Sistemas Expertos

Sistemas Expertos

Un sistema experto es un software que utiliza una base de conocimientos de la experiencia humana para resolver problemas, o aclarar las incertidumbres que normalmente uno o varios expertos humanos tendría que ser consultado. Los sistemas expertos son más comunes en un dominio específico del problema, y son una aplicación tradicional y / o subcampo de la inteligencia artificial (IA). Una amplia variedad de métodos se pueden utilizar para simular el comportamiento del experto, sin embargo, comunes a la mayoría o todos son: 1) la creación de una base de conocimientos que utiliza una estructura de representación del conocimiento para capturar el conocimiento de los expertos de la materia (SME ), 2) un proceso de recolección de que el conocimiento de la PYME y la codificación de acuerdo a la estructura, que se llama ingeniería del conocimiento, y 3) una vez que el sistema se desarrolla, se coloca en el problema del mundo real misma resolución de la situación como el ser humano PYME, por lo general como una ayuda a los trabajadores humanos o como complemento de algún sistema de información. Los sistemas expertos pueden o no pueden tener componentes de aprendizaje.

Los sistemas expertos fueron presentados por investigadores de la Stanford heurística de programación de proyectos, incluyendo el “padre de los sistemas expertos” Edward Feigenbaum, con los sistemas DENDRAL y Mycin. contribuyentes principales a la tecnología se Bruce Buchanan, Shortliffe Edward Davis, Randall, vanMelle William Scott Carli, y otros en Stanford. Los sistemas expertos se encontraban entre las primeras formas verdadero éxito de software de inteligencia artificial. [1] [2] [3] [4] [5] [6]

El tema de los sistemas expertos también tiene conexiones con la teoría general de sistemas, investigación de operaciones, reingeniería de procesos, y diversos temas de matemáticas aplicadas y ciencias de la gestión.

Sistema experto

Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por ellos.

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.

Sistema Experto

Un sistema experto (SE) es una rama de la Inteligencia Artificial y es aquel que imita las actividades de un humano para resolver problemas de distinto 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:

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 de hechos.

2. Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. En base a lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que esta no intenta sustituir a los expertos humanos, si no que se desea auxiliarlos para realizar más rápida y eficientemente todas las tareas que realiza con un grado de dificultad menor . 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 seria 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

Un Sistema Experto está conformado por:

    * Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con el 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.
    * Subsistema de explicación: Explica el razonamiento.
    * Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario y se realiza mediante el lenguaje natural.¿?

Tipos de SE

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:

    * Basados en reglas.
    * 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

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.
    * Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar 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.).

Limitaciones

    * Sentido común: Para un SE no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser de que se especifique que esto no es posible.
    * 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.

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