Acceso usuarios
Antofagasta, Chile
Los Sistemas Expertos (SE) usualmente generan árboles de inferencia de tamaño considerable, antes de mostrar los resultados relativos al comportamiento de sistemas dinámicos complejos a los usuarios interesados en dicho comportamiento. Estos árboles de inferencia, a pesar de incluir información que podría contribuir a comprender mejor los resultados mostrados por un SE, no son presentados a los usuarios ya que pueden ser complejos de comprender y pueden agrandar considerablemente (e innecesariamente) las salidas del SE. Sin embargo, estos árboles de inferencia contienen importante información acerca de cómo un SE infiere y concluye respecto al comportamiento del sistemas dinámicos complejos, y además pueden ayudar a crear confianza en los resultados aportados por el SE. Este documento describe un método para crear explicaciones basadas en las conclusiones parciales por las que transita un SE, para concluir a cerca del comportamiento de un sistemas dinámicos complejos. Las entradas a nuestro método son: el árbol de inferencia y el conocimiento del dominio representado mediante una Ontología. La salida del método es un plan de generación de presentación que usa patrones de discurso y estructuras discursivas (plantillas de texto y directivas gráficas), este conocimiento también es representado usando una Ontología. El documento describe también la arquitectura del software para generar las explicaciones y los casos de prueba diseñados en el contexto de un caso de estudio en el dominio de sistemas dinámicos complejos.
Expert systems (ES) usually generate extensive inference-trees before showing to users a definitive result related to a complex dynamic system (DS) behavior. These inference-trees are not included in the results but it could provide additional information to understand the overall performance of a DS. They contain a set of statements that describe the knowledge about the truths of the DS plus a set of constraints that can give statements that must be true in the DS behavior. This document describes a method to generate explanations based on the conclusions reached by an ES respect to the DS behavior, using a specific ontology and discourse patterns. The input of the method is an intermediate- state tree (the inferencetree) and a specific knowledge-domain represented by the ontology. The document describes the software architecture to generate the explanations and the testing cases designed to validate the results in a complex real domain, such as the copper bioleaching domain.
