Sistema experto es una rama de la inteligencia artificial.
Emula el proceso de toma de decisiones.
De un experto humano en un dominio específico.
Está diseñado para resolver problemas complejos.
Proporcionar recomendaciones mediante el uso de conocimientos.
Almacenados en forma de reglas.
Una base de datos específica.
Estos sistemas fueron una de las primeras aplicaciones prácticas.
De la inteligencia artificial.
Son especialmente útiles en áreas.
Donde se necesita experiencia especializada.
Componentes Principales de un Sistema Experto
Base de Conocimientos
Contiene la información y reglas del dominio en cuestión.
Los conocimientos pueden provenir de expertos humanos.
Investigaciones o análisis de datos.
Se representan generalmente como;
Reglas IF-THEN
(«Si ocurre X, entonces hacer Y«).
Redes semánticas
Relaciones entre conceptos.
Hechos
Información específica sobre el dominio.
Motor de Inferencia
Es el núcleo del sistema experto.
Usa la base de conocimientos.
Razonar y derivar conclusiones.
Soluciones a problemas.
Razonamiento hacia adelante (Forward chaining)
Parte de los datos iniciales hacia una conclusión.
Razonamiento hacia atrás (Backward chaining)
Parte de una hipótesis para verificar si los datos iniciales la confirman.
Interfaz de Usuario
Permite al usuario interactuar con el sistema.
Proporcionando datos de entrada.
Obteniendo respuestas o explicaciones de las decisiones.
Subsistema de Explicación (opcional)
Justifica o explica las conclusiones o recomendaciones.
Mostrando los pasos seguidos por el sistema experto.
Para llegar a la solución.
Funcionamiento de los Sistemas Expertos
El sistema experto trabaja en tres pasos principales.
Entrada de Información
El usuario describe el problema o proporciona datos iniciales.
Procesamiento
El motor de inferencia utiliza las reglas.
De la base de conocimientos.
Razonar y buscar una solución o respuesta.
Salida
El sistema presenta una solución.
Recomendación o diagnóstico basado en su razonamiento.
Ventajas de los Sistemas Expertos
Acceso a Conocimiento Especializado
Brindan experiencia en áreas específicas.
Sin necesidad de un experto humano presente.
Consistencia
Evitan errores comunes asociados con factores humanos.
El cansancio o el estrés.
Eficiencia
Resuelven problemas complejos de manera rápida.
Capacitación y Asistencia
Actúan como herramientas educativas.
Formar usuarios en un campo específico.
Escalabilidad
Pueden replicarse y utilizarse en diferentes ubicaciones.
Sin la necesidad de expertos humanos adicionales.
Limitaciones de los Sistemas Expertos
Dependencia de la Base de Conocimientos
Un sistema experto solo es tan bueno como la calidad.
Amplitud de los conocimientos almacenados.
Razonamiento Limitado
No tienen la flexibilidad de un humano.
Para manejar situaciones completamente nuevas.
Fuera de su ámbito.
Falta de Sentido Común
No poseen una comprensión general del mundo.
No pueden improvisar fuera del dominio específico.
Mantenimiento Costoso
Actualizar la base de conocimientos.
Reflejar cambios en el dominio puede ser laborioso.
Explicabilidad Limitada
Muchos sistemas incluyen un subsistema de explicación.
Las razones detrás de ciertas decisiones.
No son completamente transparentes.
Aplicaciones Comunes de Sistemas Expertos
Medicina
Sistemas como MYCIN para diagnosticar enfermedades infecciosas.
Recomendar tratamientos.
Ingeniería
Diagnóstico y mantenimiento de maquinaria industrial.
Finanzas
Análisis de inversiones y evaluación de riesgos crediticios.
Derecho
Asistencia en interpretación legal.
Preparación de documentos jurídicos.
Agricultura
Recomendaciones sobre cultivos.
Manejo de plagas y uso de fertilizantes.
Educación:
Sistemas tutoriales inteligentes.
Adaptan el contenido a las necesidades del estudiante.
Ejemplos Famosos de Sistemas Expertos
MYCIN
Desarrollado en los años 70 para diagnosticar enfermedades infecciosas.
Sugerir tratamientos con antibióticos.
DENDRAL
Diseñado para identificar estructuras moleculares en química.
R1 (o XCON)
Ayudaba en la configuración de sistemas de computadoras.
Para Digital Equipment Corporation (DEC).
CLIPS (C Language Integrated Production System)
Herramienta utilizada para desarrollar sistemas expertos.
En una variedad de industrias.
Evolución y Futuro de Sistemas Expertos
Los sistemas expertos tradicionales han perdido protagonismo.
Frente a enfoques modernos como el aprendizaje automático.
Las redes neuronales siguen siendo relevantes
Se requiere alta fiabilidad.
La interpretabilidad de las decisiones es crucial.
Hay un conocimiento bien definido.
No cambia rápidamente.
Se espera que los sistemas expertos evolucionen.
Integrando capacidades de aprendizaje automático.
Les permitirá actualizar su base de conocimientos.
De manera automática y adaptarse mejor a entornos cambiantes.
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