Sistemas Expertos
¿Qué es un sistema experto?
Los Sistemas Expertos, rama de la Inteligencia Artificial, son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
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.
Técnicamente un sistema experto, contiene una base de conocimientos que incluye la experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto de reglas para aplicar ésta base de conocimientos en una situación particular que se le indica al programa. Cada vez el sistema se mejora con adiciones a la base de conocimientos o al conjunto de reglas.
¿Por qué utilizar un Sistema Experto?
Con la ayuda de un Sistema Experto, personas 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.
Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
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Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
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.
Informatica Integral inteligente
Componentes de un sistema experto
- Separan conocimientos (reglas y hechos) y el procesamiento; se le añade un interfase de usuario y un componente explicativo; los siguiente componentes pueden estar estructurados de formas muy variadas.
- Base de conocimientos: Contiene el conocimiento de los hechos y las experiencias de los expertos en un dominio determinado
- Mecanismo de inferencia: Puede simular la estrategia de solución de un experto
- Componente explicativo: Explica al usuario la estrategia de solucion encontrada y el por qué de las desiciones tomadas
- Interfase de usuario: Sirve para que este pueda realizar una consulta en un lenguaje lo más natural posible
- Componente de adquisición: Ofrece ayuda a la estructuración e implementación del conocimiento en la base de comocimientos
Tipos de sistemas expertos
Existen tres tipos de sistemas expertos:
- Basados en reglas: Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
- Basados en casos CBR (Case Based Reasoning): Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
- Basados en redes: Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.
¿Por qué utilizar un sistema experto?
Con su ayuda, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal especializado". Se pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos. Estos sistemas razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. Se ha comprobado que tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
Su uso 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.
Diferencias entre sistemas expertos y los tradicionales
Sistemas expertos:
- Toman Decisiones
- Calculan Resultados
- Basados en Heurísticas
- Dan Explicaciones de los Resultados
- Usan Reglas de Inferencia
- Accedan Bases de Conocimientos (Deductivas)
- Centrados en el Experto y el Usuario
- Manejan Conocimiento Impreciso, Contradictorio o Incompleto
- Usan Datos y Lenguajes Simbólicos
Sistemas tradicionales:
- Calculan resultados
- Basados en Algoritmos
- Dan Resultados sin Explicaciones
- Usan Secuenciación, Ciclos y Condicionales
- Acceden a Bases de Datos
- Centrados en el Analista y el Programador
- Conocimientos Precisos, Completos y Exactos
- Usan Datos Numéricos y Lenguajes Procedurales.
EcuRed
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