Sistemas Expertos

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELAINSTITUTO UNIVERSITRIO POLITÉCNICO

“SANTIAGO MARIÑO”INGENIERÍA DE SISTEMAS

SISTEMAS EXPERTOS

Profesora: María Fernanda Morón

SISTEMAS EXPERTOSAutores:

• Alan Sanabria• Andrés Jiménez • Freddy Chourio• Luis Rodríguez• Joel González• María Sanabria• Marienny Ysea• Wilber Coello

INTRODUCCIÓN

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.

HISTORIA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

Los sistemas expertos proceden inicialmente de la inteligencia artificial a mediados de los años sesenta. En ese período se creía que bastaban unas pocas leyes de razonamiento junto con potentes ordenadores para producir resultados brillantes. Un intento en ese sentido fue el llevado a cabo por los investigadores Alan Newell y Herbert Simon que desarrollaron un programa denominado 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 computerizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los sistemas expertos.

A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar sistemas expertos utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente.

HISTORIA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

En 1967 se construye DENDRAL, que se considera como el primer sistema experto. Se utilizaba para identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.

Entre 1970 y 1980 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.

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).

A partir de 1980 se ponen de moda los sistemas expertos, numerosas empresas de alta tecnología investigan en este área de la inteligencia artificial, desarrollando sistemas expertos para su comercialización. Se llega a la conclusión de que el éxito de un sistema experto depende casi exclusivamente de la calidad de su base de conocimiento.

SISTEMAS EXPERTOS

Un Sistema Experto es aquel capaz de almacenar el conocimiento de un experto en una especialidad determinada y limitada, y a su vez de solucionar problemas mediante la inducción- deducción lógica..

Son programas de computación que capturan el conocimiento de un experto y tratan de imitar su proceso de razonamiento cuando resuelven los problemas en un determinado dominio.

• Pueden explicar su razonamiento o decisiones sugeridas. • Los expertos no razonan a partir de principios (razona a partir de su

experiencia), solo los inexpertos razonan a partir de principios.• Muestran un comportamiento inteligente.• Pueden obtener conclusiones de relaciones complejas.• Proporcionar conocimientos acumulados.• Puede hacer frente a la incertidumbre.

•Una de la característica primordial de un S.E. es su capacidad de razonar. Todo el conocimiento está almacenado en una Base de conocimiento, y el computador están programados de manera que puede hacer inferencias a partir de ese conocimiento. el razonamiento lo desarrolla un componente denominado mecanismo de interferencias el cual incluye procedimientos que manipulan datos simbólicos.

CARACTERISTICAS

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.

TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS

•Con la ayuda de un sistema experto, persona con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un conocimiento formal especializado.

•Los sistemas expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.

•Se ha comprobado que los sistemas expertos tienen al menos, la misma competencia que un ser humano.

PORQUE UTILIZAR UN SISTEMA EXPERTO

COMPONENTES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

Base de hechos Base de conocimientos Motor de inferencia Módulos de comunicación o de entrada-salida que

se subdivide en:

• Módulo de consulta o del usuario• Módulo de trabajo o del experto

Base de Hechos:

Se trata de una memoria temporal auxiliar que almacena los datos del usuario, datos iniciales del problema, y los resultados intermedios obtenidos a lo largo del proceso de resolución. A través de ella se puede saber no sólo el estado actual del sistema sino también cómo se llegó a él. Como ya se ha mencionado antes, es conveniente que esta información se maneje con bases de datos relacionales, en lugar de utilizar un sistema particular de almacenamiento.



Base de Conocimiento:

Un SE posee el conocimiento del experto humano convenientemente formalizado y estructurado; esto es lo que se conoce como Base de conocimiento. Está constituido por la descripción de los objetos y las relaciones entre ellos, así como de casos particulares y excepciones. Algunos sistemas basados en el conocimiento incluyen metaconocimiento o conocimiento sobre el conocimiento, es decir, la capacidad para buscar en la base de conocimiento y abordar la resolución del problema de una manera inteligente usando diferentes estrategias para la resolución con sus condiciones particulares de aplicación. Es decir se trata de definir criterios mediante los cuales el sistema decide la estrategia de búsqueda a utilizar en función de unos datos iniciales. El conocimiento se puede representar mediante cálculo de predicados, listas, objetos, redes semánticas y/o reglas de producción. De todas ellas, las dos formas más usuales son las reglas de producción y los objetos. En cualquier caso, la elección de las técnicas de representación a utilizar dependerán del tipo de problema a resolver


Motor de Inferencia:

También llamado intérprete de reglas, es un módulo que se encarga de las operaciones de búsqueda y selección de las reglas a utilizar en el proceso de razonamiento. Por ejemplo, al tratar de probar una hipótesis dada, el motor de inferencia irá disparando reglas que irán deduciendo nuevos hechos hasta la aprobación o rechazo de la hipótesis objetivo.


Interfaz De Usuario:

La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en el 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.


Módulo de comunicaciones:

En la actualidad la mayoría de los sistemas basados en el conocimiento no viven aislados sino que interactúan con otros sistemas por lo que son capaces de interactuar no solamente con el experto sino con estos sistemas, para poder recoger información o consultar bases de datos.

Podemos Esquematizar Un Sistema Experto De La Siguiente Manera:

APLICACIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

Las principales aplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadas con el mundo empresarial. Esto se debe a que resultan muy útiles en funciones como la contabilidad, tesorería, gestiones internas…El campo que más aplicaciones de sistemas expertos esta realizando es el de la auditoría. Pero los sistemas expertos son aplicados en muchas más áreas con resultados satisfactorios. Algunas de las principales son: telecomunicaciones, medicina, militar, derecho, aeronáutica, geología, electrónica…

ARQUITECTURA DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN

VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

• Están disponibles ininterrumpidamente de día y noche, ofreciendo siempre su máximo desempeño.

• Pueden duplicarse ilimitadamente, i.e. tener tantos de ellos como se requieran.

• Pueden trabajar en entornos hostiles y peligrosos.

• Siempre se ajustan a las normas establecidas y son consistentes en su desempeño, i.e. no desarrollan apreciaciones subjetivas, tendenciosas, irracionales o emocionales. No padece de olvido, fatiga, dolor o comete errores de cálculo.

VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

• No requiere un sueldo, promociones, seguros médicos, incapacidades.

• Siempre están dispuestos a dar explicaciones, asistir o enseñar a la gente, así como a aprender.

• Pueden tener una vida de servicio ilimitada.

DEVENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

• El conocimiento es difícil de extraer de los expertos humanos.

• La aproximación de cada experto a la situación evaluada puede ser diferente.

• Tienen una noción muy limitada acerca del contexto de problema, i.e. no pueden percibir todas las cosas que un experto humano puede apreciar de un situación

• Pueden existir decisiones que sólo son de competencia para un ser humano y no una máquina.

• Son muy costosos de desarrollar y mantener.

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.

CONCLUSIONES

Gracias por su Atención

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