Sistemas Expertos (SE)

Orígenes
1. Los sistemas expertos fueron desarrollados por la comunidad de Inteligencia Artificial (IA) a mediados de los años ‘60.
  1. La investigación de IA era considerada como la aplicación reglas de razonamiento sumadas a computadoras se creía que al ser aplicadas se lograría crear un experto o rendimiento superhumano.
2. Empezó en 1962
  1. Primeros creadores
    1. Edward Feigenbaum Y Julie Feigenbaum
      1. Los sistemas expertos son derivados de una de las ramas de la Ciencia de la Comunicación llamada Inteligencia Artificial.
3. el término fue utilizado por primera vez
  1. Edward A. Feigenbaum que era un doctor de la Universidad de Standford
    1. El creía que la resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico, no solo de las técnicas de programación
Definiciones
1. Programa de computadora inteligente
  1. Usa
    1. El conocimiento y los procedimientos de inferencia
      1. Resuelve
        Problemas que son suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia humana
2. Sistema computacional
  1. Emula
    1. La habilidad de tomar decisiones de un experto humano
3. sistema
  1. emplea conocimiento humano
    1. Capturado en una computadora para resolver problemas que normalmente requieran de expertos humanos.
4. Programa de ordenador
  1. Elaborado
    1. Por el conocimiento humano
Ventajas
1. Mayor disponibilidad
2. Peligro reducido
3. Experiencia múltiple
4. Respuestas rápidas
5. Respuestas sólidas
6. Explicación
Desventajas
1. Creatividad
2. Ambiente fijo
3. Experiencia sensoria
4. Enfoque amplio
Aplicaciones
1. Medicina
  1. Ayuda a diagnosticar enfermedades
2. servicios financieros
  1. Análisis de mercados
  2. Análisis de riesgos y tasación de seguros.
  3. Supervisión de los estados financieros
3. Militar
  1. Guiado de vehículos y proyectiles de forma semiautomática
  2. Planificación estratégica
  3. Interpretación de señales provenientes de sensores
4. Aeronáutica
  1. Soporte a los pilotos a realizar prácticas de simulación, control, vuelos, diagnósticos, entrenamiento.
5. Robótica
  1. Creación de nuevos robots inteligentes basados en las necesidades de las personas
Partes
1. Subsistema de adquisición de conocimiento
  1. Es la experiencia acumuladda para resolver problemas de una fuente de conocimiento, con ello poder crear un programa de computadora en base a los conocimiento. adquiridos
2. Base de conocimiento
  1. Contiene el conocimiento necesario para comprender, formular y resolver problemas. Incluye dos elementos básicos: heurística especial y reglas.
3. Base de hechos
  1. Memoria de trabajo que contiene los hechos sobre un problema, almacena datos propios que son relevantes para resolver el problema a tratar
4. Motor de inferencia
  1. Es el cerebro del SE, también conocido como estructura de control o interpretador de reglas, provee metodologías para razonamiento de información en la base de conocimiento.
5. Subsistema de justificación
  1. Explica el comportamiento del SE al encontrar una solución, permite al usuario entender el razonamiento que este siguió.
Tipos
1. Basados en reglas previamente establecidas
  1. Trabajan mediante la aplicación de reglas, pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, está situación es determinada para la obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones.
2. Reglas “Si...entonces...”
  1. Normas que se utilizan para capturar razonamiento de expertos.
3. Basados en casos
  1. Solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores.
4. Basados en redes bayesianas
  1. Es un modelo gráfico probabilístico,,representa un conjunto de variables aleatorias y sus dependencias condicionales a través de un gráfico acíclico.
5. Sistemas Expertos difusos
  1. se desarrollan usando el método de lógica difusa, la cual trabaja con incertidumbre,simula el proceso del razonamiento humano permitiendo a la computadora comportarse menos precisa y más lógicamente

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