SISTEMAS EXPERTOS

UNIVERSIDAD PRIVADA TELESUPING. DE SISTEMAS E INFORMATICA

CURSO : SISTEMAS EXPERTOS

CICLO : “IX”

TUTOR : CARMONA ESPINOZA JORGE LUIS

ALUMNO : LOPEZ HUAMAN CRISTHIAN

TRUJILLO – PERU

2014

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DEDICATORIA

Dedico este trabajo a Dios y a mis padres. A Dios

porque ha estado conmigo a cada paso que doy,

cuidándome y dándome fortaleza para continuar, a mis

padres, quienes a lo largo de mi vida han velado por mi

bienestar y educación siendo mi apoyo en todo

momento. Depositando su entera confianza en cada reto

que se me presentaba sin dudar ni un solo momento en

mi inteligencia y capacidad. Es por ellos que soy lo que

soy ahora. Los amo con mi vida.

AGRADECIMIENTO

En primer lugar a Dios por haberme guiado por el camino de la

felicidad hasta ahora; en segundo lugar a cada uno de los que

son parte de mi familia a mi PADRES a mis hermanos y a

todos mis tíos; por siempre haberme dado su fuerza y apoyo

incondicional que me han ayudado y llevado hasta donde

estoy ahora. Por último a mis compañeros de trabajo porque

en esta armonía grupal lo hemos logrado

SISTEMAS EXPERTOS Página 2

SISTEMAS EXPERTOS

INDICE

INTRODUCCION 04

HISTORIA DE LOS S.E 05

DEFINICIONES DE LOS S.E 06

CARACTERISTICAS DE LOS S.E 07

ETAPAS DE DESARROLLO DE UN S.E 08

AREAS DE APLICACIÓN 10

ARQUITECTURA BASICA DE LOS S.E 11

TAREAS QUE REALIZA UN SISTEMA EXPERTO 13

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO 17

DESARROLLO DE LOS SISTEMAS EXPERTOS 18

LENGUAJES DE PROGRAMACION DE UN S.E 21

EJEMPLOS DE SISTEMAS EXPERTOS 24

FUNCIONES DE LOS SITEMAS EXPERTOS 26

FUTUROS TRABAJOS 31

CONCLUSIONES 32

BIBLIOGRAFIA 34


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INTRODUCCIÓN

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.


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HISTORIA DE LOS (SE)

Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los

investigadores Alan Newell y Herbert Simón 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 espectro gráfico.

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.


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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.

DEFINICIONES DE LOS ( SE )

Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución

de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo

determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de

conclusiones.

Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en

ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una

tarea relativa a este dominio.

Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un

dominio especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia

humana.

Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de

objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información

acerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de

los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia. [6]

Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación

dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y

apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento

simbólico


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Características de los sistemas expertos

Característica de los SE:

• Un SE no debe demorar más de 3 horas en resolver un problema.

• Un SE debe aplicar a cosas prácticas.

• Debe contar con la colaboración del experto.

• El conocimiento del experto no está en los libros de texto.

• El conocimiento está distribuido pertenece a varias personas.

• Los sistemas expertos tienen pocos niveles de profundidad.

• Para resolver la incompletitud de los conocimientos (información incompleta) se

utilizan reglas redundantes. Ejemplo:

Si A y B y C entonces X

Si A y B entonces X

Si A entonces X

• Los expertos no razonan a partir de principios (razona a partir de su experiencia),

solo los inexpertos razonan a partir de principios.


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Consejos a la hora de diseñar un sistema experto:

• Separar el generador de inferencias de la base de conocimientos.

• Utilizar una representación tan uniforme como sea posible, siendo las reglas de

producción la forma preferida.

• Mantener simple el generador de inferencias (estructura de control).

• Proporcionar algún tipo de facilidad para que el sistema pueda explicar sus

conclusiones.

• Favorecer los problemas que requieran el uso de sólidos cuerpos de

conocimientos asociativos empíricos sobre aquellos que se puedan resolver

utilizando conocimiento causal o matemático.

• Es esencial el compromiso sobre la relación de capacidades humanas a

transferir a la máquina.

Etapas de desarrollo de un sistema experto:

1. Identificación: Que se quiere que haga el SE.

2. Conceptualización: Expresar los conocimientos de manera semiformal.

3. Formalización: Diseñar las estructuras para organizar los conocimientos.

4. Implementación: Formalizar las reglas que representan conocimientos.

5. Chequeo: Validación de las reglas

Identificación: se determinan las características del problema, se describen los

casos.

Conceptualización: Encontrar los conceptos que representen los conocimientos.

La identificación del problema.


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Formalización: Durante la formalización es importante que el ingeniero del

conocimiento se familiarice con los siguientes tópicos:

• Las diferentes técnicas de representación del conocimiento y las búsquedas

heurísticas usadas en los SE.

• Los shells existentes que puedan agilizar el desarrollo del proceso.

• Otros sistemas expertos que puedan resolver similares problemas y se puedan

adaptar al problema.

Implantación: Hacer el prototipo: Llevarlo a la computadora y hacer las interfaces

con el usuario.

APLICACIONES

Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que;

a) 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.

b) 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 está realizando)

Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera.


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ÁREAS DE APLICACIÓN

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

VENTAJAS

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.

LIMITACIONES

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. [7]

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 él.


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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.

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


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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.


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Tareas que realiza un Sistema Experto

Monitorización

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 fundamentalmente

como herramientas de diagnóstico. Se trata de que el programa pueda determinar

en cada momento el estado de funcionamiento de sistemas complejos,

anticipándose a los posibles incidentes que pudieran acontecer. Así, usando un

modelo computacional del razonamiento de un experto humano, proporciona los

mismos resultados que alcanzaría dicho experto.

Diseño

Diseño es el proceso de especificar una descripción de un artefacto que satisface

varias características desde un número de fuentes de conocimiento.

El diseño se concibe de distintas formas:

El diseño en ingeniería es el uso de principios científicos, información técnica e

imaginación en la definición de una estructura mecánica, máquina o sistema

que ejecute funciones específicas con el máximo de economía y eficiencia.

El diseño industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniería, es un intento

consciente de traer forma y orden visual a la ingeniería de hardware donde la

tecnología no provee estas características.

Los SE en diseño ven este proceso como un problema de búsqueda de una

solución óptima o adecuada. Las soluciones alternas pueden ser conocidas de

antemano o se pueden generar automáticamente probándose distintos diseños

para verificar cuáles de ellos cumplen los requerimientos solicitados por el usuario,

ésta técnica es llamada “generación y prueba”, por lo tanto estos SE son llamados

de selección. En áreas de aplicación, la prueba se termina cuando se encuentra la


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primera solución; sin embargo, existen problemas más complejos en los que el

objetivo es encontrar la solución óptima.

Planificación

La planificación es la realización de planes o secuencias de acciones y es un caso

particular de la simulación. Está compuesto por un simulador y un sistema de

control. El efecto final es la ordenación de un conjunto de acciones con el fin de

conseguir un objetivo global.

Los problemas que presentan la planificación mediante SE son los siguientes:

Existen consecuencias no previsibles, de forma que hay que explorar y

explicar varios planes.

Existen muchas consideraciones que deben ser valoradas o incluirles un factor

de peso.

Suelen existir interacciones entre planes de subjetivos diversos, por lo que

deben elegirse soluciones de compromiso.

Trabajo frecuente con incertidumbre, pues la mayoría de los datos con los que

se trabaja son más o menos probables pero no seguros.

Es necesario hacer uso de fuentes diversas tales como bases de datos.

Control

Un sistema de control participa en la realización de las tareas de interpretación,

diagnóstico y reparación de forma secuencial. Con ello se consigue conducir o

guiar un proceso o sistema. Los sistemas de control son complejos debido al

número de funciones que deben manejar y el gran número de factores que deben

considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso

del conocimiento, y por tanto de los SE.

Cabe aclarar que los sistemas de control pueden ser en lazo abierto, si en el

mismo la realimentación o el paso de un proceso a otro lo realiza el operador, o en

lazo cerrado si no tiene que intervenir el operador en ninguna parte del mismo.

Reparación, correcta o terapia.


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La reparación, corrección, terapia o tratamiento consiste en la proposición de las

acciones correctoras necesarias para la resolución de un problema. Los SE en

reparación tienen que cumplir diversos objetivos, como son: Reparación lo más

rápida y económicamente posible. Orden de las reparaciones cuando hay que

realizar varias. Evitar los efectos secundarios de la reparación, es decir la

aparición de nuevas averías por la reparación.

Simulación

La simulación es una técnica que consistente en crear modelos basados en

hechos, observaciones e interpretaciones sobre la computadora, a fin de estudiar

el comportamiento de los mismos mediante la observación de las salidas para un

conjunto de entradas. Las técnicas tradicionales de simulación requieren modelos

matemáticos y lógicos, que describen el comportamiento del sistema bajo estudio.

El empleo de los SE para la simulación viene motivado por la principal

característica de los SE, que es su capacidad para la simulación del razonamiento

de un experto humano, que es un proceso complejo.

En la aplicación de los SE para simulación hay que diferenciar cinco

configuraciones posibles:

1. Un SE puede disponer de un simulador con el fin de comprobar las

soluciones y en su caso rectificar el proceso que sigue.

2. Un sistema de simulación puede contener como parte del mismo a un SE y

por lo tanto el SE no tiene que ser necesariamente de simulación.

3. Un SE puede controlar un proceso de simulación, es decir que el modelo

está en la base de conocimiento del SE y su evolución es función de la

base de hechos, la base de conocimientos y el motor de inferencia, y no de

un conjunto de ecuaciones aritmético – lógicas.

4. Un SE puede utilizarse como consejero del usuario y del sistema de

simulación.


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5. Un SE puede utilizarse como máscara o sistema frontal de un simulador

con el fin de que el usuario reciba explicación y justificación de los

procesos.

Instrucción

Un sistema de instrucción realizara un seguimiento del proceso de aprendizaje. El

sistema detecta errores ya sea de una persona con conocimientos e identifica el

remedio adecuado, es decir, desarrolla un plan de enseñanza que facilita el

proceso de aprendizaje y la corrección de errores.

Recuperación de información

Los Sistemas Expertos, con su capacidad para combinar información y reglas de

actuación, han sido vistos como una de las posibles soluciones al tratamiento y

recuperación de información, no sólo documental. La década de 1980 fue prolija

en investigación y publicaciones sobre experimentos de este orden, interés que

continua en la actualidad.

Lo que diferencia a estos sistemas de un sistema tradicional de recuperación de

información es que éstos últimos sólo son capaces de recuperar lo que existe

explícitamente, mientras que un Sistema Experto debe ser capaz de generar

información no explícita, razonando con los elementos que se le dan. Pero la

capacidad de los SE en el ámbito de la recuperación de la información no se limita

a la recuperación. Pueden utilizarse para ayudar al usuario, en selección de

recursos de información, en filtrado de respuestas, etc. Un SE puede actuar como

un intermediario inteligente que guía y apoya el trabajo del usuario final.


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Componentes de un SE

La Base de conocimiento nos halla la base datos y 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:

Está 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 qué

tipo de técnicas se usaran durante el diseño del sistema experto.

La Interface:

Parte que permite la comunicación con el usuario, en forma bidireccional (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

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, porque está la


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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 está dado con

los procedimientos especiales y con los elementos de meta conocimiento, 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.

Desarrollo de los Sistemas Expertos

El Equipo de desarrollo

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

cuál es la función de cada uno:

1. La función del experto es la de poner sus conocimientos especializados a

disposición del Sistema Experto.


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2. El experto

El ingeniero que plantea las preguntas al experto, estructura sus conocimientos

y los implementa en la base de conocimientos.

3. El ingeniero del conocimiento

4. 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 en 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.


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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 en 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.


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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 último 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.

Mecanismos Del Prolog

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


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unificarse una sola 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 átomos 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.

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.


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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 están 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 Lógica, 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 lingüístico.

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 artículo con el título" Algoritmo = 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


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bucles WHILE son de difícil incorporación, ya que las variables sólo pueden

unificarse una sola 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.

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 qué sirve y

en que materias se aplica un Sistema Experto.

MYCIN Sistema Experto para diagnósticos médicos.

XCON Sistema Experto para configuración de Ordenadores.

MYCIN

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.


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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 test ha demostrado que MYCIN trabaja igual de

bien que un médico.

XCON

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.


SISTEMAS EXPERTOS

Función de los Sistemas Expertos

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. Esto 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 humano.

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. En los sistemas expertos, pueden agruparse los conocimientos de

muchos, en uno solo; y en menos tiempo que implica no esperar toda una vida

para adquirirlos.

Componentes de un Sistema Experto

Una característica decisiva de los Sistemas Expertos es la separación entre

conocimiento (reglas, hechos) por un lado y su procesamiento por el otro. A ello se

añade una interface de usuario y un componente explicativo.

Los componentes de un Sistema Experto son los siguientes:

La Base de Conocimientos de un Sistema Experto contiene el conocimiento de los

hechos y de las experiencias de los expertos en un dominio determinado.

El Mecanismo de Inferencia de un Sistema Experto puede simular la estrategia de

solución de un experto.

El Componente Explicativo explica al usuario la estrategia de solución encontrada

y el porqué de las decisiones tomadas.

La Interface de Usuario sirve para que éste pueda realizar una consulta en

un lenguaje lo más natural posible.

El Componente de Adquisición ofrece ayuda a la estructuración e implementación

del conocimiento en la base de conocimientos.

* La Base de Conocimientos


SISTEMAS EXPERTOS

La Base de conocimientos contiene todos los hechos, las reglas y

los procedimientos del dominio de aplicación que son importantes para la solución

del problema.

Ejemplo. Los hechos son del tipo: El velero "Tiburón" tiene una longitud de 6m. La

representación de este conocimiento puede realizarse orientándola, por ejemplo,

según objetos.

Los objetos de una base de conocimientos pueden ser entonces: barco, barco

a motor, barco a vela

Estos objetos están relacionados de tal forma que un barco a vela tiene todas las

cualidades de un barco, y además todas las cualidades específicas de un barco a

vela. Todas las cualidades de un barco, por ejemplo: Desplazamiento sobre el

agua, viene descrita con el "barco".

A través de la relación formulada, el barco a vela "hereda" estas cualidades, de

forma que sólo hará falta describir sus cualidades particulares.

Este tipo de programación se define como programación orientada a objetos y se

utiliza con frecuencia en el desarrollo de los Sistemas Expertos. Puede darse el

caso de que determinados procesos y funciones deban subordinarse a unos

objetos en particular, por ejemplo la velocidad como función de la fuerza y

la dirección del viento. La velocidad se determinará en función de

los datos particulares.

Junto a estos objetos, la base de conocimientos dispone de reglas.

Estas reglas se representan en forma de:

Si "premisas" Entonces "Conclusión y/o Acción".

En la zona de las premisas se solicitan vinculaciones lógicas referentes a las

cualidades de los objetos.

En la zona de la conclusión se añaden nuevos hechos y cualidades a la base de

conocimientos y/o se ejecutan acciones. Esto se define a menudo como

programación orientada a reglas.


SISTEMAS EXPERTOS

Ahora bien, se plantean muchas preguntas para realizar esta labor, como por

ejemplo:

¿Qué objetos serán definidos?

¿Cómo son las relaciones entre los objetos?

¿Cómo se formularán y procesarán las reglas?

¿La base de conocimientos hace totalmente referencia a la solución del problema?

¿La base de conocimientos es consistente?

Las respuestas a estas preguntas son el trabajo del Ingeniero

del conocimiento junto con la colaboración de los expertos.

* El Mecanismo de Inferencia

Es la unidad lógica con la que se extraen conclusiones de la base de

conocimientos, según un método fijo de solución de problemas que está

configurado imitando el procedimiento humano de los expertos para solucionar

problemas.

Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre los hechos

presentes.

En un Sistema Experto existirá un hecho sólo cuando esté contenido en la base de

conocimientos.

Los hechos que constan en la cláusula "si" se llaman premisas, y el contenido en

la cláusula "entonces" se llama conclusión. Cuando se aplica una regla sobre

algunos hechos cualesquiera se dice que se dispara.

El disparo de una regla provoca la inserción del nuevo hecho en la base de

conocimientos.

Las funciones del mecanismo de inferencia son:

Determinación de las acciones que tendrán lugar, el orden en que lo harán y cómo

lo harán entre las diferentes partes del Sistema Experto.

Determinar cómo y cuándo se procesarán las reglas, y dado el caso también la

elección de qué reglas deberán procesarse.

Control del diálogo con el usuario.


SISTEMAS EXPERTOS

La decisión sobre los mecanismos de procesamiento de reglas, es decir,

qué estrategias de búsqueda se implementarán, es de vital importancia para la

efectividad del sistema en su conjunto.

Ante problemas o clases de problemas distintos se estructuran, como es lógico,

diferentes mecanismos de inferencia.

El mecanismo de inferencia debe de estar "adaptado" al problema a solucionar.

Una imposición de dinero exige, bajo ciertas circunstancias, una estrategia distinta

de procesamiento del conocimiento que un diagnóstico de fallos de máquina.

* El Componente Explicativo

Las soluciones descubiertas por los expertos deber poder ser repetibles tanto por

el ingeniero del conocimiento en la fase de comprobación así como por el usuario.

La exactitud de los resultados sólo podrá ser controlada, naturalmente, por los

expertos.

Siempre es deseable que durante el trabajo de desarrollo del sistema se conozca

el grado de progreso en el procesamiento del problema. Como os he dicho en

anterioridad pueden surgir unas preguntas como las siguientes:

¿Qué preguntas se plantean y por qué?

¿Cómo ha llegado el sistema a soluciones intermedias?

¿Qué cualidades tienen los distintos objetos?

A pesar de insistir sobre la importancia del componente explicativo es muy difícil y

hasta ahora no se han conseguido cumplir todos los requisitos de un buen

componente explicativo. Muchos representan el progreso de la consulta al sistema

de forma gráfica.

Además los componentes explicativos intentan justificar su función rastreando

hacia atrás el camino de la solución. Aunque encontrar la forma de representar

finalmente en un texto lo suficientemente inteligible las relaciones encontradas

depara las mayores dificultades.

Los componentes explicativos pueden ser suficientes para el ingeniero del

conocimiento, ya que está muy familiarizado con el entorno del procesamiento de

datos, y a veces bastan también para el experto; pero para el usuario, que a


SISTEMAS EXPERTOS

menudo desconoce las sutilezas del procesamiento de datos, los componentes

explicativos existentes son todavía poco satisfactorios.

* La Interface de Usuario

En este componente es la forma en la que el sistema se presentará ante el

usuario. Acá surgen dudas y preguntas como por ejemplo:

¿Cómo debe responder el usuario a las preguntas planteadas?

¿Cómo saldrán las respuestas del sistema a las preguntas que se le planteen?

¿Qué informaciones se representarán de forma gráfica?

Los requisitos o características de la interface que presentaremos al usuario se

resumirán en cuatro, que son las más importantes y las más a tener en cuenta al

desarrollar el sistema:

El aprendizaje del manejo debe ser rápido. El usuario no debe dedicar

mucho tiempo al manejo del sistema, debe ser intuitivo, fácil en su manejo.

Debe evitarse en lo posible la entrada de datos errónea. Ejemplo: Cuando

nosotros acudimos a un médico, le contamos y detallamos nuestros síntomas y él

con sus preguntas junto con nuestras respuestas nos diagnostica nuestra

"enfermedad", si le decimos síntomas erróneos, el tratamiento no será el

adecuado.

Los resultados deben presentarse en una forma clara para el usuario. Los

resultados deben ser claros y concisos para que no resulten inútiles.

Las preguntas y explicaciones deben ser comprensibles.

* El Componente de Adquisición

Un buen componente de adquisición ayudará considerablemente la labor del

Ingeniero del Conocimiento. Este puede concentrarse principalmente en la

estructuración del conocimiento sin tener que dedicar tanto tiempo en la actividad

de programación.

Requisitos o características del componente de adquisición:

El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones entre los hechos,

etc., debe poder introducirse de la forma más sencilla posible.

Posibilidades de representación clara de todas las informaciones contenidas en

una base de conocimientos.


SISTEMAS EXPERTOS

Comprobación automática de la sintaxis.

Posibilidad constante de acceso al lenguaje de programación.

Cómo se pone en práctica cada uno de los requisitos dependerá del lenguaje de

programación elegido y del hardware que tengamos. El experto deberá estar algo

familiarizado con el componente de adquisición para poder realizar modificaciones

por sí sólo.

Futuros Trabajos

Basado en el desarrollo realizado del tema se presentan algunas signaturas que

podrían ser tratadas de forma más amplia en futuros trabajos.

En relación con Inteligencia Artificial, se puede investigar y desarrollar con mayor

profundidad áreas como la vida artificial, realidad virtual, reconocimiento de la voz

e imágenes, entre otros temas relacionados.

También es posible investigar, en profundidad, las posibilidades y limitaciones de

los Sistemas Expertos basados en Redes Neuronales y los Sistemas Expertos

Difusos, con el propósito de encontrar nuevas aplicaciones de los mismos.

Y por último, teniendo en cuenta los desarrollos de software libre y código abierto,

principalmente GNU/Linux, investigar las posibilidades de optimizar dicho sistema

operativo utilizando Sistemas Expertos, Redes Neuronales o cualquier otra técnica

de Inteligencia Artificial; esto sería más que un simple trabajo de investigación,

sería la puerta que permita avanzar hacia una nueva generación, la de los

Sistemas Operativos Inteligentes.


SISTEMAS EXPERTOS

CONCLUSIONES

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.

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.


SISTEMAS EXPERTOS

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


SISTEMAS EXPERTOS

BIBLIOGRAFIA

http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-

expertos.shtml

http://www.slideshare.net/guest0d7e01/sistemas-expertos

http://www.mistrabajos.8k.com/Sistema%20experto%20fuzzy.htm

http://www.geocities.ws/onelysalasp/sahwct/investigacion_en_internet/SE12.html


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http://www.mistrabajos.8k.com/Sistema%20experto%20fuzzy.htm

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http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml

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