Sistemas Expertos

¿Que son los Sistemas Expertos?

Son una 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. Presentan las siguientes características:

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

Dada la complejidad de los problemas que usualmente tiene que resolver un sistema experto , puede existir cierta duda en el usuario sobre la validez de respuesta obtenida. Por este motivo, es una condición indispensable que un sistema experto sea capaz de explicar su proceso de razonamiento o dar razón del por qué solicita tal o cual información o dato.

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.

Los sistemas expertos están formados por los siguientes componentes:

• 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 solución encontrada y el por qué de las decisiones 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 conocimientos

También vemos que existen tres tipos de sistemas expertos en función de en que están basados:

• 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.

¿Para que sirven lo sistemas expertos?

Se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan algunas de las principales:

Militar-Informática-Telecomunicaciones-Química-Derecho
Aeronáutica-Geología-Arqueología-Agricultura-Electrónica
Transporte-Educación-Medicina-Industria-Finanzas y Gestión
Turismo; prácticamente todas las ramas del conocimiento.

Algunos de los campos actuales de investigación y de aplicación son:

Aprendizaje: Se pretende que sea el propio ordenador el que adquiera el conocimiento. Existen muchas técnicas aplicables o no dependiendo del problema: aprendizaje inductivo, deductivo, redes neuronales, algoritmos genéticos.

Redes Neuronales: Consisten en nodos conectados con otros mediante enlaces, simulando las
conexiones que forman las neuronas en el cerebro. Se investiga su utilización en muchas áreas; Visión Artificial, Razonamiento, Aprendizaje, Comprensión Lenguaje Natural.

Redes Bayesianas: Técnica para tratar el razonamiento con incertidumbre. Su base es el teorema de Bayes que es el método matemático exacto para tratar las probabilidades. Consiste en una red donde los nodos son hechos ciertos o no y los enlaces entre los nodos son las probabilidades condicionadas de unos hechos con respecto a otros. Propagando las probabilidades a través de la red, se pueden obtener los resultados más probables a partir de los hechos que se conocen (razonamiento). El ejemplo típico son los sistemas de diagnóstico médico.

Algoritmos genéticos: Son métodos de aprendizaje inspirados en la evolución natural, y que utilizan las nociones de individuos, apareamiento, recombinación de cromosomas, mutación genética, adaptación y selección natural. Son la base de las investigaciones en Vida Artificial.

Otras técnicas: la utilización de Ontologías para representar el conocimiento, Data Mining para obtención de conocimiento en bases de datos y los Agentes Inteligentes para la recuperación de información en Internet.

Actualmente el duro, difícil y cambiante mercado competitivo se vuelve más complejo por la gran diversidad de información que se ven obligados a almacenar y analizar, razón por la cual las empresas se ven en la necesidad de recurrir a poderosas y/o robustas herramientas o sistemas que les sirvan de soporte a la hora de tomar decisiones. De esta forma estos inteligentes, precisos y eficientes sistemas son adoptados por más organizaciones, en las cuales se convierten y/o transforman en una importante estrategia de negocio.

Por otra parte es importante mencionar que estos seguirán siendo usados en los todos y cada una de las áreas y/o campos donde los expertos humanos sean escasos.

Ejemplos de sistemas expertos

Algunos ejemplos de sistemas expertos son los siguientes:

DENDRAL: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.

MYCIN: el mas famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso.

PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón.

MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniería genética.

PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas.

EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos microelectricos tridimensionales

GENESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes

EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM: ayuda a los expertos a la escritura de programas

TWIRL: Simulaciones de guerras completas y guía de mejores acciones posibles a realizar, en casi todas las situaciones.

RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petroliferos bajo aguas marinas.