SISTEMAS EXPERTOS LILIANA BENAVIDES VANEGAS

SISTEMAS EXPERTOS
LILIANA BENAVIDES VANEGAS -2012150014
SANDRA MARCELA MARTINEZ HAMON-2012150050
DIANA PAOLA NIÑO ORTIZ- 2012150005
INGENIERO
PEDRO HUMBERTO CASTAÑEDA
ESCUELA COLOMBIANA DE CARRERAS INDUSTRIALES
INGENIERIA DE SISTEMAS
SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL
GRUPO 6AN
BOGOTA, ABRIL 25 DE 2012
TABLA DE CONTENIDO
1. SISTEMAS EXPERTOS ............................................................................................. 5
1.1 Orígenes ..................................................................................................................... 5
1.2 Breve historia de los sistemas expertos........................................................................ 6
2 ¿Qué es un sistema experto? ..................................................................................... 7
2.1 Características de un sistema experto ................................................................... 9
3. Los Componentes Básicos De Un Sistema Experto .......................................... 9
3.1 Base del conocimiento (Knowledgebase).............................................................. 9
3.2 La base de los hechos .............................................................................................. 9
3.3 EL motor de referencia ........................................................................................... 10
3.4 Interfaz de Usuario .................................................................................................. 10
3.4.1 Módulo de comunicaciones ................................................................................ 10
3.4.3 Módulo de explicaciones ..................................................................................... 11
3.4.4 Módulo de adquisición de conocimiento ........................................................... 11
4 Arquitectura De Un Sistema Experto ....................................................................... 12
5 Ventajas........................................................................................................................ 13
6 ¿Por qué utilizar un Sistema Experto? .................................................................... 13
7 Factores De Riesgo ................................................................................................ 13
8 Elementos de un sistema experto ........................................................................... 14
9 Desarrollo Para La Construcción De Un Sistemas Experto............................................. 15
9.1 Identificación.............................................................................................................. 15
9.2 Conceptualización ................................................................................................... 15
9.3Formalización –Estructuración ............................................................................... 15
9.4 Verificación de pruebas- auditoria ........................................................................ 16
9.5 Implementación....................................................................................................... 16
10 El Equipo De Desarrollo .......................................................................................... 17
12 Aplicación De Los Sistemas Experto..................................................................... 18
12.1 Áreas de aplicación ............................................................................................... 19
13. Caso Real ................................................................................................................. 21
13.1 Sistema de parqueo para vehículos ................................................................... 21
CONCLUSIONES........................................................................................................... 23
GLOSARIO.................................................................................................................. 24
BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................... 25
INTRODUCCIÓN
A mediados de los 1950s en diversos lugares alrededor del mundo
comenzó el interés por la inteligencia artificial (IA). Los lingüistas estaban
interesados en simular el procesamiento el lenguaje natural. Los
psicólogos estaban interesados en modelar el almacenamiento y la
recuperación de información de los humanos, y otros procesos
fundamentales del cerebro. Los matemáticos estaban interesados en
mecanizar ciertos procesos inteligentes, tales como la demostrar
teoremas. Todo esto llevo al desarrollo de un sistema capaz de recoger
datos, analizarlos, interpretarlos y decidir en base a estos. A este sistema
se le llamo Sistema Experto debido a que es una rama de la Inteligencia
Artificial, que es capaz de remplazar, pero no del todo, a un experto en el
área de la organización en el cual se aplica el sistema.
Desde la segunda guerra mundial se intenta desarrollar técnicas para que
los ordenadores se asemejen más al funcionamiento de los seres
humanos, las investigaciones relacionadas con la toma de decisiones, la
robótica y la síntesis de la palabra se conoce como la inteligencia artificial
(IA), Las investigaciones basados en el conocimiento son llamados
sistemas expertos, ofrecen como beneficio a la humanidad el aporte al
análisis de problemas y la toma de decisiones. Dichos sistemas
modifican los hábitos mentales de las personas en cuanto a la forma de
como resuelven los problemas de manera que esto conlleva a cambiar la
forma de realizar las actividades.
Los sistemas expertos fueron creados para un mayor entendimiento en un
mundo particular, quiere decir educar de algún modo a las computadoras
sobre algún tema particular para que esta se pueda trasmitir a los
humanos y suplirlos en alguna de sus funciones en tareas repetitivas y
ausencia de profesionales.
Se entiende que este nuevo tipo de software que imita el comportamiento
de un experto humano en la solución de problemas puede almacenar los
suficientes conocimientos de un experto para un campo determinado y
solucionarlos mediante la deducción lógica de conclusiones, análisis que
debe arrojar resultados procesados y remediando una necesidad por un
beneficio.
1. SISTEMAS EXPERTOS
1.1 Orígenes
A comienzo de los años 50 el conocido Alan Mathinsong Turing público
“inteligencia y el funcionamiento de las maquinas” este con el fin de
demostrar hasta qué punto estas tenían inteligencia.
Los primeros sistemas expertos se desarrollaron en los años 60 estos
eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones
determinadas, mediante sistemas de reglas. 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.
DENDRAL aparece en 1965 siendo este el primer sistema experto, donde
su objetivo era estudiar un compuesto químico. Exigía buscar en un árbol
las posibilidades, y por esta razón su nombre es DENDRAL que significa
en griego "árbol". Antes los químicos solo tenían una forma de resolver el
problema, hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a
prueba comparándolas con los datos. La realización duro más de diez
comprendidos entre 1965-1975.
MYCIN creado en 1972 este sistema experto dentro del campo de la
medicina para diagnóstico 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 programa 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.
TIERESIAS creado en 1973 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.
XCON creado en 1979, 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.
SMP creado en 1982 Sistemas expertos en matemáticas, Hopfield neural
net.
KEE creado en 1983 herramientas del sistema experto (intelicorp).
CLIPS creado en 1985 herramienta de la (Nasa)
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 de la actualidad.
1.2 Breve historia de los sistemas expertos
SISTEMA
FECHA
AUTOR
APLICACIÓN
DENDRAL
1965
Stanford
Deduce información sobre
estructuras químicas
Macsyma
1965
MIT
Análisis
complejo
1965
Carnegie
Mellon
1972
Stanford
Diagnóstico
de
enfermedades de la sangre
Stanford
Herramienta
transformación
conocimientos
Stanford
Exploración
herramientas
identificación
HearSay
Mycin
Tieresias
Prospector
1972
1972
-
matemático
Interpreta
en
lenguaje
natural un subconjunto del
idioma
para
la
de
mineral
y
de
Age
Herramienta para generar
Sistemas Expertos
1973
Stanford
OPS5
1974
Carnegie
Mellon
–
Caduceus
1975
University
Pittsburg
of Herramienta de diagnóstico
para medicina interna
Rosie
1978
Rand
R1
1978
Carnegie
Mellon
Herramientas
desarrollo de
Expertos
para
Sistemas
Herramienta de desarrollo
de Sistemas Expertos
–
Configurador de equipos d
computación para DEC
En estos últimos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como el
delta, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras
Disel y eléctricas. “Aldo en disco” para la reparación de calderas
hidrostáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.
Se crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como
teknowledge inc, Carnegie group, simbolics, lips machines inc,thinking
machines corporation cognitive System inc… formando una inversión
total de 300 millones de dólares.
Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías
eran las “maquinas lips”, que se trataba de unos ordenadores que
ejecutaban programas LIPS con la misma rapidez que en un ordenador
central, y el otro producto fueron las “herramientas de desarrollo de los
sistemas expertos”
2 ¿Qué es un sistema experto?
Es una rama de la inteligencia artificial, se encarga de imitar las
actividades de un humano para resolución de problemas. Están basados
en la investigación del conocimiento, donde los ordenadores pueden
ayudar a las personas en el análisis de problemas y en la toma de
decisiones, ha demostrado que pueden ser de gran utilidad, y en la
actualidad existen numerosas aplicaciones y programas que busca
mejorar la calidad y rapidez en las respuestas ofreciendo productividad
del experto, para el fin establecido.
Básicamente los sistemas expertos son máquinas que piensan y razonan
como un experto en una cierta especialidad o campo. Este debe ser
capaz de procesar, memorizar información, aprender y razonar en
situaciones determinadas e inciertas y comunicar con los hombres y otros
sistemas expertos.
Un sistema experto debería ser capaz en principio de:
 Explicar el resultado obteniendo
 Reestructurar los conocimientos que dispone en función de datos
nuevos.
 Resolver el problema que se le plantea.
Los llamados sistemas expertos basados en la investigación del
conocimiento, donde los ordenadores pueden ayudar a las personas en el
análisis de problemas y en la toma de decisiones, han demostrado
recientemente que pueden ser de gran utilidad, y están apareciendo
numerosas aplicaciones comerciales. Busca una mejor calidad y rapidez
en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del
experto.
También conocidos bajo las denominaciones de sistemas basado en
conocimiento. (Knowledge Based Systems, KBS), o Sistemas Expertos
S.E. (Expert Systems), vienen a ser programas computacionales que:
 Poseen conocimiento no codificado implícitamente Poseen
conocimiento de un experto humano o un área de conocimiento
determinada.
 Son capaces de proporcionar recomendaciones inferidas a partir
de su conocimiento.
 Pueden justificar sus propias conclusiones.
Los sistemas basados en el conocimiento desarrollados hasta hace poco
constituyen la primera generación cuya característica común reside en la
superficialidad del conocimiento que se incluye en el mismo. Los
ingenieros de conocimiento (desarrolladores de los sistemas basados en
el conocimiento) se limitan a incorporar en los sistemas la experiencia y
criterios de los especialistas sin buscar las razones últimas en las que se
basan. Actualmente existen sistemas más avanzados, sistemas de
Segunda Generación, en la que el conocimiento se estructura en dos
niveles. El primer nivel, de control (se suele aludir a él como
metaconocimiento y las reglas que lo constituyen reciben el nombre de
metareglas), sirve para determinar la forma de utilizar el segundo nivel
que es el que contiene el conocimiento de los expertos
2.1 Características de un sistema experto
Al diseñar un sistema experto se deben tener en cuenta los siguientes
ítems:
 Alto desempeño: un sistema debe tener la capacidad de responder
a un nivel de competencia igual o superior al de un especialista es
decir la capacidad del sistema debe ser muy alta.
 Tiempo de respuesta adecuado
 Capacidad de razonar
 Muestra el mismo comportamiento experto
 Representa el conocimiento simbólicamente
3. Los Componentes Básicos De Un Sistema Experto
3.1 Base del conocimiento (Knowledgebase)
Está formada por la cantidad de información disponible sobre el campo en
el que es desarrollada la aplicación.
 Debe contener tanto los hechos contrastados como creencias y los
heurísticos adquiridos por los especialistas a través de la
experiencia.
 Se pueden introducir en la base del conocimiento tal como se
extraen del especialista.
 Está formada por datos sobre la situación concreta que va ser
considerada
3.2 La base de los hechos
Está formada por los datos sobre la situación concreta donde puede ser
utilizarse como memoria auxiliar o de trabajo para almacenar los modos
de razonamiento y la forma en la que han sido utilizados y así bajo los
requerimientos de los usuarios finales, el sistema va ser capaz de explicar
cómo ha conseguido llegar a los resultados finales.
3.3 EL motor de referencia
Es un programa que se encarga de gestionar las informaciones existentes
en la base del conocimiento en la base de conocimiento y los datos de la
base de hechos confrontándolos para construir una serie de
razonamientos que nos conducen a resultados.
Puede utilizar dos modos de razonamiento diferentes:
Encadenamiento hacia delante: Una regla puede aplicarse cuando las
condiciones indicadas en la parte izquierda se cumple en la situación que
se está considerando indicada en la base de los hechos o memoria de
trabajo.
El encadenamiento hacia atrás: conjunto de hipótesis que son
contrastadas por las partes derechas de las reglas de la base del
conocimiento.
La tendencia actual es el establecimiento de una conversación en
lenguaje natural mediante un subconjunto de palabras utilizadas
normalmente en el campo de aplicación desarrollado.
3.4 Interfaz de Usuario
Todo sistema dispone de una interfaz de usuario, que gobierna el diálogo
entre el sistema y el usuario. Para el desarrollo de estas interfaces
algunas herramientas de desarrollo incorporan generadores de interfaz de
usuario o bien se utilizan herramientas de desarrollo de interfaces gráficas
existentes en el mercado.
Otros módulos que forman parte de este tipo de herramientas son los
siguientes:
3.4.1 Módulo de comunicaciones
En la actualidad la mayoría de los sistemas basados en el conocimiento
no viven aislados sino que interactúan con otros sistemas por lo que son
capaces de interactuar no solamente con el experto sino con estos
sistemas, para poder recoger información o consultar bases de datos.
3.4.3 Módulo de explicaciones
Es una utilidad importante en la etapa de desarrollo ya que aporta una
ayuda considerable al ingeniero del conocimiento para refinar el
funcionamiento del motor de inferencia, y al experto a la hora de construir
y verificar la coherencia de la base de conocimiento. Sirve para explicar al
usuario tanto las reglas usadas como el conocimiento aplicado en la
resolución de un determinado problema.
3.4.4 Módulo de adquisición de conocimiento
Este módulo permite al ingeniero del conocimiento, y/o experto, la
construcción de la base de conocimiento de una forma sencilla, así como
disponer de una herramienta de ayuda para actualizar la base de
conocimiento cuando sea necesario.
Si bien estos módulos no existen en todos los sistemas basados expertos,
o bien están desarrollados o implementados de maneras diferentes, la
función que desempeñan es muy interesante en el desarrollo de estos
sistemas. Así, el motor de inferencia y las interfaces, que incluyen la
interfaz de usuario, el módulo de explicaciones y el módulo de adquisición
del conocimiento, forman el esqueleto o sistema esencial, y que,
separadas de las bases de conocimiento y de hechos, constituyen una
herramienta software para el desarrollo de los sistemas basados en el
conocimiento (shells).
4 Arquitectura De Un Sistema Experto
La arquitectura de un sistema experto está basada en una entrada de
datos realizada por el usuario a fin de efectuar la oportuna consulta. Las
entradas no solamente están compuestas de estas consultas. El
aprendizaje del sistema y las condiciones específicas del problema a
tratar también han de encontrarse en la entrada.
Junto a ello, se encuentra la administración del sistema, compuesta por
un interfaz encargado del manejo de la sintaxis del lenguaje y de la
máquina de inferencias, que se encarga de efectuar la búsqueda en la
base de conocimientos y en la base de datos. Por último, se tienen los
resultados
5 Ventajas
 Es más fácil de documentar y transferir que el de los expertos
humanos.
 El conocimiento es permanente (es llamado memoria institucional del
organismo o empresa que lo ha desarrollado).
 Son más económicos que los expertos humanos.
 Habilidad para llegar a una solución a los problemas en forma rápida
y segura.
 Es fácil de transportar dando lugar a una especie de experto ubicuo.
 Por ser un sistema completo y de alta capacidad puede procesar de
manera simultánea y sin error gran cantidad de información en un
tiempo corto.
 Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o apreciaciones.
 Solidez en el dominio de su conocimiento.
6 ¿Por qué utilizar un Sistema Experto?
 Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca
experiencia pueden resolver problemas que requieren un
"conocimiento formal especializado".
 Pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más
rápida que los expertos humanos.
 Los Sistemas Expertos razonan pero en base a un conocimiento
adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
 Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la
misma competencia que un especialista humano.
 El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en
las siguientes situaciones:
a. Cuando los expertos humanos en una determinada materia son
escasos.
b. En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede
llevar a conclusiones erróneas.
c. Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de
considerarse para obtener una conclusión.
7 Factores De Riesgo
 Los sistemas expertos nunca van a reemplazar por completo el
trabajo del hombre.
 Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de
estos.
 Su inversión inicial puede ser de elevado costo.
 Son poco flexibles a cambios
 Difícil acceso a información estructurada.
8 Elementos de un sistema experto
Los sistemas expertos constan de los siguientes componentes:
 Interfaz de usuario: el mecanismo que permite la comunicación
entre el usuario y el sistema experto.
 Medio de explicación: explica al usuario el razonamiento del
sistema.
 Memoria activa: una base de datos global de los hechos usados
por las reglas.
 Mecanismo de interferencia: Da prioridad a las reglas satisfechas y
ejecutan la regla con la prioridad más elevada.
 Agenda: una lista con prioridades asignados a las reglas, creada
por los mecanismos de interferencia.
 Medio para la adquisición: es realizada de forma automática para
que el usuario introduzca conocimientos en el sistema, sin tener al
ingeniero del conocimiento para que codifique este en forma
explícita.
9 Desarrollo Para La Construcción De Un Sistemas Experto
9.1 Identificación
El ingeniero de conocimiento y el experto identifican y determinan las
características importantes del problema entre estas encontramos:
 se debe identificar el problema teniendo en cuenta el tipo y enlace.
 Las metas y objetivos para la construcción de un sistema experto.
 Recursos necesarios: dentro de estos encontramos el tiempo y la
disponibilidad que tienen los expertos.
 Personas que van a participar en el desarrollo.
 Colección de casos prueba: entre más pruebas se realicen mejor
podemos justificar el funcionamiento del prototipo
9.2 Conceptualización
En esta etapa en ingeniero del conocimiento y el experto son los
encargados de decidir qué tipo conceptos, mecanismos y relaciones
siendo estos necesarios para describir los problemas que queremos
resolver.
En esta base se tienen los siguientes puntos:
1. Aprender acerca del área y el objeto del sistema: El ingeniero de
conocimiento debe gastar considerable tiempo explorado área.
2. Especificar criterios de desempeño: para marcar esos problemas, el
constructor debe cuidadosamente categorizar y documentar las
especificaciones que determinan que tan rápido y tan a menudo el
sistema responderá, cuando las especificaciones dadas por el
usuario hacen procesos de decisión.
3. Seleccionar una apropiada herramienta. Para poder seleccionar las
actividades necesarias para completar los sistemas.
9.3Formalización –Estructuración
En esta etapa se explican los conceptos claves y las relaciones de y una
manera formal. Dependiendo las características del problema debemos
elegir una herramienta adecuada y así poder desarrollar dicho sistema.
9.4 Verificación de pruebas- auditoria
En esta fase de prueba se evalúan las prestaciones del sistema la
utilidad y la fiabilidad aplicando la resolución de casos prácticos.
9.5 Implementación
En el momento de la implementación el ingeniero de conocimiento
transforma las formalizaciones en un programa, construyendo la base del
conocimiento y definiendo las estrategias que se van a utilizar en el motor
de inferencia.
10 El Equipo De Desarrollo
Las personas que componen un equipo, como en todos los ámbitos
deben cumplir unas características y cada uno de ellos dentro del equipo
desarrolla un papel distinto. A continuación detallaremos cada
componente del equipo dentro del desarrollo y cuál es la función de cada
uno:
 El experto La función del experto es la de poner sus conocimientos
especializados a disposición del Sistema Experto.
 El ingeniero del conocimiento El ingeniero que plantea las
preguntas al experto, estructura sus conocimientos y los
implementa en la base de conocimientos.
 El usuario aporta sus deseos y sus ideas, determinado
especialmente el escenario en el que debe aplicarse el Sistema
Experto.
En el desarrollo del Sistema Experto, el ingeniero del conocimiento y el
experto trabajan muy unidos. El primer paso consiste en elaborar los
problemas que deben ser resueltos por el sistema. Precisamente en la
primera fase de un proyecto es de vital importancia determinar
correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo. Aquí se
incluye ya el usuario posterior, o un representante del grupo de usuarios.
11 Implementación De Un Sistema Experto
Un sistema experto es construido con las siguientes fases:
 Selección de aplicación.
 Selección de herramientas de desarrollo del S.E.
 Diseño de ingeniería y construcción del prototipo.
 Integración y mantenimiento en régimen de producción.
12 Aplicación De Los Sistemas Experto
Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales
debido a que:
 Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las
funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad
general, decisiones financieras, gestión de la tesorería,
planificación, etc.
 Este trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y
realizar operaciones numéricas para después tomar decisiones.
Esto crea un terreno ideal para la implantación de los SE. Además
los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como:
Auditoria(es el campo en el que más aplicaciones de SE se han
está realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la
contabilidad financiera.
12.1 Áreas de aplicación
Se aplican en varios campos entre estos encontramos:
Nombre
CRYSALES
MOLGEN
Área
Química
Química
Descripción
Interpreta la estructura tridimensional
Diseña experimentos para la colocación
de genes
ACE
Electrónica
Diagnostica
fallas
en
las
redes
telefónicas
NDS
Electrónica
Diagnosticar la red de comunicaciones
nacionales
VM
Medicina
Supervisar pacientes en terapia intensiva
GUIDON
Medicina
Capacitar en infecciones bacterianas
CADUCEUS Medicina
Diagnosticar enfermedades de medicina
externa.
STEAMER
Ingeniería
Instruir en operación, planta de energía a
vapor
DIPMETER Geología
Interpreta los registros del medidor de
profundidad
BDS
Sistemas
de Diagnosticar partes deficientes en la rede
computación
de conmutación.
YES/MVS
Sistemas
de Supervisar/controlar el sistema operativo
computación
MVS de IBM.
A modo de resumen y sin ser exhaustivos, pues el ámbito de aplicación
de los sistemas basados en el conocimiento es muy amplio, el siguiente
cuadro indica algunas de las áreas en las que se han aplicado sistemas
basados en el conocimiento y el tipo de problema que abordan:
DOMINIO
PROBLEMAS
Ámbito Administrativo
Reglamentación.
Aligerar el tiempo de procedimientos.
Derecho interpretado.
Disminución de costes de tramitación.
Procesos.
Homogeneidad de las interpretaciones
legales.
Procedimientos.
Disponibilidad de la información.
Gestión
Ejecutivos.
Manejo de un volumen creciente de
información.
Gestores.
Acceso a expertos o consultores para la
resolución de un problema determinado.
Planificación estratégica.
Reducción
organizativa.
de
la
complejidad
Dirección-Consultores-Operaciones
Operación de maquinaria.
Mejora de la coordinación de la
organización, programación y gestión
complejas.
Controles de calidad.
Vigilancia de sistemas complejos para
poder tomar decisiones rápidamente.
Controles de inventario.
Previsión de resultados de procesos
complejos y dinámicos.
Servicios de Apoyo
Relaciones Públicas.
Comunicación
de
nuevos y complejos
procedimientos
Entrenamiento de personal.
Examen y explicación de las decisiones
tomadas.
Servicios de proceso de datos.
Control y reducción de los costes de
desarrollo y mantenimiento de sistemas
informáticos.
Mantenimiento y construcción.
Entrenamiento de operarios en tareas
complejas
Finanzas
Gestores de cartera.
Necesidad de disponer de herramientas
inteligentes para la planificación.
Contabilidad financiera.
Vigilancias
existentes.
de
sistemas
complejos
Mercadotecnia
Ventas.
Necesidad de asistencia experta para
examinar cuestiones mercadotécnicas.
Publicidad.
Necesidad de programas de servicio de
clientes, asistencia y control.
Automatización del Trabajo de Oficina
Proceso de textos.
Necesidad de incremento en el manejo,
comunicación,
recuperación
y
distribución de información.
Servicios Profesionales
Consultoría de gestión.
Acceso a la información de otros
consultores o expertos.
Abogacía.
Realización de informes.
Medicina.
Modelización y simulación.
Contabilidad.
Control de un volumen creciente de
información
13. Caso Real
13.1 Sistema de parqueo para vehículos
Sen sistemas que controlan la distancia del vehículo a los objetos
cercanos, también hay asistentes de aparcamiento que se encargan de
realizar la maniobra completa por sí solos, girando el volante y
desplazando el vehículo de forma automática. La base es un sistema de
aparcamiento activo tal y como los descritos previamente junto con una
servo electromecánica, propulsada por un electromotor, así como
sensores de medición en dirección transversal a la dirección de
movimiento del vehículo. Algunos requieren también de una cámara
trasera con la que el conductor pueda elegir la plaza de aparcamiento
deseada antes de que comience la maniobra de aparcamiento automática.
Después de que la maniobra se inicie al presionar el botón, los sensores
miden en dirección transversal el hueco libre. Si el tamaño de la plaza de
aparcamiento es el suficiente, el conductor recibirá una notificación. El
conductor no tiene más que parar el vehículo a una cierta distancia de la
plaza de aparcamiento, poner la marcha de atrás y pisar el pedal del
acelerador con cuidado si la situación del tráfico lo permite. El asistente
de giro se encarga de girar el volante en ambas direcciones. En el
momento en que el vehículo alcanza la distancia mínima hacia atrás, el
conductor debe frenar, poner la marcha hacia delante y entonces él
mismo ha de conducir hacia delante.1 Las maniobras necesarias se llevan
a cabo con la ayuda de guías de clotoide con un cálculo constante de
recorrido del ángulo. Debido a que el conductor es quien pisa el freno y el
acelerador, es él el responsable del aparcamiento. Este tipo de sistemas
están disponibles en las casas Audi, Lexus, Toyota y Volkswagen y Ford.
Sistemas expertos SAS: Es una organización dedicada a la
investigación, transferencia de conocimiento e implantación de soluciones
de T.I. y herramientas metodológicas que apoyan la gerencia de
proyectos.
IBM PURESYSTEM: acelera la adopción de cloud computing
adaptándose a las exigencias del negocio reduciendo costos de forma
dinámica.
Los sistemas expertos integrados combinan la flexibilidad de los sistemas
de aplicación general, la elasticidad de la nube y la simplicidad de un
dispositivo que se ajusta a la carga de trabajo. Adicionalmente cambian
la experiencia y los aspectos económicos de IT fundamentales, gracias a
una experiencia profesional incorporada, la integración del diseño y una
experiencia profesional simplificada.
CONCLUSIONES
Actualmente el cambiante mercado competitivo es cada vez es más
complejo, por la gran diversidad de información que se ven obligados a
almacenar y analizar, razón por la cual las empresas se ven en la
necesidad de recurrir a herramientas que sirvan de soporte a la hora de
tomar decisiones. De esta forma estos sistemas son adoptados por más
organizaciones, donde se convierten y/o transforman en una importante
estrategia de negocio.
Es importante mencionar que seguirán siendo utilizados en cada una de
las áreas y en los campos donde los expertos humanos sean escasos.
Por tal razón los sistemas son utilizados por personas no especializadas,
el uso frecuente de los sistema produce y generar conocimiento.
Muchos se preguntan cuál será el futuro de la raza humana, ¿será que la
maquinas mejores que los hombres y los remplazarán en sus tareas?
Ninguna maquina podrá reemplazar al hombre en cuanto a su
inteligencia, solo son herramientas y siempre serán tomadas así.
Es evidente que los sistemas expertos ya son una realidad y que pueden
implementarse en cualquier ámbito, especialmente en las que se
requieren el juicio profesional para la toma de decisiones.
Se resume que un sistema experto, contiene una base de conocimientos
que incluye la experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto
de reglas para aplicar ésta base de conocimientos en una situación
particular que se le indica al programa.
GLOSARIO
Conocimiento: Es la asociación funcional explicita entre ítems de
información y/o datos en la aplicación.
Conocimiento Declarativo: Descripciones propias del dominio del
problema, i.e. hechos y asociaciones.
Conocimiento Operativo: Se refiere a la aplicación del conocimiento
declarativo dentro del proceso de resolución del problema.
Conocimiento Empírico o Heurístico: conocimiento declarativo y
operacional que ayuda al experto a resolver problemas comunes
obviando la necesidad de llevar a cabo análisis demasiado formales y
detallados. Generalmente aportan una solución aprendida en base a la
experiencia sin necesidad de entender cabalmente la razón por la cual
funciona, i.e. heurísticas o reglas de dedo, thumb rules.
Conocimiento formal: incluye definiciones precisas, axiomas, leyes
generales, principios y relaciones causales formales. Permite modelar
dominios complejos que los humanos encuentran difíciles de comprender,
permitiendo así refinar y extender el conocimiento que existe alrededor de
un área o problema específico.
DATO: Es lo fundamental, objetos indivisibles en la aplicación.
Heurística: Es el análisis y la extrapolación de datos basados en
experiencias pasadas y en sus consecuencias, este apartado es de una
importancia vital IA interna en los juegos del ordenador.
Metaconocimiento: Se usa generalmente para hacer referencia al
conocimiento que las personas tienen sobre sus diversos tipos de
conocimientos (hechos, conceptos, procedimientos principios, etc.) o
sobre su actividad cognitiva
Meta-regla: hace referencia a una regla que trata sobre otra regla.
INFORMACION: Es la asociación funcional implícita entre datos en la
aplicación
BIBLIOGRAFIA
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redes neuronales artificiales y computación evolutiva. Oviedo, servicios
publicitarios 108p.
Paul Harmon, Sistema expertos aplicaciones de la inteligencia artificial en
la actividad empresarial. Ediciones diez de santos. Madrid, 1988, 353p
Ryley Giarratano, Sistemas expertos principios y programación, editores
Thomson, edición tercera, Madrid, 2001, 596p
Soler Luis, Principios de la inteligencia artificial. Desarrollo editorial
preprensa y prensa .1994.128p
Scribd,
“normas
Icontec”,
http://es.scribd.com/doc/56501897/NORMAS-ICONTEC-2011-2
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Ford, “aparcamiento de un vehículo”, internet, http://www.ford.com.co
Ciberconta,”aplicación
de
los
sistemas
expertos”
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