1

1.1 Definicin de Sistema Inteligente

Un sistema inteligente es un programa de computacin que rene caractersticas y

comportamientos asimilables a la inteligencia humana o animal.[1]

Un sistema inteligente es una entidad capaz de decidir por s misma que acciones llevar

a cabo para alcanzar sus metas basndose en sus percepciones, conocimientos y

experiencias acumuladas.[2]

Los requisitos generales de un Sistema Inteligente son los siguientes:

A) El sistema deber ser capaz de aprender. Esto implica que el sistema DEBE tener

un recuerdo para el aprendizaje que se mantenga. Tambin el aprendizaje viene en

un nmero de variedades:

I) TIENE que ser capaz de aprender de sus propias experiencias. Estas se

pueden dividir en nuevas agrupaciones:

1) El aprendizaje a travs de ensayo y error.

2) El aprendizaje a travs de la observacin.

3) El aprendizaje a travs del activo razonamiento.

II) Deber ser capaz de aprender de la instruccin, pero esto no es necesario.

Por lo menos el sistema DEBE tener instintos pre programado.

B) El sistema deber ser autnomo. Es decir, que deber ser capaz de hacer las

cosas por s mismo (sin embargo puede optar por aceptar la ayuda).

I) El sistema deber ser capaz de afectar el medio ambiente sobre la base de

sus propias conclusiones independientes.

II) El sistema deber ser su propio maestro, ante todo, y por lo tanto no requerir

de la intervencin del operador para funcionar. Esto no necesariamente

excluye la adopcin de las rdenes de otro sistema, pero la eleccin de

obedecer deber ser hecha por el propio sistema.

III) El sistema deber ser motivado. Debe tener necesidades y requerimientos que

pueden ser satisfechos por sus propias acciones.

2

C) El sistema deber ser capaz de razonar. Es decir, se debe utilizar algn tipo de

razonamiento, basado en hechos conocidos y capaces de producir las ideas que

ms tarde se hacen hechos conocidos.

D) El sistema deber ser capaz de desarrollar su autoconciencia. Esto no slo se

relaciona con la autonoma, el razonamiento y el aprendizaje, sino tambin con la

consideracin de la necesidad de los sentidos internos y externos.

En la figura 1.1 se muestra un sistema inteligente bsico.

Fig. 1.1 Sistema Inteligente.

1.2 Definicin de Inteligencia Artificial (I.A)

Es una de las reas de las ciencias computacionales encargadas de la creacin de

hardware y software que tenga comportamientos inteligentes.[3]

La capacidad de accin de las mquinas para realizar determinados procesos.

La inteligencia artificial se define como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados

por humanos es decir, artificial. A menudo se aplica hipotticamente a las computadoras.

El nombre I.A se usa para referirse al campo de la investigacin cientfica que intenta

acercarse a la creacin de los sistemas inteligentes.[4]

Entonces, se puede decir que la I.A incluye caractersticas humanas tales como el

aprendizaje, la adaptacin, el razonamiento, la autocorreccin y el mejoramiento implcito.

3

1.3 Conceptos sobre Inteligencia Mquina

1.3.1 Inteligencia Mquina

Al tratar de duplicar algunas de las funciones inteligentes humanas en las mquinas, se ha

dado origen a las llamadas mquinas o sistemas inteligentes.[5]

De estas mquinas, las ms notables son las computadoras. Pero hay muchas otras

clases de mquinas que se comportan apropiadamente en respuesta a varias seales y

que tambin son llamadas mquinas inteligentes.

Los avances de las tecnologas de Hardware y de Software han mejorado la eficacia

de los sistemas inteligentes, resultando en decisiones casi humanas, mejoras en la

calidad de ejecucin y en la robustez en la percepcin, a velocidades y tolerancias

sobrehumanas.

Las nuevas tecnologas de Hardware incluyen:

1. Procesadores Masivamente Paralelos.

2. Implementaciones Especiales de Alta Velocidad de Sistemas Cognoscitivos

Difusos.

3. Conceptos innovativos de procesadores asociativos que accesan datos

directamente sin bsqueda.

4. Aceleradores celulares para computadoras personales.

Las nuevas tecnologas en Software incluyen:

1. Redes Neurales Hologrficas Avanzadas, Invariantes, de Alto Orden.

2. Sistemas Expertos Difusos.

3. Memorias Hologrficas de Contenido Difuso Direccionable.

4. Paquetes de Razonamiento Difuso, Toma de Decisiones y Control.

5. Mtodos de Programacin para Visin Asociativa y Procesadores Celulares.

6. Ambientes de Software Orientados a Objetos.

7. Herramientas de aplicacin adaptativas Orientadas a Usuarios.

Los sistemas inteligentes estn diseados para tratar con problemas altamente variantes,

complejos, ruidosos, y confusos en:

1. Administracin.

2. Finanzas.

3. Manufactura.

4

4. Reconocimiento de Formas.

5. Instrumentacin Adaptativa.

6. Procesos de control.

7. Robtica.

8. Diagnostico.

9. Bases de Datos Inteligentes.

10. Mquinas Diccionario, etc.

En las dcadas pasadas, la inteligencia hecha por el hombre fue canalizada por dos

caminos, la inteligencia artificial simblica (sistemas expertos) y redes neurales (sistemas

de aprendizaje adaptativo). Estas dos tendencias en conjunto con el razonamiento difuso

han dado paso a grandes avances en las siguientes reas cruciales.

1. Procesamiento de informacin (Soft): Aprendizaje Rpido, Asociaciones Difusas,

Razonamiento y Control Difuso, Generalizacin.

2. Procesamiento de Informacin Masivamente en Paralelo: Hardware Concurrente,

Paralelo, Asociativo, y Celular.

Las tcnicas aplicadas en los sistemas inteligentes conducen en la eleccin de

sistemas de razonamiento cuyo comportamiento emula el de la mente humana. Los

sistemas deben de ser capaces de describir, evaluar y aproximar informacin con algn

grado de difusin, incertidumbre o incompletos. La meta ltima es hacer el procesamiento

de informacin intuitivo que muestran los humanos:

1. Razonamiento Inconsciente, Anlogo, Paralelo y Distribuido.

2. Reconocimiento de Patrones.

3. Razonamiento Probabilstico.

4. Razonamiento Inductivo en situaciones de informacin difusa o incompleta.

Los desarrollos recientes en el diseo y adaptacin de los sistemas inteligentes, han

proporcionado avances mayores en las siguientes reas:

1. Modelos biolgicos; computadoras neuronales y masivamente paralelas.

2. Computacin concurrente; sistemas inteligentes en tiempo real.

3. Integracin de Razonamiento, Informacin y Servicio.

5

4. Aprendizaje Rpido y Reconocimiento Invariante de Objetos.

5. Programacin dinmica, gentica y catica.

1.3.2 Modelando la Inteligencia

La inteligencia natural es abundante en todos los mbitos de la naturaleza. Las redes

neuronales extraen sus principios de las ciencias del cerebro para modelar

reconocimiento, aprendizaje y procesos de planeacin. La lgica difusa refleja muy

cercanamente la manera en que razonamos los humanos con reglas aproximadas. Los

algoritmos genticos aprovechan directamente los conocimientos obtenidos a travs de la

investigacin en gentica, modelando los principios de Darwin de seleccin natural. Los

Fractales asemejan vagamente la manera en que los sistemas vivientes repiten patrones

mientras crecen. La teora del caos usa mecanismos derivados de simulaciones

matemticas de procesos que nunca son exactamente los mismos dos veces. Los

autmatas celulares modelan un universo de dos dimensiones de clulas vivientes y un

conjunto simple de modos de interaccin. Y la lista sigue.[5]

La familia de mtodos emergentes de solucin de problemas que imitan la

inteligencia forma parte de la computacin cognoscitiva. La computacin cognoscitiva

substituye con tcnicas de procesamiento ms inteligentes, las tcnicas de

programaciones tradicionales, largas y complejas. Estos modelos inteligentes se pueden

aplicar a una gama ms amplia de situaciones ya que no tienen limitaciones, por ejemplo,

a ser lineales.

Una desventaja de las tcnicas de computacin cognoscitiva es que,

frecuentemente, no se puede probar su estabilidad de otra manera que con pruebas de

campo extensivas. Las pruebas analticas tradicionales son imposibles de obtener para un

enfoque donde no se usa metodologa analtica o no se sigue un modelo matemtico.

Las tres tecnologas principales de la computacin cognoscitiva son:

1. Tecnologas Difusas (fuzzy).

2. Tecnologas Neuronales.

3. Tecnologas Genticas.

Las tres derivan su generalidad de la interpolacin de soluciones a problemas

desconocidos a partir de las soluciones a problemas que les son familiares.

6

1.4 Manejo del Conocimiento

1.4.1 Con Lgica Binaria

Con el advenimiento de las computadoras digitales, se cre toda una ciencia para el

manejo de informacin mediante secuencias de ceros y unos. Esta forma de

representacin utiliza la lgica binaria como base para el almacenamiento y recuperacin

de informacin.[5]

Para el manejo del conocimiento se utiliza un lenguaje simblico. Estos smbolos se

combinan mediante reglas y a partir de stas pueden modelarse sistemas complejos, Por

ejemplo, los sistemas expertos en inteligencia artificial. La principal desventaja de esta

representacin del conocimiento es que se necesitan demasiadas reglas para poder

representar fielmente un sistema del mundo real, Bsicamente porque hay una relacin de

uno a uno, Es decir, para un caso particular del sistema del mundo debe existir una regla

en el sistema experto.

1.4.2 Con Lgica Difusa

Qu es la Lgica Difusa?

Mtodo de razonamiento de maquina similar al pensamiento humano, que puede procesar

informacin incompleta o incierta, caracterstico de muchos sistemas expertos.

La Lgica Difusa, es una lgica matemtica basada en la teora de conjuntos que

posibilita imitar el comportamiento de la lgica humana.[6]

La Lgica Difusa (llamada tambin Lgica Borrosa por otros autores) o Fuzzy Logic

es bsicamente una lgica con mltiples valores, que permite definir valores en las reas

oscuras entre las evaluaciones convencionales de la lgica precisa: Si/No, Cierto/Falso,

Blanco/Negro, etc. Se considera un sper conjunto de la Lgica Booleana. Con la Lgica

Difusa, las proposiciones pueden ser representadas con grados de certeza o falsedad. La

lgica tradicional de las computadoras opera con ecuaciones muy precisas y dos

respuestas: Si o no, uno o cero.

La lgica difusa se utiliza para representar la informacin imprecisa, ambigua, o

vaga. Se utiliza para realizar operaciones en los conceptos que estn fuera de las

definiciones de la lgica booleana. Un tipo de lgica que reconoce valores verdaderos y

falsos ms que simples. Con lgica difusa, los subconjuntos se pueden representar con

7

grados de la verdad y de la falsedad. Por ejemplo, la declaracin, es hoy soleado, pudo

ser el 100% verdad si no hay nubes, 80% verdad si hay algunas nubes, 50% verdad si

esta nublado y 0% verdad si llueve todo el da.

CONJUNTOS DIFUSOS

Lotfi Asker Zadeh en 1965 defini el concepto de conjunto difuso, basndose en la idea de

que existen conjuntos en los que no est claramente determinado si un elemento

pertenece o no al conjunto. A veces, un elemento pertenece al conjunto con cierto grado,

llamado grado de pertenencia. Por ejemplo, el conjunto de las personas que son altas es

un conjunto difuso, pues no est claro el lmite de altura que establece a partir de qu

medida una persona es alta o no lo es. Ese lmite es difuso y, por tanto, el conjunto que

delimita tambin lo ser. Un conjunto difuso A sobre un universo de discurso U (ordenado)

es un conjunto de pares dado por:

]}1,0[)(,:/)({ uAUuuuAA

Donde, es la llamada funcin de pertenencia y A (u) es el grado de pertenencia

del elemento u al conjunto difuso A. Este grado oscila entre los extremos 0 y 1, A (u) = 0,

indica que u no pertenece en absoluto al conjunto difuso A, A(u)=1, indica que u

pertenece totalmente al conjunto difuso A.

Formalmente un conjunto difuso es una funcin del conjunto A, llamado dominio, al

intervalo [0,1]:

: A [0,1]

El conjunto de valores de A para las cuales > 0 es llamado el soporte de .

Para cualquier elemento a A, (a) es el grado de membreca de a en A se representa

grficamente mediante la funcin de membresa.

OPERACIONES ENTRE CONJUNTOS BORROSOS

Las cuatro operaciones bsicas definidas sobre los conjuntos clsicos (complemento,

interseccin, unin y subconjunto) pueden ser generalizadas a los conjuntos borrosos.

8

Dentro la teora de los conjuntos borrosos tiene especial relevancia la que hace uso de

operaciones conocidas como operaciones estndar, definidas como:

1) Complemento:

)(1)( aaNOT

2) Interseccin:

)(),(min)()( bBaAbBaA

3) Unin:

bBaAbBaA ,max

4) Subconjunto:

)()( bBaABSIA

FUNCIN DE MEMBRESA

La funcin de membresa tambin llamada funcin de inclusin se da de tal modo que el

grado con el que un elemento pertenece al conjunto difuso A. Cuando el elemento no

pertenece al conjunto, y si pertenece totalmente.

A continuacin se presentan las funciones de membresa ms comunes:

Funcin LAMBDA o triangular

Una funcin de pertenencia triangular se determina a travs de tres parmetros (a, b, c) de

la siguiente manera:

Los parmetros a, b, c determinan los tres ngulos de la funcin de pertenencia

triangular.

En la figura 1.2 se muestra la funcin triangular.

1

X a para x a

b a para a < x b

(x)=

c x para b< x c

c b para c x

0

Fig. 1.2 Funcin triangular.

9

Ejemplo de la funcin triangular

Se desea saber si una persona es adolecente, joven o adulta de acuerdo a lo siguiente:

a = 15 Adolescentes

b = 25 jvenes

c = 35 Adultos

Donde: x puede ser cualquier valor a evaluar.

x = 18

Aplicando la funcin triangular

Triangular (18, 15, 25, 35) = (18-15) / (25-15) = 3/10 = 0.33

El resultado 0.33 indica que la persona es adolescente.

Funcin PI o trapezoidal

La funcin de pertenencia trapezoidal se determina por cuatro parmetros (a, b, c, d) de la

siguiente manera:

Los parmetros (a, b, c, d) determinan las coordenadas de los cuatro ngulos de la

funcin de pertenencia trapezoidal.

En la figura 1.3 se muestra la funcin trapezoidal.

1

X a para x a

b a para a < x b

(x) = 1 para b < x c

x d para c < x d

c d para x d

0

Fig. 1.3 Funcin trapezoidal.

Ejemplo de la funcin trapezoidal

Se desea saber si la calificacion de un alumno es:

10

a = 70 aceptable b = 80 bien

c = 90 muy bien d = 100 exelente

Donde: x Puede ser cualquier valor a evaluar.

X= 100

Aplicando la funcion trapezoidal

Trapezoidal (100, 70, 80, 90, 100) = (100-100) / (90-100) = 0/-10 = 0

El resultado 0 indica que la calificacin es: Excelente.

La representacin del conocimiento mediante lgica difusa permite disminuir

drsticamente el nmero de reglas que se necesitan para modelar un sistema. Mediante

este enfoque, una regla difusa cubre varios casos dentro del sistema del mundo real.

En esta unidad se definir un sistema basado en conocimiento tambin llamado sistema

experto, para proseguir con las fases del ciclo de vida del sistema basado en conocimiento

y arquitectura del mismo, y a continuacin concluir con el anlisis de viabilidad que son las

diferentes alternativas que se deben tomar en cuenta antes de disear un sistema basado

en conocimiento.

2.1 Definicin de Sistema Basado en Conocimiento (SBC)

Un Sistema basado en conocimiento (SBC) es un sistema computacional que adquiere

conocimiento especializado en un campo especfico para explotarlo mediante mtodos de

razonamiento que emulan el desempeo del experto humano en la solucin de

problemas.[7]

Generalmente un sistema basado en conocimiento puede comprender:

Amplio conocimiento especfico a partir del campo de inters.

Aplicacin de tcnicas de bsqueda y heursticas.

Habilidad para inferir nuevos conocimientos a partir de los actuales y de las

experiencias obtenidas durante su operacin.

Procesamiento simblico.

Capacidad para explicar su propio razonamiento.

Empleo de diversas tcnicas de solucin de problemas.

11

Para comprender la naturaleza de un sistema basado en conocimiento, supongamos

que tenemos a una persona competente en un rea determinada del conocimiento que

cuenta con un largo periodo de preparacin y practica a comparacin con otra persona no

especializada como se ilustra en la figura 2.1.

Actividad Experto No experto

Tiempo de resolucin de problemas de su rea Grande Pequeo

Eficacia Alta Baja

Organizacin Alta Baja

Posee estrategias y tcticas Si No

Bsqueda de soluciones Heurstica No heurstica

Clculos aproximados Si No

Figura. 2.1 Comparacin de una persona experta y una no experta.

Dicho de otra manera un SBC es un sistema computarizado capaz de resolver

problemas en el dominio en el cual posee conocimiento especfico.

2.2 Estructura del Ciclo de Vida de los (SBC)

A continuacin se mencionan las nueve fases del ciclo de vida de de los sistemas basados

en conocimiento.[8]

1. Anlisis del Problema: Evaluar el problema y los recursos disponibles para

determinar la aplicabilidad de una solucin basada en conocimiento. Se debe

realizar un anlisis costo - beneficio del SBC propuesto para saber si su desarrollo

puede ser garantizado.

2. Especificacin de Requerimientos: Formalizar y poner por escrito lo que fue

adquirido durante la fase de anlisis. Esto permite determinar los objetivos del

proyecto, idealmente, de una manera inequvoca y establece los medios para

obtener dichos objetivos.

3. Diseo Preliminar: Esta etapa considera nicamente las decisiones de alto nivel

necesarias para preparar y desarrollar rpidamente el prototipo inicial.

Especficamente, esta etapa determina el paradigma de representacin del

conocimiento, la herramienta elegida para construir el prototipo, y la seleccin de

los expertos.

12

4. Prototipo Inicial y Evaluacin: Esta es una etapa clave debido a que todas las

decisiones tomadas en el diseo preliminar deben ser ya sea confirmadas,

rectificadas o desechadas, sobre la base del conocimiento recopilado de los

expertos en el proceso hasta completar esta etapa.

5. Diseo Final: comprende la seleccin de las herramientas y de los recursos

necesarios para desarrollar el sistema a ser entregado. En muchos casos puede ser

aplicable y muy til realizar una descripcin grfica de los diferentes mdulos del

sistema, empleando las herramientas CASE propias de los sistemas de software

convencionales.

6. Implementacin: comprende el proceso completo de adquisicin del conocimiento

para todos los mdulos o subsistemas. Es en esta etapa que tiene lugar el

desarrollo incremental.

7. Pruebas: El asegurar la calidad de un SBC es una tarea muy importante que debe

ser cuidadosamente planificada, especialmente a medida que el SBC es ms

grande y complejo, o es de aplicacin crtica. El plan de pruebas, es bastante

similar al que se prepara para un sistema convencional, basndose en la validacin

y la verificacin.

8. Ajustes al Diseo: A medida que el trabajo avanza y los ingenieros cognoscitivos

tienen a la vista los problemas detectados, deben realizar los ajustes necesarios al

inicio de cada iteracin. Si estos ajustes cada vez son relativamente ms pequeos

y no son retroactivos, se tiene una buena medida de que se est progresando. Pero

si ocurre lo contrario, puede representar un serio retardo al proyecto y posiblemente

requerir un cambio de paradigma.

9. Instalacin, Implantacin y Mantenimiento: En la etapa final del ciclo de vida de

un SBC se traslada el sistema desarrollado, como un producto operativo hacia el

entorno de los usuarios. Para ello, se deben realizar varias actividades de

instalacin, implantacin y mantenimiento similares a las de un sistema de software

convencional.

13

En la figura 2.2 se muestra el ciclo de vida de los SBC.

Fig. 2.2 Proceso de los SBC.

2.3 Arquitectura de los SBC

Los Sistemas Expertos emplean una amplia variedad de arquitecturas especficas a las

aplicaciones, sin embargo, se puede generalizar un mdulo de componentes que

normalmente se deben integrar en cualquier mbito, cuyos elementos se ilustran en la

Figura 2.3.[7]

Requerimientos

del usuario

Feedback del usuario

Elicitacin

Especificacin

Validacin

Usuario

Dominio

del

Problema

Modelos a

validar por

el usuario

Conocimiento

Modelos de

requerimientos

Conocimiento

del dominio

Conocimiento

del dominio

Necesidad de ms

conocimiento

Resultados de

la validacin

14

Fig. 2.3 Arquitectura general de los componentes de un Sistema Experto.

EL USUARIO

El usuario de un Sistema Experto puede operar la aplicacin en cualquiera de las

siguientes modalidades:

Verificador: Intenta comprobar la validez del desempeo del sistema.

Tutor: Brinda informacin adicional al sistema o modifica el conocimiento que ya

esta presente en el sistema.

Alumno: Busca rpidamente desarrollar habilidad personal relacionada con el rea

especfica mediante la recuperacin de conocimientos organizados y condensados

del sistema.

Cliente: Aprovecha la pericia del sistema en el desempeo de tareas especficas.

El reconocimiento de las caracterizaciones anteriores contrasta con la percepcin de

un simple papel (el cliente) de los sistemas de informacin tradicionales.

INTERFAZ HOMBRE-MQUINA

Es el subsistema responsable de:

Interactuar con el usuario: Inicia, desarrolla, suspende, reanuda y concluye la

sesin.

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Establecer el protocolo de dialogo: Mediante parmetros, menus, iconos, Lenguaje

natural o cualquier otro medio de expansin, como el reconocimiento de voz y

sensores y servomecanismos que operan en tiempo real.

Explicar el comportamiento del sistema: Debe ser capaz de argumentar las razones

por las que formula cierta pregunta, hace un razonamiento y llega a una conclusin

especfica.

Este componente puede ser un sistema completo en si mismo, con sus propias base

de conocimiento, motores de inferencias y reas de trabajo.

MQUINA DE INFERENCIA

Conocida como Motor, se encarga de:

Representar los mecanismos de solucin: Son los procedimientos que identifican y

resuelven el problema, adems de evaluar las alternativas de solucin.

Implementar los criterios de bsqueda: Conforme a la naturaleza del problema,

disea bsqueda ciegas, heursticas o aplica mtodos ms ad-hoc, como agenda,

alfa-beta y pizarrn.

Fundamentar la inferencia: Congruente al tipo de conocimiento representado en la

"base de conocimientos" establece el mtodo de inferencia correspondiente; por

ejemplo; al emplear reglas de predicados entonces har uso de la resolucin

unificacin.

El motor es considerado el ncleo del sistema experto donde descansa la parte

procedural.

BASE DE CONOCIMIENTOS

Constituye el acervo de conocimiento especializado del Sistema Experto. Consta de:

El formalismo para representar conocimiento: Emplea una o varias tcnicas que

permiten caracterizar y organizar conocimiento especfico; por ejemplo; "frames",

"redes semnticas" y "scripts".

Un administrador: Responsable del almacenamiento, recuperacin y actualizacin

en las estructuras de representacin correspondientes.

16

Servicio: Es el mecanismo encargado de responder a las demandas de acceso a

elementos especficos de conocimiento (reglas, hechos, objetos, etc.) efectuados

por el motor de inferencia y el modulo de aprendizaje.

MECANISMO DE APRENDIZAJE

Es el mdulo responsable de adquirir nuevo conocimiento y actualizar el existente,

alterando a los subsistemas:

Base de conocimientos: Modifica las declaraciones de conocimiento, agrega

nuevas, verifica la consistencia entre ellas resolviendo los conflictos.

Mquina de Inferencia: Puede cambiar los mecanismos de inferencia, depurar las

heursticas y mtodos de bsqueda, en aras de hacer ms eficiente la solucin de

problemas, aprovechando la experiencia en la solucin de problemas semejantes.

Interfase Hombre-Mquina: Entre ms refinado sea el conocimiento y los

mecanismos de inferencia, ms eficiente deber ser la comunicacin con el usuario.

Tambin sufrirn alteracin los argumentos de "explicacin". Inclusive, se puede

"personalizar" el lenguaje en funcin al usuario y problema, como fruto de las

sesiones previas.

BASE DE DATOS

Es el depsito de conocimiento complementario a la "base de conocimientos" que por su

naturaleza, representacin y manipulacin se concibe como dato o informacin.

El empleo que se deriva de este mdulo es:

Almacenamiento de datos: Todos aquellos elementos del dominio de conocimiento

del sistema experto, los especficos al problema y los particulares del usuario

pueden registrarse en archivos o tablas convencionales.

Administracin: Ofrece los servicios de insercin, acceso, actualizacin y borrado

de datos, seguridad, integridad, confiabilidad, respaldo, restauracin y monitoreo de

la informacin.

Normalmente el Sistema Experto debe tener una interfaz con el software

especializado en la administracin de archivos o bases de datos, tales como los "engine"

de los RDBMS ("Sistemas Manejadores de Bases de Datos Relacionales").

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MEMORIA DE TRABAJO

Es el depsito de almacenamiento del cdigo, conocimiento y resultado de las inferencias

que se genera a lo largo de la sesin. Donde se desarrolla la solucin del problema. En

esta rea se realiza:

La representacin de "espacio de estados": Que corresponda a la bsqueda de la

solucin.

La administracin de la red o estructura de conocimientos: Que se emple para

representar a los estados inciales, intermedios y finales del problema.

Normalmente la "memoria de trabajo" se implementa en la "memoria principal" del

ordenador con el posible respaldo del almacenamiento secundario.

2.4 Anlisis de Viabilidad

ESPECIFICACIN DE UN SBC

Para la especificacin del sistema SBC seguiremos el siguiente esquema: [9]

Definicin del problema

Anlisis de alternativas

o Alternativa 1

o Alternativa 2

o Alternativa 3

Anlisis de viabilidad

o Alternativa 1

o Alternativa 2

o Alternativa 3

Especificacin del sistema elegido

o Definicin del sistema y asignacin de funciones

o Restricciones

o Diagramas de arquitectura

o Planificacin

18

DEFINICIN DEL PROBLEMA

El sistema que queremos desarrollar es la consulta y venta de entradas de espectculos.

Se pretende que el usuario terminal pueda consultar los espectculos disponibles,

pudiendo elegir, ciudad, recinto, sesin, y en su caso, el asiento que desee.

Una vez realizada esta eleccin el usuario podr comprar las entradas, mediante

diferentes formas de pago que son: tarjeta de crdito y dinero en efectivo.

ANLISIS DE ALTERNATIVAS

En este campo como en muchos otros, tenemos varias alternativas, que van desde un

sistema rudimentario, pasando por un sistema mixto hombre-mquina, hasta una alta

tecnologa con un sistema completamente automatizado:

Alternativa 1

La primera alternativa es un sistema manual, en el que un operario dispone de:

Listados con los espectculos, ciudades, recintos, sesiones, foro y precios.

Mapas de los recintos donde los asientos sean numerados.

Con esta informacin el operario deber proporcionar al cliente la informacin que

necesite, mostrando el mapa del recinto si es necesario para que el cliente escoja sus

asientos. Una vez que el cliente ya ha escogido, el operario se encargar de darle sus

entradas y cobrarle. El operario deber tomar nota de las entradas que se vayan

vendiendo para no revender un asiento ya vendido, o sobrepasar el foro destinado a un

espectculo.

Alternativa 2

La segunda alternativa es una mezcla de hombre-mquina. Ahora el operario no tendr

que hacer todo el trabajo de forma manual, sino que dispondr de un software que le

ayudar en su tarea. Este software le va a permitir:

Consultar los espectculos en una base de datos diseada a tal efecto.

19

Tener en la base de datos mapas con los recintos, pudiendo escoger asientos

seleccionndolos con el ratn de forma fcil y rpida.

Vender entradas automticamente sin preocuparse de cuntas o cules vendi. El

software internamente gestionar todos estos movimientos indicando, en su caso que no

quedan entradas, e impidiendo la reventa de entradas.

Alternativa 3

La tercera opcin sera informatizar el sistema hasta convertirlo automatizado en su

totalidad, para ello se suprimira el factor humano (el personaje del dependiente). La idea

sera tener una serie de terminales donde el pblico, de una manera amigable e intuitiva,

podra seleccionar un espectculo en su ciudad, observar dnde se llevar a cabo la

puesta en escena, elegir la zona y asiento que deseen, y efectuar la compra, as como el

pago; este ltimo con diversas opciones.

ANLISIS DE VIABILIDAD

Alternativa 1

Viabilidad tcnica:

Para la alternativa manual el riesgo del desarrollo sera mnimo, ya que no se necesita

disear ningn software (nivel tecnolgico nulo). Habra simplemente que contratar a la

persona adecuada que llevara el cargo de dependiente.

Los recursos necesarios seran un puesto donde vender las entradas.

Viabilidad econmica:

La inversin inicial sera mnima, aunque se tendra un costo de manutencin que sera el

alquiler del local y el sueldo del empleado. Aunque el perodo de amortizacin sera

inmediato dado que la inversin es pequea, los beneficios estarn limitados por la

eficiencia y capacidad de la persona que se encargara de gestionar las ventas.

Viabilidad legal:

20

No existe ningn problema en este apartado, ya que es legal la venta de entradas de

espectculos.

Alternativa 2

Viabilidad tcnica:

El riesgo en el desarrollo es muy bajo, dado que este tipo de sistema est muy extendido e

incluso si hubiera un fracaso en el negocio los daos econmicos no seran astronmicos,

ya que la inversin inicial se limitara aun ordenador personal y un software de serie.

Viabilidad econmica:

El costo de esta alternativa sera mayor que en la primera, pero ste tambin vendra en

forma de inversin inicial. Dado que no es muy grande, tendramos una amortizacin de

los beneficios de aproximadamente seis meses.

Viabilidad legal:

En este aspecto no habra problema, ya que lo nico que hacemos es semiautomatizar la

venta de entradas, cosa que es legal.

Alternativa 3

Viabilidad tcnica:

Existe cierto riesgo en el desarrollo de esta alternativa, ya que el producto final que

queremos conseguir es un sistema empotrado totalmente independiente. El desarrollo de

este sistema es complejo e implica riesgo en el desarrollo.

Por otro lado, aunque existan estos riesgos, sabemos que este sistema es viable a

nivel tecnolgico. Existen muchos sistemas similares al que queremos desarrollar, como

son los puestos automticos de pelculas de alquiler.

Viabilidad econmica:

La inversin inicial para este proyecto es grande. Depende del nmero de terminales que

queramos manejar, del volumen de informacin y del alcance y distribucin de la red del

sistema.

21

Esta inversin aunque en principio puede resultar grande, los beneficios son tambin

importantes. El uso de este sistema, hace que la funcin que se realice se lleve a cabo de

forma ms cmoda y rpida. El periodo de amortizacin rondara los 12 meses.

Viabilidad legal:

El sistema que queremos desarrollar no implica ningn problema legal, aunque si

necesitaramos un permiso para poner los terminales en sitio pblico.

ESPECIFICACIN DEL SISTEMA

Considrese que la tercera alternativa es la ms innovadora y la que a medio plazo puede

reportar mayores beneficios.

Definicin del Sistema y Asignacin de Funciones

En este sistema hay dos partes diferenciadas:

Un ncleo central, donde se encuentra la base de datos global que dar servicio a todos

los terminales, esta computadora ha de ser potente ya que debe de soportar muchas

peticiones concurrentemente sin que el tiempo de espera de los usuarios sea mayor del

esperado (caractersticas de sistema de tiempo real) y sin perder ninguna consistencia en

las diversas transacciones.

Diversas terminales, cada cual estar compuesto por un computador conectado en

red con el ncleo central, y que sus perifricos mnimos sean:

1) Pantalla de comunicacin con el usuario. Aqu se mostrar toda la informacin

necesaria.

2) Medio de interaccin con el usuario que vendr integrado con el monitor (pantalla

tctil).

3) Impresora. Tendr como nico objetivo imprimir las entradas una vez compradas.

4) Sistema gestor de tarjetas de crdito que deber ser capaz de leer tarjetas de

crdito.

5) Sistema gestor de dinero en efectivo, el cual informar del dinero introducido y ser

capaz de dar cambio.

6) Mdem de comunicacin con entidad bancaria.

22

Restricciones

Las restricciones generales del sistema son:

El sistema debe funcionar 24 horas al da, todos los das del ao.

Si en algn momento un terminal, o el ncleo central cayera, se deber reanudar su

correcto funcionamiento dentro de un tiempo lmite marcado, que es de 1 hora.

El sistema debe dar respuesta a cada peticin dentro de un tiempo lmite.

Los datos nunca pueden perder su consistencia, ya que el alcance econmico de

estos sistemas es alto. Si en algn momento hay algn problema en una

transaccin el sistema debe volver al estado en que se encontraba antes de iniciar

la misma. (Atomicidad en las transacciones).

Diagramas de arquitectura

Diagrama del sistema en general, indicando flujo de informacin y estructura del sistema.

En la figura 2.4 se muestra un diagrama del sistema en general.

Fig. 2.4 Diagrama general.

USUARIO

DBA

BANCO

TERMINAL

TERMINAL

USUARIO

RED TELEFONICA:

AUTORIZACIONES BANCARIAS

ENVIO DE DATOS

DE SESIONES

PETICIONES

23

En el diagrama de los terminales. Se indica el nuevo flujo de informacin y estructura

interna.

En la figura 2.5 se muestra un diagrama de los terminales.

Fig. 2.5 Diagrama del Terminal.

Se comenzar definiendo un agente inteligente, funciones bsicas, caractersticas, tipos

de agentes, como debe proceder un agente para obtener un mejor desempeo, como se

estructura, procedimientos para solucin de problemas, bsqueda de soluciones,

bsqueda mediante la satisfaccin de restricciones y estrategias de bsqueda.

RECEPCIN Y

ENVIO DE DINERO

COMPUTADOR

LOCAL

IMPRESORA

MODEM

SUB SISTEMA

DE TARJETAS

DE CREDITO

SUB SISTEMA

GESTOR DE

DINERO EN

EFECTIVO

INTRODUCCIN

DE TARJETAS DEV. DE

DINERO

PANTALLA TACTIL

(INTERFAZ DE

USUARIO)

SALIDA DE

ENTRADAS

IMPRESAS

COMUNICACIN

DE DATOS ORDENES DE

IMPRESION

GESTIN DE

INF. BANCARIA

SALIDA DE

INFORMACIN

ACEPTACIN

DE TARJETAS RECEPCIN Y

ENVIO DE DINERO

24

3.1 Definicin de Agente Inteligente

Un agente es todo aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante

sensores y que responde a ste por medio de efectores. Los agentes humanos tienen

ojos, odos y otros rganos que les sirven de sensores, as como manos, piernas, boca y

otras partes de su cuerpo que les sirven de efectores. En el caso de los agentes robticos,

los sensores son sustituidos por cmaras y telmetros infrarrojos y los efectores son

reemplazados mediante motores. En el caso de un agente de software, sus percepciones

y acciones vienen a ser las cadenas de bits codificados. En la figura 3.1 se muestra el

diagrama de un agente genrico. Interesa disear agentes que logren un buen desempeo

en su ambiente.[10]

Fig. 3.1 Los agentes interactan con los ambientes a travs de sensores y efectores.

Caractersticas

La principal caracterstica de los agentes inteligentes es el conocimiento que estos

poseen, ligado a la forma como lo utilizan para alcanzar las metas para la cual fueron

diseados. [11]

Las caractersticas que posee un agente inteligente son:

Autonoma: capacidad de actuar sin intervencin humana directa o de otros

agentes.

Sociabilidad: capacidad de interaccionar con otros agentes, utilizando como medio

algn lenguaje de comunicacin entre agentes.

Ambiente

Percepciones

Acciones

Sensores

Efectores

Agente

25

Reactividad: un agente est inmerso en un determinado entorno (hbitat), del que

percibe estmulos y ante los que debe reaccionar en un tiempo preestablecido.

Iniciativa: un agente no slo debe reaccionar a los cambios que se produzcan en

su entorno, sino que tiene que tener un carcter emprendedor y tomar la iniciativa

para actuar guiado por los objetivos que debe de satisfacer.

Movilidad: habilidad de trasladarse en una red de comunicacin informtica.

Veracidad: no comunica informacin falsa intencionadamente.

Benevolencia: no tiene objetivos contradictorios y siempre intenta realizar la tarea

que se le solicita.

Racionalidad: tiene unos objetivos especficos y siempre intenta llevarlos a cabo.

En el esqueleto de un agente, cada vez que as se solicite, se actualiza la memoria para

que refleje la nueva percepcin, se elige la mejor accin y tambin se consigna en la

memoria la accin emprendida.

Funcin ESQUELETO-AGENTE (percepcin) responde con una accin

Esttica: memoria (la memoria del mundo del agente)

Memoria ACTUALIZACION-MEMORIA (memoria, percepcin)

Accin ELEGIR-LA-MEJOR-ACCION (memoria)

Memoria ACTUALIZACION-MEMORIA (memoria, accin)

Responde con una accin

Tipos de agentes

Agentes de reflejo simple: Este tipo de agente no contiene internamente estados

y sus procesos o acciones que realiza son respuestas a la entrada de

percepciones, a esta conexin entre percepciones y acciones se les denomina

reglas de condicin-accin. Ejemplo: Si el carro de adelante est frenando entonces

empiece a frenar.[12]

En la figura 3.2 se muestra un agente de reflejo simple.

26

Fig. 3.2 Agente de reflejo simple.

Un agente de reflejo simple acta encontrando una regla cuya condicin coincida

con la situacin actual (definida por la percepcin) y efectuando la accin que

corresponda a tal regla.

Funcin AGENTE-REFLEJO-SIMPLE (percepcin) responde con una accin

Esttico: reglas, un conjunto de reglas de condicin-accin

Estado INTERPRETAR-ENTRADA (percepcin)

Regla REGLA-COINCIDENCIA (estado, reglas)

Accin REGLA-ACCION

Agentes bien informados de todo lo que pasa: Este tipo de agente guarda

estados internos que le sirven sin consideracin para ejecutar una accin. Los

sensores no le pueden informar a la vez de todos los estados que maneja su

ambiente, es por este caso que el agente necesita actualizar algo de informacin en

el estado interno. Esto le permite discernir entre estados del ambiente que genera

la misma entrada de percepciones pero, sin embargo; para cada uno de los estados

se necesitan acciones distintas.

En la figura 3.3 se muestra un agente reflejo con estado interno.

Cmo es el mundo

en este momento?

Qu accin debo

emprender en este

momento?

27

Fig. 3.3 Agente reflejo con un estado interno.

Un agente reflejo con un estado interno opera encontrando una regla cuya

condicin coincida con la situacin actual (tal como est definida mediante la

percepcin y el estado interno almacenado) y luego procede a efectuar la accin

que corresponda a tal regla.

Funcin AGENTE-REFLEJO-CON-ESTADO (percepcin) responde con una accin

Esttico: estado: una descripcin prevaleciente del estado del conjunto de reglas

condicin-accin

Estado ACTUALIZAR-ESTADO (estado-percepcin)

Regla REGLA-COINCIDENCIA (estado, reglas)

Accin REGLA-ACCIN [regla]

Estado ACTUALIZAR-ESTADO (estado-accin)

Responder con una accin

Agentes basados en metas: Adems de los estados, los agentes necesitan cierto

tipo de informacin sobre sus metas. Estas metas van a detallar las situaciones a

las que se desea llegar, de este modo, el programa de agente puede combinar las

metas con la informacin de los resultados (acciones) que emprenda y de esta

manera poder elegir aquellas acciones que le permitan alcanzar la meta.

En la figura 3.4 se muestra un agente con metas explicitas.

Cmo evoluciona

el mundo?

Qu producen mis

acciones?

Cmo es el mundo

en este momento?

Cmo es el mundo

en este momento?

28

Fig. 3.4 Agente con metas explicitas.

Agentes basados en utilidad: Las metas por s solas garantizan la obtencin de

una conducta de alta calidad. En el programa de agente se podra tener un conjunto

de metas pero la obtencin de stas no garantizan que haya un cambio de estado

que puede ser de felicidad o infelicidad, mediante una medida de desempeo se

podra establecer una comparacin entre los diversos estados del mundo

(ambientes) para poder encontrar el estado de felicidad para el agente. Este estado

ofrecer una mayor utilidad al agente.

En la figura 3.5 se muestra un agente completo basado en la utilidad.

Cmo evoluciona

el mundo?

Qu producen mis

acciones?

Cmo es el mundo

en este momento?

Qu sucedera si

emprendo la accin A?

Qu accin debo

emprender en este

momento?

29

Fig. 3.5 Agente completo basado en la utilidad.

Elementos que caracterizan a un agente:

Percepciones posibles.

Acciones posibles.

Medida de desempeo u objetivos que debe lograr.

Tipo de entorno en el que va a operar.

Cmo evoluciona

el mundo?

Qu producen mis

acciones?

Cmo es el mundo

en este momento?

Qu sucedera si

emprendo la acion A?

Qu tan a gusto me

encontrar en tal estado?

Qu accin debo

emprender ahora?