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 2. Características Generales

El objetivo general de este tema de investigación es de mostrar una amplia y precisa descripción de los Sistemas Expertos (SE), los cuales también son conocidos como Sistemas Basados en Conocimiento. De igual manera exponemos brevemente una reseña histórica desde sus orígenes, conceptos, ventajas, desventajas, modelos, su arquitectura tecnológica y ejemplos de aplicación.

a. Objetivo

      

      Un SE es un sistema de información basado en el conocimiento, que se usa en un área de aplicación compleja al fin de actuar como un consultor experto para usuarios finales.

      Los SE proporcionan respuestas sobre un área problemática muy específica al hacer inferencias semejantes a las humanas sobre los conocimientos obtenidos en una base de conocimientos especializados.

      b. Funcionalidades y 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. Estas son:

• Habilidad para adquirir conocimiento.
• Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o apreciaciones.
• Solidez en el dominio de su conocimiento.
• Capacidad para resolver problemas.

Diferencias entre los Sistemas Expertos y los Tradicionales
Sistema Experto	Sistema Tradicional
Toman decisiones	Calculan resultados
Calculan resultados
Basados en heurísticas	Basados en algoritmos
Dan explicaciones de los resultados	Dan resultados sin explicaciones
Usan reglas de inferencia	Usan secuenciación, ciclos y condicionales
Acceden Bases de Conocimiento	Acceden a Bases de Datos
Centrados en el experto y el usuario	Centrados en el Analista y el Programador
Manejan conocimiento impreciso, contradictorio o incompleto	Conocimientos precisos, completos y exactos
Usan datos y lenguajes simbólicos	Usan datos numéricos y lenguajes procedurales

3. Ventajas y Desventajas

VENTAJAS		DESVENTAJAS
Producción y productividad mayores	Tienen una noción muy limitada acerca del contexto del problema
Mayor calidad	Pueden existir decisiones que solo son competencia para un humano y no para una máquina
Operación en entornos peligrosos	No saben cómo subsanar sus limitaciones
Captación de experiencia escasa	Son muy costosos de mantener
Confiabilidad
Reducción de tiempo
No requiere sueldo
Capacidad de trabajar con información incompleta

4.       Tipos de Sistemas. Existen tres tipos de SE:

1. Basado en Reglas

Regla es una afirmación lógica que relaciona dos o más objetos e incluye dos partes, la premisa y la conclusión. "Si hay premisa, hay conclusión".
Utiliza dos elementos: Hechos y reglas los cuales se entrelazan para formar las premisas.

Hechos:

• Son conocidos en una situación particular.
• Son dinámicos, pueden cambiar.
• Su naturaleza no es permanente.
• Se almacenan en la memoria de trabajo.

Reglas:

• En situaciones deterministas, son relaciones generales entre un conjunto de objetos.
• Son estáticas, no cambian al menos que se incorpore al Sistema Experto elementos de aprendizaje.
• La información es de naturaleza permanente.
• Se almacenan en la Base de Conocimientos.

2. Basados en casos CBR (Case Based Reasoning)

Básicamente, resuelve un nuevo problema recordando situaciones anteriores similares y reutiliza el conocimiento y la información de estas situaciones

3. Basados en Redes

Aplican redes bayesianas, basadas en la estadística y el Teorema de Bayes.

5.      Ejemplos (soluciones en el mercado)

Entre algunas áreas de aplicación se citan a continuación:

Militar: Espionaje
Tecnologías de la Información: XCON, PROLOG
Telecomunicaciones
Química: Dendral
Exploración Petrolera: Dipmeter Advisor
Aeronáutica: UAV, Piloto Automático
Educación
Medicina:

Mycin: un SE para diagnóstico de enfermedades infecciosas en la sangre.

• EMYCIN: contiene el sistema de manejo de la BC y la inferencia del MYCIN, para su uso en otros SE.
• SACON: generación de estructuras de ingeniería.
• PUFF: estudio médico de enfermedades pulmonares.
• GUIDON: elección de tratamientos terapeúticos.
• HEARSAY: identificación de la palabra hablada.
• PROSPECTOR: búsqueda de yacimientos minerales (Bayes).

Psicología: Selección de Personal

6. Arquitectura básica de los SE

Componentes:

1. Base de Conocimientos

Contiene el conocimiento de los hechos y la experiencia de los expertos en un dominio determinado. Hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son las reglas.

2. Mecanismo de Inferencia

Puede simular la estrategia de solución de un experto. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.

3. Componente explicativo

Explica al usuario la estrategia de solución encontrada y el porqué de las decisiones tomadas. Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.

4. Interface de usuario

Sirve para que el usuario pueda realizar una consulta en un lenguaje lo más natural posible.

La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.

5. Componente de adquisición de Conocimiento

Ofrece ayuda a la estructuración e implementación del conocimiento a la base de conocimiento.

Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.