatos, Anotaciones La Web como una gran base de datos interoperable. Recuperación automática de datos Servicios Web (publicar, descubrir, componer servicios Web) Agentes software inteligentes

9 La importancia de la materia…To Web 3.0 and Beyond! The Story of Web and Web Services By Teen Berners-Lee Forewords by Michael N. Huns and Munindar P. Singh El termino de la Web semántica marca la dirección de la tecnología desde hace unos pocos años …

10 Web 2.0 WikipediaEl término Web 2.0 fue acuñado por O'Neill Media en 2004 para referirse a una segunda generación de Web basada en comunidades de usuarios y una gama especial de servicios, como las redes sociales, los blogs, los wikis o las folcsonomías, que fomentan la colaboración y el intercambio ágil de información entre los usuarios

11 Tim Berners-Lee on Web 2.0: "nobody even knows what it means"Tim Berners-Lee opina ¡No hay un significado preciso de la Web 2.0! Cuando se le pregunta si “es justo decir que la diferencia entre la Web 1.0 y la Web 2.0 es que la primera conecta computadores y la segunda conecta gente”, Berners-Lee lo niega con rotundidad: “La Web 1.0 conecta gente”. Tim Berners-Lee on Web 2.0: "nobody even knows what it means"

12 La Visión Tengo un visión de la Web en la que los computadores serán capaces de analizar todos los datos de la Web – El contenido, los enlaces, y todas las transacciones entre la gente y las computadoras. La Web Semántica que haría esto posible no ha surgido todavía, pero cuando lo haga, el día a día del comercio, la burocracia y nuestras vida será manejado por maquinas que dialogan entre ellas. La gente de los agentes inteligentes materializara esta visión. Berners-Lee, Tim; Fischetti, Mark (1999). Weavingthe Web. HarperSanFrancisco, chapter 12. ISBN  

13 Inteligencia ArtificialProyectando las tendencias actuales en el futuro, pienso que habrá un nuevo énfasis sobre sistemas autónomos- robots y softbots. Softbots son agentes software que navegan por Internet, buscando información que pueda ser interesante para sus usuarios. La presión para mejorar las capacidades de los robots y los agentes software motivarán y guiarán la investigación en IA durante los próximos años.” (Artificial Intelligence, A new Synthesis. Nilsson 1998)

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15 Old Objetivo: Abordar la Complejidad Tecnológicadescripciones de servicio (WSDL) registro UDDI Proveedor de servicio Cliente servicio mensajes SOAP (para buscar servicios) (para publicar descripciones de servicios) Old

16 Abordar la Complejidad TecnológicaObjetivo: Abordar la Complejidad Tecnológica

17 Objetivo: Abordar la Complejidad Tecnológica

18 Objetivo: Abordar la Complejidad Tecnológica

19 Trabajos prácticos Prácticas de la asignaturareglas CLIPS Objetos CLOS/Representación Estructurada Integración de Objetos y reglas (CLIPS, JESS) Razonamiento bajo incertidumbre o práctica de LN o de RI o ... Trabajo de la asignatura: Elegido por el alumno o alguno de los propuestos durante el curso Temas avanzados, Proyectos pedagógicos.

20 TRABAJOS Realizados cursos 98/99 a 03/04Trabajos sobre agentes Mars Attack, el retorno: Juegos y algoritmos genéticos Simulación y Agentes (inspirado en Agentsheep) Ki: Una arquitectura de agentes en Java. Aglets: (Arquitectura de Agentes Java de IBM) Voyager Recuperación de Información en Internet basada en agentes

21 TRABAJOS Realizados cursos 98/99 a 03/04Trabajos en CLIPS/JESS Control de ascensores en JESS Configuración de horarios en CLIPS Programación con restricciones en CLIPS Trabajos sobre búsquedas y representación del conocimiento Una jerarquía de estrategias de búsqueda en CLOS Una aproximación funcional a los algoritmos de búsqueda Ajedrez (Integración de Reglas y Minimax)

22 TRABAJOS Realizados cursos 98/99 a 03/04Trabajos relacionados con proyectos Ajuste a ejes de calles de posiciones GPS (CORBA y CLOS) Trabajos de procesamiento de lenguaje natural NLBean (Aplicación Java de acceso a una base de datos en español ) Inteface en lenguaje natural (Aplicación Lisp de acceso a una base de datos ) Interface en lenguaje natural al API SOAP de Google.

23 El caso del Ascensor. Integración de reglas y objetos Java

24 Lenguaje natural en consultas a Bases de Datos-LISP| NOMBRE | EDAD | | |------| | CEDRUN | 31 | | CEDRUN | 32 | | CEDRUN | 33 | | CEDRUN | 34 | > cuenta los delanteros 20 > muestrame el nombre de los delanteros de la temporada 94-95 | NOMBRE | | | | PARDEZA | | HIGUERA | | LORETO | | ESNAIDER | > muestrame el nombre y edad de los porteros de vizcaya

25 Lenguaje natural en consultas a Bases de Datos-Java

26 Interfaces LN a servidores Info. GeográficaMuestrame vehículos a 30 km de Zaragoza Muestrame un Mapa de Ejea

27 Coordinación Coordinación aplicaciones heterogéneasCoordinación servicios Web Ejemplo: Localización de quitanieves

28 Aplicaciones de Alg. Genéticos a Juegos

29 Simulación y Programación de Agentes en Java y JESSCreación OBJETO ESCENARIO ALTO_TOTAL 400 TIPOS_SUELO 3 tree NUMERO_AGENTES 3 6 13 0 TIPOS_AGENTE 2 coche Edición

30 INFORMACIÓN DE ENTE SELECCIONADO MAPA CON TODOS LOS ENTESOtras simulaciones... INFORMACIÓN DE ENTE SELECCIONADO MAPA CON TODOS LOS ENTES

31 Otras simulaciones... (Sims)

32 Otras simulaciones... (Fútbol sala)

33 REALTIMEBATTLE Es un juego de programación para UNIX, en el que una serie de agentes-robots luchan unos contra otros en una arena. La meta de cada robot es destruir al resto con ayuda de una serie de sensores (Radar) y efectores (Cañón). Su objetivo es permitir realizar test de distintos algoritmos de Inteligencia Artificial de una manera rápida, fácil y flexible.

34 Jgomas (Jade)

35 Shahrewar  Shahrewar es un sistema de conocimiento integrado multiagente con comportamiento basado en reglas y diseño down-top. El entorno : STEEL RAIN   Steel Rain es un juego de acción en primera persona orientado a multijugador ambientado en un universo de fantasía . Se basa en una perspectiva subjetiva, basada en gráficos 3D en tiempo real Los jugadores controlan a los Héroes del juego, que tienen capacidad para dar órdenes a los entes controlados por la IA.

36 Recuperación de InformaciónPaginasAmarillas.es Agente de Búsqueda en Java criterios de búsqueda informaciones sobre las empresas formateadas en XML Usuario

37 Juegos: Guiñote

38 Bibliografía Building Problem Solvers.K. D. Forbus and J. de Kleer. The MIT Press Peter Jackson. “Introduction to Expert System”. Third Edition. Addison Wesley,

39 Bibliografía Lisp, Third Edition P. Winston B. K. P. Horn,Tercera edición. Addison Wesley 1991

40 Bibliografía Joseph Giarratano and Gary Riley Expert Systems: Principles and Programming Thomson Learning,1998

41 Bibliografía Jess in Action : Java Rule-Based Systems by Ernest Friedman-Hill

42 Bibliografía Jess in Action : Java Rule-Based Systems by Ernest Friedman-Hill

43 Bibliografía Explorer's Guide to the Semantic Web by Thomas B. Passin

44 Bibliografía An introduction to MULTIAGENT SYSTEMS by Michael Wooldridge

45 Bibliografía Avelino J. Gonzalez and Douglas D. Dankel. “The Engineering of Knowledge Bases Systems”. Prentice Hall 1993. Brownston y col. “Programming Expert Systems in OPS5”. Addison Wesley, 1985. Sonya E. Keene. “Object-Oriented Programming in Common Lisp. A programmer guide to CLOS”. Addison-Wesley, 1989. Joseph Giarratano and Gary Riley. “Expert Systems. Principles and Programming”. (Second Edition). PWS Publishing Company A. Gómez, N. Juristo, C. Montes y J. Pazos. “Ingeniería del Conocimiento”. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S. A

46 Horarios/Evaluación Horario Teoría: Lunes 17-19, Martes de 16-17.Horario de Prácticas: L0.03 (PCs) Jueves A de 10 a 12 L002 Miércoles A de 10 a 12 L003  A CAMBIAR (YO NO PUEDO!... Alternativas? Miércoles de 16 a 18) Tutorías: X, J,V: 10 a 11. X, J: 12 a 13. L:16 a 17 Resto horas cita previa Evaluación: Prácticas y trabajo de la asignatura

47 Más Información Web: http://iaaa.cps.unizar.es/docencia/ISBC.htmlPágina Personal

48 Transparencias del cursoLogin:isbc Password:cpsisbc

49 Aplicaciones reales