Introducción
La
Inteligencia artificial es la ciencia de la
computación que diseña maquinas para realizar varias tareas igual o mejor que el
ser humano (1). Se puede decir que abarca cuatro areas de
estudio:
- Simulación de la capacidad sensorial
humana
- Robotica
- Lenguajes naturales
- Sistemas Expertos
Los sistemas expertos son SBC (Sistemas
Basados en Conocimiento) que imitan el pensamiento de un experto para resolver
problemas de un campo particular (1), pudiendo mejorar su productividad, ahorrar
tiempo y dinero, conservar sus valiosos conocimientos y difundirlos más
fácilmente.
Este articulo consta de siete
partes:
- Historia de los Sistemas Expertos
- Definición de Sistema Experto
- Caracteristicas de los Sistemas
Expertos
- Aplicaciones actuales
- Ventajas y Limitaciones
- Futuro
- Conclusiones
- Historia
de los Sistemas Expertos (2)
Comúnmente se piensa que la Inteligencia
Artificial, es un area que se viene desarrollando hace
aproximadamente 5 o maximo 10 años atrás, pero esto no es cierto, este concepto
viene desde los años 50 cuando Alan Turing publico su libro llamado
“Inteligencia y funcionamiento de las maquinas”. A continuación se dará un breve
resumen de la historia de los Sistemas Expertos agrupada por
fechas:
- 1956: John McCarthy propone el uso del termino
Inteligencia Artificial para denominar el estudio del tema, en una conferencia
en Vermont (USA).
- 1957: Aparece la primera version de “The General
Problem Solver” (GPS: Solucionador General de Problemas), el cual era capaz de
solucionar problemas de sentido comun pero no de la vida
real.
- 1958: John McCarthy desarrolla el lenguaje LISP
(LISt Procesing).
- 1965: Aparece el primer Sistema Experto llamado
DENDRAL, se utilizaba para identificar estructuras químicas moleculares a partir
de su análisis espectrográfico., su realización duro mas de 10 años
(1965-1975).
- 1972: Se desarrolla MYCIN en la Universidad de
Stanford, un Sistema Experto para el diagnostico de enfermedades infecciosas.
Tambien aparece el lenguaje PROLOG.
- 1974: Aparece PROSPECTOR, un Sistema Experto de
prospección minera desarrollado en la Universidad de
Stanford.
- 1979: Se desarrolla XCOM, un Sistema Experto que se
encargaba de configurar todos los computadores que salian de la DEC (Digital Equipament
Corporation).
- Entre 1980 y 1985 se
produce la revolucion de los Sistemas Expertos, en este intervalo de tiempo se crearon Sistemas como
el DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel
y eléctricas; se crearon multitud de empresas dedicadas a los Sistemas Expertos
como Teknowledge Inc., Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation,
Cognitive Systems Inc.
- A partir de los 90 y con el desarrollo de la
informática, se produce un amplio desarrollo en el campo de la IA y por ende de los Sistemas
Expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta
habitual en determinadas empresas en la actualidad.
- Definicion de Sistema Experto
Son programas de ordenador diseñados para actuar como
un experto humano en un dominio particular o área de conocimiento. En este
sentido, pueden considerarse como intermediarios entre el experto humano, que
transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo utiliza para resolver
un problema con la eficacia del experto. El Sistema Experto utilizará para ello
el conocimiento que tenga almacenado y algunos métodos de inferencia.
Simultaneamente, el usuario puede aprender observando el comportamiento del
sistema, es decir, los sistemas expertos se pueden considerar al mismo tiempo
como un medio de ejecución y transmisión del conocimiento (3).
De esta definición se desprenden las dos habilidades
fundamentales que poseen los Sistemas Expertos:
·
La habilidad de
aprendizaje, la cual requiere la interacción de un experto en alguna rama
específica del saber y un ingeniero de conocimiento, que se encarga de traducir
este conocimiento del experto a reglas heurísticas para formar la base de
conocimiento.
·
La habilidad
para simular el razonamiento que posee el Sistema Experto, esta se desprende de
“caminar” a lo largo de las reglas heurísticas introducidas al sistema por un
experto, a través del proceso de aprendizaje durante la generación de las bases
del conocimiento.
Se debe tener en cuenta que la principal
característica del experto humano viene a ser el conocimiento en ese campo
concreto, por consiguiente, un Sistema Experto debe ser capaz de representar
dicho conocimiento profundo con el objetivo de utilizarlo para resolver
problemas, justificar su comportamiento e incorporar nuevos
conocimientos.
- Caracteristicas de los Sistemas Expertos
(4)
Para que un sistema computacional actúe
como un verdadero experto, es deseable que reúna, en lo posible, lo más
importante de las características de un experto humano, esto
es:
- Habilidad para adquirir conocimiento.
- Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o
apreciaciones.
- Solidez en el dominio de su conocimiento.
- Capacidad para resolver problemas.
La caracteristica fundamental de un Sistema Experto
es que separa los conocimientos almacenados (Base de conocimiento) del programa
que los controla (Motor de inferencia). Los datos propios de un determinado
problema se almacenan en una base de datos aparte (Base de
hechos).
Ademas cuenta con caracteristicas adicionales las
cuales seran nombradas a continuación:
- Competencia en su campo: Es el significado de
experto. Es necesario que pueda resolver problemas con una eficiencia y
calidad comparables a las de un experto humano.
- Dominio reducido: El limitarse a un dominio
reducido es un requisito para alcanzar la competencia.
- Capacidad de explicación: Es aquella capaz de
explicar cómo ha resuelto el problema, es decir, qué método ha aplicado y por
qué lo ha aplicado.
- Tratamiento de la incertidumbre: Es una exigencia
que se deriva de la complejidad de los problemas que van a aborda los sistemas
expertos.
- Flexibilidad en el diálogo: Es deseable que los
sistemas expertos tengan esta capacidad, llegando en la medida de lo posible a
comunicarse (entender y expresarse) en lenguaje natural como un experto
humano.
- Representación explícita del conocimiento: Es
necesaria para considerar que un sistema está basado en
conocimiento.
La siguente tabla muestra algunas diferencias que
existen entre los sistemas clasicos y los expertos:
|
SISTEMA CLASICO |
SISTEMA EXPERTO |
|
No contiene errores |
Puede contener
errores |
|
No da explicaciones, los datos solo se usan o
escriben |
El Sistema Experto cuenta con el modulo de
explicación |
|
Los cambios son
tediosos |
Los cambios en las reglas son
faciles |
|
El sistema solo opera
completo |
El sistema puede funcionar con pocas
reglas |
|
Se ejecuta paso a paso |
La ejecución usa heurística y
logica |
|
Representa y usa datos |
Representa y usa
conocimiento |
Tabla 1.
Comparación entre un sistema tradicional y un Sistema Experto
(3)
- Aplicaciones actuales (5)
Algunos de los campos de aplicación de los Sistemas
Expertos son: Medicina, Finanzas y Gestion, Militar, Educación, Transportes,
Aeronautica, Agricultura, Arqueología, Derecho, Geologia e Industria electronica, informatica y
telecomunicaciones.
A
continuación se enunciaran algunos de los Sistemas Expertos que existen en la
actualidad o que se encuentran en desarrollo:
- MYCIN: Es el primer Sistema Experto que llego a
funcionar con la misma calidad que un experto humano. Es un sistema de
diagnostico y prescripcion en medicina, altamente especializado, diseñado para
ayudar a los medicos a tratar con infecciones de meningitis y bacteriemia. Una
serie de tests han demostrado que MYCIN trabaja igual de bien que un
médico.
- TROPICAID: Permite obtener información adicional
sobre los medicamentos más usados. Este selecciona un conjunto de posibles
diagnósticos a partir del análisis del cuadro médico, y propone un tratamiento
óptimo para el caso concreto.
- ADICORP: Realiza diagnosticos de equipos
industriales complejos, ademas, trabaja en proyectos de Vision
Artificial.
- PROSPECTOR: Sistema para la evaluación de
emplazamientos geológicos. Capaz de deducir una
gran parte del depósito de pórfiro de molibdeno en el estado de Washington,
este yacimiento que los geólogos no habían sabido detectar hasta entonces, y
que esta valorado en cien millones de dólares.
- Palladian Operations Advisor: Es de Palladian
Software Inc. (USA), fue diseñado específicamente para la dirección de
la producción. Puede analizar el estado de la combinación de productos para
mantener la mayor eficacia y rentabilidad posible de las
operaciones.
- LABEIN (Laboratorio de Ensayos e Investigaciones
Industriales, en España), desarrolló un sistema inteligente para el diseño de
motores eléctricos mediante la aplicación de las tecnologías clásicas de
Sistemas Expertos a los sistemas de CAD/CAE de diseño y análisis.
- DELTA: Ayuda a los mecánicos en el diagnóstico y
reparación de locomotoras diesel y eléctricas. Este sistema no solo da
consejos expertos, sino que también presenta informaciones por medio de un
reproductor de vídeo.
- STEAMER: Se creó para enseñar a los oficiales de la
armada los problemas de funcionamiento de una planta de propulsión a vapor,
como las que impulsan a ciertos barcos.
- Eolo CN-235: Ofrece un curso específico para
pilotos y técnicos de mantenimiento, a todos los compradores del avión CN-
235. Es un sistema de enseñanza interactivo que integra gráficos, texto y
vídeo.
- GUIDON: Utilizado por las Facultades de Medicina
para formar a los médicos en la realización de consultas. GUIDON viene a ser
una reorganización de MYCIN con intenciones educativas, por esto, tiene la
ventaja adicional de disponer de toda la base de conocimientos de MYCIN además
de la experiencia acumulada.
- PUFF: Estudia la función
pulmonar.
- HERSAY: Intenta identificar la palabra
hablada.
- CASHVALUE: Evalúa proyectos de
inversión.
- VATIA, que asesora acerca del impuesto sobre el
valor añadido o I.V.A.
- 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.
- Ventajas
y Limitaciones (4,
6)
Los valiosos conocimientos de un experto se guardan y
se difunden, de forma que, no se pierden aunque desaparezca el especialista. En
los Sistemas Expertos se guarda la esencia de los problemas que se intenta
resolver y se programa cómo aplicar los conocimientos para su resolución. Estos
ayudan a entender cómo se aplican los conocimientos para resolver un problema.
Esto es útil porque normalmente el experto da por ciertos sus conocimientos y no
analiza cómo los aplica.
A continuación se nombraran otras de las ventajas que
presentan los Sistemas Expertos:
- Permanencia: Los expertos humanos pueden morir,
cambiar de empresa o perder facultades lo que no puede ocurrir con un sistema
experto.
- Duplicación: El experto humano se encuentra en un
único lugar físico y es irreproducible, mientras que una vez construido un
Sistema Experto se pueden fabricar un número ilimitado de copias destinadas a
todos los lugares donde sean necesarias.
- Fiabilidad: Un Sistema Experto responderá siempre
de la misma manera ante cierto problema, mientras que un experto humano puede
estar condicionado por factores emocionales, prejuicios personales, tensión,
fatiga, etc.
- Bajo costo: Aunque puede resultar caro inicialmente
construir un sistema experto, una vez construido produce grandes
beneficios.
- Facilita el entrenamiento del personal: El Sistema
Experto puede ayudar de manera importante, y a costo menor, a la capacitación
y adiestramiento del personal sin experiencia.
- La separación entre base de
conocimiento y motor de inferencia proporciona una gran flexibilidad al
SE.
- En manipulación de símbolos, los SE
abren el campo a nuevas aplicaciones, no automatizadas hasta la
fecha.
Por otro lado, los Sistemas Expertos presentan
grandes carencias frente a los seres humanos:
- Sentido común: Para un ordenador no hay nada
obvio.
- Lenguaje natural: Todavía nos encontramos muy lejos
de tener un sistema que pueda formular preguntas flexibles y mantener una
conversación informal con un usuario o con un paciente.
- Experiencia sensorial: Los Sistemas Expertos de la
actualidad se limitan a recibir información.
- Perspectiva global: Un experto humano es capaz de
detectar inmediatamente cuáles son las cuestiones principales y cuáles son
secundarias (separando los datos relevantes de los detalles
insignificantes).
Además existen estas otras
limitaciones:
- Falta de capacidad de aprendizaje: Los expertos
humanos son capaces de aprender de la experiencia.
- Capacidad de manejar conocimiento no estructurado:
El experto humano organiza y usa la información y el conocimiento presentados
de forma poco ordenada.
- Funciones genuinamente humanas: por ejemplo, todo
lo relacionado con el lenguaje natural, la formación de conceptos, el
conocimiento de sentido común y la creación queda fuera de los Sistemas
Expertos, al menos en el estado actual del conocimiento.
- La extracción del conocimiento es el
problema más complejo que se les plantea a los ingenieros de
conocimientos.
- Los SE son incapaces de reconocer un
problema para el que su propio conocimiento es inaplicable o
insuficiente.
- Los motores de inferencia poseen
algunos límites.
- Falta personal competente para
investigar y desarrollar aplicaciones.
- Futuro
(7, 8)
- Los Sistemas Expertos se utilizaran mucho más en
las organizaciones, debido a que la tecnología también es cada vez más
accesible para una gran mayoría de las empresas.
- Las interfaces de los Sistemas Expertos serán
en leguaje natural, lo cual facilitará la comunicación entre usuarios y el
sistema.
- Se manejarán herramientas inteligentes para
explotar la información que contengan las bases de datos, permitiendo con ello
un mejor uso de la información.
- Los Sistemas Expertos se integrarán a otras
tecnologías para dar un mayor soporte en todas las áreas de la empresa.
- Los Sistemas Expertos tendrán una
mayor difusión, su programación y utilización serán más fáciles.
- Los SE estarán embebidos en diversas
aplicaciones, especialmente en software de uso general, como el producido por
Microsoft; y, en sistemas de supervisión y control.
- En el futuro estos Sistemas Expertos
sabrán más sobre sus preferencias de las personas que ellas mismas.
- Conclusiones
- Cuando los expertos humanos en una determinada
materia son escasos, los Sistemas Expertos pueden almacenar su conocimiento
para cuando sea necesario poderlo aplicar.
- Se pueden utilizar personas no
especializadas para resolver problemas. Además si una persona utiliza
regularmente un sistema experto aprenderá de el, y se aproximará a la
capacidad del especialista.
- A pesar de los avances logrados, la
inteligencia artificial no ha sido capaz de desarrollar sistemas capaces de
resolver problemas de tipo general, de aplicar sentido común para la solución
de situaciones complejas, de manejar situaciones ambiguas ni de utilizar
efectivamente información incompleta (6).
- El futuro de estas aplicaciones pasa por la
imaginación de cada persona, siempre que el área elegida requiera la presencia
de un experto para la obtención de cualquier tipo de beneficio.
- Los computadores pueden llegar a
escribir su propio software.
Referencias
(1)
Notas de
clase
(2)
Historia de los
Sistemas Expertos, Monografías.com. http://www.monografias.com/trabajos10/exper/exper.shtml#intro
(3)
Sistemas
expertos. Del conocimiento al poder, Juan Jose Samper Marquez. http://www.psycologia.com/articulos/ar-jsamper01.htm#que
(4)
http://www.terra.es/personal/emmaraff/ApuntesVarios/IntroIA/IA_Tema9.doc
(5)
Sistemas
Expertos: Areas de Aplicación, Francisco Javier Martinez de Ibarreña. http://www.geocities.com/javierml.geo/doc/SistemasExpertos.html
(6)
Tendencias de
los Sistemas Expertos, German Castro Lopez. http://www.netmedia.info/netmedia/articulos.php?id_sec=32&id_art=2255
(7)
Caracteristicas
de los Sistemas Expertos, Universidad Nacional de Colombia. http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/economicas/92211/lecciones/unidad2/ia/pagina6_6.htm
(8)
Los proximos
años, Revista Enter: Computadores y Tecnologia. Octubre 20 de
2003