Sistemas Experto

Introducción

Cuando hablamos de sistemas expertos nos referimos a un campo de la Inteligencia Artificial (IA). La Inteligencia Artificial, al igual que la tecnología es muy reciente, aunque como concepto es muy antigua. El primer paso fue dado siglos atrás por Aristóteles cuando comenzó a explicar y codificar ciertos estilos de razonamientos deductivos que él llamó «silogismos».

A lo largo de la historia se han construido inmensa cantidad de aparatos mecánicos creados con intención de simular la inteligencia habitual de un ser humano. Sin embargo, no es hasta el desarrollo de la computación que se comienzan a construir máquinas que realizan muchas tareas características de seres inteligentes. Por eso es que el desarrollo de la inteligencia artificial está ligado a la historia de la computación.

En este trabajo nos dedicaremos a conocer los sistemas expertos, programas que aplican los conceptos de la inteligencia artificial, es más se consideran la pieza comercial y de mayor aplicación dentro de la inteligencia artificial.

Primera Parte

Como surgen

Los sistemas expertos son programas de computación de la rama de la inteligencia artificial, este término fue utilizado por primera vez por el Dr, Edward Feigenbaum, que estableció que para resolver problemas no solo era necesario emplear técnicas de programación si no también tener conocimientos. Anteriormente los investigadores en inteligencia artificial habían querido resolver problemas colectivos a través de métodos generales de programación pero solo se había logrado la resolución de problemas individuales.

Evolución

Los sistemas expertos han ido evolucionando a medida que se ha desarrollado la inteligencia artificial. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionó esa evolución.

Primeros sistemas Expertos

The General Problem Solver”-GPS (1957) un programa capaz de solucionar problemas de sentido común pero no problemas del mundo real como diagnósticos médicos

LISP (List Procesing)

1958 Lenguaje de elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio de la inteligencia artificial.

Dendral

1965 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

MYCIN

1972 sistema experto dentro del campo de la medicina para diagnóstico de enfermedades infecciosas en la sangre

PROLOG

1972 Tipo de lenguaje. Utilizados por los desarrolladores de la inteligencia artificial

TIERESIAS

1973 Sistema experto que servía de intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo manejaban. Señalaba los errores

XCON

1979 El cometido de XCON era configurar todos los ordenadores.

DELTA

1980-1985 De General Electric Company, para la reparación de locomotoras diésel y eléctricas.

microordenadores Apple y compatibles IBM

1987 El software se transfirió a máquinas convencionales utilizando el lenguaje "C" lo que acabó con el LISP

Desarrollo de la Informática

Desde 1990 Se produce un amplio desarrollo en el campo de la Inteligencia artificial y los Sistemas Expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en la actualidad.

Segunda parte

¿Que son los sistemas expertos?

Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el razonamiento de un experto en un dominio concreto, y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas, dando así lugar a una mejora de la productividad.

Habilidades fundamentales que poseen los sistemas expertos

• Habilidad de Aprendizaje: requiere la interacción de un experto en alguna rama específica del saber y un ingeniero de conocimiento, que se encarga de traducir los conocimientos del experto a regla heurísticas (actúan como impulsos generales dentro del proceso de búsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los problemas).

• Habilidad para simular el proceso del razonamiento humano: se desprende de “caminar” a lo largo de las reglas heurísticas introducidas o enseñadas al sistema por un experto, a través del proceso de aprendizaje durante la carga o generación de las bases del conocimiento.

Tipos de sistemas expertos

Existen tres tipos de sistemas expertos:

• Basados en reglas: Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.

• Basados en casos CBR (Case Based Reasoning): Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.

• Basados en redes: Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.

Características

Para que un sistema actúe como un verdadero experto, es deseable que reúna, en lo posible, lo más importante de las características de un experto humano, esto es:

• Habilidad para adquirir conocimiento.

• Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o apreciaciones.

• Solidez en el dominio de su conocimiento.

• Capacidad para resolver problemas.

Sistema experto vs Sistema tradicional

Sistema Clásico Sistema Experto

Representa y usa datos Representa y usa conocimiento

Necesita información completa para operar Puede operar con información incompleta

Se ejecuta paso a paso La ejecución usa heurísticas y lógica

Conocimiento y procesamiento combinados en un programa Base de conocimiento separada del mecanismo de procesamiento

No contiene errores Puede contener Errores

Los cambios son tediosos Los cambios en las reglas son fáciles

No da explicaciones, los datos sólo se usan o escriben Una parte del sistema experto consiste en el módulo de explicación

Tercera Parte

Los sistemas expertos tratan de emular el conocimiento heurístico (o sea la intuición lógica), lo que los hace superiores a los programas convencionales ya que pueden tratar con

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