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Sistemas expertos (SE)




Enviado por jsmontes



    1. Abstract
    2. Historia de los
      (SE)
    3. Definiciones de los
      (SE)
    4. Aplicaciones
    5. Ventajas y
      limitaciones
    6. Arquitectura básica de
      los sistemas expertos
    7. Conclusiones
    8. Referencias
      bibliográficas


    ABSTRACT

    El propósito de este articulo es de mostrarnos
    una amplia y precisa descripción de lo que son los Sistemas
    Expertos (SE), los cuales también son conocidos
    como Sistemas Basados
    en Conocimiento.
    Así mismo mostramos brevemente los orígenes,
    conceptos, aplicaciones, ventajas, limitaciones, y su arquitectura
    básica de esta área y/o campo de la Inteligencia
    artificial. Por otra parte en la actualidad el mercado se vuelve
    más competitivo, donde la
    administración y buen manejo de la información es fundamental para todas las
    empresas y/o
    organizaciones, las cuales si quieren sobrevivir
    deben de mantenerse a la vanguardia en
    todas y cada una de las áreas.

    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.
    [1]

    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)

    Es un software que imita el
    comportamiento
    de un experto humano en la solución de un problema. Pueden
    almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y
    solucionar un problema mediante deducción lógica
    de conclusiones. [4]

    Son SE aquellos programas que se
    realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen
    información específica de un dominio concreto y que
    realizan una tarea relativa a este dominio. [5]

    Programas que manipulan conocimiento codificado para
    resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que
    generalmente requiere de experiencia humana.

    Programas que contienen tanto conocimiento declarativo
    (hechos a cerca de objetos, eventos y/o
    situaciones) como conocimiento de control
    (información a cerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de
    razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular
    y/o área de experiencia. [6]

    Software que incorpora conocimiento de experto sobre un
    dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de
    resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de
    decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento
    simbólico. [1]

    APLICACIONES
    Sus
    principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales
    debido a que;
    a) 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.

    b) 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.

    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

    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.

    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.
    [7]

    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. [8]

    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. [1]

    CONCLUSIONES

    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.

    REFERENCIAS
    BIBLIOGRAFICAS

    [1] Viejo Hernando Diego (2003). Sistemas expertos.
    Consultado en 06, 04, 2004 en

    http://www.divulga-ia.com/cursos/cursos.xml?numero=2&nombre=2003-9-26a&numLecc=1
    .

    [2] Samper Márquez Juan José (2004).
    Introducción a los sistemas expertos.
    Consultado en 06, 03, 2004 en http://www.redcientifica.com/doc/doc199908210001.html.

    [3] Samper Juan (2003). Sistemas expertos. El
    conocimiento al poder. Consultado en 06, 03, 2004 en
    http://www.psycologia.com/articulos/ar-jsamper01.htm.

    [4] Criado Briz José Mario (2002).
    Introducción a los sistemas expertos. Consultado en 06,
    05, 2004 en
    http://ingenieroseninformatica.org/recursos/tutoriales/sist_exp/cap1.php
    .

    [5] Wikipedia (2004). Sistema experto. Consultado en
    06, 03, 2004 en http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto.

    [6] Castro Marcel (2002). Sistemas expertos.
    Consultado en 06, 04, 2004 en
    http://strix.ciens.ucv.ve/~iartific/Material/PP_Sistemas_Expertos.pdf
    .

    [7] Félix Justo (2004). Aplicaciones, ventajas
    y limitaciones de los sistemas expertos. Consultado en 06, 04,
    2004 en http://efelix.iespana.es/efelix/expertaplicaciones.htm.

    [8] Montes Cerra Maria Clara (2003). Sistemas
    expertos. Consultado en 06, 05, 2004 en
    http://dis.eafit.edu.co/labs/labgic/ARTICULOS_%20PUBLICAR/Sistemas%20expertos.doc
    .

     

    Investigación realizada por

    Lic. Jesús Montes Castro

    Egresado del Instituto Tecnológico de
    Culiacán de la Licenciatura en informática con especialidad en redes. En este momento me
    encuentro cursando la maestría en Administración de las Tecnologías de
    Información en el Instituto Tecnológico de
    Monterrey campus Sinaloa.

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