Sistemas Expertos

Definición

"Software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema."

"Programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos."

"Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas."

"Sistema informático (hardware y software) que simula a los humanos en un área especializada."

Ventajas

Su mantenimiento no necesita costos altos

Ganancia en términos monetarios, de tiempo y presición bastante altas

Evita la necesidad de personal con altos niveles de experiencia.

Combina el conocimiento de varios expertos humanos haciendose m◙s fiable.

Velocidad en solución de problemas

Capacidad para resilver problemas que sobrepasan la capacidad humana

Pueden realizar indefinidamente opercaciones monótonas y aburridas.

Desventajas

Su adquisición o implementación pueden llegar a representar una inversión alta de dinero

Su actualización pudiese necesitar reprogramación

Poco flexibles a cambios

Dificil acceso a información no estructurada

No pueden resolver problemas de nivel general

Campos de Aplicación

Negocios

Mayor Aplicación

Industria

Medicina

Ingeniería

Ciencias Aplicadas

Militar

Espacio

Transporte

Educación

Menor Aplicación

Ejemplos Actuales

DIPOEM V001

Diagnostica un posible embarazo

SEF

Sistema Experto de Fertilización de sembríos

Partes

Componente Humano

Expertos Humanos

Ingenieros del Conocimiento

Base del conocimiento

Datos y relaciones bien definidos

Subsistema de Adquisición de Conocimiento

Controla flujo nuevo de conocimiento

Control de la Coherencia

Consistencia Base de Datos

Motor de Inferencia

Obtiene información de la Base del Conocimiento

Corazón del SE

Subsistema de Adquisición de Información

Actua cuando el conocimiento inicial es muy limitado

Interfaces de usuario

Enlace entre SE y Usuario

Subsistema de Ejecución de Órdenes

Inicia acciones basadas en conclusiones del motor de inferencia

Subsistema de Explicación

Explica la razón por la conclusión realizada

Subsistema de Aprendizaje

Brinda la capacidad de aprender

Historia

1950

Alan Turing

"Inteligencia y Funcionamiento de las Máquinas"

1955

Newell y Simón

Teoría de la lógica

1957,

The General Problem Solver

Soluciona problemas de sentido común

1958

McCarthy

LISP - Lenguaje IA

1965

Dendral

Aplicación química

1972

MYCIN

Apliación medicina

PROLOG

Lenguaje basado en las teorías de Minsky

1973

TIERESIAS

Intérprete entre MYCIN y especialisras del mismo

1979

XCON

Configura todos los ordenadores que saliesen de la Digital Equipament Corporation (DEC)

1980-1985

Revolución de los Sistemas Expertos

Encadenamiento hacia atrás

Empieza con algún objetivo o hipótesis inicial y dis-para reglas que demuestren el objetivo

Encadenamiento hacia adelante

El motorde inferencia dispara reglas cuyas premisas son empareja-das con la información contenida en la Memoria de Trabajo

Modos de Inferencia

Modus Ponens

Regla de afirmación de antecedente

De (P->Q) y P, se deduce Q

Modus Tollens

Regla de negación del consecuente

De (P->Q) y ^Q, se infiere ^P

Estructura de Reglas

Premisa

Si "premisa"...

Conclusión

... entonces "conclusión"

SE basados en reglas

Base de Conocimiento

Variables

Reglas

Deterministas

Premisa y Conclusión

Motor de Inferencia

Conclusiones

Lógica