- Abstract
- Historia de los
(SE) - Definiciones de los
(SE) - Aplicaciones
- Ventajas y
limitaciones - Arquitectura básica de
los sistemas expertos - Conclusiones
- Referencias
bibliográficas
El propósito de este articulo es de mostrarnos
una amplia y precisa descripción de lo que son los Sistemas
Expertos (SE), los cuales también son conocidos
como Sistemas Basados
en Conocimiento.
Así mismo mostramos brevemente los orígenes,
conceptos, aplicaciones, ventajas, limitaciones, y su arquitectura
básica de esta área y/o campo de la Inteligencia
artificial. Por otra parte en la actualidad el mercado se vuelve
más competitivo, donde la
administración y buen manejo de la información es fundamental para todas las
empresas y/o
organizaciones, las cuales si quieren sobrevivir
deben de mantenerse a la vanguardia en
todas y cada una de las áreas.
INTRODUCCIÓN
Se considera a alguien un experto en un problema cuando
este individuo
tiene conocimiento especializado sobre dicho problema. En el
área de los (SE) a este tipo de conocimiento se le
llama conocimiento sobre el dominio. La
palabra dominio se usa para enfatizar que el
conocimiento pertenece a un problema específico.
[1]
Antes de la aparición del ordenador, el hombre ya
se preguntaba si se le arrebataría el privilegio de
razonar y pensar. En la actualidad existe un campo dentro de la
inteligencia
artificial al que se le atribuye esa facultad: el de los sistemas
expertos (SE). Estos sistemas también son conocidos
como Sistemas Basados en Conocimiento, los cuales permiten la
creación de máquinas
que razonan como el hombre,
restringiéndose a un espacio de conocimientos limitado. En
teoría
pueden razonar siguiendo los pasos que seguiría un experto
humano (médico, analista, empresario,
etc.) para resolver un problema concreto. Este
tipo de modelos de
conocimiento por ordenador ofrece un extenso campo de
posibilidades en resolución de problemas y en
aprendizaje.
Su uso se extenderá ampliamente en el futuro, debido a su
importante impacto sobre los negocios y la
industria.
[2]
Sus inicios datan a mediados de los años sesenta.
Durante esta década los investigadores Alan Newell y
Herbert Simon desarrollaron un programa llamado
GPS (General
Problem Solver; solucionador general de problemas). Podía
trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y
con otros problemas similares. Lo que no podía hacer el
GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico médico.
Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por
completo el enfoque del problema restringiendo su ambición
a un dominio específico e intentando simular el
razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a
computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de
conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los
SE.
A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum,
comenzó a desarrollar SE utilizando bases de
conocimiento definidas
minuciosamente. Dos años
más tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado
como el primer SE. La ficción de dicho SE
era identificar estructuras
químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.
En la década de los setenta se desarrolló MYCIN
para consulta y diagnóstico de infecciones de la sangre. Este
sistema introdujo
nuevas características: utilización de conocimiento
impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de
razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de
manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un
ser humano daría tras largos años de experiencia.
En MYCIN aparecen claramente diferenciados motor de
inferencia y base de conocimientos. Al separar esas dos partes,
se puede considerar el motor de inferencias aisladamente. Esto da
como resultado un sistema vacío o shell (concha).
Así surgió EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se
construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería, PUFF para estudiar la función
pulmonar y GUIDON para elegir tratamientos
terapéuticos.
En esa época se desarrollaron también: HERSAY,
que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR,
utilizado para hallar yacimientos de minerales. De
este último derivó el shell KAS (Knowledge
Adquisition System).
En la década de los ochenta se ponen de moda los
SE, numerosas empresas de alta tecnología investigan
en este área de la inteligencia artificial, desarrollando
SE para su comercialización. Se llega a la
conclusión de que el éxito
de un SE depende casi exclusivamente de la calidad de su
base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la
pericia de un experto humano puede resultar difícil, largo
y laborioso.
Un ejemplo de SE moderno es CASHVALUE, que
evalúa proyectos de
inversión y VATIA, que asesora acerca del impuesto sobre el
valor
añadido o IVA. [3]
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. [4]
Son SE aquellos programas que se
realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen
información específica de un dominio concreto y que
realizan una tarea relativa a este dominio. [5]
Programas que manipulan conocimiento codificado para
resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que
generalmente requiere de experiencia humana.
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. [6]
Software que incorpora conocimiento de experto sobre un
dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de
resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de
decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento
simbólico. [1]
APLICACIONES
Sus
principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales
debido a que;
a) Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza
las funciones
básicas de tratamiento de la información: contabilidad
general, decisiones financieras, gestión
de la tesorería, planificación, etc.
b) Este trabajo
implica manejar grandes volúmenes de información y
realizar operaciones
numéricas para después tomar decisiones. Esto crea
un terreno ideal para la implantación de los
SE.
Además los SE también se aplican en la
contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que
más aplicaciones de SE se esta realizando)
Fiscalidad, planificación, análisis
financiero y la contabilidad
financiera.
ÁREAS DE APLICACIÓN
Los SE 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 |
VENTAJAS
Estos programas
proporcionan la capacidad de trabajar con grandes cantidades de
información, que son uno de los grandes problemas que
enfrenta el analista humano que puede afectar negativamente a la
toma de decisiones pues el analista humano puede depurar datos que no
considere relevantes, mientras un SE debido a su gran
velocidad de
proceso analiza toda la información incluyendo las no
útiles para de esta manera aportar una decisión
más sólida.
LIMITACIONES
Es evidente que para actualizar
se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea
una de sus limitaciones más acentuadas) otra de sus
limitaciones puede ser el elevado costo en dinero y
tiempo,
además que estos programas son poco flexibles a cambios y
de difícil acceso a información no estructurada.
[7]
Debido a la escasez de
expertos humanos en determinadas áreas, los SE
pueden almacenar su conocimiento para cuando sea necesario
poder
aplicarlo. Así mismo los SE pueden ser utilizados
por personas no especializadas para resolver problemas.
Además si una persona utiliza
con frecuencia un SE aprenderá de el.
Por otra parte la inteligencia artificial no ha podido
desarrollar sistemas que sean capaces de resolver problemas de
manera general, de aplicar el sentido común para resolver
situaciones complejas ni de controlar situaciones
ambiguas.
El futuro de los SE da vueltas por la cabeza de
cada persona, siempre que el campo elegido tenga la necesidad y/o
presencia de un experto para la obtención de cualquier
tipo de beneficio. [8]
ARQUITECTURA
BÁSICA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Base de
conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene
el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento
del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma
clásica de representar el conocimiento en un sistema
experto son lar reglas. Una regla es una estructura
condicional que relaciona lógicamente la
información contenida en la parte del antecedente con otra
información contenida en la parte del
consecuente.
Base de hechos (Memoria de
trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han
descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el
sistema experto, el usuario introduce la información del
problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta
información con el conocimiento disponible en la base de
conocimientos para deducir nuevos hechos.
Motor de inferencia. El sistema experto modela el
proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como
el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la
información contenida en la base de conocimientos y la
base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos
particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido
en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del
problema.
Subsistema de explicación. Una
característica de los sistemas expertos es su habilidad
para explicar su razonamiento. Usando el módulo del
subsistema de explicación, un sistema experto puede
proporcionar una explicación al usuario de por qué
está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una
conclusión. Este módulo proporciona beneficios
tanto al diseñador del sistema como al usuario. El
diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario
se beneficia de la transparencia del sistema.
Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un
usuario se realiza en lenguaje
natural. También es altamente interactiva y sigue el
patrón de la conversación entre seres humanos. Para
conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es
especialmente importante el diseño
del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del
interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener
información fiable del usuario hay que poner especial
cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede
requerir diseñar el interfaz usando menús o
gráficos. [1]
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.
Por consecuencia de lo anterior estos sistemas son utilizados por
personas no especializadas, por lo cual el uso frecuente de los
(SE) les produce y/o genera conocimiento a los
usuarios.
[1] Viejo Hernando Diego (2003). Sistemas expertos.
Consultado en 06, 04, 2004 en
http://www.divulga-ia.com/cursos/cursos.xml?numero=2&nombre=2003-9-26a&numLecc=1.
[2] Samper Márquez Juan José (2004).
Introducción a los sistemas expertos.
Consultado en 06, 03, 2004 en http://www.redcientifica.com/doc/doc199908210001.html.
[3] Samper Juan (2003). Sistemas expertos. El
conocimiento al poder. Consultado en 06, 03, 2004 en
http://www.psycologia.com/articulos/ar-jsamper01.htm.
[4] Criado Briz José Mario (2002).
Introducción a los sistemas expertos. Consultado en 06,
05, 2004 en
http://ingenieroseninformatica.org/recursos/tutoriales/sist_exp/cap1.php.
[5] Wikipedia (2004). Sistema experto. Consultado en
06, 03, 2004 en http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto.
[6] Castro Marcel (2002). Sistemas expertos.
Consultado en 06, 04, 2004 en
http://strix.ciens.ucv.ve/~iartific/Material/PP_Sistemas_Expertos.pdf.
[7] Félix Justo (2004). Aplicaciones, ventajas
y limitaciones de los sistemas expertos. Consultado en 06, 04,
2004 en http://efelix.iespana.es/efelix/expertaplicaciones.htm.
[8] Montes Cerra Maria Clara (2003). Sistemas
expertos. Consultado en 06, 05, 2004 en
http://dis.eafit.edu.co/labs/labgic/ARTICULOS_%20PUBLICAR/Sistemas%20expertos.doc.
Investigación realizada por
Lic. Jesús Montes Castro
Egresado del Instituto Tecnológico de
Culiacán de la Licenciatura en informática con especialidad en redes. En este momento me
encuentro cursando la maestría en Administración de las Tecnologías de
Información en el Instituto Tecnológico de
Monterrey campus Sinaloa.