SISTEMAS EXPERTOS

SISTEMAS EXPERTOS BASADOS EN REDES PROBABILÍSTICAS Un paciente presenta un conjunto de síntomas, ¿cuál de las enfermedades posibles es la que tiene el paciente? Para entender este nuevo concepto, leamos este ejemplo: Implica incertidumbre puesto que: Los hechos o datos pueden no ser conocidos con exactitud. Un paciente puede no estar seguro de haber tenido fiebre durante la noche. Hay un cierto grado de incertidumbre en la información de cada paciente (subjetividad, imprecisión, ausencia de información, errores, datos ausentes, etc.) El conocimiento no es determinista. Las relaciones entre las enfermedades y los síntomas no son deterministas; un mismo conjunto de síntomas puede estar asociado a diferentes enfermedades. No es extraño encontrar dos pacientes con los mismos síntomas pero diferentes enfermedades. Conclusión: es clara la necesidad de contar con sistemas expertos que traten situaciones de incertidumbre. Un tipo de sistema experto que trata este tipo de sit

Ventajas  No tienen limitaciones como el tiempo. Las personas tienen cierto tiempo para trabajar, por la salud, familia, etc. En cambio las maquinas no tienen estos problemas. Además pueden realizar mucho trabajo y de manera correcta. Como ya se dijo son eficaces en su trabajo, por lo cual su margen de error es bajo. Trabajan en entornos o situaciones peligrosas. Respetan las normas ya que no tienen consciencia propia y no son subjetivas. Confiabilidad.Los sistemas expertos son confiables. No padece de olvido, fatiga, dolor o comete errores de cálculo. Pueden acceder a información te todo el mundo (que este disponible) en poco tiempo y sin dificultad. Pueden tener una vida de servicio ilimitada. Pueden fusionarse con otros sistemas y volverse más eficaces.  Gracias a experiencias anteriores, puede almacenar la solución y utilizarlo para otro conflicto.  Reducción del tiempo para la toma de decisiones. Con el empleo de la recomendación del sistema, un ser humano puede t

Ejemplos de sistemas expertos Dejando la teoría de lado, veamos la práctica de estos sistemas, actualmente en el mundo: Y los ejemplos son los siguientes:     *DENDRAL: Es un sistema experto que permite resolver la cuestión planteada anteriormente     a        través de un proceso de búsqueda de generación y prueba jerárquica que se divide en tres      partes      funcionales: plan, generación y prueba. Su base de conocimientos se desglosa en dos conjuntos          de reglas correspondientes a cada una de las fases de desarrollo del sistema.   * MYCIN: es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos en el área de la medicina, iniciado por Ed Feigenbaum y posteriormente desarrollado por E. Shortliffe y sus colaboradores. Su función es la de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. El objetivo de MYCIN es que se dé la realización de diagnósticos. Además  su función

Sistemas Expertos basados en CASOS Un sistema de razonamiento basado en casos resuelve un problema por medio de la adaptación de soluciones dadas con anterioridad a problemas similares (Riesbeck et al., 1989). La memoria del CBR almacena un cierto número de problemas junto a sus correspondientes soluciones (caso). La solución de un nuevo problema se obtiene recuperando casos (o problemas) similares almacenados en la memoria del CBR. Otra definición para los sistemas expertos basados en casos es: "El Razonamiento Basado en Casos es un campo de la Inteligencia Artificial que se basa en problemas similares ocurridos en el pasado –‘casos’– para encontrar soluciones al problema existente o actual –‘caso de referencia’– (Aammodt y Plaza, 1994). Consta de un ‘motor de inferencia’ que modela el proceso del razonamiento humano y que –a diferencia de otros campos de la Inteligencia Artificial– los sistemas de Razonamiento Basado en Casos son capaces de utilizar conocimiento específi

Seguimos con sistemas expertos ¿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 Eucarísticas Dan Explicacione