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dendral

Dendral fue un proyecto de inteligencia artificial (IA) de la década de 1960 y el sistema experto de software que produjo. Su objetivo principal era estudiar la formación de hipótesis y los descubrimientos en la ciencia. Para ello, se eligió una tarea científica específica: ayudar a los químicos orgánicos a identificar moléculas orgánicas desconocidas, analizando sus espectros de masas y utilizando conocimientos de química. [1] Fue realizado en la Universidad de Stanford por Edward Feigenbaum , Bruce G. Buchanan, [2] Joshua Lederberg y Carl Djerassi , junto con un equipo de investigadores y estudiantes altamente creativos. [3] Comenzó en 1965 y abarca aproximadamente la mitad de la historia de la investigación de la IA. [4]

El programa de software Dendral se considera el primer sistema experto porque automatizó el proceso de toma de decisiones y el comportamiento de resolución de problemas de los químicos orgánicos. [1] El proyecto consistió en la investigación de dos programas principales Heuristic Dendral y Meta-Dendral , [4] y varios subprogramas. Fue escrito en el lenguaje de programación Lisp , que se consideraba el lenguaje de la IA debido a su flexibilidad. [1]

Muchos sistemas se derivaron de Dendral, incluidos MYCIN , MOLGEN, PROSPECTOR, XCON y STEAMER. Hoy en día existen muchos otros programas para resolver el problema inverso de la espectrometría de masas, consulte Lista de software de espectrometría de masas , pero ya no se describen como "inteligencia artificial", sino simplemente como buscadores de estructuras.

El nombre Dendral es un acrónimo del término "Algoritmo Dendrítico". [4]

Dendral heurístico

Heuristic Dendral es un programa que utiliza espectros de masas u otros datos experimentales junto con una base de conocimientos de química para producir un conjunto de posibles estructuras químicas que pueden ser responsables de producir los datos. [4] Un espectrómetro de masas produce un espectro de masas de un compuesto y se utiliza para determinar su peso molecular, la suma de las masas de sus constituyentes atómicos. Por ejemplo, el compuesto agua (H 2 O), tiene un peso molecular de 18 ya que el hidrógeno tiene una masa de 1,01 y el oxígeno 16,00, y su espectro de masas tiene un pico en 18 unidades. El heurístico Dendral usaría esta masa de entrada y el conocimiento de los números de masa atómica y las reglas de valencia, para determinar las posibles combinaciones de constituyentes atómicos cuya masa sumaría 18. [1] A medida que el peso aumenta y las moléculas se vuelven más complejas, el número de posibles compuestos aumenta drásticamente. Por tanto, es esencial un programa que sea capaz de reducir este número de soluciones candidatas mediante el proceso de formación de hipótesis.

Lederberg, Harold Brown y otros inventaron nuevos algoritmos de teoría de grafos que generan todos los gráficos con un conjunto específico de nodos y tipos de conexión (átomos químicos y enlaces), con o sin ciclos. Además, el equipo pudo demostrar matemáticamente que el generador es completo, ya que produce todos los gráficos con los nodos y aristas especificados, y que no es redundante, ya que la salida no contiene gráficos equivalentes (por ejemplo, imágenes especulares). . El programa CONGEN, como se conoció, fue desarrollado en gran parte por los químicos computacionales Ray Carhart, Jim Nourse y Dennis Smith. Fue útil para los químicos como programa independiente para generar gráficos químicos que muestran una lista completa de estructuras que satisfacen las restricciones especificadas por un usuario.

Meta-Dendral

Meta-Dendral es un sistema de aprendizaje automático que recibe como entrada el conjunto de posibles estructuras químicas y los correspondientes espectros de masas, y propone un conjunto de reglas de espectrometría de masas que correlacionan las características estructurales con los procesos que producen el espectro de masas. [4] Estas reglas se enviarían a Heuristic Dendral (en los programas de planificación y prueba que se describen a continuación) para probar su aplicabilidad. [1] Por lo tanto, "Heuristic Dendral es un sistema de desempeño y Meta-Dendral es un sistema de aprendizaje". [4] El programa se basa en dos características importantes: el paradigma plan-generar-prueba y la ingeniería del conocimiento. [4]

Paradigma planificar-generar-prueba

El paradigma planificar-generar-prueba es la organización básica del método de resolución de problemas y es un paradigma común utilizado por los sistemas heurísticos Dendral y Meta-Dendral . [4] El generador (más tarde llamado CONGEN) genera soluciones potenciales para un problema particular, que luego se expresan como gráficos químicos en Dendral. [4] Sin embargo, esto sólo es factible cuando el número de soluciones candidatas es mínimo. Cuando hay un gran número de soluciones posibles, Dendral tiene que encontrar una manera de imponer restricciones que descarten grandes conjuntos de soluciones candidatas. [4] Este es el objetivo principal del planificador Dendral , que es un programa de “formación de hipótesis” que emplea “conocimientos específicos de tareas para encontrar restricciones para el generador”. [4] Por último, pero no menos importante, el evaluador analiza cada solución candidata propuesta y descarta aquellas que no cumplen ciertos criterios. [4] Este mecanismo del paradigma planificar-generar-probar es lo que mantiene unido a Dendral. [4]

Ingeniería del conocimiento

El objetivo principal de la ingeniería del conocimiento es lograr una interacción productiva entre la base de conocimientos disponible y las técnicas de resolución de problemas. [4] Esto es posible mediante el desarrollo de un procedimiento en el que grandes cantidades de información específica de la tarea se codifican en programas heurísticos. [4] Por lo tanto, el primer componente esencial de la ingeniería del conocimiento es una gran "base de conocimientos". Dendral tiene conocimientos específicos sobre la técnica de espectrometría de masas, una gran cantidad de información que forma la base de la química y la teoría de grafos, e información que podría ser útil para encontrar la solución de un problema de elucidación de una estructura química particular. [4] Esta “base de conocimientos” se utiliza tanto para buscar posibles estructuras químicas que coincidan con los datos de entrada como para aprender nuevas “reglas generales” que ayuden a podar las búsquedas. El beneficio que Dendral ofrece al usuario final, incluso a un no experto, es un conjunto minimizado de posibles soluciones para comprobar manualmente.

Heurística

Una heurística es una regla general, un algoritmo que no garantiza una solución, pero reduce el número de soluciones posibles al descartar soluciones improbables e irrelevantes. [1] El uso de heurística para resolver problemas se denomina "programación heurística" y se utilizó en Dendral para permitirle replicar en máquinas el proceso mediante el cual los expertos humanos inducen la solución de problemas mediante reglas generales e información específica.

La programación heurística fue un enfoque importante y un paso de gigante hacia la inteligencia artificial, [4] ya que permitió a los científicos automatizar finalmente ciertos rasgos de la inteligencia humana. Se hizo prominente entre los científicos a fines de la década de 1940 a través del libro de George Polya , Cómo resolverlo: un nuevo aspecto del método matemático . [1] Como dijo Herbert A. Simon en The Sciences of the Artificial , "si tomas una conclusión heurística como cierta, puedes sentirte engañado y decepcionado; pero si descuidas las conclusiones heurísticas por completo, no progresarás en absoluto".

Historia

A mediados del siglo XX, la pregunta "¿pueden pensar las máquinas?" Se volvió intrigante y popular entre los científicos, principalmente para agregar características humanísticas al comportamiento de las máquinas. John McCarthy , uno de los principales investigadores de este campo, denominó este concepto de inteligencia artificial " inteligencia artificial " (IA) durante el verano de Dartmouth en 1956. La IA suele definirse como la capacidad de una máquina para realizar operaciones que son análogo a las capacidades cognitivas humanas. [5] Durante el siglo XX se realizaron muchas investigaciones para crear IA.

También a mediados del siglo XX, la ciencia, especialmente la biología, se enfrentó a una necesidad cada vez mayor de desarrollar una "simbiosis hombre-computadora" para ayudar a los científicos a resolver problemas. [6] Por ejemplo, el análisis estructural de miogoblina, hemoglobina y otras proteínas necesitaba implacablemente desarrollo de instrumentación debido a su complejidad.

A principios de la década de 1960, Joshua Lederberg comenzó a trabajar con computadoras y rápidamente se interesó enormemente en la creación de computadoras interactivas que lo ayudaran en su investigación exobiológica . [1] Específicamente, estaba interesado en diseñar sistemas informáticos que le ayudaran a estudiar compuestos orgánicos alienígenas. [1] Como no era un experto ni en química ni en programación de computadoras, colaboró ​​con el químico de Stanford Carl Djerassi para ayudarlo con la química, y con Edward Feigenbaum con la programación, para automatizar el proceso de determinación de estructuras químicas a partir de datos sin procesar de espectrometría de masas. [1] Feigenbaum era un experto en lenguajes de programación y heurística, y ayudó a Lederberg a diseñar un sistema que replicaba la forma en que Djerassi resolvió problemas de elucidación de estructuras. [1] Idearon un sistema llamado Algoritmo Dendrítico (Dendral) que fue capaz de generar posibles estructuras químicas correspondientes a los datos de espectrometría de masas como resultado. [1]

Entonces Dendral todavía era muy inexacto al evaluar los espectros de cetonas , alcoholes e isómeros de compuestos químicos. [1] Así, Djerassi "enseñó" reglas generales a Dendral que podrían ayudar a eliminar la mayoría de las estructuras "químicamente improbables" y producir un conjunto de estructuras que ahora podrían ser analizadas por un usuario "no experto" para determinar la estructura correcta. . [1]

El equipo de Dendral reclutó a Bruce Buchanan para ampliar el programa Lisp escrito inicialmente por Georgia Sutherland. [1] Buchanan tenía ideas similares a las de Feigenbaum y Lederberg, pero sus intereses especiales eran el descubrimiento científico y la formación de hipótesis. [1] Como dijo Joseph November en Digitalizando la vida: La introducción de las computadoras a la biología y la medicina , "(Buchanan) quería que el sistema (Dendral) hiciera descubrimientos por sí solo, no solo ayudara a los humanos a hacerlos". Buchanan, Lederberg y Feigenbaum diseñaron "Meta-Dendral", que era un "creador de hipótesis". [1] La heurística Dendral "serviría como modelo para sistemas similares basados ​​en el conocimiento en otras áreas" en lugar de concentrarse únicamente en el campo de la química orgánica. Meta-Dendral fue un modelo para sistemas de aprendizaje ricos en conocimiento que luego fue codificado en el influyente modelo de aprendizaje Version Space de Tom Mitchell. [1]

Notas

  1. ^ abcdefghijklmnopqr noviembre de 2006
  2. ^ Entrevista de historia oral con Bruce G. Buchanan, Instituto Charles Babbage , Universidad de Minnesota.
  3. ^ Lederberg, 1987
  4. ^ abcdefghijklmnopq Lindsay y otros, 1980
  5. ^ Berk, 1985
  6. ^ Lederberg, 1963

Referencias

  1. Berk, A A. LISP: el lenguaje de la inteligencia artificial. Nueva York: Van Nostrand Reinhold Company, 1985. 1-25.
  2. Lederberg, Josué. Una crisis de instrumentación en biología. Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford. Palo Alto, 1963.
  3. Lederberg, Josué. Cómo se concibió y nació Dendral. Simposio ACM sobre Historia de la Informática Médica, 5 de noviembre de 1987, Universidad Rockefeller. Nueva York: Biblioteca Nacional de Medicina, 1987.
  4. Lindsay, Robert K., Bruce G. Buchanan, Edward A. Feigenbaum y Joshua Lederberg. Aplicaciones de la inteligencia artificial a la química orgánica: el proyecto Dendral. Compañía de libros McGraw-Hill, 1980.
  5. Lindsay, Robert K., Bruce G. Buchanan, EA Feigenbaum y Joshua Lederberg. DENDRAL: un estudio de caso del primer sistema experto para la formación de hipótesis científicas. Inteligencia artificial 61, 2 (1993): 209-261.
  6. Noviembre, Joseph A. "Digitalizando la vida: la introducción de las computadoras a la biología y la medicina". Tesis doctoral, Universidad de Princeton, 2006