sistema experto

¿Qué son los Sistemas Expertos?

Un sistema experto (SE) es un sistema informático que emula el razonamiento actuando tal y como lo haría un experto en cualquier área de conocimiento.

Sistema Experto:

Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y después proliferaron en los años 80. Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas.

SU PRIMERA APARICION:

Están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como normas sí-entonces más que a través de código de procedimiento convencional.

Tipos de sistemas expertos:

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:

• Basados en reglas previamente establecidas o RBR (Rule Based Reasoning)
• 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 en el teorema de Bayes.

SE DIVIDEN EN DOS:

El motor de inferencia: Aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. También pueden incluir habilidades de explicación y depuración.

La base de conocimiento: Es un tipo especial de base de datos para la gestión del conocimiento. Provee los medios para la recolección, organización y recuperación computarizada de conocimiento.

VENTAJAS:

Permanencia: a diferencia de un experto humano, un SE 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 SE no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado. 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 cuáles 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. Un sistema experto no posee sentimientos ni puede comprender ciertas emociones y conceptos humanos como el matrimonio, la moralidad, el amor o planear el futuro.

EJEMPLITOS IMPORTANTES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS:

CADUCEUS CLIPS Dendral Dipmeter Advisor Mycin Prolog XCon

Autor: Allison Jazmín Sifuentes Merma

GRACIAS