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Sistemas Expertos




  1. Historia de los SE
  2. Definiciones de los SE
  3. Aplicaciones
  4. Componentes de un SE
  5. Desarrollo de los Sistemas Expertos
  6. Lenguajes de programación de sistemas expertos
  7. Ejemplos de Sistemas Expertos
  8. Conclusiones
  9. Bibliografía

1. Introducción

Se considera a alguien un experto en un problema cuando este individuo tiene conocimiento especializado sobre dicho problema. En el área de los (SE) a este tipo de conocimiento se le llama conocimiento sobre el dominio. La palabra dominio se usa para enfatizar que el conocimiento pertenece a un problema específico.

Antes de la aparición del ordenador, el hombre ya se preguntaba si se le arrebataría el privilegio de razonar y pensar. En la actualidad existe un campo dentro de la inteligencia artificial al que se le atribuye esa facultad: el de los sistemas expertos (SE).

Estos sistemas también son conocidos como Sistemas Basados en Conocimiento, los cuales permiten la creación de máquinas que razonan como el hombre, restringiéndose a un espacio de conocimientos limitado. En teoría pueden razonar siguiendo los pasos que seguiría un experto humano (médico, analista, empresario, etc.) para resolver un problema concreto.

Este tipo de modelos de conocimiento por ordenador ofrece un extenso campo de posibilidades en resolución de problemas y en aprendizaje. Su uso se extenderá ampliamente en el futuro, debido a su importante impacto sobre los negocios y la industria.

2. Historia de los SE

Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico médico.

Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los SE.

A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente.     Dos años más tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La ficción de dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.

En la década de los setenta se desarrolló MYCIN para consulta y diagnóstico de infecciones de la sangre. Este sistema introdujo nuevas características: utilización de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras largos años de experiencia. En MYCIN aparecen claramente diferenciados motor de inferencia y base de conocimientos.

Al separar esas dos partes, se puede considerar el motor de inferencias aisladamente. Esto da como resultado un sistema vacío o shell (concha). Así surgió EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería, PUFF para estudiar la función pulmonar y GUIDON para elegir tratamientos terapéuticos.

En esa época se desarrollaron también: HERSAY, que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos de minerales. De este último derivó el shell KAS (Knowledge Adquisition System).

En la década de los ochenta se ponen de moda los SE, numerosas empresas de alta tecnología investigan en este área de la inteligencia artificial, desarrollando SE para su comercialización. Se llega a la conclusión de que el éxito de un SE depende casi exclusivamente de la calidad de su base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la pericia de un experto humano puede resultar difícil, largo y laborioso.

Un ejemplo de SE moderno es CASHVALUE, que evalúa proyectos de inversión y VATIA, que asesora acerca del impuesto sobre el valor añadido o IVA.

3. Definiciones de los SE

3.1 ¿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 otros 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.

La función de un Sistema Experto es la de aportar soluciones a problemas , como si de humanos se tratara, es decir capaz de mostrar soluciones inteligentes. Y os preguntareis ¿Cómo es posible?. Es posible gracias a que al sistema lo crean con expertos (humanos), que intentan estructurar y formalizar conocimientos poniéndolos a disposición del sistema, para que este pueda resolver una función dentro del ámbito del problema, de igual forma que lo hubiera hecho un experto.

Acceder a los conocimientos adquiridos por experiencia es lo más difícil, ya que los expertos, al igual que otras personas, apenas los reconocen como tales. Son buscados con mucho esfuerzo y cuidado siendo descubiertos de uno en uno, poco a poco.

3.2 ¿Por qué utilizar un Sistema Experto?

  1. Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal especializado".
  2. Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.
  3. Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
  4. Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
    1. Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.
    2. En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
    3. Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.
  5. El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:

4. APLICACIONES

Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que:

  1. Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisiones financieras, gestión de la tesorería, planificación, etc.
  2. Este trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y realizar operaciones numéricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantación de los SE.

Además los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que más aplicaciones de SE se esta realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera.

4.1 Áreas de aplicación

Los SE se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan algunas de las principales:

Militar

Informática

Telecomunicaciones

Química

Derecho

Aeronáutica

Geología

Arqueología

Agricultura

Electrónica

Transporte

Educación

Medicina

Industria

Finanzas y Gestión

4.1.1 VENTAJAS

Estos programas proporcionan la capacidad de trabajar con grandes cantidades de información, que son uno de los grandes problemas que enfrenta el analista humano que puede afectar negativamente a la toma de decisiones pues el analista humano puede depurar datos que no considere relevantes, mientras un SE debido a su gran velocidad de proceso analiza toda la información incluyendo las no útiles para de esta manera aportar una decisión más sólida.

4.1.2 LIMITACIONES

Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea una de sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costo en dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a información no estructurada.

Debido a la escasez de expertos humanos en determinadas áreas, los SE pueden almacenar su conocimiento para cuando sea necesario poder aplicarlo. Así mismo los SE pueden ser utilizados por personas no especializadas para resolver problemas. Además si una persona utiliza con frecuencia un SE aprenderá de el.

Por otra parte la inteligencia artificial no ha podido desarrollar sistemas que sean capaces de resolver problemas de manera general, de aplicar el sentido común para resolver situaciones complejas ni de controlar situaciones ambiguas.

El futuro de los SE da vueltas por la cabeza de cada persona, siempre que el campo elegido tenga la necesidad y/o presencia de un experto para la obtención de cualquier tipo de beneficio

5 Componentes de un SE

La Base de conocimiento nos halla la base datos y éstas 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 que utilizan 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

5.1 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 interactúa 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 una 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.

5.2 Arquitectura básica de los sistemas expertos

Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.

Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.

Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.

Subsistema de explicación. Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.

Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.

6. Desarrollo de los Sistemas Expertos

6.1. El Equipo de desarrollo

Las personas que componen un grupo o un equipo, como en todos los ámbitos deben cumplir unas características y cada uno de ellos dentro del equipo desarrolla un papel distinto.

A continuación detallaremos cada componente del equipo dentro del desarrollo y cual es la función de cada uno:

  1. La función del experto es la de poner sus conocimientos especializados a disposición del Sistema Experto.

  2. El experto

    El ingeniero que plantea las preguntas al experto, estructura sus conocimientos y los implementa en la base de conocimientos.

  3. El ingeniero del conocimiento
  4. El usuario

El usuario aporta sus deseos y sus ideas, determinado especialmente el escenario en el que debe aplicarse el Sistema Experto.

Esquema de representación en el que figura el equipo de desarrollo:

En el desarrollo del Sistema Experto, el ingeniero del conocimiento y el experto trabajan muy unidos. El primer paso consiste en elaborar los problemas que deben ser resueltos por el sistema. Precisamente en la primera fase de un proyecto es de vital importancia determinar correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo. Aquí se incluye ya el usuario posterior, o un representante del grupo de usuarios. Para la aceptación, y e consecuencia para el éxito, es de vital y suma importancia tener en cuenta los deseos y las ideas del usuario.

Una vez delimitado el dominio, nos pondremos a "engrosar" nuestro sistema con los conocimientos del experto. El experto debe comprobar constantemente si su conocimiento ha sido transmitido de la forma más conveniente. El ingeniero del conocimiento es responsable de una implementación correcta, pero no de la exactitud del conocimiento. La responsabilidad de esta exactitud recae en el experto.

En el desarrollo del Sistema Experto, el ingeniero del conocimiento y el experto trabajan muy unidos. El primer paso consiste en elaborar los problemas que deben ser resueltos por el sistema. Precisamente en la primera fase de un proyecto es de vital importancia determinar correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo. Aquí se incluye ya el usuario posterior, o un representante del grupo de usuarios.

Para la aceptación, y e consecuencia para el éxito, es de vital y suma importancia tener en cuenta los deseos y las ideas del usuario.

Una vez delimitado el dominio, nos pondremos a "engrosar" nuestro sistema con los conocimientos del experto. El experto debe comprobar constantemente si su conocimiento ha sido transmitido de la forma más conveniente. El ingeniero del conocimiento es responsable de una implementación correcta, pero no de la exactitud del conocimiento. La responsabilidad de esta exactitud recae en el experto.

A ser posible, el experto deberá tener comprensión para los problemas que depara el procesamiento de datos. Ello facilitará mucho el trabajo. Además, no debe ignorarse nunca al usuario durante el desarrollo, para que al final se disponga de un sistema que le sea de máxima utilidad.

La estricta separación entre usuario, experto e ingeniero del conocimiento no deberá estar siempre presente. Pueden surgir situaciones en las que el experto puede ser también el usuario. Este es el caso, cuando exista un tema muy complejo cuyas relaciones e interacciones deben ser determinadas una y otra vez con un gran consumo de tiempo. De esta forma el experto puede ahorrarse trabajos repetitivos.

La separación entre experto e ingeniero del conocimiento permanece, por regla general inalterada.

7. Lenguajes de programación de sistemas expertos

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.

El nombre LISP es la abreviatura de List-Processing, ya que el LISP fue desarrollado para el procesamiento de listas. La lista es la estructura más importante de LISP. El lenguaje LISP fue diseñado ya a finales de los años 50 por McCarthy. A lo largo de los últimos años se han desarrollado muchos dialectos, por ejemplo MACLISP, COMMONLISP, INTERLISP, ZETALISP, donde el COMMONLISP se está imponiendo cada vez más como estándar.

7.1 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.

En LISP se dan los siguientes conceptos característicos:

  • Listas y Átomos: La estructura más importante es la lista. Los atomos 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.

7.2 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 cómodos módulos que ofrecen ayuda en el desarrollo y control del progreso en programas, como son el Editor, el File-System y el Trace.Por supuestos estos módulos sólo estan en versiones de LISP que contengan la conocida interfaz gráfica IDE típica de los modernos lenguajes visuales.(IDE = entorno de desarrollo integrado).

PROLOG es la abreviatura de PROgramación LOGica, con lo que hacemos mención a la procedencia del lenguaje: Es una realización de lógica de predicados, como lenguaje de programación.

En la actualidad, el PROLOG se aplica como lenguaje de desarrollo en aplicaciones de Inteligencia Artificial en diferentes proyectos de Europa. En los Estados Unidos, el LISP está más extendido que el PROLOG. Pero para la mayoría de los terminales de trabajo de Inteligencia Artificial se ofrece también el PROLOG.

Como una especie de semiestándar se han establecido el DECsystem-10 PROLOG de Edimburgo y el PROLOG descrito en el libro "PROGRAMMING IN PROLOG" de W.F.Clocksin y C.S.Melish. La mayoría de los dialectos PROLOG se basan en este y contienen el DECsystem-10 PROLOG en su ámbito linguístico.

Al contrario que el LISP (y otros lenguajes), en el PROLOG los programas son confeccionados de forma distinta. A los interesados en pueden leer a Kowalski que escribió un articulo con el título" Algorithm = Logic + Control". Con esto pretende decirnos que los algoritmos pueden ser divididos en su lógica y en sus mecanismos de control.

La lógica se representa en forma de predicados. Estos predicados aparecen en tres formas distintas: como hechos, como reglas y como preguntas. La lógica formulada como hechos y reglas se define como base de conocimientos. A esta base de conocimientos se le pueden formular preguntas.

Los mecanismos importantes del PROLOG son: recursividad, instanciación, verificación, unificación, backtracking e inversión.

  • 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.

8. Ejemplos de Sistemas Expertos

En esta parte se tratará de forma resumida dos Sistemas Expertos que fueron decisivos para el éxito del avance investigador en el campo de los Sistemas Expertos. Así podrás hacer una idea, ya con un ejemplo real, de para que sirve y en que materias se aplica un Sistema Experto.

  • MYCIN Sistema Experto para diagnósticos médicos.
  • XCON Sistema Experto para configuración de Ordenadores.

8.1 MYCIN

MYCIN es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos, iniciado por 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.

8.2 XCON

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.

9. 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:

Actualmente el duro, difícil y cambiante mercado competitivo se vuelve más complejo por la gran diversidad de información que se ven obligados a almacenar y analizar, razón por la cual las empresas se ven en la necesidad de recurrir a poderosas y/o robustas herramientas o sistemas que les sirvan de soporte a la hora de tomar decisiones.

De esta forma estos inteligentes, precisos y eficientes sistemas son adoptados por más organizaciones, en las cuales se convierten y/o transforman en una importante estrategia de negocio.

Por otra parte es importante mencionar que estos seguirán siendo usados en los todos y cada una de las áreas y/o campos donde los expertos humanos sean escasos.

Por consecuencia de lo anterior estos sistemas son utilizados por personas no especializadas, por lo cual el uso frecuente de los (SE) les produce y/o genera conocimiento a los usuarios.

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.

10. Bibliografía

Tutorial de Introducción a los Sistemas Expertos

Portal donde los ingenieros en informatica tienen un lugar de encuentro en el

que obtener toda la informacion relevante para su profesion.

www.ingenieroseninformatica.org/ recursos/tutoriales/sist_exp/index.php

Sistemas Expertos. Informatica Integral Inteligente

Sistemas Expertos, Inteligencia Artificial en Mexico. Linux.

www.informaticaintegral.net/sisexp.html

SISTEMAS EXPERTOS (SE)

El propósito de este artículo es de mostrarnos una amplia y precisa descripción

de lo que son los Sistemas Expertos (SE), los cuales también son conocidos ...

www.gestiopolis.com/canales2/gerencia/1/sisexp.htm

Sistemas Expertos

Los sistemas expertos forman parte de un firme y verdadero avance en inteligencia

artificial. Los sistemas expertos pueden incorporar miles de reglas. ...

www.fortunecity.com/skyscraper/ chaos/279/docs/sistexpertos.htm

 

 

Tatiana Macchiavello


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