Sistemas Expertos

1. Sistemas Expertos Lenin Herrera 2010

2. Contenido • Que es un Sistema Experto ? • Estructura Básica • Tipos de Sistemas • Ventajas • Desventajas • Casos prácticos

3. Que es un Sistema Experto • Emulan el comportamiento de un experto en un dominio concreto. • Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. • Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial).

4. Que es un Sistema Experto • También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción). • Utiliza las mismas técnicas y métodos que la Informática.

5. Estructura Básica • Base de Conocimiento(BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto. • Diseñadas para almacenar conocimiento en una forma legible por el computador, usualmente con el fin de obtener razonamiento deductivo automático aplicado a ellas. Contienen una serie de datos, usualmente en la forma de reglas que describen el conocimiento de manera lógicamente consistente • Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.

6. Estructura Básica • Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano. (Evaluación que hace la mente) • Inferir por lógica clásica: Inferencia que sólo admite dos valores: verdadero o falso. • Inferencia trivaluada: Una inferencia de este estilo da como posibles resultados tres valores. • Inferencia multivaluada: Una inferencia de este estilo da como posibles resultados múltiples valores. • Inferencia difusa: Una inferencia de este estilo describe todos los casos multivaluados con exactitud y precisión. • Inferencia probabilística en el sentido de una inducción que permite establecer una verdad con mayor índice de probabilidad que las demás.

7. EstructuraBásica • Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión. • Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.

8. Tipos de Sistemas • Basados en Reglas. • Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning). • Basados en redes bayesianas. • Fundamentado en el Teorema de Bayes, el cual es un modelo probabilístico multivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal.

9. Ventajas • Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo. • Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces. • Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano. • Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.

10. Ventajas • Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano. • Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.). • Consolidar varios conocimientos. • Apoyo Académico.

11. Desventajas • Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede procrear hijos. • Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos. • Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.

12. Desventajas • Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias. • Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos. • Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema. • Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.

13. Casos Prácticos • Dendral • Sistema experto para Interpreta la estructura moleculares desarrollado por Edward Feigenbaumy otros programadores en la Universidad de Stanford , a mediados de los años 60, y su desarrollo duró diez años, (1965a 1975). • Fue el primer sistema experto en ser utilizado para propósitos reales, al margen de la investigación computacional, y durante aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que Dendral estaba especializado.

14. Casos Prácticos • Xcon • El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un sistema de producción basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott de CMU en 1978 para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment Corporation) seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los requerimientos del cliente. • XCON se usó por primera vez en la planta de DEC en Salem, New Hampshire. Este tenía alrededor de 2500 reglas. Para 1986, había procesado 80000 órdenes y alcanzaba un 95-98% de precisión. Se estimaba que le ahorraba a DEC 25 millones de dólares al año reduciendo la necesidad de dar a los clientes componentes gratuitos cuando los técnicos cometían errores, aumentando la velocidad del proceso de ensamblaje e incrementando la satisfacción del cliente.

15. Casos Prácticos • Mycin • Un sistema experto desarrollado a principios de los años 70 por Edgar ShortLiffe, en la Universidad de Stanford. Fue escrito en Lisp, e inicialmente estaba inspirado en Dendral, otro sistema experto que tuvo cierto éxito a finales de los años 60. Su principal función consistía en el diagnóstico de enfermedades infecciosas de la sangre; además, Mycin era capaz de “razonar” el proceso seguido para llegar a estos diagnósticos, y de recetar medicaciones personalizadas a cada paciente (según su estatura, peso, etc.).

16. Casos Prácticos • Prospector • Desarrollado por colaboradores de Stanford en el 1972, su función principal era la Exploración mineral y herramientas de identificación.

17. Bibliografía • http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto