DESCRIPCION MULTINIVEL DE UN SISTEMA DE REDISEÑO DE AREAS VERDES. L. Mandow, R. Conejo, M.V. Belmonte, J.L. Pérez de la Cruz, R. Morales Dpto. de Lenguajes y Ciencias de la Computación Facultad de Informática Universidad de Málaga. Tel: 95 213 13 95 Fax: 95 213 13 97 E-mail: (mandow, conejo)@ctima.uma.es

PALABRAS CLAVE: Arquitecturas de sistemas inteligentes, Sistemas de pizarra. RESUMEN En este trabajo se describe un sistema para el rediseño (evaluación y refinamiento de una propuesta de diseño) de áreas verdes, según el esquema percibir-hacer-percibir de D. Schön. Esta es una tarea compleja en la que hay que integrar conocimientos que provienen de distintas fuentes. La descripción del sistema se lleva a cabo empleando la distinción entre niveles del conocimiento, simbólico y de implementación. ABSTRACT This paper describes a redesign system for green areas (evaluation and refinement of an initial design), following the seeing-moving-seeing process described by D. Schön. This is a complex task that requires the integration of knowledge form different sources. The system is described making a clear separation of the knowledge, symbolic and implementation levels.

1.- INTRODUCCION. Los problemas relacionados con las tareas de diseño han sido a menudo objeto de atención por parte de los investigadores en Inteligencia Artificial. En cierta forma, las tareas relacionadas con el diseño presentan algunas de las características mas significativas que permiten calificar una tarea como inteligente. Resumiendo diversas clasificaciones propuestas en la literatura (Brown y Chandrasekaran 88), (Gero et al. 88), (Navinchandra y Marks 89), podemos establecer tres grandes clases de diseño ingenieril según el grado de definición del problema: diseño configurativo, diseño innovativo y diseño creativo. Sin embargo, muchos problemas reales de diseño, entre ellos el que nos ocupa, participan en una u otra forma de algunas de las características de las distintas clases de diseño. En estos casos el computador puede ser usado como una herramienta que colabore en la labor del ser humano. En esta linea se han desarrollado sistemas inteligentes auxiliares del diseño como el entorno ICADS (Myers y Pohl 92) especializado en diseño arquitectónico. Así como el ser humano realiza bien tareas que implican creación, el computador puede ser un excelente ayudante en las tareas que implican gran cantidad de conocimiento precompilado. De esta forma la tarea de diseño puede ser concebida como un “dialogo reflexivo” (Schön 92), es decir, como un proceso iterativo de generación y refinamiento de soluciones en el que el computador actúa como un supervisor inteligente que evalúa el diseño propuesto y, en su caso, sugiere modificaciones. El sistema informático se concibe así como una inteligencia auxiliar correspondiente a un asesor que presta sus servicios a un diseñador humano liberándolo del trabajo rutinario de verificación y alertando sobre posibles deficiencias funcionales. Para ello incorpora múltiples fuentes de conocimiento, algunas de ellas especificas del dominio y del problema concreto que se intenta resolver, y ciertas tareas genéricas de resolución. Dado que el conocimiento implicado en el proceso de verificación y refinamiento de los diseños es multiforme -han de considerarse aspectos botánicos, funcionales, estéticos, etc.- parece adecuado el uso de una arquitectura multiagente en la que el conocimiento se estructure de forma natural. El objeto de la presente comunicación es describir una arquitectura que soporta esta labor para el caso del rediseño de jardines o áreas verdes urbanas. La aparición de la idea del nivel del conocimiento (Newell 82), basada en el postulado de que el conocimiento juega su propio papel en la naturaleza de la inteligencia, puso de manifiesto la necesidad de incorporar en la descripción de los sistemas una nueva perspectiva según la cual éstos se conciban como entes inteligentes y por tanto el énfasis en su descripción se sitúe sobre el conocimiento, los objetivos a cumplir y el comportamiento del sistema, y no únicamente sobre la representación simbólica de este conocimiento y su procesamiento algorítmico. Idealmente sería deseable poder describir un sistema solamente al nivel del conocimiento, obviando los mecanismos del nivel simbólico que definen los aspectos computacionales y los mecanismos de inferencia específicos que se aplican en la resolución. Aunque esto, en general, no sea completamente posible en la mayor parte de los sistemas, la descripción al nivel del conocimiento constituye una especificación del conocimiento usado por las estructuras del nivel simbólico que deben ser capaces de realizar las tareas que implementen el principio de racionalidad. Podremos decir que un sistema es inteligente en la medida en que pueda ser descrito en estos términos (Newell 93). El nivel del conocimiento es por tanto una aproximación a la descripción del problema en términos de las habilidades intelectuales que los distintos agentes manifiestan. La idea del nivel del conocimiento ha suscitado gran interés y ha motivado la aparición de múltiples propuestas que incorporan la formulación de problemas al nivel del conocimiento y de numerosas metodologías de diseño, análisis y desarrollo de sistemas que abordan la descripción de los mismos en términos cognitivos. Entre ellas podemos destacar la metodologías KADS (Wielinga 92) y KREST(Steels 92), y la metodología centrada en unidades cognitivas (Cuena 93). Esta última es especialmente interesante, ya que incorpora explícitamente múltiples niveles en los que puede diseñarse o describirse un sistema: (a)

Definición de los objetivos del sistema.

(b)

Análisis al nivel del conocimiento de de las capacidades de cada agente.

(c)

Descripción a nivel simbólico de las tareas encomendadas a cada uno de los agentes, describiendo la representación del conocimiento y los procedimientos de inferencia aplicables para la consecución de sus objetivos según el principio de racionalidad. Estas tareas pueden ser de dos tipos: (1) Tareas para la resolución de subproblemas, que a su vez incluyen su propio conocimiento e inferencia sobre el subdominio para alcanzar unos objetivos intermedios y (2) Tareas de control que organizan los espacios de soluciones generados por los procedimientos de inferencia, mediante la combinación, ordenación o filtrado de los diferentes subobjetivos alcanzados por las tareas de resolución.

(d)

Descripción de la implementación en términos directamente computables de los objetos, datos, módulos o programas que componen cada una de las unidades cognitivas del nivel simbólico.

En esta comunicación presentamos una descripción multinivel de una arquitectura cognitiva multiagente aplicada al rediseño de areas verdes. 2.- DESCRIPCION AL NIVEL DEL CONOCIMIENTO El caso que nos ocupa es la descripción de un agente que actúe como ayudante mediante la evaluación y el rediseño de áreas verdes. Este sistema puede concebirse con las siguientes características: Objetivos: --- Identificar posibles errores o conflictos en el diseño dado. --- Emitir sugerencias de forma razonada (en definitiva, proponer un diseño alternativo). Para ello se intentará en lo posible: (1) conseguir una distribución correcta de espacios y funciones; (2) mantener la unidad conceptual del diseño (que sea concebido como un todo); y (3) conseguir una asignación y distribución de especies vegetales consistente con el entorno. La consecución de estos objetivos requiere una actividad inteligente en varios dominios de conocimiento: ---

Botánico: conocimiento sobre gran número de especies vegetales y sus características (tipo de clima, tipo de vegetación, respuesta ambiental, temperamento, resistencia ambiental específica, fitocenosis, tolerancia a la humedad edáfica y a la acidez, diámetro de copa y distancia de plantación entre otras).

---

Distribución de los principales componentes de un área verde desde el punto de vista de su utilidad y funcionalidad, así como utilidad de determinados elementos vegetales y arquitectónicos para conseguir determinadas funciones. Efectos del entorno sobre la zona a ajardinar y algunas nociones de astronomía que permitan determinar la distribución de las zonas de sol y sombra durante el año y su evolución a lo largo del día.

---

Valoración estética del diseño propuesto. Esto incluye, por ejemplo, nociones de proporcionalidad y perspectiva.

---

Valoración de la importancia relativa de los distintos errores que pueden encontrarse en un diseño.

En cuanto a la forma en que estos conocimientos se utilizan para seleccionar las acciones que lleven a la consecución de los objetivos, se aplica el principio de racionalidad (Newell 82): “Si un agente tiene conocimiento de que una de sus acciones le llevará a uno de sus objetivos, entonces el

agente seleccionará esa acción”. Es decir, se difiere al nivel simbólico la descripción del mecanismo adecuado. Según Newell, el nivel del conocimiento se puede considerar -entre otras posibilidades- como un intento de construir un modelo de un agente (por ejemplo, consideremos un diseñador de jardines) basándonos en información externa al mismo. Se trataría de construir un mecanismo computacional de propósito general capaz de simular la selección de acciones del agente basándose exclusivamente en su conocimiento y sus objetivos. Este planteamiento busca una equivalencia funcional con un agente humano, dejando de lado la forma en que este actúa internamente. Otra alternativa es buscar la equivalencia fenomenológica, es decir, reproducir los procesos internos de los agentes humanos, que Newell excluyó del nivel del conocimiento, ocultándolos bajo el principio de racionalidad. La dificultad de esta segunda opción es evidente; sin embargo, la búsqueda directa de la equivalencia funcional presenta también problemas de difícil solución. Estos llevan finalmente a considerar solamente situaciones restringidas de forma simple, preestructurada y constante. En nuestro propósito de construir un sistema de rediseño que actúe como ayudante de un diseñador humano se utiliza un enfoque mixto. La búsqueda de un mecanismo de inferencia adecuado se ha inspirado en la descripción de algunos fenómenos (procesos internos de los diseñadores) que a la vez presentan la generalidad deseada para enfrentarse a multitud de actividades de diseño. Los dos fenómenos considerados son sólo preliminares a la especificación de los tipos de tareas de procesado de la información que se lleva a cabo al diseñar. Una descripción detallada de los mismos puede encontrarse en (Schön 92). Brevemente pueden enunciarse de la siguiente manera: ---

Un proceso secuencial y conversacional denominado “seeing-moving-seeing” (percepción-acción-percepción). Consiste en analizar la situación de diseño, identificar un problema y a continuación experimentar nuevas soluciones. Al final de cada experimento se vuelve a analizar el diseño para comprobar la eficacia de la solución propuesta. Aunque las actividades de diseño consideradas requieren trabajar en múltiples dominios, los problemas se identifican e intentan resolver trabajando en un solo dominio cada vez.

---

Un segundo proceso, complementario del anterior, consistente en reconocer las consecuencias inesperadas de un experimento sobre los restantes dominios del diseño. Una valoración positiva de estas consecuencias refuerza la decisión inicial. Si por el contrario se valoran negativamente, pueden llevar a descartarlo y probar otra alternativa.

3.- DESCRIPCION A NIVEL SIMBOLICO Una vez analizado el nivel del conocimiento debemos encontrar un sistema adecuado a nivel simbólico, es decir, una combinación de estructuras y procesos que se comporten de la manera deseada. La separación entre procesos y estructuras de datos es enteramente una creación del nivel simbólico, gobernada por consideraciones de procesamiento y codificación que no existen al nivel del conocimiento. Nuestro agente tiene como tarea recibir un diseño y producir una evaluación sobre el mismo, junto a un diseño alternativo (si es necesario). La estrategia de resolución empleada por esta tarea esta basada en la expuesta anteriormente. Cada uno de los distintos dominios de conocimiento (botánico, estético, funcional y de valoración de errores) recibe también una representación adecuada. Esta viene dada en forma de unas estructuras de datos concretas para cada caso, junto con procedimientos asociados capaces de

emplearlas adecuadamente. En definitiva se trata de nuevas tareas (o fuentes de conocimiento) que pueden ser invocadas cuando sea necesario aplicar su conocimiento. Podemos esbozar ya un esquema general de nuestro sistema a nivel simbólico (figura 1). Antes de analizar con más detalle las distintas tareas, es necesario prestar atención a la forma en que se van a comunicar los diseños al sistema. CONDICIONES DE LAS PREMISAS

Descripción simbólica de un área verde CONOCIMIENTO FUENTE DE CONOCIMIENTO BOTANICA FUENTE DE CONOCIMIENTO ESTETICO FUENTE DE CONOCIMIENTO FUNCIONAL

INFERENCIA Estrategia de resolución basada en: 1) Evaluacion inicial 2) Selección del mayor error. 3) Generación de N alternativas en el dominio involucrado. 4) Evaluación de los experimentos en los restantes dominios. 5) Comparación de los resultados obtenidos.

FUENTE DE CONOCIMIENTO SELECCION ERRORES CONCLUSIONES

Listado de errores encontrados Descripción simbólica de un diseño alternativo

fig 1. Tarea de rediseño a nivel simbólico A continuación describiremos la estrategia de resolución, y los dos tipos de tareas que manejan: a) conocimiento para reconocer errores en los diseños, y proporcionar alternativas que los solucionen en cada uno de los dominios involucrados, y b) conocimiento para decidir los problemas que se deben abordar en cada momento. Las tareas tipo a) se modelan con tareas básicas de evaluación (tareas de subproblema); las de tipo b) mediante una tarea clasificadora capaz de ponderar los errores y establecer dependencias (tarea de control). Para solucionar el problema que supone la comunicación de los diseños gráficos al sistema de rediseño, se ha desarrollado un mecanismo de comunicación con un entorno CAD (figura 2). Los diseños son generados por el usuario en este entorno CAD especializado. Posteriormente, una herramienta de traducción se encarga de producir una descripción simbólica adecuada de los mismos. El sistema de rediseño puede interpretar esta descripción para emitir su evaluación, y puede describir un diseño alternativo en los mismos términos. El primer paso en el desarrollo del sistema ha sido, por tanto, la definición e implementación de un lenguaje orientado a objetos apropiado para la descripción de áreas verdes. Este lenguaje es fundamentalmente un modelo abstracto de los objetos manejados en el proceso de diseño. Se incluyen en el los objetos y relaciones que definen un área verde y que son necesarios para emitir una evaluación.

ENTORNO CAD

USUARIO

DISEÑO GRAFICO

SISTEMA DE TRADUCCION

DESCRIPCION SIMBOLICA

SISTEMA DE EVALUACION Y REDISEÑO

fig.2. Esquema de la comunicación con el sistema El procedimiento de inferencia que utiliza la tarea genérica para resolver el problema puede enunciarse de la siguiente forma (figura 3): (1)

La descripción del diseño original se evalúa utilizando las fuentes de conocimiento, botánica, estética y funcional individualmente. El resultado es el conjunto de errores encontrados.

(2)

Los resultados de las evaluaciones anteriores son analizados por la tarea de selección de errores. El resultado de la identificación del dominio que requiere la atención más inmediata (foco de atención).

(3)

Se invoca la fuente de conocimiento del dominio seleccionado para que proponga un número determinado de alternativas, en base a sus capacidades.

(4)

Si no se puede generar ninguna alternativa, se comunican directamente los resultados ya obtenidos en la evaluación.

En caso contrario: (4a) Cada diseño alternativo se envia a las restantes fuentes de conocimiento para que emitan una evaluación sobre los mismos. (4b) El grafo de evaluaciones resultante se analiza para determinar que alternativa ofrece mejores resultados para el conjunto de todos los dominios. Tareas Básicas de Evaluación del Diseño Cada uno de los tres tipos de tareas de evaluación (botánico, funcional y estético) se ha analizado en función de sus propias características. (A) El conocimiento botánico: es sin duda, el más formalizado y estable. La tarea de comprobación se puede realizar contrastando los datos del diseño con los conocimientos almacenados en una base de datos botánica, mientras que las sugerencias pueden realizarse mediante una búsqueda sencilla de especies vegetales consistente con la distribución de los elementos en el jardín y las condiciones del entorno.

Y A Z B

X

SELEC

Y C Z . . .

. . .

Y

Z

RECON

RESULTADO INTERMEDIO TAREA DISEÑO ALTERNATIVO

fig.3. Esquema de la estrategia de resolución (B) El conocimiento funcional: es el que requiere un mayor esfuerzo de formalización. Aparentemente, los diseñadores intentan organizar los diseños en base a prototipos (Gero et al. 88), de modo que la distribución funcional se realiza en base a la forma y tamaño de la parcela y la diversidad de los elementos deseados (zona de estar, zona de reposo, garaje, praderas, zonas de sol y sombra). Sin embargo, la simple aplicación de prototipos no es suficiente, ya que las condiciones presentes en cada caso son muy diversas. Los elementos del entorno (ruidos, vistas buenas o malas, situación de calles, vecinos), el clima y el balance entre zonas de sol y sombra, el tipo de usuarios del jardín, la topografía son solo algunos ejemplos de factores que deben tenerse en cuenta. La formalización de este conocimiento requiere complementar una base de prototipos con un conjunto de reglas o condiciones. La tarea de evaluación y sugerencias parece requerir como procedimiento de inferencia, la selección de un prototipo adecuado a las características de la situación y su refinamiento a la luz de las condiciones impuestas por el diseño concreto. Esta forma de razonamiento parece cercana al denominado “case-based reasoning.” Una posibilidad interesante que proporciona este modelo es la aportación de reglas y condiciones propias de cada prototipo, y que sirven para concretar el análisis posterior del diseño (aportación de criterios). (C) ---

El conocimiento estético: presenta una doble vertiente: por un lado se puede considerar la elección de elementos (a gusto del diseñador) para resolver situaciones concretas durante el proceso de diseño. Estos gustos son

extremadamente variables y no parecen poder evaluarse objetivamente de forma general o individualizada. ---

por otra parte, está la percepción global del diseño. Una condición fundamental es que el jardín debe concebirse como un todo. Es esta afirmación la que nos permite identificar un conjunto de normas generales para evaluar en cierta medida la coherencia de todos los elementos presentes en el diseño.

Podemos separar las normas que desaconsejan comportamientos antiestéticos (por ejemplo, mezclar elementos de jardines geométricos con jardines naturales), más apropiadas para emitir comentarios, de las que producen efectos agradables (por ejemplo, orientar bancos y ángulos de visión privilegiados hacia elementos decorativos o de especial belleza en el entorno), que pueden aprovecharse mejor a la hora de emitir sugerencias. La forma de actuar podría ser la comprobación de estas normas, y la búsqueda de situaciones más favorables en zonas todavía descuidadas o solo esbozadas en el jardín. Tarea Básica de Control Puesto que cada subtarea de evaluación puede detectar múltiples errores y un error concreto puede provocar la aparición de otros , es necesaria una tarea que seleccione cuál es el problema, o conjunto de problemas, que requieren una atención más inmediata (foco de atención). El conocimiento debe tratar la importancia relativa y la interrelación entre los problemas presentados. Inicialmente, el criterio de selección puede ser tan sencillo como considerar que los errores funcionales son más prioritarios que los estéticos, y estos más que los botánicos. Esta clasificación esta basada en las fases generales de desarrollo de un diseño, que postponen hasta el último momento la selección de las especies vegetales adecuadas. 4.- ALGUNOS ASPECTOS DE LA IMPLEMENTACION El sistema descrito anteriormente está siendo implementado en la actualidad mediante un conjunto de módulos Prolog. Describiremos brevemente los aspectos que pueden considerarse fundamentales, ya que una descripción en profundidad sería demasiado extensa. La figura 4 muestra los modulos principales del sistema. Aproximadamente cada uno de estos módulos es la implementación de cada una de las tareas definidas anteriormente. La interfaz entre la tarea de control y los módulos que manejan los conocimientos específicos de cada dominio puede adoptar formas muy diversas; para este caso se ha seleccionado una arquitectura de pizarra (Belmonte et al. 93). El motivo principal ha sido el carácter de la comunicación que se establece entre las tareas. Gradualmente y de forma colaborativa, construyen una estructura que finalmente es analizada para extraer una solución. Esta decisión viene reforzada por el hecho de que el conocimiento de diseño es fundamentalmente tácito, es decir, sólo aflora en el momento en que se está realizando una actividad de diseño. La arquitectura de pizarra permite la aportación de conocimientos en el momento y forma más oportunos. La pizarra es, por tanto, el elemento central del sistema. Varias tareas acceden a la misma: - El usuario realiza sus diseños en un entorno CAD. Una herramienta de traducción se encarga de proporcionar la descripción simbólica correspondiente en el lenguaje de descripción especial. - Los módulos de evaluación se encargan de analizar el diseño del usuario. Cada módulo es un especialista en un dominio (botánico, estético o funcional). - Un módulo privilegiado se encarga de la coordinación y el control de la pizarra. Sus tareas fundamentales son:

a) Planificador: incorpora la estrategia de resolución del problema, y es el encargado de invocar los modulos de evaluación adecuados. b) Rediseño: produce descripciones de nuevos diseños a partir del diseño original y las modificaciones propuestas por un módulo de evaluación. Esta nueva descripción puede ser evaluada por los otros módulos. c) Portavoz: se encarga de seleccionar la mejor solución encontrada y enviar un diagnóstico al usuario.

EVALUACION DE SALIDA

SISTEMA CAD

"PIZARRA" EVALUACION E2 E1 E3 En

DESCRIPCION SIMBOLICA DEL DISEÑO

ME1

ME2

E1 E3 En

E2 . .

ME3

....

COORDINACION Y CONTROL DE PIZARRA PORTAVOZ

REDISEÑADOR PLANIFICADOR

ME4

ME: MODULO DE EVALUACION ESPECIALIZADO

FIG 4: ARQUITECTURA DEL SISTEMA

Todos las tareas pueden leer y escribir mensajes en la pizarra, que esta formada por: - La descripción simbólica del diseño original. - La hoja de evaluación. Son los informes emitidos por los modulos de diseño. En términos generales, cualquier módulo puede leer los informes de otros. Un aspecto importante que queda por señalar es la elaboración de los protocolos de comunicación entre las distintas tareas. Todas las comunicaciones en el sistema y con el exterior están fuertemente unidas en torno al lenguaje de descripción. No solo se utiliza como entrada para su evaluación, sino que sirve para la construcción de un lenguaje de modificaciones, que permite a cada tarea interpretar no solo los diseños del usuario, sino también los propuestos por las otras tareas. Una descripción más completa de como la utilización del lenguaje de descripción sirve de base a la comunicación dentro del sistema puede encontrarse en (Perez de la Cruz et al.93).

5.- CONCLUSIONES De los trabajos desarrollados, parece deducirse que en dominios en los que el conocimiento procede de varias fuentes, el análisis al nivel del conocimiento facilita la conceptualización y el desarrollo del sistema, ya que las unidades de proceso son herramientas mucho mas asequibles tanto a los expertos del dominio como a los diseñadores del propio sistema. Esta descripción permite a su vez profundizar en las interrelaciones existentes entre los módulos a implementar. 6.- REFERENCIAS. [Belmonte et al, 93] Belmonte, M.V, Mandow, L., Pérez de la Cruz, J.L., Conejo, R., Morales, R.: “A Collaborative architecture for design evaluation and refinement”, AAAI Workshop on collaborative design, Washington, (Julio de 1993). [Brown y Chandrasekaran, 88] Brown, D.C. y Chandrasekaran, B: “Expert systems for a class of mechanical design activity”. En Pham, D.T. (ed.): Expert Systems in Engineering, Berlin, Springer (1988). [Cuena, 93] Software Design” (1993).

Cuena, J.: “Contributions to a Knowledge Oriented View of

[Gero, 88] Gero, J. et al.: “Chunking structural design knowledge as prototypes”. En Gero, J. (ed.): Artificial Intelligence in Engineering: Design, New York, Elsevier (1988). [Myers y Pohl, 92] Myers, L. y Pohl, J.: “ICADS expert design advisor: an aid to reflective thinking”, Knowledge-Based Systems 5(1) 41-54 (1992). [Navinchandra y Marks, 89] Navinchandra, D. y D.H. Marks: “Design exploration through constraint relaxation”. En Gero, J. (ed.): Expert Systems in Computer-Aided Design, Amsterdam, North Holland (1989). [Newell, 82] 87-127 (1982).

Newell, A.: “The knowledge level”. Artificial Intelligence 18

[Newell, 93] Intelligence 59 31-38 (1993).

Newell, A.: “Reflections on the knowledge level”. Artificial

[Pérez de la Cruz et al, 93] Pérez de la Cruz, J.L., Conejo, R, Mandow, L.,Belmonte, M.V., Morales, R, García Viñas, J.I.: "An Intelligent Assistant for the Design of Green Areas", The fifth International Conference on Civil and Structural Engineering Compúting and Artificial Intelligence. CIVIL-COMP´93, 311-318 (1993). [Schön, 92] Schön, D.: "Designing as reflective conversation with the materials of a design situation”, Knowledge-Based Systems 5(1), 3-14 (1992). [Steels, 92] Steels, L.: “Reusability and configuration of applications by non-programmers”, Proceedings of the Workshop AIFIPP’92, Madrid, (September 1992). [Wielinga,92] Wielinga, B.J., Schreiber, A.T., y Breuker, J.A. : KADS: a modeling approach to knowledge engineering. Knowledge Adquisition 4, (1992). Reimpreso en Buchanan, B.G. y Wilkins, D.C. (eds.) Readings in Knowledge Adquisition and Learning. Morgan Kauffman. San Mateo. CA 92-116 (1993).