lunes, 13 de julio de 2009

R.N.A. y Sistemas Expertos




Es uno de los campos abiertos más amplios de la investigación actual en Inteligencia Artificial.

Su conjunción está soportada, de forma teórica, por la forma de
procesar la información de los humanos, donde se aprecian, ante
determinadas situaciones, una respuesta rápida, no consciente, gobernada
por el simple reconocimiento de patrones (ejemplo: actos reflejos ante dolor), y,
complementándose con lo anterior se requiere otro procesamiento de la
información que puede precisar de más datos y tiempo, pero que es consciente
y proporciona una mayor “calidad” en la respuesta.

Las RNA pueden ser una buena interfase entre el mundo real (difuso) y
los sistemas expertos en cuanto a la adquisición de conocimientos o a la
captación de informaciones (datos, noticias y conocimiento) se refiere. La
aproximación inversa sería que:

(1) el S.E. toma los datos del exterior (puede
hacer preguntas a usuarios, conectarse a una base de datos, puede introducir
fácilmente heurísticas, etc.)

(2) la RNA, una vez entrenada, analiza los datos
Sistemas Conexionistas. Alejandro Pazos.de forma completa, rápida y masiva

(3) los resultados de la evaluación de los datos (utilidad y consistencia de los resultados o conclusiones de la RNA)

la realiza el S.E.: analizando, por tanto, y validando las salidas de la RNA.
Otra posible utilización compuesta de RNA y S.E. es: la RNA genera
proposiciones y constricciones para los sistemas expertos, educiendo el
conocimiento que no es capaz de elicitar el experto. Además pueden completar
(gracias a la capacidad de las RNA de restaurar patrones incompletos)
antecedentes o consecuentes incompletos de las reglas de producción de la
base de conocimientos de sistema experto.



Además, las RNA pueden usarse para validar los sistemas expertos,
para actualizar parámetros estadísticos en módulos de sistemas expertos, etc.
Finalmente, la RNA puede realizar un refinamiento del sistema experto:
(1) insertar en la RNA el conocimiento del sistema experto ; (2) se entrena la
RNA con ejemplos clasificatorios; y (3) se extrae el conocimiento de la RNA en
forma de reglas de producción: “SI ... ENTONCES” y se introduce en la base de
conocimientos del sistema experto.

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