Jess

Introducción

En el presente ensayo hablaremos sobre JESS que es en sí, una breve descripción del porque nació esa idea de desarrollar esta herramienta, también describimos el uso de JESS, para quienes van dirigidos, si tiene algún costo el usar la librería.

JESS permite crear sistemas que piensen por si solo es por eso, que describimos las partes que conforma a JESS como un sistema experto. De la misma manera hablamos del ciclo de inferencia, que no es más la forma que trabaja al trata de solucionar un problema.

También explicaremos que este leguaje es como cualquier otro al hacer uso de sentencia o condiciones, cabe aclarar que la sintaxis dependerá de java, pero la forma de trabajar es como en cualquier otro entorno de programación.

Con la ayuda de JESS podemos realizar nuestro propio sistema experto con base a reglas que nosotros mismo lo podemos definir.

JESS (Java Expert System Shell)

JESS (Java Expert System Shell) fue escrito por Ernest Friedman-Hill en Sandia National Laboratories en Livermore, California como parte de un proyecto de investigación interna y su primera versión fue escrita a finales de 1995. Nos sirve para realizar sistemas expertos, es uno de los motores más rápidos de reglas disponibles. Su lenguaje tiene gran alcance que le permite acceder a todas las API de Java.

Por otra parte cabe mencionar que fue escrito cuando Java era muy nuevo así que se ha ido mejorando con el paso del tiempo, con diferentes aportaciones de usuarios de JESS que han contribuido con código, parches y sugerencias, tiene muchas características únicas y por supuesto JESS directamente puede manipular y razonar sobre objetos Java para el uso de JESS se debe entender qué es un sistema experto, la relación que tienen con la IA (Inteligencia Artificial) mas la integración que tiene con JADE, JESS es un programa que emula al razonamiento humano, de manera que ejecuta ciertas reglas (definidas por el programador) sobre el conocimiento que se tiene.

Los sistemas expertos están siendo muy utilizados últimamente por todos, antes se pensaba en cosas que solo las podían realizar los seres humanos dada que su realización requieren ciertas habilidades, por ejemplo, la capacidad de pensar, memorizar, aprender, ahora salen sistemas que son inteligentes gracias a la IA y software como JESS que nos permiten crear sistemas que “piensen por sí mismos”, ya que están programados para que hagan determinadas cosas con la información precisa de un dominio y con capacidad de aprender sobre él y estos llegan a trabajar de forma similar a una persona que está especializada en el dominio elegido.

En ese sentido está orientado a actuar como un especialista humano quien puede ser consultado acerca de una serie de problemas que caen dentro del rango de su experiencia para que puedan resolver adecuadamente los problemas que se encuentren a la hora de funcionar. Porque no solamente manipula gran cantidad de datos si no que también los puede manipular inteligentemente.

En relación a lo antes mencionado un sistema experto en JESS está formado por:

• Base de conocimientos (BC): contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con el experto.

• Base de hechos (BH) (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis y pueden ir aumentando a medida que se descubran nuevos hechos en los ciclos de inferencia.

• Motor de inferencia: modela el proceso de razonamiento humano. Es el que decide qué reglas de inferencia ejecutar siguiendo los pasos de un algoritmo.

• Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.

• Interfaz de usuario: es la interacción entre el Sistema Experto y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.

Para esto hay dos estrategias: el encadenamiento hacia delante (forwards chaining), que es la estrategia que suele utilizar JESS para sus sistemas expertos ya que lo hace de manera más clara y precisa según ellos, consiste en aplicar al conocimiento base otro conocimiento (las reglas) para obtener nuevos resultados, y el encadenamiento hacia atrás (backwards chaining): parte de una hipótesis inicial y luego intenta demostrarla con la información que se tiene.

Cada vez que haya una pregunta por resolver, se buscará la solución siguiendo el algoritmo elegido y muchas veces se podrá obtener nueva información en forma de hechos.

A esto se le llama el Ciclo de Inferencia:

1. Se buscan todas las posibles reglas aplicables

2. Se selecciona una de las reglas según un orden de preferencia.

3. Se aplica la regla seleccionada y se actualiza.

Por ello JESS provee un conjunto de archivos .java y .class, los cuales permiten el desarrollo de estos sistemas basados en reglas y fáciles de usar fue concebido originalmente como una herramienta para la construcción de sistemas expertos. En el mundo de los sistemas multi-agente, que puede ser utilizado como un componente de decisión de un agente, que es implementado de una manera declarativa, que pueden acoplarse de diferentes formas con el lenguaje de programación Java así se pueden crear objetos, llamar a métodos, o ejecutar interfaces sin tener que compilar ningún código Java. Para realizar el cometido de que en JESS se puedan realizar sistemas expertos utiliza una versión avanzada del algoritmo RETE para procesar reglas. RETE mejora la eficacia del emparejamiento de reglas en el Motor de Inferencias que se basa en la información que hay en la Base del Conocimiento y en un algoritmo para responder preguntas que el mismo programa puede formularse al querer realizar una determinada acción y así satisfacer las necesidades que se generen en ese momento.

En ese sentido RETE es un algoritmo de reconocimiento de patrones eficiente para implementar un sistema de producción de reglas. Fue creado por el Dr. Charles L. Forgy. Este algoritmo es hoy en día la base de muchos sistemas expertos muy famosos, incluyendo CLIPS, JESS, Drools, y Soar. Es la base de diversas implementaciones más eficientes de sistemas expertos. Sacrifica memoria para incrementar velocidad de procesamiento. En la mayoría de los casos el incremento de velocidad comparado con la implementación simple es de varios

...