RESUMEN

SISTEMAS EXPERTOS

Definición:

• Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
• Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información a cerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia. 
• UN SISTEMA EXPERTO, puede definirse como un sistema informático (hardware y software) que simula a los expertos humanos en un área de especialización dada, debería ser capaz de procesar y memorizar información, aprender y razonar en situaciones deterministas e inciertas, comunicar con los hombres y/u otros sistemas expertos, tomar decisiones apropiadas, y explicar por qué se han tomado tales decisiones.

Características:

1. Solucionan problemas aplicando su experiencia de una forma eficaz

2. Hacen deducciones a partir de datos incompletos o inciertos.

3. Explican y justifican lo que están haciendo.

4. Se comunican con otros sistemas expertos y adquieren nuevos conocimientos.

5. Reestructuran y reorganizan el conocimiento.

6. Determinan cuando un problema esta en el dominio de su experiencia.

Ejemplos:

Nombre: Sistema Experto Para El Diagnostico De Trastornos Depresivos 

Campo: Psicología 

Año: 2005 

Experto Humano: Psiquiatra 

Descripción: Sistema Experto cuyo objetivo es el diagnosticar de forma correcta el tipo de trastorno depresivo de un paciente. Detecta cuándo el paciente o usuario tratado padece un trastorno depresivo, basándose en la sintomatología asociada. 

Lenguaje: Desarrollada en Visual Basic 6.0 

Tipo:  Basado en Reglas

 Nombre: Dendral

Campo: Educación, Industria, Medicina Orgánica, Química - Biología

Año: Su realización fue de 10 años (1965 - 1975)

Experto Humano: Químicos, Genetistas y Científicos.

Descripción: Este sistema experto permite determinar la estructura de las moléculas de química orgánica a través de espectrografía de masas y otros datos. Su objetivo fue estudiar los compuestos químicos.

Lenguaje: Inicialmente desarrollado en LISP pero a sido re programado numerables veces para ser usados en maquinas diferentes con otros lenguajes.

Tipo:  Basado en Reglas

Nombre: DELTA/CATS1 (Diesel-Electric Locomotive Troubleshooting Aid, Ayuda a las Reparaciones de Locomotoras Diesel-Electricas) o CAST-1 (Computer Aided Troubleshooting System-1, Sistema de Reparaciones Asistido pro Ordenador-1)

Campo:Mecánica

Año:1981

Experto Humano: Ingenieros Electromecánicos

Descripción: Sistema experto que ayuda a los mecánicos en el diagnóstico y reparación de locomotoras diesel-eléctricas, DELTA no sólo da consejos expertos, sino que también presenta informaciones por medio de un reproductor de vídeo. . 

Lenguaje: Lisp es el segundo lenguaje de programación, se re codificó en forth (Un lenguaje transportable que puede adaptarse fácilmente a cualquier microprocesador.

Tipo:  Basado en Reglas

Nombre: GENESIS (Genetic Engineering Scientific Software) “Software científico para Ingeniería Genética”

Campo: Biología

Año: 1981

Experto Humano: Biólogos Moleculares

Descripción: Cuando un Investigador Biólogo Molecular quiere utilizar el paquete GENESIS se sienta en un terminal el cual se conecta con las grandes bases de datos de INSTITUTO NACIONAL DE SALUD esta basado en UNIX y permite planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.

Lenguaje: su código es compilado en FORTRAN, PASCAL y C.

Tipo: probabilistico

Tipos:

Según la naturaleza de los problemas para los que están diseñados:

Deterministas.- Sistemas basados en reglas, porque sacan sus conclusiones basándose en un conjunto de reglas utilizando un mecanismo de razonamiento lógico.

Estocásticos.- Sistemas expertos probabilisticos, utilizan la probabilidad como medida de incertidumbre y la estrategia de razonamiento que utilizan se conoce como razonamiento probabilistico, o inferencia probabilistica.

a) Basados en Reglas: La base de conocimiento, que contiene las variables y el conjunto de reglas que definen el problema. El motor de inferencia, que obtiene las conclusiones aplicando la lógica clásica a estas reglas. Ejem: Sistemas de control de tráfico, sistemas de seguridad y transacciones bancarias.
b) Basados en Probabilidades: Para problemas cuyas soluciones se conducen en presencia de incertidumbre en los datos o en el conocimiento es posible utilizar técnicas numéricas, o también, las incertidumbres pueden ser manejadas con una aproximación de la forma de rastro. Ejem: de diagnostico y análisis de datos.

Componentes:

  

            Componente Humano

o   Varios expertos humanos.

o   Especialistas en el tema de estudio.

·         La Base del Conocimiento

o   Conocimiento canalizado por los ingenieros de Conocimiento

o   Ordenada.

·         Subsistema de Adquisición de conocimiento

o   Flujo del conocimiento

·         Control de Coherencia

o   Controla la coherencia del conocimiento.

·         El Motor de Inferencia

o   Saca conclusiones (pueden ser basadas en conocimiento determinista o probabilistico) aplicando el conocimiento a los datos

·         Interfaz de Usuario

o   Interacción con el usuario entendible, amigable y fácil de usar.

·         Subsistema de Ejecución de Ordenes

o   Según las conclusiones el subsistema toma las decisiones.

o   Permitir ejecutar la orden adecuada para cada caso.

·         Subsistema de Explicación

o   Explica por qué ha llegado a esa conclusión. Ejemplo: Cajero automático.

·         Subsistema de Aprendizaje

o   Es el encargado de que el sistema aprenda.

Desarrollo de un Sistema Experto