Sistemas De Expertos

Sistema de Experto.

Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un 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 sistemas de expertos (SE) se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).

Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.

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

1. 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.

2. 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.

Estructura básica de un Sistemas de Expertos.

Un Sistema Experto está conformado por:

• Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto. Es un tipo especial de base de datos para la gestión del conocimiento. Provee los medios para la recolección, organización y recuperación computarizada de conocimiento.

• 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.

• Encadenamiento: Se asocia con un modelo o paradigma para resolver problemas. Modelo que utiliza métodos de encadenamientos de reglas para formar una línea de razonamiento. Si el encadenamiento comienza de un conjunto de condiciones y se mueve hacia las conclusiones entonces el método es denominado encadenamiento hacia adelante.

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

• Interfaz de usuario: Es el medio con que el usuario puede comunicarse con una máquina, un equipo o una computadora, y comprende todos los puntos de contacto entre el usuario y el equipo, normalmente suelen ser fáciles de entender y fáciles de accionar.

• El uso de reglas: Una regla es una instrucción condicionada que enlaza determinadas condiciones con acciones o resultados. La regla se crea por medio de construcciones. Un SE puede usar casos al desarrollar la solución a un problema o situación actual.

• Medio de explicación: Permite explicar el proceso de razonamiento seguido para tomar una decisión. Responderá a la pregunta: ¿Cómo? O ¿Por qué? Cuando ha efectuado una conclusión.

Tipos de Sistemas de Expertos.

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:

1. Sistemas basados en reglas previamente establecidas: Trabajan mediante la aplicación de reglas, comparación de resultados y aplicación de las nuevas reglas basadas en situación modificada. También pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, bien empezando con una evidencia inicial en una determinada situación y dirigiéndose hacia la obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones y volviendo hacia atrás para encontrar una evidencia existente (o una deducción de una evidencia existente) que apoye una hipótesis en particular.

2. Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning): El razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores.

3. Basados en redes bayesianas: Una red bayesiana, o red de creencia, es un modelo probabilístico multivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades (el Teorema de Bayes) las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.

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.

Ventajas

 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.

 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

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