- Historia de los
SE - Definiciones de los
SE - Aplicaciones
- Componentes de un
SE - Desarrollo de los Sistemas
Expertos - Lenguajes de
programación de sistemas expertos - Ejemplos de Sistemas
Expertos - Conclusiones
- Bibliografía
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.
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.
3.1 ¿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?
- Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con
poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un
"conocimiento formal especializado". - Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y
resolver problemas de forma más rápida que los
expertos humanos. - Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un
conocimiento adquirido y no tienen sitio para la
subjetividad. - Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al
menos, la misma competencia que un especialista
humano. - El uso de Sistemas Expertos es especialmente
recomendado en las siguientes situaciones:
Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones
empresariales debido a que:
- 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. - 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.
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 |
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.
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
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
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:
La función del experto es la de poner sus
conocimientos especializados a disposición del Sistema
Experto.- El experto
El ingeniero que plantea las preguntas al experto,
estructura sus conocimientos y los implementa en la base de
conocimientos. - El ingeniero del conocimiento
- 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.
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.
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.
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.
- 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.
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Expertos
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Los sistemas expertos forman parte de un
firme y verdadero avance en inteligencia
artificial. Los sistemas expertos pueden
incorporar miles de reglas. …
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Tatiana Macchiavello