Sistemas Expertos

Sistemas Expertos
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que
exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema.
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Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el razonamiento de un
experto en un dominio concreto, y en ocasiones son usados por éstos.
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Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las
respuestas, dando así lugar a una mejora de la productividad del propio experto al
usar este tipo de sistemas informáticos.
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Sistemas Expertos
Los SE inician a mediados de los sesenta. Para esta época Alan Newell y Herbert
Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver). Podía
trabajar problemas de aritmética, la torre de hanoi y otros problemas similares. Sin
embargo, no podía resolver problemas del mundo real.
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Tiempo después, se decidió cambiar el enfoque de los SE, restringiendo su
ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un
experto humano.
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Sistemas Expertos
Para que un sistema experto sea considerado una herramienta efectiva, este debe:
1. Interactuar con el usuario facilmente: los usuarios deben poder interactuar
con el sistema a través de diálogos y botones que sean fácil de utilizar.
2. Explicar su razonamiento: deben ser capaz de explicar el razonamiento que
fue utilizado para llegar a la conclusión.
3. Adquirir nuevos conocimientos: el sistema debe ser capaz de aprender de los
resultados que haya generado, de manera que sus respuestas sean cada vez
mejores.
Sistemas Expertos
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
Basados en reglas previamente establecidas: Aplicando reglas heurísticas
para su evaluación y aplicación.
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Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning): Aplicando el
razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado
con anterioridad se adapta al nuevo problema.
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Basados en Redes Bayesianas: Aplicando redes bayesianas, basadas en
estadística y el teorema de Bayes.
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Ventajas:
Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no
envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.
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Replicación: Una vez programado un SE lo podemos replicar infinidad de veces.
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Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar
cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
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Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la
capacidad de duplicación el coste final es bajo.
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Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos
para el ser humano.
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Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí
(cansancio, presión, etc.).
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Desventajas:
Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio.
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Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación
informal mientras que con un SE no podemos.
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Facilidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de
sus errores y de errores ajenos, el aprendizaje de un SE es muy complicado.
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Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las
cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.
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Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para
la resolución de un problema.
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Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento
poco estructurado.
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Aplicaciones en:
Diagnóstico
Predicción
Planificación
Instrucción
Configuración
Supervisión
Control
Consejo
Determinar problemas basados en la evidencia observada. Detección
de fallas o malfuncionamiento a partir de observaciones
Inferir un resultado a partir de una observación dada.
Desarrollo de planes para alcanzar objetivos
Tutores inteligentes
Ensamblar correctamente los componentes de un sistema
Comparar los datos observados con los esperados para juzgar
desempeño
Interpretar, predecir y monitorizar el comportamiento de un
sistema, para regular su comportamiento
Prescribir un tratamiento para un problema dado
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Ejemplos Importantes:
DENDRAL: Creado en 1967. Considerado el primer SE. Su función era Identificar
estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectográfico.
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MYCIN: Creado en los 70s. Utilizado para realizar diagnósticos de infecciones de
la sangre. Introdujo el uso de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de
explicar el proceso de razonamiento. Posee claramente diferenciados el motor de
inferencia y su base de conocimientos. Esto da como resultado un Sistema Vacío,
con el cual se han creado otros SE, como:
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SACON: Utilizado para estructuras de ingeniería.
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PUFF: Para estudiar la función pulmonar.
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GUIDON: Para elegir tratamientos terapéuticos.
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CASNET: realiza el tratamiento del galucoma. Posee una potente base de datos,
haciéndola portador de un elevado nivel de conocimiento.
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ELECTROCARDIGRAPH: Realiza la interpretación de electrocardiogramas.
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INTERNIST: Puede diagnosticar hasta 500 enfermedades que forman parte del
área de la medicina interna.
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RI: Para el descubrimiento de yacimientos petroliferos bajo aguas marinas.
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Sistemas Expertos
Aplicaciones actuales de los SE:
Videojuegos: El razonamiento de los personajes que no son controlados por el
jugador suelen estar contenidos en un SE.
Telefonia Celular: Las predicciones de los celulares son manejados por SE.
Busqueda: Los manejadores de busqueda como google, yahoo y bing utilizan un
SE para realizar la busqueda en base a los gustos del usuario.
Publicidad en Linea: Al igual que con la busqueda la publicidad mostrada suele
ser en base a los gustos del usuario, la decisión de que publicidad mostrar es
tomada por un SE
Muchos de estos ejemplos están también relacionados con el tema de Agentes
Inteligentes.