5.6. Sistemas Expertos (SE).

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:

1. Análisis (interpretación)
• Identificación
• Monitoreo
• Diagnóstico
• Predicción
• Control
2. 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.