Posted: March 13, 2011 in SISTEMAS EXPERTOS

 

 

Los Sistemas Expertos, se pueden considerar como el primer producto verdaderamente operacional de la inteligencia artificial. Son programas de ordenador diseñados para actuar como un especialista humano en un dominio particular o área de conocimiento. Pueden considerarse como intermediarios entre el experto humano, que transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo utiliza para resolver un problema con la eficacia del especialista.

Estas características le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lógicas, tomar decisiones, aprender de la experiencia y los datos existentes, comunicarse con expertos humanos, explicar el por qué de las decisiones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.

Una característica adicional deseable, y a veces fundamental, es que el sistema sea capaz de justificar su propia línea de razonamiento de forma inteligible por el usuario.

Podemos decir entonces, que un Sistema Experto es una Base de Conocimientos (BC), una Base de Hechos (BH) y un Motor (o Máquina) de Inferencias (MI). Por otra parte estos sistemas no se miden por la cantidad de instrucciones o programas sino por la cantidad de reglas que hay contenida en su Base de Conocimientos.

Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:

1. La Base de Conocimientos (BC): Son el conjunto de reglas que permiten representar los conocimientos del dominio de experto donde cada regla aisladamente tiene significado propio. Normalmente los conocimientos son de tipo declarativo por lo cual la BC casi siempre es una descripción de los conocimientos del experto, por lo tanto requiere de algún mecanismo que obtenga las inferencias adecuadas para resolver el problema, alguien que seleccione las reglas y las vaya ejecutando, ese alguien es el motor de inferencias.

2. El Motor de Inferencias (MI): Es un programa de control cuya función es seleccionar las reglas posibles a satisfacer el problema, para ello se vale de ciertas estrategias de control sistemáticas o de estrategias heurísticas.

Estrategias de control sistemático:

  • Encadenamiento hacia adelante o hacia atrás.
  • Búsqueda en profundidad o a lo ancho.
  • Régimen de control irrevocable o por tentativa.

Estas estrategias son de forma sistemática las cuales deben llevar a la solución del problema. Podemos decir que el control sistemático es un programa de control hecho de forma “algorítmica” que aplican una heurística de propósito general cuya función es una exploración exhaustiva y metódica de la base de conocimientos.

Estos mecanismos de control son muy generales y a veces resultan ineficientes ya que siguen una secuencia de búsqueda demasiado rígida, para resolver esto se idearon las Estrategias de Control Heurísticas.

Las estrategias de control heurísticas: Son programas de control que utilizan una heurística más específica y su función es una selección más restringida orientada por las necesidades del problema. Estas estrategias actúan sobre el control sistemático y en ciertos casos toma el control y dirige la búsqueda hacia ciertos criterios rompiendo así el control sistemático, una vez logrado su objetivo le devuelve el control nuevamente al sistemático.

Estrategias de control heurísticas:

  • Orden de las reglas.
  • Mayor credibilidad en las reglas.
  • Menor número de cláusulas no instanciadas.
  • Mayor número de conclusiones en las reglas.

 

Desarrollo de los Sistemas Expertos

Para desarrollar los sistemas expertos primero es seleccionar a los expertos, que son los especialistas capaces de resolver los problemas en dicha área.

Una vez seleccionado al experto o a los expertos y estos estén de acuerdo en dar sus conocimientos, comienza a jugar su papel el “Ingeniero de Conocimientos”, que es el encargado de extraerle los conocimientos al experto y darle una representación adecuada, ya sea en forma de reglas u otro tipo de representación, conformando así la base de conocimientos del sistema experto.

Formas de representación de los conocimientos:

  • Reglas de producción
  • Redes semánticas
  • Marcos (Frames)

La forma de representación más usada es por Reglas de Producción, también llamadas Reglas de Inferencias.

 

Las reglas de producción son del tipo:

SI Premisa ENTONCES Conclusión (SI A ENTONCES B).

Ejemplos:

R1: SI Juan es estudiante Y Juan tiene 8 años Entonces Juan estudia en la primaria.

R2: SI el perro es blanco Y el perro se llama Dinky ENTONCES el perro es de Juan.

Observe que partiendo de hechos conocidos que describen algún conocimiento se pueden inferir nuevos hechos (nuevos conocimientos).

Podemos decir que los sistemas expertos, son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que esta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza con menor dificultad.

¿Por qué utilizar un Sistema Experto?

  1. Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un “conocimiento formal especializado”.
  2. Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos.
  3. Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
  4. Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
  5. El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:
  • Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos.
  • En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.
  • Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.

Aplicaciones

  • Medicina
  • Economía
  • Psicología
  • Finanzas
  • Derecho y prácticamente todas las ramas del conocimiento.

WEBGRAFÍA:

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