SISTEMAS EXPERTOS

Gianfranco Madio, Samantha Perez, Mary Rojas

Tecnología para el aprendizaje. Sección 3

ÍNDICE• Introducción• ¿Qué son?• Funcionamiento• Componentes• Tipos• Ventajas y desventajas• Utilización en Latinoamérica• Conclusión• Referencias

¿QUÉ SON?

Aprender

Tomar Decisiones

RazonarLógicamente

Memorizar

ExplicarRazonamiento

Funcionamiento

Datos y HechosSistema

de ReglasObtención de Resultados

•Rapidez humana•Objetividad•Confiabilidad

Sistemas Expertos

Base de Hechos

Datos sobre el problema

Subsistema de explicación

Explicar su razonamiento

Motor de inferencia

Modela el razonamiento

humano

Módulo de adquisición de conocimientos

Base de conocimientos

Conocimientos sobre el dominio

Interfaz de usuario

Interacción

SE - usuario

COMPONENTES

Tipos de S.E.

Basados en reglas

Basados en casos

Basados en redes bayesianas

heurísticas lógica difusa

Ventajas Desventajas

Duración Dificultad de la extracción del conocimiento del experto

Reproducción Noción limitada del contexto de un problema

Velocidad No poseen capacidad sensorial ni sentido común

Operación Sus conocimientos se limitan a su base de datos

Productividad No saben compensar sus limitaciones

Subordinación Falta de creatividad en la resolución de problemas

Comunicación Dificultad para manipular la información no estructurada

Venezuela

Colombia

Argentina

Perú0%

10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Sistemas ExpertosExpertos Humanos

Utilización de S.E en las empresas de Latinoamérica

Conclusiones

REFERENCIAS• Borja, A. (2005). Organización del conocimiento para la traducción jurídica a través de sistemas

expertos basados en el concepto de género textual. Recuperado el 1 de octubre de 2014, de http://lolegalnexo.com/files/Borja_Ontolog.pdf

• Congreso Virtual Hispanoamericano de Anatomía Patlógica. (s.f.). Uninet. Recuperado el 28 de septiembre de 2014, de http://conganat.uninet.edu/IIICVHAP/conferencias/004/texto.htm

• Gutierrez, J. (1997). Sistemas Expertos Basados en Reglas. Cantabria: Alianza Editorial.

• Márquez, J. J. (s.f.). Red científica. Recuperado el 29 de septiembre de 2014, de http://www.redcientifica.com/doc/doc199908210001.html

• Ricardo Fuentes Covarrubias, A. G. (diciembre de 2013). Desarrollo de un sistema experto para el diagnostico de fallas automotrices . Recuperado el 2 de octubre de 2014, de http://teyet-revista.info.unlp.edu.ar/nuevo/files/No11/TEYET11-art10.pdf

¿Qué son?

Los sistemas expertos son programas dentro de la rama de la inteligencia artificial que simulan el conocimiento de un humano experto en cualquier área del saber. Tienen la capacidad de aprender, memorizar, razonar lógicamente, tomar decisiones, comunicarse y explicar su razonamiento. Sin embargo, sus conocimientos se limitan a una sola área.

Componentes

Base de conocimientos: se almacenan los conocimientos sobre un dominio determinado

Base de hechos: contienen datos sobre el problema

Motor de inferencia: modela el razonamiento humano

Interfaz de usuario: permite la comunicación entre el S.E. y el usuario.

Subsistema de explicación: explica el razonamiento aplicado para la resolución del problema

Módulo de adquisición de conocimientos: permite expandir sus conocimientos, tomando en cuenta sus experiencias a través de sus trabajos .

Anexos

Características

1) Posesión de un conocimiento específico: La bondad de un programa de inteligencia artificial no sólo depende de formalismo o la técnica de inferencia utilizado, sino principalmente, del conocimiento que el programa posee.

2) Capacidad para el razonamiento: La capacidad de razonar sobre el conocimiento es una de las características del sistema experto. Estos tienen una gran experiencia en el uso de sus conocimientos, hacer inferencias y tomar decisiones utilizando un razonamiento basado en el conocimiento.

3) Capacidad para interactuar con el mundo exterior: Un sistema experto debe tener un protocolo de comunicación con el mundo exterior para la recuperación de la información adicional necesaria para llevar a cabo el razonamiento y para dar explicaciones al usuario.

4) Capacidad de dilucidar su trabajo: El sistema debe ser capaz de explicar su comportamiento. En particular, debe ser capaz de justificar sus acciones y de presentar alegaciones sobre los hallazgos.

5) Habilidad de aprendizaje

Ventajas DesventajasDuración Dificultad de la extracción del conocimiento del experto

Reproducción Noción limitada del contexto de un problema

Velocidad No poseen capacidad sensorial ni sentido común

Operación Sus conocimientos se limitan a su base de datos

Productividad No saben compensar sus limitaciones

Subordinación Falta de creatividad en la resolución de problemas

Comunicación Dificultad para manipular la información no estructurada

Tipos de Sistemas Expertos

Basados en reglas: se aplican reglas, se comparan resultados y se aplican nuevas reglas apoyándose en una situación que ha sido modificada. Las reglas utilizadas son heurísticas, las cuales se suelen apoyar en la lógica difusa.Basados en casos: el sistema se asienta en soluciones de problemas previos para la solución de otros posteriores, por lo que es una manera de analizar una situación haciendo analogías. Basados en redes bayesianas: se emplean redes bayesianas, las cuales se sustentan en estadística y el teorema de Bayes.