Los sistemas expertos fueron desarrollados por la comunidad de Inteligencia Artificial (IA) a mediados
de los años ‘60.
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.
Empezó en 1962
Primeros creadores
Edward Feigenbaum Y Julie Feigenbaum
Los sistemas expertos son derivados de una de las ramas de la Ciencia de la Comunicación llamada
Inteligencia Artificial.
el término fue utilizado por primera vez
Edward A. Feigenbaum que era un doctor de la Universidad de Standford
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
Programa de computadora inteligente
Usa
El conocimiento y los
procedimientos de
inferencia
Resuelve
Problemas que son suficientemente difíciles como
para requerir significativa experiencia humana
Sistema computacional
Emula
La habilidad de tomar
decisiones de un experto
humano
sistema
emplea conocimiento
humano
Capturado en una computadora para resolver problemas que normalmente requieran de expertos
humanos.
Programa de ordenador
Elaborado
Por el conocimiento humano
Ventajas
Mayor disponibilidad
Peligro reducido
Experiencia múltiple
Respuestas rápidas
Respuestas sólidas
Explicación
Desventajas
Creatividad
Ambiente fijo
Experiencia
sensoria
Enfoque amplio
Aplicaciones
Medicina
Ayuda a diagnosticar enfermedades
servicios financieros
Análisis de mercados
Análisis de riesgos y tasación de seguros.
Supervisión de los estados financieros
Militar
Guiado de vehículos y proyectiles de forma semiautomática
Planificación estratégica
Interpretación de señales provenientes de sensores
Aeronáutica
Soporte a los pilotos a realizar prácticas de simulación, control,
vuelos, diagnósticos, entrenamiento.
Robótica
Creación de nuevos robots inteligentes basados en las necesidades de las personas
Partes
Subsistema de adquisición de conocimiento
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
Base de conocimiento
Contiene el conocimiento necesario para comprender, formular y resolver problemas. Incluye dos
elementos básicos: heurística especial y reglas.
Base de hechos
Memoria de trabajo que contiene los hechos sobre un problema, almacena datos propios que son
relevantes para resolver el problema a tratar
Motor de inferencia
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.
Subsistema de justificación
Explica el comportamiento del SE al encontrar una solución, permite al usuario entender el
razonamiento que este siguió.
Tipos
Basados en reglas previamente establecidas
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.
Reglas “Si...entonces...”
Normas que se utilizan para capturar razonamiento de
expertos.
Basados en casos
Solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones
de problemas anteriores.
Basados en redes bayesianas
Es un modelo gráfico probabilístico,,representa un
conjunto de variables aleatorias y sus dependencias
condicionales a través de un gráfico acíclico.
Sistemas Expertos difusos
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