UNIVERSIDAD DE PANAM
CENTRO REGIONAL UNIVERSITARIO DE VERAGUAS
FACULTAD DE INFORMTICA, ELECTRNICA Y
COMUNICACIN
INTRODUCCIN A LOS SISTEMAS EXPERTOS.
Por:
ADRIANO LEONARDO ZAMBRANO VSQUEZ
CDULA: 9-738-1629
SANTIAGO, REPBLICA DE PANAM
15/09/15
TABLA DE CONTENIDOS
NDICE DE ILUSTRACIONES .............................................................................. 4
1. INTRODUCCIN. ........................................................................... 5
2. CONCEPTO DE SISTEMA EXPERTO. .......................................... 6
3. CONCEPTOS Y CARACTERSTICAS GENERALES DE
LOS SISTEMAS EXPERTOS. ........................................................ 7
3.1 CONCEPTOS ................................................................................. 7
3.2 CARACTERSTICAS ...................................................................... 9
4. TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS. ............................................. 11
4.1 POR LA FORMA DE ALMACENAR EL CONOCIMIENTO. .......... 11
4.2 POR LA NATURALEZA DE LA TAREA A REALIZAR. ................. 11
4.3 POR LA INTERACCIN DEL USUARIO. ..................................... 12
4.4 A LA LIMITACIN DEL TIEMPO AL TOMAR UNA
DECISIN. .................................................................................... 12
4.5 VARIABILIDAD TEMPORAL DEL CONOCIMIENTO. ................... 13
4.6 POR LA NATURALEZA DEL CONOCIMIENTO
ALMACENADO. ............................................................................ 13
4.7 POR LA CERTEZA DE LA INFORMACIN. ................................ 13
5. LENGUAJES Y HERRAMIENTAS. ............................................... 14
5.1 LENGUAJES ................................................................................. 14
5.2 HERRAMIENTAS. ......................................................................... 15
6. PARADIGMAS. ............................................................................. 15
6.1 LENGUAJES DE PROCEDIMIENTO. ........................................... 16
6.2 LENGUAJES QUE NO SON DE PROCEDIMIENTO. ................... 17
7. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE UN SISTEMA
EXPERTO. .................................................................................... 18
8. SISTEMAS EXPERTOS Y APRENDIZAJE INDUCTIVO. ............. 20
9. CONCLUSIONES ......................................................................... 20
10. REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS. ............................................. 21
NDICE DE ILUSTRACIONES
Ilustracin 1: Mecanismo de un sistema experto. ................................................. 8
Ilustracin 2: Lenguajes de procedimiento. ........................................................ 16
Ilustracin 3: Lenguajes de no procedimiento. ................................................... 17
1. INTRODUCCIN.
El estudio y desarrollo de los sistemas expertos (SE) comenz a mediados de la
dcada del 60. Entre 1965 y 1972 fueron desarrollados varios de estos sistemas,
muchos de ellos tuvieron un alcance muy limitado, otros como MYCIN,
DENDRAL y PROSPECTOR, constituyeron la base histrica de los SE y an en
la actualidad son de gran inters para los investigadores que se dedican al
estudio y construccin de los mismos.
Los sistemas expertos (SE) son programas de computadora diseados para
resolver problemas que requieren de expertos humanos (EH) para su solucin,
donde EH es la persona que tiene conocimientos profundos de un cierto tema y
tiene experiencia en resolver con ellos problemas tiles; como por ejemplo:
diagnosticar enfermedades en el caso del Mdico, disear catalizadores en el
caso del Qumico, disear un puente en el caso de un Ingeniero Civil, detectar
una falla en un automvil en el caso de un Ingeniero Mecnico y otros.
La mayora de las computadoras ejecutan hoy en da una gran cantidad de
programas que realizan decisiones lgicas, con poca cantidad de conocimiento y
que utilizan algoritmos y datos, donde los primeros explican los pasos y los
datos son parmetros particulares, y los expertos humanos, no siguen este
modelo para resolver un problema, estos usan fragmentos de conocimiento y su
experiencia, para alcanzar la solucin de un problema en particular.
Los SE representan estos fragmentos de experiencia y conocimiento en una
base de conocimientos (BC), que posteriormente es accedida para razonar
sobre un problema en particular, lo que hacen diferir con los programas
convencionales en su arquitectura, en la forma en que se incorpora el
conocimiento, en la manera interactiva en que se ejecutan y en la impresin a
los usuarios.
Los SE tienen capacidad para resolver problemas muy difciles, tan bien o mejor
que un EH, razonar heursticamente utilizando reglas que los EH consideran
eficaces, interactuar eficazmente y en lenguaje natural con las personas,
manipular expresiones simblicas y razonar sobre ellas, funcionar con datos
errneos y reglas imprecisas, contemplar mltiples hiptesis alternativas,
explicar por qu plantean sus preguntas cuando estn intentando resolver un
problema, y justificar sus conclusiones.
2. CONCEPTO DE SISTEMA EXPERTO.
Un sistema experto es un sistema de cmputo que emula, que un sistema
experto tiene el objetivo de actuar en todos los aspectos de los humanos, la
habilidad de tomar decisiones de un especialista humano, donde la emulacin
supone un nivel mucho mayor que una simulacin, donde solo se necesita
actuar como la realidad.
Donde los sistemas expertos buscan dar una aproximacin a la solucin de los
problemas clsicos de la inteligencia artificia, donde se use la capacidad de
conocimiento y los procedimientos de inferencia, para resolver problemas de que
tardaran tiempo y experiencia al conocimiento humano.
Los sistemas expertos son una rama de la inteligencia artificial, cuya base son el
uso del conocimiento especializado (cualquier rea) para resolver problemas a
un nivel de especialista humano, a diferencia con los sistemas expertos iniciales
donde se componan de neto conocimiento especialista, hoy en da se clasifican
en aspectos de hardware y software.
El trmino sistema basado en conocimiento y sistema experto basado en
conocimiento da a entender lo mismo, y para sistema experto podra referirse a
sistemas con conocimientos generales pero sin experiencia.
3. CONCEPTOS Y CARACTERSTICAS GENERALES DE
LOS SISTEMAS EXPERTOS.
3.1 CONCEPTOS
Para el funcionamiento de un sistema experto este debe considerar los
siguientes conceptos especficos:
Usuario: es el que aporta los hechos u informacin al sistema
Hechos: son los conocimientos aportados por el usuario al
sistema.
Aptitudes: son las conclusiones o respuestas recibidas del
sistema experto hacia el usuario.
Base de conocimiento: es la que contiene el conocimiento que le
permite al mecanismo de inferencia sacar conclusiones.
Mecanismo de inferencia: es el que permite transmitir las
aptitudes a la consulta especializada del usuario.
El funcionamiento de un sistema experto se puede ver en la siguiente ilustracin:
Ilustracin 1: Mecanismo de un sistema experto.
Adems de estos tambin es necesario mencionar como por decir que el
conocimiento de un sistema experto puede representarse de varias maneras ya
sea en objetos y reglas, regla como SIENTONCESHACER_X, por as
decirlo, donde SI existe el hecho se satisface la regla y se ejecuta la accin de
HACER_X.
Consideremos los siguientes conceptos inmiscuidos en los sistemas expertos:
Ingeniera del conocimiento: es una serie de procesos para
construir un sistema experto, y consiste en la adquisicin de
conocimiento a partir de un especialista humano u otra fuente, para
su codificacin en el sistema experto.
Sistema basado en el conocimiento: a saber cmo es la
aplicacin de tecnologa basada en el conocimiento, que puede
usarse para la creacin de sistemas expertos.
Facilidad de explicacin: integral en los sistemas expertos, ya
que debe permitir al usuario la exploracin de mltiples lneas de
conjetura.
Induccin de reglas: el sistema crea reglas a partir de las tablas
de datos.
Conocimiento heurstico: del griego descubrir, es un mtodo
prctico o conocimiento emprico obtenido de la experiencia y que
ayuda en la solucin en la mayora de los casos.
3.2 CARACTERSTICAS
Cuando se disea un sistema experto se propone que tenga las siguientes
caractersticas generales [GIAR02]:
Alto desempeo: el sistema debe tener la capacidad de responder
a un nivel de competencia igual o superior al de un especialista en
el campo de aplicacin, donde la calidad de consejo por parte del
sistema tiene que ser de alto nivel.
Tiempo de respuesta adecuado: el tiempo en el que acta el SE
debe ser razonable, en comparacin con el de un especialista para
lograr una decisin, de modo que esta sera una caracterstica
determinable de la eficiencia o no del SE, aplicables ms a
sistemas en tiempo real.
Confiabilidad: la confianza debe reducir la probabilidad de cadas
o la posibilidad de no ser usado.
Comprensibilidad: un SE debe ser capaz de explicar los pasos de
su razonamiento mientras se ejecutan, brindando as
comprensibilidad, donde sea visible el concepto de caja negra,
que brinda capacidad de explicar el razonamiento sobre la solucin
de un problema como lo hara un especialista.
La comprensibilidad dada a travs de la explicacin, es durante la
fase de desarrollo, donde se debe especificar que el conocimiento
adquirido se ha recibido y se est utilizando correctamente, ya que
puede haber errores entre en la informacin de entrada y as
malentendidos entre el ingeniero del conocimiento y el especialista.
Flexibilidad: por la gran cantidad de conocimiento que un sistema
experto puede tener es importante contar con un mecanismo de
aadir, modificar y eliminar conocimiento, caracterstico en los SE
de capacidad de almacenaje eficiente y modular de reglas.
Habilidad de aprender de las experiencias: los SE deben
aprender tanto de sus propias experiencias como de la experiencia
de los dems, estar al da de los cambios en la base de
conocimiento as como a modificar procesos de razonamiento.
Restructurar el conocimiento adaptable al ambiente: usar la
porcin de conocimiento adecuado a la necesidad para resolver un
problema, pudiendo as reducir el tiempo de respuesta, usando
distintos puntos de vista.
Conciencia de limitaciones: los SE son capaces de evaluar su
capacidad para resolver un problema dado y determinar la
posibilidad de resolverlo de acuerdo a sus capacidades.
4. TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS.
Existen diversos puntos de vista por el cual podemos clasificar los sistemas
expertos:
4.1 POR LA FORMA DE ALMACENAR EL CONOCIMIENTO.
Se pueden encontrar sistemas basados en reglas, que es en donde el
conocimiento se almacena en forma de hechos y reglas por el cual el motor de
inferencia funciona a travs de ordenamiento hacia atrs y adelante, y los
sistemas basados en probabilidad, es donde la base de conocimientos est
constituida por hechos y sus dependencias probabilsticas,
En los sistemas probabilsticos el motor de inferencia es ms rpido, debido a
que todas las implicaciones estn presentes y solo se determina la probabilidad
de una determinada aplicacin, en cambio los basados en reglas ofrece un
mecanismo de explicacin ms sencillo y solo usan las reglas necesarias.
4.2 POR LA NATURALEZA DE LA TAREA A REALIZAR.
Podemos considerar los siguientes:
Diagnstico o clasificacin: se conocen soluciones y se tratan de
clasificarlas de acuerdo a una serie de datos, ya sea de acuerdo a
un propsito o campo de aplicacin.
Monitorizacin: anlisis del comportamiento del sistema buscando
fallas, poniendo nfasis en la evolucin y los cambios.
Diseo: se busca la construccin de la solucin a un problema que
en principio es desconocida a partir de datos y restricciones a
satisfacer.
Prediccin: se basa en el comportamiento del sistema.
4.3 POR LA INTERACCIN DEL USUARIO.
Apoyo: son los sistemas que aconsejan al usuario, con la
capacidad de una ltima decisin.
Control: son sistemas autnomos sin intervencin humana o
especialista.
Crtica: tienen la misin de analizar y criticar decisiones tomadas
por el usuario.
4.4 A LA LIMITACIN DEL TIEMPO AL TOMAR UNA DECISIN.
Tiempo ilimitado: usan el conocimiento casual en un problema ya
ocurrido y su anlisis no es necesario de inmediatez.
Tiempo limitado o tiempo real: son aquellos SE que necesitan
actuar controlando o monitorizando dispositivos y que tomen
decisiones inmediatas frente a los problemas que surjan, como es
el caso de control de redes.
4.5 VARIABILIDAD TEMPORAL DEL CONOCIMIENTO.
Estticos: la base de conocimiento permanece sin cambios
durante el proceso de decisin.
Dinmicos: ocurren cambios en la base de conocimientos durante
la toma de decisiones, los cuales pueden ser predecibles o no, y
que adems pueden aadir o modificar la informacin existente.
4.6 POR LA NATURALEZA DEL CONOCIMIENTO
ALMACENADO.
Estn los basados en experiencia, los cuales el conocimiento se basa en
experiencias, o hechos ocasionados conocidos por el experto, y los basados en
relaciones causa y efecto.
4.7 POR LA CERTEZA DE LA INFORMACIN.
Completa o perfecta: se conocen todos los datos y reglas
necesarias para la decisin.
Imperfecta: la base de conocimientos puede estar incompleta o los
datos son falsos, o que contengan conocimientos inciertos o que
tengan terminologa ambigua.
5. LENGUAJES Y HERRAMIENTAS.
5.1 LENGUAJES
La conveniencia de escoger un lenguaje o paradigma depende del conocimiento
existente para resolver un problema, dependiendo si es necesario utilizar la
programacin convencional o valerse la IA, aun siendo los sistemas expertos
una rama de la IA, existen lenguajes especiales para los SE.
Un lenguaje para SE es un lenguaje de orden ms alto que los lenguajes LISP o
C, ya que da mayor facilidad para realizar ciertas cosas y que tambin permite
usarlo sobre un rango pequeo de problemas, dependiendo se debe salir a la
programacin convencional para resolver ciertos problemas.
A diferencia con los lenguajes tradicionales o convencionales que definen un tipo
de dato para cada propsito, los SE propone una abstraccin de datos y
suministrando el encapsulamiento y paquetes, con formas ms robustas y
flexibles de representar el conocimiento, en dos niveles como lo son la
abstraccin de datos y la abstraccin de conocimiento permitiendo as separar
los hechos de las reglas respectivamente.
Para el diseo de programas, que en los lenguajes convencionales se debe
mantener un control por estrecho entrelazamiento de los datos, pero que en los
lenguajes de SE proporcionan una separacin explcita de los datos y
conocimientos, permitiendo as mayor grado de paralelismo y modularidad.
La necesidad de utilizar un sistema experto depende si se desea programa la
experiencia de un especialista humano, si es que existe y afinar su cooperacin,
de ah depende su definicin de xito, y tambin depende de que actualmente
existen una gran cantidad de lenguajes.
Por la confusin de trminos como herramientas, Shell, o entornos
integrados, es necesario definir el trmino de lenguaje:
Lenguaje: es un traductor de comandos escritos en una sintaxis especfica,
proporcionando un mecanismo de inferencia que ejecute las instrucciones del
lenguaje, dependiendo de su mecanismo puede proporcionar encadenamiento
hacia adelante o hacia atrs o ambos, la conveniencia de un lenguaje, su
eficiencia y velocidad influyen directo en que lenguaje debe estar escrito el
software.
5.2 HERRAMIENTAS.
Es un lenguaje adicionalmente asociado con programas de utileras para facilitar
el desarrollo, la depuracin y el uso de los programas de aplicacin, los de
utileras pueden incluir editores de texto e imgenes, depuradores,
administradores de archivos y generadores de cdigo, ciertas herramientas
pueden admitir uso de paradigmas diferentes.
En ciertos casos se puede integrar una herramienta con todos sus utilitarios en
un solo ambiente, presentando al usuario una interfaz comn, dicho ambiente
permite el intercambio de datos entre varios programas utilitarios dentro de s.
6. PARADIGMAS.
Consideremos dos paradigmas principales:
Programacin de procedimientos: algortmica, convencional suelen
usarse para indicar que no usan la IA, las instrucciones se realizan paso a
paso, y su eje est en que el programador debe especificar exactamente
el cmo debe codificarse la solucin de un problema.
Programacin de no procedimientos: da las bases de conocimientos
suficientes como para encontrar una o varias soluciones.
6.1 LENGUAJES DE PROCEDIMIENTO.
Podemos considerar lenguajes de procedimientos y sus conceptos con el fin de
obtener la diferencia con los no procedimentales que se acercan ms a los
sistemas expertos, a continuacin se muestra un esquema de los lenguajes
procedimentales secuenciales (Con propsito ilustrativo):
Ilustracin 2: Lenguajes de procedimiento.
Lenguajes de procedimientos (secuenciales)
Imperativos
ADA
PASCAL
C
Funcionales
LISP
APL
Consideremos ahora el aspecto conceptual de dicho lenguajes:
Programacin imperativa: u orientada a las afirmaciones, donde
estas representan rdenes que indican a la computadora lo que
tiene que hacer, una desventajas es la determinacin de que si los
programas estn bien.
Programacin funcional: su propsito es combinar las funciones
simples para producir funciones ms potentes, se centra en las
funciones.
6.2 LENGUAJES QUE NO SON DE PROCEDIMIENTO.
Ilustracin 3: Lenguajes de no procedimiento.
Lenguajes que no son de procedimientos
Declarativos
Orientado a objetos
Smalltak
Lgicos Prolog
Basados en Reglas
CLIPS
ART
OPS5
Basado en marcos
KEE
No declarativos
Basado en inducciones
Maestro de reglas
Sistema neuronal artificial
La programacin declarativa separa la meta de los mtodos utilizados para
alcanzarla, el usuario especifica la meta mientras que el mecanismo subyacente
de implementacin trata de satisfacerla, considerando paradigmas declarativos:
Programacin orientada a objetos: considerado en el aspecto
imperativo, y parte en el declarativo, la idea es disear un
programa considerando los datos usados en l como objetos y
despus implementando operaciones con esos objetos.
Sistemas expertos: los sistemas expertos pueden considerarse
como declarativos debido a que el programador no especifica
como el programador alcanza su objetivo al nivel de un algoritmo.
La programacin no declarativa, pueden ser usados de forma individual o junto
con otros paradigmas, en el caso basado en la induccin el programa aprende a
partir de ejemplos.
7. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE UN SISTEMA
EXPERTO.
Dentro de las ventajas podemos mencionar:
Mayor disponibilidad: para cualquier hardware de cmputo
adecuado, un sistema experto es la produccin masiva de
experiencia.
Costo reducido: poner la experiencia a disposicin del usuario es
reducida en costes.
Peligro reducido: pueden ser utilizados en ambientes peligrosos
para un ser humano.
Permanencia: la experiencia es permanente o indefinido lo que no
ocurre con especialistas humanos.
Experiencia mltiple: el conocimiento de varios especialistas
pueden estar a disposicin simultneamente y continuamente en
un problema, y superar la capacidad de un especialista.
Mayor confiabilidad: al incrementar las opiniones en comn
incrementa la confianza a la hora de tomar decisiones.
Explicacin: un SE puede explicar clara y detalladamente el
razonamiento que conduce a una conclusin aumenta la confianza.
Respuesta rpida.
Tutora inteligente: el SE puede actuar como un tutor inteligente,
dejando que el estudiante ejecute programas de ejemplo y
explicando su razonamiento.
Base de datos inteligentes.
Consideremos algunas complicaciones que pueden tener los SE:
La indisponibilidad de un especialista humano para adquirir el
conocimiento.
La falta de comunicacin y entendimiento entre el conocimiento
que explica el experto al ingeniero del conocimiento.
Si el conocimiento es heurstico e incierto, la base de
conocimientos que posee los sistemas expertos, es decir que est
basado netamente en la experiencia.
8. SISTEMAS EXPERTOS Y APRENDIZAJE INDUCTIVO.
Es posible construir sistemas expertos usando los ANS, donde los sistemas
expertos usan el aprendizaje inductivo es decir el sistema induce la informacin
en su BC (Base de conocimientos) a travs de ejemplos, y la induccin es el
proceso de inferir casos generales a partir de casos especficos, el objetivo del
aprendizaje inductivo es reducir o eliminar la dificultad de obtener conocimientos
y que trae como beneficio colocar el esfuerzo de adquisicin de conocimiento en
el SE reduciendo tiempos y aumentando confiabilidad.
9. CONCLUSIONES
La utilizacin y familiarizarse con paradigmas orientados a la
programacin de sistemas expertos aumenta la aplicacin del uso
de los conocimientos especialistas a el desarrollo y aplicacin de
una base de conocimientos a disposicin de problemas especficos
o generales.
Los sistemas expertos al estar basados en conocimiento pueden
usarse con efectividad en problemas de tiempo real y de difciles
formas de resolver.
10. REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS.
[GIAR02] GIARRATANO, Joseph; GARY, Riley. Sistemas Expertos:
Principios y Programacin. Tercera Edicin, Editorial Thompson,
China, 2002.
Top Related