Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el
razonamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por
éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las
respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.
5.6.1. Conceptos básicos.
Son
programas de computación que se derivan de una rama de la investigación
informática llamada Inteligencia Artificial (IA). El objetivo científico de la
IA es entender la inteligencia. Está referida a los conceptos y a los métodos
de inferencia simbólica, o de razonamiento por computadora, y cómo el
conocimiento usado para hacer esas inferencias será representado dentro de la
máquina.
El
término inteligencia cubre muchas habilidades conocidas, incluyendo la
capacidad de solucionar problemas, de aprender y de entender lenguajes; la IA
dirige todas estas habilidades. La mayoría de los esfuerzos en IA se han hecho
en el área de solucionar los problemas, los conceptos y los métodos para
construir los programas que razonan acerca de los problemas y que luego
calculan una solución.
Los
programas de IA que logran la capacidad experta de solucionar problemas
aplicando las tareas específicas del conocimiento se llaman Sistemas Basado en
Conocimiento o Sistemas Expertos. A menudo, el término sistemas expertos se
reserva para los programas que contienen el conocimiento usado por los humanos
expertos, en contraste al conocimiento recolectado por los libros de textos.
Los términos, sistemas expertos (ES) y sistemas basado en conocimiento
(KBS), se utilizan como sinónimos. Tomados juntos representan el tipo más
extenso de aplicación de IA.
El área
del conocimiento intelectual humano para ser capturado en un sistema experto se
llama el dominio de la tarea. La tarea se refiere a una cierta meta orientada,
actividad de solucionar el problema. El dominio se refiere al área dentro
de la cual se está realizando la tarea.
Las
tareas típicas son el diagnóstico, hojas de operación (planning), la
programación, configuración y diseño. Un ejemplo de dominio de una tarea es la
programación del equipo de un avión.
La
construcción de un sistema experto se llama ingeniería del conocimiento y sus
médicos son los ingenieros del conocimiento. El ingeniero del conocimiento debe
cerciorarse de que el ordenador tenga todo el conocimiento necesario para
solucionar un problema. También debe elegir una o más formas en las cuales
representar el conocimiento requerido en la memoria del ordenador, es decir, él
debe elegir una representación del conocimiento. Él debe también
asegurarse de que la computadora pueda utilizar eficientemente el conocimiento,
seleccionando de un conjunto de métodos de razonamiento.
El
espectro de aplicaciones de la tecnología de los sistemas expertos a los
problemas industriales y comerciales es tan amplio debido a la fácil
caracterización del desafió. Las aplicaciones encuentran su perfil en la
mayoría de las áreas del trabajo del conocimiento. Las aplicaciones se agrupan
en siete clases importantes.
5.6.2. Clasificación.
Clasificación jerárquica:
- Análisis
(interpretación)
- Identificación
- Monitoreo
- Diagnóstico
- Predicción
- Control
- Síntesis
(construcción)
- Especificación
- Diseño
- Configuración
- Planeación
- Ensamble
- Modificación
Análisis:
Identificación --------> predicción-------->
control
Síntesis:
Especificación ----------> diseño
---------> ensamble
5.6.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
ÁREAS DE APLICACIÓN
Los SE,
se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan
algunas de las principales:
Militar
|
Informática
|
Telecomunicaciones
|
Química
|
Derecho
|
Aeronáutica
|
Geología
|
Arqueología
|
Agricultura
|
Electrónica
|
Transporte
|
Educación
|
Medicina
|
Industria
|
Finanzas y Gestión
|
VENTAJAS
Estos programas proporcionan la capacidad de
trabajar con grandes cantidades de información, que son uno de los grandes
problemas que enfrenta el analista humano que puede afectar negativamente a la toma de
decisiones pues el analista humano puede depurar datos
que no considere relevantes, mientras un SE
debido a su gran velocidad
de proceso analiza toda la información incluyendo las no útiles para de esta manera
aportar una decisión más sólida.
LIMITACIONES
Es
evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez
este sea una de sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede
ser el elevado costo
en dinero
y tiempo,
además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a
información no estructurada.
Debido a la escasez
de expertos humanos en determinadas áreas, los SE pueden almacenar su conocimiento para cuando sea necesario poder
aplicarlo. Así mismo los SE
pueden ser utilizados por personas no especializadas para resolver problemas.
Además si una persona
utiliza con frecuencia un SE
aprenderá de el.
Por otra parte la inteligencia artificial no ha
podido desarrollar sistemas que sean capaces de resolver problemas de manera
general, de aplicar el sentido común para resolver situaciones complejas ni de
controlar situaciones ambiguas.
El futuro de los SE da vueltas por la cabeza de cada persona, siempre que el
campo elegido tenga la necesidad y/o presencia de un experto para la obtención
de cualquier tipo de beneficio.
