Algunas aplicacionesde la inteligencia artificialpara la organizaciónde la información
Jacques Schreiber
Universidade de Santa Cruz do SulDepartamento de Informática
Sumario:
- Inteligencia artificial y sus aplicaciones
- Contextualización
- Redes neuronales
- Redes neuronales aplicadas en el área
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Inteligencia artificial (IA)
Definiciones Áreas que utilizan recursos de IA
Lenguaje natural Juegos (reglas) Diagnóstico (Sistemas expertos, representación del
conocimiento) Predicción (algoritmos genéticos y redes neuronales) Educación (sistemas tutoriales inteligentes)
Nuevas tecnologías aplicadas la la documentación
Contextualización del problema:
La corrección y la agilidad en la recuperación de la información son elementos vitales para las organizaciones modernas, cualquiera que sea su actividad.
La cantidad de información disponible es enorme, y la tendencia del crecimiento es exponencial.
Los sistemas tradicionales de búsqueda están empezando a alcanzar sus límites.
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Contextualización del problema
El uso de sistemas tradicionales puede, en algunos casos, hacer dificultosa para los usuarios la recuperación de la información relevante, así como para los profesionales de la documentación, que han de realizar actividades como la indización, clasificación y manutención del conjunto.
Dos requisitos clave para resolver este problema son: simplificación de las actividades de búsqueda realizadas por usuarios comunes; yreducción de costes de manutención.
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Actualmente, existen sistemas capaces de ejecutar tareas hasta ahora imposibles para los ordenadores, como reconocer el habla, reconocer modelos de imágenes o clasificar objetos o documentos.
Ej.: Via Voice, de la IBM
Reconocimiento de huellas digitales o iris de los ojos
Aplicaciones policiales
Reconocimiento de formas
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Para estos tipos de aplicación se utiliza una tecnología llamada de
redes neuronales (RN)
Breve historia:
Esta área de investigación comenzó en 1943 cuando el neurofísico McCulloch y el matemático Walter Pitts propusieron una estructura artificial análoga a la neurona biológica
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Axônio
Soma
Dendritos
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
La conexión entre el axón de una neurona y la dendrita de otra se llama sinapsis
Axônio
Dendritos
Sinapse
¿Y qué son las redes neuronales?
Son sistemas computacionales, de implementación en hardware o software, que imitan las habilidades computacionales del sistema nervioso biológico, usando un gran número de simples neuronas artificiales interconectadas.
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
Una neurona artificial
Nuevas tecnologías aplicadas a la documentación
T
Funçãode Soma
Função deTransferência
Saída iEntradas x1
x0
x2
wj2
wj1
wj0
Pesos
Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Ejemplo de entrenamiento
Aprender las entradas:
Entrada = {1,1} deberá producir la salida =
{1}
Entrada = {0,0} deberá producir la salida = {0}
Pesos iniciales: {-1,-1}
Constante de aprendizaje: {1}
Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Función de transferencia: rampa
Si el resultado de la suma < 0,
entonces la salida = 0
Si el resultado de la suma >= 0 y <= 1,
entonces la salida = entrada
Si el resultado > 1,
entonces la salida = 1
Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Usando la función suma tenemos:
1*-1 + 1*-1 = -2Aplicando este resultado, la función T: 0
Presentamos el primer objeto...
Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Recordemos que:
Entrada = {1,1} debería producir la salida =
{1}
De momento, la salida obtenida fue = {0}
Por tanto, hace falta… un ajuste sináptico
Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Se aplica la regla Delta:
Ajuste para el peso 1
Error = 1- 0 = 1
Peso nuevo = -1 + (1 * 1 * 1) = 0
Ajuste para el peso 2
Error = 1 - 0 = 1
Peso nuevo = -1 + (1 * 1 * 1) = 0
Constante = 1Error = salida esperada - salida obtenidaPeso nuevo = Peso antiguo + ( Error * Entrada * Constante)
Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
El primer objeto se presentanuevamente
Usando la función suma tenemos:
1*0 + 1*0 = 0Aplicando este resultado, la función T:
1
Redes neuronales artificiales: aprendizaje supervisado
Conclusiones:
1. Si presentamos nuevamente el segundo objeto, verificaremos que el resultado calculado es el esperado
2. Se considera, entonces, que la red ha aprendido
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
RN SOM - Teuvo Kohonen
Cuando un dato se presenta a la red, solamente resulta activadauna neurona del conjunto de salida; por lo tanto, lo que se hace
es una clasificación
Después de entrenada, datos similares presentados a la redestimularán siempre la misma neurona.
Por lo tanto es una red indicada para establecer relaciones, desconocidas previamente, entre datos.
Por lo tanto:
Las redes de nodos adaptables que mediante un proceso de aprendizaje a partir de ejemplos, almacenan experiencia y poseen capacidad de generalización.
EJEMPLOS...
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Um neurônio artificial
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
T
Funçãode Soma
Função deTransferência
Saída iEntradas x1
x0
x2
wj2
wj1
wj0
Pesos
Representación de un objetoque ha de ser aprendido
Funcionamento de una red neuronal:
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Primero la red aprende y clasifica
y después podemos utilizarla
con otros ejemplos
Diferencias entre programas tradicionales y RN: Un programa tradicional es un conjunto de instrucciones que representan objetos del mundo real que codifican el conocimiento; ejecutará siempre lo que está codificado en las instrucciones.
En una RN ningún conocimiento está codificado; es necesario enseñar presentando ejemplos. Básicamente, el conocimiento, al ser enseñado, se almacena en forma de pesos (valores) que darán a la red el comportamiento deseado. Simulando un comportamiento parecido al del ser humano
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Algunas tareas características de un profesional de la documentación: Indizar: describir o identificar mediante una representación lingüística un documento en función de sus contenidos
Clasificar: también en función de sus contenidos, agrupar en categorías documentos similares, de manera que resulten pertinentes para una misma búsqueda
Construcción de lenguajes documentales: agrupar términos o códigos, que representan conceptos, en clases comunes y relacionarlas apropiadamente
Búsqueda: relaciona la consulta del usuario con los documentos relevantes del fondo.
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Estas tareas se caracterizan porque no pueden representarse
con algoritmos genéricos.Son, por lo tanto, de difícil
automatización
Ejemplo 1: ESRIN, de la Agencia Espacial Europea, en Italia. Además de controlar los satélites ERS y ENVISAT, efectúa la gestión de todos los documentos oficiales. Utiliza un sistema basado en las redes neuronales de Kohonen.
Alcance del experimento: 975 documentos de tamaño variado
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Etapas del experimento:
1a - Se creó un diccionario con 2962 términos. Por ejemplo:
fabric (fabricación, fabricado, fábrica)
face (cara, rostro, revestimiento)
2a - Cada documento fue codificado utilizando un contador de concurrencias y generó un vector. Rutinas especiales considerarán los diferentes tamaños de los documentos.
Ejemplo: documento “X”
destornillador chapa metálica hidráulico
3 1 16
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Etapas del experimento:
3a - una red neuronal fue entrenada utilizando el vector generado anteriormente. El resultado fue la creación de 100 clases de palabras en lugar de las 2692 originales.
Este procedimiento compensa el “ruido documental” (palabras no relacionadas con la materia del documento).
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Funciones del experimento:
Expansión explícita de la consulta : el usuario entra (teclea) palabras simples y obtiene como resultado un conjunto de otras palabras relacionadas.
Expansión implícita de la consulta : todos los documentos están codificados como modelos semánticos. Un usuario puede consultar, y esta consulta ser comparada con los modelos semánticos de los documentos. De este modo, el usuario obtiene no solamente aquellos documentos con las palabras clave buscadas, sino también otros documentos similares (con la misma materia aunque con otras palabras).
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Otra función es la agrupación de documentos en una estructura de conceptos: una red de tipo auto-organizativo recibe los documentos codificados como entrada y produce como salida 16 agrupaciones (clases).
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
La similitud contextual también es posible
Ejemplo 2: WEBSOM Es un organizador de mensajes de una lista de discusión.
Capaz de categorizar 4600 mensajes
Metodología:
1. Se extraen de los mensajes los términos más relevantes (palabras vacías, que se dan con baja frecuencia o caracteres no textuales se eliminan)
2. Los términos resultantes son utilizados en la generación de un mapa de categorías de palabras
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Ejemplo 2: WEBSOM
3. Las palabras próximas en el mapa representan la misma categoría:
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Ejemplo 2: WEBSOM
4. Cada documento ocupa un lugar en el espacio en función de su contenido
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
El color indica la densidad de documentos
Los ejemplos y demostraciones están en las siguientes
direcciones:
Esrin:http://esapub.esrin.esa.it
WEBSOM:http://websom.hut.fi/websom/comp.ai.neural-nets-new/html/root.html
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Consideraciones finales:
Muchas tecnologías originadas en el ámbito de la IA pueden aplicarse a la organización y la recuperación de la información
Las redes neuronales presentan el inconveniente de exigir una gran capacidad de computación
Los sistemas de recuperación y clasificación de información en el web se encuentran en franca expansión
Nuevas tecnologías aplicadasa la documentación
Referencias bibliográficas
Redes neuronales:
http://menphis.unisc.br/jacques/index.html
Redes neuronales aplicadas a la documentación:
http://alcazaba.unex.es/~vhersol/Publicaciones/Anu-SOCADI.pdf
WEBSOM: http://websom.hut.fi/
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