lunes, 21 de octubre de 2013

Sistema Experto

Concepto
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 experto.





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:
  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.


Estructura básica de un SE
Un Sistema Experto está conformado por:
·         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
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
·         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.
·         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 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 de Sistemas Expertos
· Dendral (Interpreta la estructura molecular)es el nombre de un sistema experto desarrollado por Edward Feigenbaum y otros programadores en la Universidad de Stanford, a mediados de los años 60, y su desarrollo duró diez años, (1965 a 1975).
Fue el primer sistema experto en ser utilizado para propósitos reales, al margen de la investigación computacional, y durante aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que Dendral estaba especializado.
Ejemplo de maquinaria DENDRAL



·         El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un sistema de producción basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott de CMU en 1978 para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment Corporation) seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los requerimientos del cliente. El desarrollo de XCON siguió a dos fracasos de escribir un sistema experto para esta tarea en FORTRAN y BASIC.



·       Dipmeter Advisor (Asesor) fue un sistema experto temprano desarrollado en 1980 por Schlumberger Doll Research para auxiliar en el análisis de los datos recolectados durante la exploración petrolera. El Asesor no era simplemente un motor de inferencias y una base de conocimientos de 90 reglas, sino que era una estación de trabajo completa, corriendo sobre una máquina Dolphin Lisp de Xerox (o, en general, en un procesador de información científica de la serie 1100 de Xerox) y escrito en INTERLISP-D, con una capa de reconocimiento de patrones que era alimentada por una interfaz gráfica de usuario basada en menús. Fue desarrollado por un grupo de gente, incluyendo a Reid G. Smith, James D. Baker, y Robert L. Young.


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 primera solución; sin embargo, existen problemas más complejos en los que el objetivo es encontrar la solución óptima.


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