Lenin Herrera
2010
Contenido
 Que es un Sistema Experto ?
 Estructura Básica
 Tipos de Sistemas
 Ventajas
 Desventajas
 Casos prácticos
Que es un Sistema Experto
 Emulan el comportamiento de un experto en un
dominio concreto.
 Un sistema experto es un conjunto de programas que,
sobre una base de conocimientos, posee información de
uno o más expertos en un área específica.
 Estos sistemas imitan las actividades de un humano
para resolver problemas de distinta índole (no
necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial).
Que es un Sistema Experto
 También se dice que un SE se basa en el conocimiento
declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el
conocimiento de control (información sobre el
seguimiento de una acción).
 Utiliza las mismas técnicas y métodos que la
Informática.
Estructura Básica
 Base de Conocimiento(BC): Contiene conocimiento
modelado extraído del diálogo con un experto.
 Diseñadas para almacenar conocimiento en una forma legible
por el computador, usualmente con el fin de obtener
razonamiento deductivo automático aplicado a ellas.
Contienen una serie de datos, usualmente en la forma de
reglas que describen el conocimiento de manera lógicamente
consistente
 Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos
sobre un problema que se ha descubierto durante el
análisis.
Estructura Básica
 Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento
humano. (Evaluación que hace la mente)
 Inferir por lógica clásica: Inferencia que sólo admite dos




valores: verdadero o falso.
Inferencia trivaluada: Una inferencia de este estilo da como
posibles resultados tres valores.
Inferencia multivaluada: Una inferencia de este estilo da
como posibles resultados múltiples valores.
Inferencia difusa: Una inferencia de este estilo describe todos
los casos multivaluados con exactitud y precisión.
Inferencia probabilística en el sentido de una inducción que
permite establecer una verdad con mayor índice de
probabilidad que las demás.
Estructura Básica
 Módulos de justificación: Explica el razonamiento
utilizado por el sistema para llegar a una determinada
conclusión.
 Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el
usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.
Tipos de Sistemas
 Basados en Reglas.
 Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
 Basados en redes bayesianas.
 Fundamentado en el Teorema de Bayes, el cual es un
modelo probabilístico multivariado que relaciona un
conjunto de variables aleatorias mediante un grafo
dirigido que indica explícitamente influencia causal.
Ventajas
 Permanencia: A diferencia de un experto humano un
SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre
pérdida de facultades con el paso del tiempo.
 Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos
duplicar infinidad de veces.
 Rapidez: Un SE puede obtener información de una
base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más
rápido que cualquier ser humano.
 Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser
elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste
finalmente es bajo.
Ventajas
 Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos
peligrosos o dañinos para el ser humano.
 Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones
externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
 Consolidar varios conocimientos.
 Apoyo Académico.
Desventajas
 Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada
obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina
podría admitir que un hombre lleva 40 meses
embarazado, a no ser que se especifique que esto no es
posible ya que un hombre no puede procrear hijos.
 Lenguaje natural: Con un experto humano podemos
mantener una conversación informal mientras que con
un SE no podemos.
 Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende
con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos,
que un SE haga esto es muy complicado.
Desventajas
 Perspectiva global: Un experto humano es capaz de
distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un
problema y separarlas de cuestiones secundarias.
 Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
 Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la
hora de aceptar datos para la resolución de un
problema.
 Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de
manejar conocimiento poco estructurado.
Casos Prácticos
 Dendral
 Sistema experto para Interpreta la estructura moleculares
desarrollado por Edward Feigenbaum y otros programadores
en la Universidad de Stanford , a mediados de los años 60, y
su desarrollo duró diez años, (1965 a 1975).
 Fue el primer sistema experto en ser utilizado para propósitos
reales, al margen de la investigación computacional, y durante
aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre
químicos y biólogos, ya que facilitaba enormemente la
inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que
Dendral estaba especializado.
Casos Prácticos
 Xcon
 El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto)
era un sistema de producción basado en reglas escrito en OPS5 por
John P. McDermott de CMU en 1978 para asistir a los pedidos de los
sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment
Corporation) seleccionando los componentes del sistema de
acuerdo a los requerimientos del cliente.
 XCON se usó por primera vez en la planta de DEC en Salem, New
Hampshire. Este tenía alrededor de 2500 reglas. Para 1986, había
procesado 80000 órdenes y alcanzaba un 95-98% de precisión. Se
estimaba que le ahorraba a DEC 25 millones de dólares al año
reduciendo la necesidad de dar a los clientes componentes gratuitos
cuando los técnicos cometían errores, aumentando la velocidad del
proceso de ensamblaje e incrementando la satisfacción del cliente.
Casos Prácticos
 Mycin
 Un sistema experto desarrollado a principios de los años
70 por Edgar ShortLiffe, en la Universidad de Stanford.
Fue escrito en Lisp, e inicialmente estaba inspirado en
Dendral, otro sistema experto que tuvo cierto éxito a
finales de los años 60. Su principal función consistía en
el diagnóstico de enfermedades infecciosas de la sangre;
además, Mycin era capaz de “razonar” el proceso seguido
para llegar a estos diagnósticos, y de recetar
medicaciones personalizadas a cada paciente (según su
estatura, peso, etc.).
Casos Prácticos
 Prospector
 Desarrollado por colaboradores de Stanford en el 1972,
su función principal era la Exploración mineral y
herramientas de identificación.
Bibliografía
 http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto
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