Sistemas expertos

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SISTEMAS EXPERTOS

Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento y trabajo de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.
Los programas convencionales utilizan datos exactos lo que es una indudableventaja de los computadores. Esta clase de datos se denomina conocimiento factual o preciso.
Los humanos usamos una mezcla de ese conocimiento factual y de conocimiento heurístico (o sea la intuición lógica), que es una indisputable ventaja de los humanos.
Los sistemas expertos tratan de emular ese conocimiento heurístico, lo que los hace superiores a los programas convencionales ya que puedentratar con datos "inciertos", o sea, no precisos.

OBJETIVO.- Pueden resolver problemas muy difíciles como los expertos humanos, razonan pero en base a un conocimiento adquirido, funcionan con datos que contienen errores, contemplan múltiples hipótesis en competición simultáneamente, y pueden justificar sus conclusiones.

Tipos de SE
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
Basados en reglas previamente establecidas.
 Basados en casos o CBR (Case BasedReasoning).
 Basados en redes bayesianas.

En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:
 Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
 Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado conanterioridad se adapta al nuevo problema.
 Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.

Básicamente el Sistema Experto esta compuesto por los siguientes módulos:

1. Base de conocimientos: Consiste en las reglas, procedimientos y datos intrínsecos al área del problema. Generalmente se construye a través de consulta con uno o varios expertos del área, para incluirel conocimiento heurístico, manuales, base de datos, etc.

2. Motor de inferencia: Es el mecanismo usado para extraer el conocimiento de la base de conocimientos, para alcanzar una solución o conclusión determinada.

3. Interface con el usuario: Es el medio de comunicación entre el sistema experto y el usuario. Permite que el usuario pueda describir el problema al sistema experto. Interpretasus preguntas, los comandos y la información ofrecida.

LAS REGLAS DE INFERENCIA.- La mayoría de los sistemas expertos almacenan su conocimiento en forma de reglas de inferencia: sí esto, entonces eso; sí eso, entonces aquello otro.
Las reglas de inferencia permiten relacionar hechos o situaciones del mundo real para deducir otros hechos que, en principio, no son evidentes sin la utilización dedicha reglas.

MODELO (REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO).- Como habíamos mencionado antes existen dos clases de conocimiento a tratar:

1.Conocimiento factual, o sea, aquel que por naturaleza es preciso y libre de "ruido". Se caracteriza también por ser objetivo y fácil de representar.

2.Conocimiento heurístico, es el conocimiento que usamos intuitivamente pero en forma consciente. NO espreciso ya que generalmente es subjetivo y es difícil de representar.

Existen varias maneras de representar el conocimiento, tales como:

Redes semánticas, Marcos, Reglas de producción, Lógica de predicados, Libretos, Híbridos.
En la construcción de los sistemas expertos el modelo mas usado es el de las reglas de producción por su versatilidad. Sin embargo recientemente los modelos híbridos, osea, la combinación de algunos de los modelos, han tenido mucho éxito en su aplicación, especialmente para la representación del conocimiento heurístico.

Las reglas de producción generalmente son escritas en la forma IF-THEN, donde:

IF premisa, THEN conclusión
IF entrada, THEN salida
IF condición, THEN acción
IF antecedente, THEN consecuente
IF datos, THEN resultados
IF acción, THEN...
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