Sistema Experto (SE)

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 del propio experto al usar este tipo de sistemas informáticos.

Índice [ocultar]

1 Sistema Experto (SE)

2 Estructura básica de un SE

3 Tipos de SE

4 Ventajas y limitaciones de los Sistemas Expertos

4.1 Ventajas

4.2 Limitaciones

5 Ejemplos importantes

6 Tareas que realiza un Sistema Experto

6.1 Monitorización

6.2 Diseño

6.3 Planificación

6.4 Control

6.5 Simulación

6.6 Instrucción

6.7 Recuperación de información

7 Véase también

8 Enlaces

Sistema Experto (SE)[editar]

Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).

Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:

Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.

Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.

Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.

Estructura básica de un SE[editar]

Un Sistema Experto está conformado por:

Especialistas Humanos

Ingenieros en Conocimientos.

Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.

Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.

Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano.

Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.

Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.

Tipos de SE[editar]

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:

Basados en reglas previamente establecidas.

Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).

Basados en redes bayesianas.

En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:

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

Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.

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

Ventajas y limitaciones de los Sistemas Expertos[editar]

Ventajas[editar]

Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.

Replicación: Una vez programado un SE lo podemos replicar infinidad de veces.

Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.

Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.

Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.

Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).

Consolidar varios conocimientos.

Apoyo Académico.

Limitaciones[editar]

Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede gestar hijos.

Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos.

Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.

Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.

Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.

Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.

Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.

Ejemplos importantes[editar]

Dendral

XCon

Dipmeter Advisor

Mycin

CADUCEUS

R1

CLIPS, Jess

Prolog

Tareas que realiza un Sistema Experto[editar]

Monitorización[editar]

La monitorización es un caso particular de la interpretación, y consiste en la comparación continua de los valores de las señales o datos de entrada y unos valores que actúan como criterios de normalidad o estándares. En el campo del mantenimiento predictivo los Sistemas Expertos se utilizan

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