SISTEMAS EXPERTOS
¿QUÉ ES UN SISTEMA EXPERTO?
Concepto:
Los Sistemas Expertos, subtema dentro de la inteligencia artificial, son sistemas informáticos que imitan 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.
Los sistemas expertos tienen muchas definiciones ya que con el paso del tiempo se ha ido desarrollando y añadiendo nuevas. La definición más conocida es el del congreso Mundial de IA Feigembaum la cual dice que:"los sistemas expertos son programas de computador inteligente que usa el conocimiento y procedimientos de inferencia para resolver problemas que son lo suficientemente difíciles como para requerir la intervención de un experto humano para su resolución".
Características:
Para que un sistema actúe como un verdadero experto, es deseable que reúna, en lo posible, lo más importante de las características de un experto humano, esto es:
- Habilidad para adquirir conocimiento.
- Almacenar datos y conocimientos
- Sacar conclusiones lógicas
- Capaces de tomar decisiones, aprender, comunicarse con expertos humanos o con otros sistemas.
- Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o apreciaciones.
- Solidez en el dominio de su conocimiento.
- Capacidad para resolver problemas.
- Justificar sus acciones con argumentos validos
- Realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.
Componentes:
Base de conocimientos:
Existen tres tipos de conocimientos para construir un SE
- Reglas
- Hechos y relaciones entre los componentes
- Afirmaciones y preguntas
El módulo de adquisición del conocimiento es aquel que permite que se puedan añadir, eliminar o modificar elementos de conocimiento (en la mayoría de los casos reglas). Si el entorno es dinámico es muy necesario, puesto que, el sistema funcionará correctamente sólo si se mantiene actualizado su conocimiento. El módulo de adquisición permite efectuar ese mantenimiento, anotando en la base de conocimientos los cambios que se producen [CHAP].
Todos los conocimientos que se obtienen deben ser estructurados de una forma correcta, todo este conocimiento se almacena en lo que se conoce como la base de conocimientos.
Métodos:
REGLAS: son una serie de declaraciones estructuradas en forma de oraciones y están expresadas a través de las estructuras condicionales IF-THEN-ELSE. Con ellas se puede hacer reglas que regulen el resultado de determinada información y proporcionan distintos caminos que nos lleven a un proceso más eficiente. Generalmente son usados en decisiones binarias o más sencillas.
ESTRUCTURAS: las estructuras contienen una jerarquía de componentes y de atributos de objetos que pueden ser asignados o heredados de otras estructuras a través de diversos procedimientos. Los atributos se encuentran en las casillas de las estructuras. Una estructura, ya sea como una arreglo, como una estructura o reglas y procedimientos para los cuales se han especificado valores, términos y condiciones de cualquier acción que necesite con valores o acciones que no son requeridas, es útil para conectar varios componentes de información en un sistema experto. En una estructura podemos tener representaciones descriptivas así como representaciones procesales.
LÓGICA: Las expresiones lógicas cuentan con predicados, valores y átomos para evaluar hechos del mundo real. El objeto puede ser una constante o una variable que puede cambiar a través del tiempo.
Tipos:
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.
Tipos:
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.
Referencias:
- Sistemas Expertos. Informática Integral Inteligente:
Sistemas Expertos. Informática Integral Inteligente. (2017). Informaticaintegral.net. Retrieved 7 July 2017, from http://www.informaticaintegral.net/sisexp
- Sistemas expertos - EcuRed
Sistemas expertos - EcuRed. (2017). Ecured.cu. Retrieved 7 July 2017, from https://www.ecured.cu/Sistemas_expertos
- Anonimo (2017). Catarina.udlap.mx. Retrieved 7 July 2017, from http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/docume
- León, T (2007). Sistemas de espertos y sus aplicaciones. Retrieved 7 July, from https://www.uaeh.edu.mx/docencia/Tesis/icbi/licenciatura/documentos/Sistemas%20expertos%20y%20sus%20aplicaciones.pdf
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