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Historia de los sistemas expertos
Indice
Todo lo mencionado nos llevó a que en los alumnos del ISPP "Gustavo
Allende Llavería" despertara el interés de
investigar más a fondo en lo que es en sí SISTEMAS
EXPERTOS.
Nuestro trabajo consta de cuatro partes:
Historia
y Definiciones del sistema
experto; Generalmente los textos se organizan adaptanto una perspectiva
histórica. En ellas se citan los problemas
y soluciones
más importantes que se han descubierto en el transcurso de su desarrollo.
Principales
sistemas expertos y sus características;
Al trasncurrir el tiempo, después
del descubrimiento de I.A., se quería que los ordenadores sean capaces de ayudar
al hombre,
por ello surgen los primeros sistemas expertos, después de muchos intentos
fallidos se logró construir los primeros sistemas expertos los cuales eran
bastante complicados estos fueron: DENDRAL, MYCIN, XCON, etc.
Lenguajes de
programación; Estos sistemas expertos fueron elaborados en lenguaje
de programación especiales en su momento de descubiertos fueron considerados
obsoletos.
Principales instituciones
donde se investiga sistemas expertos en el Perú; Como sabemos vivimos en ujn
mundo globalizado en la que es necesaria la tecnología y por
ende el Perú esta tratando de integrarse a este mundo y por lo tanto tratando de
investigar nuevos sistemas expertos.
2. Historia De Los Sistemas Expertos
Estas pensando que la inteligencia
artificial es una cosa de los últimos 3, 5 o como mucho los 10 últimos años,
pero NO!, los primeros pasos en la inteligencia
artificial se dieron en los !AÑOS 50!. Tu te imaginas crear un programa
inteligente con el Hardware de esa
época. Sencillamente es increíble.
A comienzos de los años 50 el conocido
Alan Mathinsong Turing publicó "Inteligencia y Funcionamiento de las Máquinas" con el
fin de demostrar hasta que punto estas tienen inteligencia.
En estos años se
dieron varias definiciones de lo que significaba la inteligencia en una máquina.
Sobre lo que denominamos la inteligencia artificial.
Definición de Elaim Reich:
La inteligencia artificial es el estudio de
como hacer que los ordenadores hagan cosas que, en estos momentos, hace mejor el
hombre.
Definición de Alexander Sporl (1971):
En su obra
"Sporls-Computerbuch": Bajo Inteligencia entiendo la capacidad de un ser vivo o
una máquina de ordenar informaciones, extensas observaciones, experiencias,
descubrir interrelaciones para abstraer de esta forma cosas y poderlas ligar
entre sí
Uno de los primeros sistemas expertos se llamo Dendral y era capaz
de calcular o descubrir hechos relativos a la estructura
molecular a partir de unos datos
químicos sin elaborar.Otro sistemas expertos famosos son MYCIN que diagnostica
enfermedades de la sangre y que
sugiere un tratamiento y PUFF, un sistema similar pero para enfermedades de
pulmón.
En el año 1950 el campo de la automática recibe un gran impulso
cuando Wiener desarrolla el principio de la retroalimentación.
La teoría
de la retroalimentación es base fundamental de los sistemas de
control.
En 1955 Newell y Simon desarrollan la Teoría de la lógica.
Este desarrollo permitió desarrollar un programa que exploraba la solución a un
problema utilizando ramas y nudos, seleccionando únicamente las ramas que más
parecían acercarse a la solución correcta del problema.
En 1956, se celebra
una conferencia en
Vermont (USA) de gran trascendencia en el desarrollo de la I.A. John McCarthy
propone por primera vez el uso del término "Inteligencia Artificial" para
denominar el estudio del tema.
En 1957, aparece la primera versión de "The
General Problem Solver" (GPS,
Solucionador general de problemas), un programa capaz de solucionar problemas de
sentido común pero no problemas del mundo real como diagnósticos médicos. El GPS
utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener..
En 1958 McCarthy
anuncia su nuevo desarrollo el
lenguaje LISP (LISt Procesing), el lenguaje
de elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio de la
IA.
En 1963, el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) recibe una
subvención de 2,2 millones de dólares del gobierno de
los Estados Unidos
en concepto de investigación
en el campo de la IA. De esa forma, se comprueba la importancia que el Gobierno
concede a la investigación dentro de ese campo.
En 1965 aparece DENDRAL, el
primer sistema experto. Es en ese año cuando Feigenbaum entra a formar parte del
departamento de informática
de Stanford. Allí conoció a Joshua Lederberg, el cual quería averiguar cual era
la estructura de las moléculas orgánicas completas. El objetivo
de DENDRAL fue estudiar un compuesto químico. El descubrimiento de la estructura
global de un compuesto exigía buscar en un árbol las posibilidades, y por esta
razón su nombre es DENDRAL que significa en griego "árbol".Antes de DENDRAL los
químicos solo tenían una forma de resolver el problema, estar era tomar unas hipótesis
relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los
datos.
La realización de DENDRAL duró más de diez años (1965-1975). Se le
puede considerar el primer sistema experto.
En 1965 también se empezaron a
utilizar técnicas para la
resolución de problemas que se caracterizaban por la búsqueda heurística como modelo
para la resolución de problemas, y con ellas comenzó la investigación y
desarrollo de los sistemas expertos.
En 1972, en la Universidad
de Standford se desarrolla MYCIN, sistema experto dentro del campo de la medicina
para diagnostico de enfermedades infecciosas en la sangre. MYCIN se trataba de
un sistema experto para el diagnóstico
de enfermedades infecciosas. Desde los resultados de análisis
de sangre, cultivos bacterianos y demás datos, el prog rama era capaz de
determinar, o en lo menos, sugerir el microorganismo que estaba causando la
infección. Después de llegar a una conclusión, MYCIN prescribía una medicación
que se adaptaba perfectamente a las características de la persona, tales
como el peso corporal de este.
Al mismo tiempo, Davir Marr propone nuevas teorías
sobre la capacidad de reconocimiento visual de las diferentes máquinas.
En
1972 aparece el lenguaje PROLOG basado en las teorías de Minsky.
En 1973 se
desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. El cometido de este sistema
experto era el de servir de intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo
manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su base
de datos. El especialista debía utilizar MYCIN de una forma normal, y cuando
este cometiera un error en un diagnóstico (hecho producido por la falta o fallo
de información
en el árbol de desarrollo de teorías) TEIRESIAS corregiría dicho fallo
destruyendo la regla si es falsa o ampliándola si es eso lo que se
necesita.
En 1979 aparece XCON, primer programa que sale del laboratorio
Su usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC).
El cometido de
XCON sería configurar todos los ordenadores que saliesen de la DEC. El proyecto
presentó resultados positivos y se empezó a trabajar en el proyecto más en serio
en diciembre de 1978.
En abril de 1979 el equipo de investigación que lo
había diseñado pensó que ya estaba preparado para salir, y fue entonces, cuando
se hizo una prueba real, esperando resolver positivamente un 95% de las
configuraciones, este porcentaje tal alto se quedó en un 20% al ser contrastado
con la realidad; XCON volvió al laboratorio, donde fue revisado y a finales de
ese mismo año funcionó con resultados positivos en la DEC.
En 1980 se
instauró totalmente en DEC. Y en 1984, el XCOM había crecido hasta multiplicarse
por diez. El XCOM supuso un ahorro
de cuarenta millones de dólares al año para la DEC.
Entre los años 80 a 85 se
produce la revolución de los
Sistemas Expertos
En estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como
el DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel
y eléctricas. "Aldo en Disco" para la reparación de calderas
hidroestáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.
Se
crearon multitud de empresas
dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie Group,
Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation, Cognitive Systems
Inc. formando una inversión
total de 300 millones de dólares. Los productos
más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las "máquinas Lisp", que
se trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP
con la misma rapidez que en un ordenador central, y el otro producto
fueron las "herramientas
de desarrollo de sistemas expertos".
En 1987 XCON empieza a no ser rentable.
Los técnicos de DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente llegándose a gastar
más de dos millones de dólares al año para mantenimiento
y algo parecido ocurrió con el DELTA..También en 1987 aparecieron los
microordenadores Apple y compatibles IBM con una potencia
parecida a los LISP. El software se
transfirió a máquinas convencionales utilizando el lenguaje "C" lo que acabó con
el LISP.
A partir de los 90 y con el desarrollo de la informática, se produce
un amplio desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos, pudiéndose
afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas
empresas en la actualidad.
La evolución
histórica de los métodos
utilizados en el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a
medida que se ha ido desarrollando la IA y los diferentes métodos que se han
empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG
condicionaron esa evolución, así como investigaciones
en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se
desarrollaron en los años 60 eran capaces de resolver solo problemas basados en
situaciones determinadas ,mediante sistemas de reglas .Es a partir de los 70
cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas,
basados en medidas difusas al principio y en redes probabilísticas
con posterioridad
3. Definiciones De Sistemas Expertos
¿Qué es un sistemas experto?
Los sistemas expertos forman parte de un
firme y verdadero avance en inteligencia artificial. Los sistemas expertos
pueden incorporar miles de reglas. Para una persona seria una experiencia casi
"traumática" el realizar una búsqueda de reglas posibles al completado de un
problema y concordar estas con las posibles consecuencias, mientras que se sigue
en un papel
los trazos de un árbol de búsqueda. Los sistemas expertos realizan amablemente
esta tarea; mientras que la persona responde a las preguntas formuladas por el
sistema experto, este busca recorriendo las ramas más interesantes del árbol,
hasta dar con la respuesta a fín al problema, o en su falta, la más parecida a
esta. Los sistemas expertos tienen la ventaja frente a otro tipos de programas
de Inteligencia Artificial, de proporcionar gran flexibilidad a la hora de
incorporar nuevos conocimientos. Para ello solo tenemos que introducir la nueva
regla que deseemos hacer constar y a está, sin necesidad de cambiar el
funcionamiento propio del programa. Los sistemas expertos son "auto
explicativo", al contrario que en los programas convencionales, en los que el
conocimiento como tal está encriptado junto al propio programa en forma de
lenguaje de ordenador. Los expertos de I.A. dicen que los sistemas expertos
tienen un conocimiento
declarativo, mientras que en los demás programas es procedural.
Descripción Del Esquema
Para realizar un sistema experto integran dos
personas el Experto del Dominio
(profesional X) y un Ingeniero de Conocimiento (programador), que estos van
enlazar sus experiencias almacenándolos en la Base de conocimientos que mediante
la interface va a permitir al usuario llegar a comunicarse con el motor de
inferencia, el cual es va a tomar la decisión de aplicar todo lo almacenado en
la base de conocimientos.
La Base de conocimiento nos halla la base datos y
estas esta compuestas por lenguajes de predicado, esta es uno de los componentes
que contiene el conocimiento del experto o también llamado base de datos, su función es
almacenar experiencias, conocimientos , etc. de una determinada área.
Existen dos tipos de base de conocimiento:
El procedural ;
Se usa en
los lenguajes. estructurados como son Pascal, C, Visual
Basic etc.
El declarativo;
Esta basado en hechos que vienen a ser acciones
que se dan dentro del problema se ulitizan los lenguajes Prolog y Lisp.
El
Motor de Inferencia
Su función es administrar , como, cuando, y las reglas
de producción
que se aplicaran para la solución de un determinado problema
Dirige y
controla la implementación del conocimiento, además permite decidir que tipo de
técnicas se usaran durante el diseño
del sistema experto.
La Interface
Parte que permite la
comunicación con el usuario, en forma vidireccional(ambos lados). Mediante
al Interface el Motor de Inferencia reconoce la pregunta y saca datos de la Base
de Conocimiento y mediante la Interface responde la pregunta
Descripción del esquema:
DEMONIO; Es la parte principal de la estructura
de control
el cual va seguir un encadenamiento hacia atrás y hacia delante y esta a su vez
está compuesta de dos campos específicos PROCEDIMIENTOS
ESPECIALES son los pasos a seguir compuestas por reglas, normas de
producción, ELEMENTOS DE METACONOCIMIENTO compuestas por redes
neuronales, por que está e la capacidad de aprender, entender y responder a
la pregunta realizada por un usuario.
Todo esto se interactúan a partir de
cierto conocimiento deducido durante la ejecución de la aplicación.
Esto nos
va a conllevar a una RUPTURA en la que el demonio retorna para cumplir un
FUNCIONAMIENTO SISTEMÁTICO usando tipos de búsqueda implementada y
completa.
Primero se da el primer funcionamiento del motor de estructura que
esta dado con los procedimientos especiales y con los elementos de
metaconocimiento, todo esto experimentado lo vamos a llevar al principal
funcionamiento sistemático con una búsqueda implementada, para dar lugar a un
respuesta satisfactoria para quien lo está usando o manejando.
Explicamos la
arquitectura,
como Base de Conocimientos vamos a tener hechos y reglas de un sistema
determinado las cuales van a ser codificadas para que la
computadora puede interpretar, y ser utilizada adecuadamente por los
usuarios y de acuerdo a la aplicación. Estos resultados van a servir a otros
sistemas y que estos van a alimentar a nuestras bases de conocimientos
originales para obtener mejores resultados.
Son programas que se han diseñado principalmente para emular un comportamiento
inteligente. Incluyen algoritmos
de juego
tales como el ajedrez,
programas de comprensión del lenguaje natural, visión por computadora,
robótica y
"sistemas de expertos". responde a una interfaz ensamblador,
el segundo a interfaz compilador y el ultimo a interfaz interprete.
Un
Lenguaje de Programación se
basa en reglas de acción (silogismos) , y el análisis de
posibilidades dándonos una ayuda muy útil en todas las ramas de la
acción humana. Es así como los Sistemas Expertos desarrollan una Función muy
importante "Realizar tareas genéricas: es decir para la
monitorización y el diagnóstico, además de los trabajos de simulación de
la realidad (Realidad
Virtual en la actualidad) .
Algunos lenguajes son lenguajes
principalmente interpretados, como APL, PROLOG y LISP. :.
APL (A Programing
Language)
Diseñado para tablas, vectores
y matrices;
utiliza símbolos especiales, distintos que el ASCII.
HISTORIA:
Introducido por Kenneth Iverson, en el año de 1962. Durante los
siguientes 7 años IBM trabajo en el APL, defino un conjunto de caracteres y un
lenguaje "APL/360", el cual se requiere un hardware especial.
Conceptos lisp:
Entonces: La estructura más importante en LISP es la
lista
Componentes de un sistema lisp.
Un componente importante de
un sistema LISP es la gestión dinámica de la
memoria. El sistema administrará el espacio en la memoria para las listas en
constante modificación, sin que el usuario lo deba solicitar. Libera los
espacios de memoria que ya no son necesarios y los pone a disposición de usos
posteriores. La necesidad de este proceso
se deriva de la estructura básica de LISP, las listas, que se modifican de forma
dinámica e ilimitada.
Además un sistema LISP abarca bastante más que el solo
intérprete del lenguaje LISP. Consta de algunos módulos que ofrecen ayuda
en el desarrollo y control del progreso en programas, como son el Editor, el
File-System y el Trace.
PROLOGO (PROgramación LOGica):
Mecanismos Del Prolog
La Recursividad representa la estructura más
importante en el desarrollo del programa. En la sintaxis del PROLOG no existen
los bucles FOR ni los saltos; los bucles WHILE son de difícil incorporación, ya
que las variables
sólo pueden unificarse una sóla vez. La recursión es más apropiada que otras estructuras
de desarrollo para procesar estructuras de datos recursivas como son las listas
y destacan en estos casos por una representación más sencilla y de mayor
claridad.
La Instanciación es la unión de una variable a una constante o
estructura. La variable ligada se comporta luego como una constante.
La
Verificación es el intento de derivar la estructura a comprobar de una pregunta
desde la base de conocimientos, es decir, desde los hechos y reglas. Si es
posible, la estructura es verdadera, en caso contrario es falsa.
La
Unificación es el componente principal de la verificación de estructuras. Una
estructura estará comprobada cuando puede ser unificada con un hecho, o cuando
puede unificarse con la cabecera de una regla y las estructuras del cuerpo de
dicha regla pueden ser verificadas.
Para el desarrollo de los sistemas expertos se utilizan lenguajes de ingeniería
del conocimiento. Los lenguajes más difundidos para el desarrollo de los SE son
RITA, ROSIE, y ROOS.
Comenzaremos hablando de ROSIE, un lenguaje
evolucionado de RITA. Este lenguaje permite al programador describir relaciones
complejas y manipularlas simbólica y deductivamente. Además soporta trabajo en
redes, trabaja en una forma Interactiva compilada e interpretada y cuenta con
una serie de depuradores y herramientas de programación. Como puede ser
programada en una sintaxis parecida al Ingles esto la hace bastante leíble y
entendible para los usuarios. Este lenguaje integra dos paradigmas
programáticos que lo hace especial: modelacimiento basado en reglas y
procedure-oriented computing (al ser lenguajes secuenciales y al mismo tiempo
orientados a objetos), y por último es que puede ser organizado como un programa
LISP lo que la hace fácil de aprender.
El lenguaje ROSS, es un lenguaje de
programación orientado a objetos, y combina la Inteligencia Artificial y los
Sistemas Expertos principalmente en el área de simulaciones. Entre sus ventajas
se citan las facilidades para buscar entre objetos y su comportamiento. El
programa se desarrolla de una forma que los objetos se comunican mandando
mensajes para causar que las reglas o comportamientos apropiados sean
ejecutados.
Se presenta en forma resumida dos Sistemas Expertos que fueron
decisivos para el éxito
del avance investigador en el campo de los Sistemas Expertos.
Mycin
Sistema Experto para diagnósticos médicos
MYCIN es un Sistema
Experto para la realización de diagnósticos, iniciado pro Ed Feigenbaum y
posteriormente desarrollados por E.Shortliffe y sus colaboradores. Su función es
la de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de
diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. El
sistema MYCIN, al ser consultado por el médico, solicita primero datos generales
sobre el paciente: nombre, edad, síntomas, etc. Una vez conocida esta
información por parte del sistema, el Sistema Experto plantea unas hipótesis.
Para poder
verificarlas comprueba primero la exactitud de las premisas de la regla (Os
preguntareis como hace esto). Esto se realiza mediante una búsqueda de
enunciados correspondientes en la base de conocimientos. Estos enunciados pueden
a su vez estar de nuevo en la parte de consulta de otra regla. También lo
realiza mediante determinadas preguntas al usuario. Aquí se hacen preguntas del
tipo: ¿Se ha practicado en el paciente algún tipo de intervención quirúrgica?
Con las respuestas que recibe, el MYCIN verifica o rechaza las hipótesis
planteadas. Una serie de tests han demostrado que MYCIN trabaja igual de bien
que un médico.( A mi particularmente me cuesta mucho creerlo y me parece que es
increíble, pero ahí están los resultados de los test).
Xcon
Sistema Experto para configuración de Ordenadores.
XCON es un
Sistema Experto para configuraciones desarrollado por la Digital Equipment
Corporation. Según los deseos individuales del cliente se
configuran redes de ordenadores VAX. Ya que el abanico de productos que se
ofrecen en el mercado
es muy amplio, la configuración completa y correcta de un sistema de estas
características es un problema de gran complejidad.
Las funciones de este
Sistema Experto son las siguientes:
¿Pueden conjugarse los componentes
solicitados por el cliente de forma conveniente y razonable?
¿Los componentes
de sistema especificados son compatibles y completos?
Las respuestas a estas
preguntas son muy detalladas. XCON es capaz de comprobar y completar los pedidos
entrantes mucho más rápido y mejor que las personas encargadas hasta ahora de
esa labor
También se han desarrollado Asesores Inteligentes para apoyar la enseñanza
de programación, en distintos lugares y con distintas arquitecturas. Entre
otros, podemos mencionar:
COACH (Cognitive Adaptive Computer
Help):
Permite crear ayuda personalizada al usuario. Es un observador de las
acciones del usuario que está aprendiendo a operar un ambiente,
y en base a ellas construye un modelo adaptativo del usuario. Si bien el
concepto general es aplicable para áreas diversas tales como las Interfases
Inteligentes y el soporte técnico, en particular es de interés para este trabajo
ya que los dominios de prueba que modeló corresponden al de un lenguaje y un
entorno de programación (LISP y UNIX,
respectivamente); así como por la prueba de adaptabilidad a distintos dominios
en que probó ser efectivo. En dicha prueba, después de completar el desarrollo y
pruebas
del tutor bajo el dominio de LISP, se encargó a un estudiante inexperto, su
adaptación al dominio de UNIX; dado el éxito de la adaptación, a pesar de la
inexperiencia del constructor del dominio, Selker concluye que la aplicación de
los conceptos y modelación del dominio son apropiados para diversos dominios, y
por lo tanto, fácilmente adaptables.
Una de las contribuciones importantes de
Coach consiste en la descripción de
diversos modelos
de usuarios, representados por medio de frames adaptativos; y el modelado
cognitivo de variables tales como la experiencia, la latencia del conocimiento.
Por otro lado, el análisis de resultados que hace Selker, basado en el
comportamiento registrado por los usuarios de sistemas tradicionales y los del
sistema asesor, muestra
variables cuantificables para medir el éxito de un sistema similar como el que
ocupa este trabajo.
Tratar de imitar el funcionamiento del cerebro
humano a nivel computador
lo cual implica construir una analogía de tipo físico del cerebro del hombre.
Esto podría llamarse entonces enfoque físico, y como principal exponente de este
rumbo encontramos a las redes neuronales.
Tratar de lograr el conocimiento
humano a través de la lógica, por lo que estaríamos en presencia de un enfoque
lógico. En este enfoque de pensamiento
encontramos a los sistemas expertos que intentan reproducir el razonamiento
humano de forma simbólica.
Sugerencias
www.dei.va.educpy\tar17\sexpreti\historia.htm
www.sarder.upeu.edu.pe\~miguel+\temas\expertos.htm
www.fotunecity.com\skycod.per\ronrow\207\se\portada.htm
www.monografias.com
Trabajo enviado por:
[email protected]
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