Sistemas Expertos

Aqui encontrarás cosas algo interesantes acerca de los sistemas expertos, se que está algo desordenado, pero la intención es tener algo de aqui y de alla, puesto que la información que encuentras aqui es en muchos casos contenido de otras paginas y artículos por separado.

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"Un Sistema Experto puede almacenar el conocimiento de un experto en una especialidad determinada, y solucionar problemas mediante la deducción lógica." El primer paso para adentrarse en este apasionante mundo, es la lectura de alguno de los libros que hay escritos sobre el tema y así ir aclarando algunas cuestiones fundamentales sobre el tema. Creo que es importante estudiar los distintos sistemas que se han desarrollado, para ver por dónde han ido las tendencias y tener bien claro como debemos construir un sistema experto. Otro punto importante cuando nos enfrentamos a un proyecto de este tipo, una vez claros todos los conceptos, es elegir la plataforma sobre la que vamos a desarrollarlo, hay lenguajes de programación que se han desarrollado para la inteligencia artificial y por extensión, para los sistemas expertos, como son LISP o PROLOG, que digamos son los dos lenguajes predominantes. LISP fue desarrollado por John McCarthy en 1958, desde entonces han aparecido nuevas versiones, ya que LISP no ha sido estandarizado, por lo que existen diversas versiones de LISP, aunque todas conservan unas características en común: De todas la versiones, Common LISP parece la más fiable. (Lo dicen los que dominan más el tema) PROLOG Este lenguaje sigue el paradigma declarativo, fue diseñado por A. Colmerauer y P. Roussel para la computación simbólica, igual que LISP. Hay dos tipos de programación en PROLOG: Computación con expresiones simbólicas.   Procesamiento de listas, es decir todos los datos son tratados como listas.   Estructuras de control basadas en la composición de funciones, para formar funciones más complejas.   Recursividad. Gestión de memoria automática, con lo cual el programador no debe preocuparse por la signación de memoria. Hemos visto dos ejemplos de lenguajes ampliamente utilizados dentro del mundo de los sistemas expertos, pero estos dos lenguajes presentan un inconveniente y es la necesidad de contar con un programador de alguno de ellos, a raíz de esto y como los sistemas expertos pueden abarcar cualquier tema donde se necesite la ayuda de un experto, se desarrollaron las herramientas para desarrollar sistemas experto, con estas herramientas y un mínimo de conocimientos en programación, no se necesita la ayuda de un programador, con lo cual, cualquier experto, de cualquier rama, puede desarrollar un sistema que le ayude en su trabajo. Para aquellos que se inicien en este mundo, comiencen por aprender a manejar alguna de la muchas herramientas existentes en el mercado, tales como KEE, Art, Art-im, LOOP, CLisp, etc. O bien pueden programar su propio motor de inferencia en algún lenguajes. La bibliografía sobre el tema, no es muy amplia pero hay van algunos libros interesantes, que les servirán para introduciros em el tema: Declarativo, se le dice al sistema lo que debe saber y se deja que áste opere con los procedimientos. Procedimental, se tiene en cuenta el comportamiento del sistema para la resolución del problema. Sistemas Expertos. Siemens. Ed. Marcombo. Nos da un visión introductoria del mundo de los sistemas Expertos, y se lo recomiendo a todos aquellos que empiecen, para que sepan, donde se meten. En el, encontrarás todos los conceptos básicos sobre este tema. Sistemas Expertos, conceptos y ejemplos. J.L. Alty. Ed. Díaz de Santos. Mas de los mismo, libro introductorio, en el cual se hace un recorrido por los distintos Sistemas Expertos, que se han realizado, tales como, Internist, Casnet, DENDRAL, MOLGEN y por supuesto el archiconocido MYCIN.

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No resulta fácil dar una defición de Sistema Experto, entre otras cosas, porque el concepto de Sistema Experto va evolucionando, ya que, a medida que se va progresando, sus funciones se van ampliando y resulta un concepto cambiante. hace ya bastantes años, Edward Feigenbaum, de la Universida de Stanford definió, en el Cogreso Mundial de IA, un Sistema Experto como: "Un programa de computador inteligente que usa el conocimiento y procedimientos de inferencia para resolver problemas que son lo suficientemente difíciles como para requerir la intervención de un experto humano para su resolución". Hoy, con los avances conseguidos, resultaría más correcto definir un Sistema Experto como: "Un sistema informático que simula el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción de un experto humano en una determinada rama de la ciencia, suministrando, de esta forma, un consultor que puede sustituirle con unas ciertas garantias de éxito". Estas características le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lógicas, tomar deciciones, aprender de la experiencia y los datos existentes, comunicarse con expertos humanos o Sistemas Expertos, explicar el porqué de las deciciones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.

APLICACIONES

Los Sistemas Expertos han demostrado ser herramientas muy útiles en gran cantidad de situaciones. En las últimas décadas, se han desarrollado un gran número de Sistemas Expertos en diferentes áreas del conocimiento: Medicina, Geología, Química, Economía, Ingeniería Civil, etc. Las ventajas que supone el uso de un Sistema Experto han motivado el enorme crecimiento de este campo. Algunas de estas ventajas se exponen ha continuación:  

1. Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resover problemas que requieren un "conocimiento especializado". De esta forma, se incrementa el número de personas con acceso a un conocimiento experto.  

2. Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos humanos. Por tanto, los Sistemas Expertos son de garn valor en las situaciones donde el tiempo juega un papel crítico (control de la refrigeración de una central nuclear, etc).  

3. Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad: siempre obtienen la misma respuesta a partir de los mismos datos.  

4. En algunos casos, la complejidad de un problema hace que un experto humano no pueda obtener una conclusión. Debido a la capacidad de los aordenadores de procesar una gran cantidad de imformación, y de realizar un gran número de operaciones en poco tiempo, los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones realistas en situaciones donde los expertos humanos no pueden.  

5. El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones:  

* Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos, los Sistemas Expertos pueden recoger y difundir su conocimiento.  

* En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones erróneas.  

* Cuando sea muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.  

* En situaciones deterministas, en las que las conclusiones se obtienen aplicando un conjunto de reglas dado

TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS

Entre los tipos más importantes de Sistemas Expertos, los basados en reglas, y los basados en probabilidad han sido los más estudiados y difundidos. Los Sistemas Expertos basados en reglas se definen a partir de un conjunto de objetos, que representen las variables del modelo considerado, ligadas mediante un conjunto de reglas, que representarán las relaciones entre las variables.  

En cambio, la estructura de los Sistemas Expertos probabilísticos es más abstracta para la lógica humana. La base del conocimiento de estos sistemas la compone un espacio probabilístico, y su motor de inferencia, a través de diversos métodos de cálculo de probabilidades condicionadas calcula la probabilidad de los sucesos aplicando diversas hipótesis de independencia.

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