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:
- 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.
- 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 hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha
descubierto durante el análisis.
·
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
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.
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
·
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.
No hay comentarios:
Publicar un comentario