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Sistemas Expertos

Enviado por pith



 

Indice
1. Introducción
2. Historia De Los Sistemas Expertos
3. Definiciones De Sistemas Expertos
4. Lenguajes de programación
5. Rita, Rosie, Y Roos.
6. Conclusiones
7. Bibliografía

1. Introducción

Todo lo mencionado nos llevó a que en los alumnos del ISPP "Gustavo Allende Llavería" despertara el interés de investigar más a fondo en lo que es en sí SISTEMAS EXPERTOS.
Nuestro trabajo consta de cuatro partes:
Historia y Definiciones del sistema experto; Generalmente los textos se organizan adaptanto una perspectiva histórica. En ellas se citan los problemas y soluciones más importantes que se han descubierto en el transcurso de su desarrollo.
Principales sistemas expertos y sus características; Al trasncurrir el tiempo, después del descubrimiento de I.A., se quería que los ordenadores sean capaces de ayudar al hombre, por ello surgen los primeros sistemas expertos, después de muchos intentos fallidos se logró construir los primeros sistemas expertos los cuales eran bastante complicados estos fueron: DENDRAL, MYCIN, XCON, etc.
Lenguajes de programación; Estos sistemas expertos fueron elaborados en lenguaje de programación especiales en su momento de descubiertos fueron considerados obsoletos.
Principales instituciones donde se investiga sistemas expertos en el Perú; Como sabemos vivimos en ujn mundo globalizado en la que es necesaria la tecnología y por ende el Perú esta tratando de integrarse a este mundo y por lo tanto tratando de investigar nuevos sistemas expertos.

2. Historia De Los Sistemas Expertos

Estas pensando que la inteligencia artificial es una cosa de los últimos 3, 5 o como mucho los 10 últimos años, pero NO!, los primeros pasos en la inteligencia artificial se dieron en los !AÑOS 50!. Tu te imaginas crear un programa inteligente con el Hardware de esa época. Sencillamente es increíble.
A comienzos de los años 50 el conocido Alan Mathinsong Turing  publicó "Inteligencia y Funcionamiento de las Máquinas" con el fin de demostrar hasta que punto estas tienen inteligencia.
En estos años se dieron varias definiciones de lo que significaba la inteligencia en una máquina. Sobre lo que denominamos la inteligencia artificial.

Definición de Elaim Reich:
La inteligencia artificial es el estudio de como hacer que los ordenadores hagan cosas que, en estos momentos, hace mejor el hombre.

Definición de Alexander Sporl (1971):
En su obra  "Sporls-Computerbuch": Bajo Inteligencia entiendo la capacidad de un ser vivo o una máquina de ordenar informaciones, extensas observaciones, experiencias, descubrir interrelaciones para abstraer de esta forma cosas y poderlas ligar entre sí
Uno de los primeros sistemas expertos se llamo Dendral y era capaz de calcular o descubrir hechos relativos a la estructura molecular a partir de unos datos químicos sin elaborar.Otro sistemas expertos famosos son MYCIN que diagnostica enfermedades de la sangre y que sugiere un tratamiento y PUFF, un sistema similar pero para enfermedades de pulmón.
En el año 1950 el campo de la automática recibe un gran impulso cuando Wiener desarrolla el principio de la retroalimentación. La teoría de la retroalimentación es base fundamental de los sistemas de control.
En 1955 Newell y Simon desarrollan la Teoría de la lógica. Este desarrollo permitió desarrollar un programa que exploraba la solución a un problema utilizando ramas y nudos, seleccionando únicamente las ramas que más parecían acercarse a la solución correcta del problema.
En 1956, se celebra una conferencia en Vermont (USA) de gran trascendencia en el desarrollo de la I.A. John McCarthy propone por primera vez el uso del término "Inteligencia Artificial" para denominar el estudio del tema.
En 1957, aparece la primera versión de "The General Problem Solver" (GPS, Solucionador general de problemas), un programa capaz de solucionar problemas de sentido común pero no problemas del mundo real como diagnósticos médicos. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener..
En 1958 McCarthy anuncia su nuevo desarrollo el lenguaje LISP (LISt Procesing), el lenguaje de elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio de la IA.
En 1963, el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) recibe una subvención de 2,2 millones de dólares del gobierno de los Estados Unidos en concepto de investigación en el campo de la IA. De esa forma, se comprueba la importancia que el Gobierno concede a la investigación dentro de ese campo.
En 1965 aparece DENDRAL, el primer sistema experto. Es en ese año cuando Feigenbaum entra a formar parte del departamento de informática de Stanford. Allí conoció a Joshua Lederberg, el cual quería averiguar cual era la estructura de las moléculas orgánicas completas. El objetivo de DENDRAL fue estudiar un compuesto químico. El descubrimiento de la estructura global de un compuesto exigía buscar en un árbol las posibilidades, y por esta razón su nombre es DENDRAL que significa en griego "árbol".Antes de DENDRAL los químicos solo tenían una forma de resolver el problema, estar era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos.
La realización de DENDRAL duró más de diez años (1965-1975). Se le puede considerar el primer sistema experto.
En 1965 también se empezaron a utilizar técnicas para la resolución de problemas que se caracterizaban por la búsqueda heurística como modelo para la resolución de problemas, y con ellas comenzó la investigación y desarrollo de los sistemas expertos.
En 1972, en la Universidad de Standford se desarrolla MYCIN, sistema experto dentro del campo de la medicina para diagnostico de enfermedades infecciosas en la sangre. MYCIN se trataba de un sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas. Desde los resultados de análisis de sangre, cultivos bacterianos y demás datos, el prog rama era capaz de determinar, o en lo menos, sugerir el microorganismo que estaba causando la infección. Después de llegar a una conclusión, MYCIN prescribía una medicación que se adaptaba perfectamente a las características de la persona, tales como el peso corporal de este.
Al mismo tiempo, Davir Marr propone nuevas teorías sobre la capacidad de reconocimiento visual de las diferentes máquinas.
En 1972 aparece el lenguaje PROLOG basado en las teorías de Minsky.
En 1973 se desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. El cometido de este sistema experto era el de servir de intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su base de datos. El especialista debía utilizar MYCIN de una forma normal, y cuando este cometiera un error en un diagnóstico (hecho producido por la falta o fallo de información en el árbol de desarrollo de teorías) TEIRESIAS corregiría dicho fallo destruyendo la regla si es falsa o ampliándola si es eso lo que se necesita.
En 1979 aparece XCON, primer programa que sale del laboratorio Su usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC).
El cometido de XCON sería configurar todos los ordenadores que saliesen de la DEC. El proyecto presentó resultados positivos y se empezó a trabajar en el proyecto más en serio en diciembre de 1978.
En abril de 1979 el equipo de investigación que lo había diseñado pensó que ya estaba preparado para salir, y fue entonces, cuando se hizo una prueba real, esperando resolver positivamente un 95% de las configuraciones, este porcentaje tal alto se quedó en un 20% al ser contrastado con la realidad; XCON volvió al laboratorio, donde fue revisado y a finales de ese mismo año funcionó con resultados positivos en la DEC.
En 1980 se instauró totalmente en DEC. Y en 1984, el XCOM había crecido hasta multiplicarse por diez. El XCOM supuso un ahorro de cuarenta millones de dólares al año para la DEC.
Entre los años 80 a 85 se produce la revolución de los Sistemas Expertos
En estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como el DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel y eléctricas. "Aldo en Disco" para la reparación de calderas hidroestáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.
Se crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. formando una inversión total de 300 millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las "máquinas Lisp", que se trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central, y el otro producto fueron las "herramientas de desarrollo de sistemas expertos".
En 1987 XCON empieza a no ser rentable. Los técnicos de DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente llegándose a gastar más de dos millones de dólares al año para mantenimiento y algo parecido ocurrió con el DELTA..También en 1987 aparecieron los microordenadores Apple y compatibles IBM con una potencia parecida a los LISP. El software se transfirió a máquinas convencionales utilizando el lenguaje "C" lo que acabó con el LISP.
A partir de los 90 y con el desarrollo de la informática, se produce un amplio desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en la actualidad.
La evolución histórica de los métodos utilizados en el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la IA y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años 60 eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas ,mediante sistemas de reglas .Es a partir de los 70 cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad

3. Definiciones De Sistemas Expertos

¿Qué es un sistemas experto?
Los sistemas expertos forman parte de un firme y verdadero avance en inteligencia artificial. Los sistemas expertos pueden incorporar miles de reglas. Para una persona seria una experiencia casi "traumática" el realizar una búsqueda de reglas posibles al completado de un problema y concordar estas con las posibles consecuencias, mientras que se sigue en un papel los trazos de un árbol de búsqueda. Los sistemas expertos realizan amablemente esta tarea; mientras que la persona responde a las preguntas formuladas por el sistema experto, este busca recorriendo las ramas más interesantes del árbol, hasta dar con la respuesta a fín al problema, o en su falta, la más parecida a esta. Los sistemas expertos tienen la ventaja frente a otro tipos de programas de Inteligencia Artificial, de proporcionar gran flexibilidad a la hora de incorporar nuevos conocimientos. Para ello solo tenemos que introducir la nueva regla que deseemos hacer constar y a está, sin necesidad de cambiar el funcionamiento propio del programa. Los sistemas expertos son "auto explicativo", al contrario que en los programas convencionales, en los que el conocimiento como tal está encriptado junto al propio programa en forma de lenguaje de ordenador. Los expertos de I.A. dicen que los sistemas expertos tienen un conocimiento declarativo, mientras que en los demás programas es procedural.

Descripción Del Esquema
Para realizar un sistema experto integran dos personas el Experto del Dominio (profesional X) y un Ingeniero de Conocimiento (programador), que estos van enlazar sus experiencias almacenándolos en la Base de conocimientos que mediante la interface va a permitir al usuario llegar a comunicarse con el motor de inferencia, el cual es va a tomar la decisión de aplicar todo lo almacenado en la base de conocimientos.
La Base de conocimiento nos halla la base datos y estas esta compuestas por lenguajes de predicado, esta es uno de los componentes que contiene el conocimiento del experto o también llamado base de datos, su función es almacenar experiencias, conocimientos , etc. de una determinada área.

Existen dos tipos de base de conocimiento:
El procedural ;
Se usa en los lenguajes. estructurados como son Pascal, C, Visual Basic etc.
El declarativo;
Esta basado en hechos que vienen a ser acciones que se dan dentro del problema se ulitizan los lenguajes Prolog y Lisp.
El Motor de Inferencia
Su función es administrar , como, cuando, y las reglas de producción que se aplicaran para la solución de un determinado problema
Dirige y controla la implementación del conocimiento, además permite decidir que tipo de técnicas se usaran durante el diseño del sistema experto.
La Interface
Parte que permite la comunicación con el usuario, en forma vidireccional(ambos lados). Mediante al Interface el Motor de Inferencia reconoce la pregunta y saca datos de la Base de Conocimiento y mediante la Interface responde la pregunta

Descripción del esquema:
DEMONIO; Es la parte principal de la estructura de control el cual va seguir un encadenamiento hacia atrás y hacia delante y esta a su vez está compuesta de dos campos específicos PROCEDIMIENTOS ESPECIALES son los pasos a seguir compuestas por reglas, normas de producción, ELEMENTOS DE METACONOCIMIENTO compuestas por redes neuronales, por que está e la capacidad de aprender, entender y responder a la pregunta realizada por un usuario.
Todo esto se interactúan a partir de cierto conocimiento deducido durante la ejecución de la aplicación.
Esto nos va a conllevar a una RUPTURA en la que el demonio retorna para cumplir un FUNCIONAMIENTO SISTEMÁTICO usando tipos de búsqueda implementada y completa.
Primero se da el primer funcionamiento del motor de estructura que esta dado con los procedimientos especiales y con los elementos de metaconocimiento, todo esto experimentado lo vamos a llevar al principal funcionamiento sistemático con una búsqueda implementada, para dar lugar a un respuesta satisfactoria para quien lo está usando o manejando.
Explicamos la arquitectura, como Base de Conocimientos vamos a tener hechos y reglas de un sistema determinado las cuales van a ser codificadas para que la computadora puede interpretar, y ser utilizada adecuadamente por los usuarios y de acuerdo a la aplicación. Estos resultados van a servir a otros sistemas y que estos van a alimentar a nuestras bases de conocimientos originales para obtener mejores resultados.

4. Lenguajes de programación

Son programas que se han diseñado principalmente para emular un comportamiento inteligente. Incluyen algoritmos de juego tales como el ajedrez, programas de comprensión del lenguaje natural, visión por computadora, robótica y "sistemas de expertos". responde a una interfaz ensamblador, el segundo a interfaz compilador y el ultimo a interfaz interprete.
Un Lenguaje de Programación se basa en  reglas de acción (silogismos) , y el análisis de posibilidades  dándonos  una ayuda muy útil en todas las ramas de la acción humana. Es así como los Sistemas Expertos desarrollan una Función muy importante  "Realizar  tareas genéricas: es decir para la monitorización y el diagnóstico, además de los trabajos de simulación de la realidad  (Realidad Virtual en la actualidad) .
Algunos lenguajes son lenguajes principalmente interpretados, como APL, PROLOG y LISP. :.
APL (A Programing Language)
Diseñado para tablas, vectores y matrices; utiliza símbolos especiales, distintos que el ASCII.

HISTORIA:
Introducido por Kenneth Iverson, en el año de 1962. Durante los siguientes 7 años IBM trabajo en el APL, defino un conjunto de caracteres y un lenguaje "APL/360", el cual se requiere un hardware especial.
Conceptos lisp:

  • Listas y Átomos: La estructura más importante es la lista. Los átomos pueden subordinarse a cualidades.
  • La Función: Cada función LISP y cada programa LISP tiene estructura de lista. Los programas no pueden distinguirse sintácticamente de los datos. LISP ofrece sus propias funciones básicas.
  • Forma de Trabajo: LISP es un lenguaje funcional. Ofrece la posibilidad de realizar definiciones recursivas de funciones. La unión de procedimientos se realiza de forma dinámica, es decir en plena ejecución, y no como en otros lenguajes de programación. El sistema realiza automáticamente una gestión dinámica de memoria.

Entonces:  La estructura más importante en LISP es la lista 
Componentes de un sistema lisp.
Un componente importante de un sistema LISP es la gestión dinámica de la memoria. El sistema administrará el espacio en la memoria para las listas en constante modificación, sin que el usuario lo deba solicitar. Libera los espacios de memoria que ya no son necesarios y los pone a disposición de usos posteriores. La necesidad de este proceso se deriva de la estructura básica de LISP, las listas, que se modifican de forma dinámica e ilimitada.
Además un sistema LISP abarca bastante más que el solo intérprete del lenguaje LISP. Consta de algunos  módulos que ofrecen ayuda en el desarrollo y control del progreso en programas, como son el Editor, el File-System y el Trace.
PROLOGO (PROgramación LOGica):

Mecanismos Del Prolog
La Recursividad representa la estructura más importante en el desarrollo del programa. En la sintaxis del PROLOG no existen los bucles FOR ni los saltos; los bucles WHILE son de difícil incorporación, ya que las variables sólo pueden unificarse una sóla vez. La recursión es más apropiada que otras estructuras de desarrollo para procesar estructuras de datos recursivas como son las listas y destacan en estos casos por una representación más sencilla y de mayor claridad.
La Instanciación es la unión de una variable a una constante o estructura. La variable ligada se comporta luego como una constante.
La Verificación es el intento de derivar la estructura a comprobar de una pregunta desde la base de conocimientos, es decir, desde los hechos y reglas. Si es posible, la estructura es verdadera, en caso contrario es falsa. 
La Unificación es el componente principal de la verificación de estructuras. Una estructura estará comprobada cuando puede ser unificada con un hecho, o cuando puede unificarse con la cabecera de una regla y las estructuras del cuerpo de dicha regla pueden ser verificadas.

5. Rita, Rosie, Y Roos.

Para el desarrollo de los sistemas expertos se utilizan lenguajes de ingeniería del conocimiento. Los lenguajes más difundidos para el desarrollo de los SE son RITA, ROSIE, y ROOS.
Comenzaremos hablando de ROSIE, un lenguaje evolucionado de RITA. Este lenguaje permite al programador describir relaciones complejas y manipularlas simbólica y deductivamente. Además soporta trabajo en redes, trabaja en una forma Interactiva compilada e interpretada y cuenta con una serie de depuradores y herramientas de programación. Como puede ser programada en una sintaxis parecida al Ingles esto la hace bastante leíble y entendible para los usuarios. Este lenguaje integra dos paradigmas programáticos que lo hace especial: modelacimiento basado en reglas y procedure-oriented computing (al ser lenguajes secuenciales y al mismo tiempo orientados a objetos), y por último es que puede ser organizado como un programa LISP lo que la hace fácil de aprender.
El lenguaje ROSS, es un lenguaje de programación orientado a objetos, y combina la Inteligencia Artificial y los Sistemas Expertos principalmente en el área de simulaciones. Entre sus ventajas se citan las facilidades para buscar entre objetos y su comportamiento. El programa se desarrolla de una forma que los objetos se comunican mandando mensajes para causar que las reglas o comportamientos apropiados sean ejecutados.
Se presenta en forma resumida dos Sistemas Expertos que fueron decisivos para el éxito del avance investigador en el campo de los Sistemas Expertos.

Mycin
Sistema Experto para diagnósticos médicos
MYCIN es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos, iniciado pro Ed Feigenbaum y posteriormente desarrollados por E.Shortliffe y sus colaboradores. Su función es la de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. El sistema MYCIN, al ser consultado por el médico, solicita primero datos generales sobre el paciente: nombre, edad, síntomas, etc. Una vez conocida esta información por parte del sistema, el Sistema Experto plantea unas hipótesis. Para poder verificarlas comprueba primero la exactitud de las premisas de la regla (Os preguntareis como hace esto). Esto se realiza mediante una búsqueda de enunciados correspondientes en la base de conocimientos. Estos enunciados pueden a su vez estar de nuevo en la parte de consulta de otra regla. También lo realiza mediante determinadas preguntas al usuario. Aquí se hacen preguntas del tipo: ¿Se ha practicado en el paciente algún tipo de intervención quirúrgica?
Con las respuestas que recibe, el MYCIN verifica o rechaza las hipótesis planteadas. Una serie de tests han demostrado que MYCIN trabaja igual de bien que un médico.( A mi particularmente me cuesta mucho creerlo y me parece que es increíble, pero ahí están los resultados de los test).

Xcon
Sistema Experto para configuración de Ordenadores.
XCON es un Sistema Experto para configuraciones desarrollado por la Digital Equipment Corporation. Según los deseos individuales del cliente se configuran redes de ordenadores VAX. Ya que el abanico de productos que se ofrecen en el mercado es muy amplio, la configuración completa y correcta de un sistema de estas características es un problema de gran complejidad.
Las funciones de este Sistema Experto son las siguientes:
¿Pueden conjugarse los componentes solicitados por el cliente de forma conveniente y razonable?
¿Los componentes de sistema especificados son compatibles y completos?
Las respuestas a estas preguntas son muy detalladas. XCON es capaz de comprobar y completar los pedidos entrantes mucho más rápido y mejor que las personas encargadas hasta ahora de esa labor
También se han desarrollado Asesores Inteligentes para apoyar la enseñanza de programación, en distintos lugares y con distintas arquitecturas. Entre otros, podemos mencionar: 
COACH (Cognitive Adaptive Computer Help):
Permite crear ayuda personalizada al usuario. Es un observador de las acciones del usuario que está aprendiendo a operar un ambiente, y en base a ellas construye un modelo adaptativo del usuario. Si bien el concepto general es aplicable para áreas diversas tales como las Interfases Inteligentes y el soporte técnico, en particular es de interés para este trabajo ya que los dominios de prueba que modeló corresponden al de un lenguaje y un entorno de programación (LISP y UNIX, respectivamente); así como por la prueba de adaptabilidad a distintos dominios en que probó ser efectivo. En dicha prueba, después de completar el desarrollo y pruebas del tutor bajo el dominio de LISP, se encargó a un estudiante inexperto, su adaptación al dominio de UNIX; dado el éxito de la adaptación, a pesar de la inexperiencia del constructor del dominio, Selker concluye que la aplicación de los conceptos y modelación del dominio son apropiados para diversos dominios, y por lo tanto, fácilmente adaptables.
Una de las contribuciones importantes de Coach consiste en la descripción de diversos modelos de usuarios, representados por medio de frames adaptativos; y el modelado cognitivo de variables tales como la experiencia, la latencia del conocimiento. Por otro lado, el análisis de resultados que hace Selker, basado en el comportamiento registrado por los usuarios de sistemas tradicionales y los del sistema asesor, muestra variables cuantificables para medir el éxito de un sistema similar como el que ocupa este trabajo.

6. Conclusiones

  • Un sistema experto es aquel que simula el razonamiento humano ayudando usuario.
  • Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos, los Sistemas Expertos pueden recoger y difundir su conocimiento.
  • En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
  • La posibilidad de poder emular la inteligencia humana ha despertado la curiosidad del ser humano desde tiempos remotos. Y el hombre encontró dos caminos para lograr dicho fin:

Tratar de imitar el funcionamiento del cerebro humano a nivel computador lo cual implica construir una analogía de tipo físico del cerebro del hombre. Esto podría llamarse entonces enfoque físico, y como principal exponente de este rumbo encontramos a las redes neuronales.
Tratar de lograr el conocimiento humano a través de la lógica, por lo que estaríamos en presencia de un enfoque lógico. En este enfoque de pensamiento encontramos a los sistemas expertos que intentan reproducir el razonamiento humano de forma simbólica.

Sugerencias

  • Nosotros como jóvenes que somos estamos llamados a contribuir con el desarrollo del país por ello deberíamos abocarnos mucho mas a las áreas de investigación y pedir que se nos apoye mas en cuanto a materia educativa y Tecnología Educativa.
  • Las Universidades e Institutos están llamados a ayudar al Perú a inmiscuirse dentro del mundo que empezamos a vivir.
  • Nosotros como futuros formadores de la especialidad de Computación e Informática estamos preparados para orientar a despertar el interés de nuestros alumnos de investigación.

7. Bibliografía

www.dei.va.educpy\tar17\sexpreti\historia.htm
www.sarder.upeu.edu.pe\~miguel+\temas\expertos.htm
www.fotunecity.com\skycod.per\ronrow\207\se\portada.htm
www.monografias.com

 

 

 

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