SISTEMAS EXPERTOS
INTRODUCCIÓN
Profesor: Joel Pérez González
Febrero 2010
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
25% EXAMEN
10% PARTICIPACIÓN EN ESPACIOS GRUPALES
30% ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Y EJERCICIOS
35% ELABORACIÓN DE TRABAJOS INTEGRADORES:
ENSAYOS
INVESTIGACIONES
PRÁCTICAS
TÉCNICAS CONFORME A LA MATERIA DE ESTUDIO
SISTEMAS EXPERTOS

Concepto de SE:
Programa computacional que exhibe,
dentro de un dominio específico, un
grado de experiencia en la solución de un
problema comparable con la forma en que
un experto humano lo haría
SISTEMAS EXPERTOS

Concepto de SE:

Sistemas que emulan el comportamiento de un experto en un campo
concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las respuestas
y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la Inteligencia
Artificial.

Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos,
situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el
seguimiento de una acción).

Un sistema experto o sistema basado en el conocimiento es un sistema
informático capaz de emular las prestaciones de un experto humano en
un área concreta de conocimiento especializado.
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
Concepto de SE:

El termino Emular significa que el sistema experto tiene el objetivo de
actuar en todos los aspectos como un especialista humano.

Una emulación es mucho más fuerte que una simulación, es actuar
como, ponerse en lugar de, etc.
SISTEMAS
V
E N T EXPERTOS
A J A S
EXPERIENCIA
HUMANA
EXPERIENCIA
ARTIFICIAL
Perecedero
Permanente
Difícil de transferir
Fácil de transferir
Difícil de documentar
Fácil de documentar
No predecible
Consistente
Costoso
Disponible
D ESISTEMAS
S V E N EXPERTOS
T A J A S
EXPERIENCIA
HUMANA
EXPERIENCIA
ARTIFICIAL
Creatividad
Sin inspiración
Es adaptiva
Ambiente fijo
Experiencia sensorial
Entrada simbólica
Enfoque amplio
Enfoque específico
Sentido común
Técnico
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DIFERENCIA ENTRE UN SE Y UN PROGRAMA
CONVENCIONAL
PROCESAMIENTO
DE DATOS
INGENIERÍA DEL
CONOCIMIENTO
Representación y uso de datos Representación y uso de
conocimiento
Algoritmos
Heurísticas
Procesos repetitivos
Procesos inferenciales
Manipulación efectiva de bases Manipulación efectiva de bases
de datos
de conocimiento
Representación y uso de datos Representación y uso de
conocimiento
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
Concepto de SE:

Un Sistema Experto debe ser capaz de llevar a cabo las siguientes
tareas :





Aceptar las consultas que el usuario realice acerca de una situación
dada del mundo real.
Aceptar los datos proporcionados por el usuario acerca de esta
situación, y solicitar otros datos que el sistema estime relevantes.
Procesar esta información, en busca de una respuesta a la consulta
planteada.
Emitir la respuesta hallada, que debe ser análoga en la mayor parte
de los casos a la respuesta que daría un experto humano.
Justificar la respuesta finalmente emitida, siempre que el usuario así
lo solicite.
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M E M O R IA D E
T R A B A JO
B ASE D E
C O N O C IM IE N T O
MOTOR DE
IN F E R E N C IA S
IN T E R F A Z
D E U S U A R IO
U su a rio
E x p e rto
A D Q U IS IC IÓ N D E
C O N O C IM IE N T O
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
Concepto de SE:

Un Sistema Experto está conformado por:





base de conocimientos (BC).
base de hechos (memoria de trabajo).
motor de inferencia: intentando modelar el proceso de razonamiento humano.
módulos de justificación: muestra el razonamiento seguido para llegar a una
conclusión determinada.
interfaz de usuario.
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
Concepto de SE:

Base de conocimientos (BC):

Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre
el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo
en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el
conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una
estructura condicional que relaciona lógicamente la información
contenida en la parte del antecedente con otra información contenida
en la parte del consecuente.
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
Concepto de SE:

Base de Datos o Base de Hechos:

Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto
durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto,
el usuario introduce la información del problema actual en la base de
hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento
disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.
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
Concepto de SE:

Motor de inferencia:

El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con
un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de
inferencia trabaja con la información contenida en la base de
conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos.
Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el
conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener
conclusiones acerca del problema.
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
Concepto de SE:

Módulo de justificación:

Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para
explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de
explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación
al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado
a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al
diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo
para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del
sistema.
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
Concepto de SE:

Interfaz de usuario:

La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en
lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón
de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso
de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el
diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz
es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable
del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las
cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o
gráficos.
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
Aplicaciones de SE:

MYCIN: Infecciones de la sangre
Probablemente el SE mas conocido
 Desarrollado en la Universidad de Stanford a mediados
de los 70´s
 Proporciona asistencia a los médicos en el diagnóstico y
tratamiento de meningitis y algunas infecciones
 Se le puede borrar su base de conocimientos y
alimentarle otra para aplicaciones en otras áreas

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
Aplicaciones de SE:

DENDRAL: Análisis químico
Considerado el 1er. SE
 Desarrollado a mediados de los 60´s en la Universidad
de Stanford.
 Identifica
estructuras moleculares de compuestos
desconocidos.
 Utiliza reglas de producción y fué desarrollado en LISP.
 No tiene explicación de sus inferencias, simplemente
busca soluciones.

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
Aplicaciones de SE:

INTERNIST/CADUCEUS: Medicina Interna
Empezado en los 70´s y continúa bajo el nombre de
CADUCEUS
 Desarrollado en la Universidad de Pittsburgh
 Diagnostica la mayoría de las enfermedades asociadas
con la medicina interna
 Se estiman 1040 combinaciones

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
Aplicaciones de SE:

SE para operaciones de comida rápida
Implementados en Wendys, McDonalds, Pizza Hut,
Burger King y Kentucky Fried Chicken
 Reducen inventario
 Aceleran el servicio
 Se usan para entrenamiento de personal

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
Aplicaciones de SE:

DELTA/CATS: Mantenimiento de locomotoras Diesel y
Eléctricas
Desarrollado por General Electric a principios de los 80´s
 DELTA: Diesel Electric Locomotive Troubleshooting
 CATS: Computer Aided Troubleshooting System
 Consiste de una base de conocimientos por medio de
entrevistas con David Smith (que trabajó 40 años en GE
y es un experto reconocido en mantenimiento de estas
máquinas)
 De 1981 a 1983 se incrementaron las reglas de 45 a
1200.

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
Aplicaciones de SE:

DELTA/CATS: Mantenimiento de locomotoras Diesel y
Eléctricas
El sistema original se desarrolló en LISP y luego se
convirtió a FORTH para incrementar transportabilidad y
velocidad de ejecución
 Tiene interfases visuales, p. Ejem. Pueden imprimirse
diagramas de las máquinas y un video-disk puede
mostrar la ubicación de las partes

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
Aplicaciones de SE:

Sistema Experto para identificar aviones
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
Aplicaciones de SE:

Sistema Experto para identificar aviones
 Tabla
de inducción: Una alternativa para la
adquisición de conocimiento a través de la interfase
con una persona experta es convertir una base de
datos existente en un conjunto de reglas.
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
Aplicaciones de
SE:
TIPO
DE AVIÓN
Atributo
C130
C141
C5A
Experto para Jet
identificar aviones
Motor Sistema
Hélice
Jet
B747
Alas
Altas
Jet
Altas
Altas
Bajas
Forma de Normal
alas
Especial
Especial
Especial
Forma del Normal
timón
Forma T
Forma T
Normal
Salientes
Sobre
alas
Ninguna
En cabina
Bajo las alas
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Tipo de Motor
Jet
Hélice
C13
0
Forma de alas
Especial
Normal
Bajas
B74
7
Puntos
terminales
sin solución
¿?
Posición de alas
Altas
Forma del timón
Normal
Forma T
¿?
ÁRBOL DE DECISIÓN
Salientes
Ninguna
C5A
Sobre
Alas
C14
En
cabina
Bajo
alas
¿?
¿?
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Tipo de Motor
Jet
Hélice
C13
0
Posición de alas
Bajas
B74
7
Altas
Salientes
Ninguna
C5A
REORDEN DE ÁRBOL DE
DECISIÓN
Sobre Alas
C14
1
Requiere menor cantidad de atributos
No tiene puntos terminales sin solución
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
RAZONAMIENTO BASADO EN REGLAS
Ejemplo de Regla ineficiente
IF motor=hélice
AND posición_alas=altas
AND forma_alas=normal
AND forma_timón=normal
AND salientes=bajo alas
THEN tipo_avión=C130
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
REGLAS DE PRODUCCIÓN
Regla 1: IF motor=hélice
THEN tipo_avión=C130
Regla 2: IF motor=jet
AND posición_alas=bajas
THEN tipo_avión=B747
Regla 3: IF motor=jet
AND posición_alas=altas
AND salientes=ninguna
THEN tipo_avión=C5A
Regla 4: IF motor=jet
AND posición_alas=altas
AND salientes=sobre alas
THEN tipo_avión=C141
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
ENCADENAMIENTO HACIA DELANTE Y HACIA
ATRÁS
Hacia
atrás
Hacia
adelante
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Pelo
Estatura
Peso
Locion
Resultado
Rubio
Promedio
Ligero
No
Quemado
Rubio
Alta
Promedio
Si
Ninguno
Castaño
Baja
Promedio
Si
Ninguno
Rubio
Baja
Promedio
No
Quemado
Pelirrojo
Promedio
Pesado
No
Quemado
Castaño
Alta
Pesado
No
Ninguno
Castaño
Promedio
Pesado
No
Ninguno
Rubio
Baja
Ligero
Si
Ninguno
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
Reglas:
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
HEURISTICA:
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
HEURISTICA:
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
HEURISTICA:


Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma
inmediata innovaciones positivas para sus fines. La capacidad heurística es un
rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede
describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de
resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o
pensamiento divergente.
La palabra heurística procede del término griego εὑρίσκειν,1 que significa «hallar,
inventar» (etimología que comparte con eureka2 ). La palabra heurística aparece
en más de una categoría gramatical. Cuando se usa como sustantivo, identifica
el arte o la ciencia del descubrimiento, una disciplina susceptible de ser
investigada formalmente. Cuando aparece como adjetivo, se refiere a cosas más
concretas, como estrategias heurísticas, reglas heurísticas o silogismos y
conclusiones heurísticas. Claro está que estos dos usos están íntimamente
relacionados ya que la heurística usualmente propone estrategias heurísticas que
guían el descubrimiento.
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
HEURISTICA:

En computación, dos objetivos fundamentales son encontrar algoritmos con
buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones, usualmente las óptimas. Una
heurística es un algoritmo que abandona uno o ambos objetivos; por ejemplo,
normalmente encuentran buenas soluciones, aunque no hay pruebas de que la
solución no pueda ser arbitrariamente errónea en algunos casos; o se ejecuta
razonablemente rápido, aunque no existe tampoco prueba de que siempre será
así. Las heurísticas generalmente son usadas cuando no existe una solucion
óptima bajo las restricciones dadas (tiempo,espacio,etc.), o cuando no existe del
todo.

A menudo, pueden encontrarse instancias concretas del problema donde la
heurística producirá resultados muy malos o se ejecutará muy lentamente. Aún
así, estas instancias concretas pueden ser ignoradas porque no deberían ocurrir
nunca en la práctica por ser de origen teórico. Por tanto, el uso de heurísticas es
muy común en el mundo real.
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
HEURISTICA:

Paradigma heurístico:

Define un modelo de resolución de problemas en el que se incorpora algún
componente heurístico, sobre la base de una representación más apropiada de la
estructura del problema, para su resolución con técnicas heurísticas.

Se puede definir como "aquel tipo de programación computacional que aplica
para la resolución de problemas reglas de buena lógica (reglas del pulgar).
Denominadas heurísticas, las cuales proporcionan entre varios cursos de
acción uno que presenta visos de ser el más prometedor, pero no garantiza
necesariamente el curso de acción más efectivo“.
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
HEURISTICA:

Programación heurística:

Implica una forma de modelizar el problema en lo que respecta a la representación
de su estructura, estrategias de búsqueda y métodos de resolución, que
configuran el Para.

Este tipo de programación se aplica con mayor intensidad en el campo de la
Inteligencia Artificial (IA), y en especial, en el de la Ingeniería del
Conocimientodigma Heurístico.
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
HEURISTICA:

Programación heurística:

La Programación Heurística se presenta y utiliza desde diferentes puntos de vista:

Como técnica de búsqueda para la obtención de metas en problemas no
algorítmicos, o con algoritmos que generan explosión combinatoria

Como un método aproximado de resolución de problemas utilizando funciones de
evaluación de tipo heurístico

Como método de poda para estrategias de programas que juegan, aunque estos
métodos no son realmente heurísticos
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
Representación del conocimiento:

Tecnologías de representación del conocimiento (TRCs):





Reglas
Marcos
Lógica
Redes semánticas
Ontologías
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
Representación del conocimiento:

Redes semánticas

Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de
representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus
interrelaciones se representan mediante un grafo.
En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como
árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar
mapas conceptuales y mentales.
En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por
nodos.
Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica
que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o
arista.
Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan
flechas en lugar de líneas.




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Pedr
o
Juan
José
Luis
Marí
a
Árbol genealógico
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SISTEMAS EXPERTOS
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
Esquema de Solución de búsqueda de primero en profundidad
solve_dfs(State, History, [] ):Final_state(State).
solve_dfs ( State, History, [ Move | Moves ] ):move ( State, Move),
update ( State, Move, State1 ),
legal ( State1),
not member ( State1, History),
Solve_dfs ( Satate1, [ State1 | History ], Moves ).
test_dfs ( Problem, Moves ):initial_state ( Problem, State ),
solve_dfs ( State, [State], Moves ).
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
Esquema de Solución de búsqueda de
primero en profundidad para el problema
del granjero:
initial_state ( wgc,
final_state (
wgc (left, [wolf, goat, cabbage], [ ]) ).
wgc (right, [ ], [wolf, goat, cabbage],) ).
move ( wgc, (left, L, R), Cargo ) :- member (Cargo, L).
move ( wgc, (right, R, L), Cargo ) :- member (Cargo, R).
move ( wgc, (B,
L, R), alone ).
update ( wgc (B, L, R), Cargo, wgc (B1, L1, R1) ):update_boat ( B, B1 ),
update_banks ( Cargo, B, L, R, L1, R1 ).
update_boat(left, right).
update_boat(right, left).
update_banks( alone, B, L, R, L, R).
update_banks( Cargo, left, L, R, L1, R1):select (Cargo, L, L1),
insert ( Cargo, R, R1).
update_banks( Cargo, right, L, R, L1, R1):select (Cargo, R, R1),
insert ( Cargo, L, L1).
insert ( X, [ Y | Ys ], [ X, Y | Ys]):precedes ( X, Y ).
insert ( X, [ Y | Ys ], [ Y | Zs]):precedes ( Y, X ).
insert ( X, Ys, Zs ).
insert ( X, [ ], [X] ).
precedes ( wolf, X ).
precedes ( X, cabbage).
legal (wgc( left, L, R)):not illegal ( R ).
legal (wgc( right, L, R)):not illegal ( L ).
illegal (Banks):member ( wolf, Banks ) ,
member ( goat, Banks ) .
illegal (Banks):member (goat, Banks ) ,
member ( cabbage, Banks ) .
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
select ( X, [X | Xs], Xs ).
select ( X, [Y | Ys], [ Y | Zs] ):select ( X, Ys, Zs ).
member ( X, [ X | Xs ] ).
member ( X, [ Y | Ys ] ):member ( X, Ys ).
solve_wgc(State, History, [] ):final_state(State).
solve_wgc ( State, History, [ Move | Moves ] ):move ( State, Move),
update ( State, Move, State1 ),
legal ( State1),
not member ( State1, History),
solve_dfs ( Satate1, [ State1 | History ], Moves ).
test_wgc ( Problem, Moves ):initial_state ( Problem, State ),
solve_wgc ( State, [State], Moves ).
test_wgc (wgc, M)
Representación del Aprendizaje
Representación del Aprendizaje
Representación del Aprendizaje

Test_jugs(gugs,M)
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

La adquisición de sistemas expertos, que permitan encontrar
soluciones acertadas sin desencadenar otra serie de problemas,
ha traído ahorros importantes a las empresas al disminuir su
plantilla laboral y, en consecuencia, los riesgos de trabajo; sin
embargo, ¿hasta qué punto se debe depender de ellos?, ¿estos
programas podrán sustituir el trabajo humano? A continuación le
damos elementos para que usted encuentre la respuesta.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

Basados en un conjunto de datos y hechos, los sistemas
expertos (SE) buscan imitar el proceso intelectual de un ser
humano experto en alguna actividad específica con el objetivo de
mejorar la productividad de una empresa, así como permitir que
el conocimiento perdure y se acumule para futuras generaciones.

Estos programas, que forman parte de la Inteligencia Artificial
(IA), pueden ser aplicados en áreas de conocimiento específicas
como la manufactura, medicina, finanzas, economía,
aeronáutica, etcétera, con la intención de tomar decisiones
acertadas tal como lo haría un especialista en la materia.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

CREAR SOLUCIONES, NO PROBLEMAS .

Si bien los sistemas expertos pretenden ahorrar tiempo, dinero y
esfuerzo, concretan su funcionamiento en el pronóstico adecuado y
la búsqueda eficaz de soluciones a un problema gracias a la captura
de una base de conocimientos y hechos que le han sido
administrados previamente por una persona con amplios
conocimientos en algún proceso. Si consideramos que operan bajo
conocimientos y hechos reales, es necesario tener presente que los
humanos deben estructurar la información de manera que el
programa pueda obtener conclusiones con toda la certeza de que
éstos no caerán en la subjetividad.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

CREAR SOLUCIONES, NO PROBLEMAS .


El uso de estos software en sus inicios presentó algunos problemas
debido a que se buscaba que fueran sistemas que pudieran elegir
una solución como lo haría cualquier persona en cualquier situación:
"En la actualidad los SE son administrados por personal "experto",
con la única finalidad de reemplazar a los especialistas.
El problema es que están basados en el conocimiento del humano,
y si éste no es capaz de brindarle toda la información necesaria al
sistema, el programa no podrá completar sus funciones de manera
adecuada".
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

CREAR SOLUCIONES, NO PROBLEMAS .

La efectividad de estos software se ve reflejada en su capacidad
para analizar grandes cantidades de información, interpretarla y dar
una respuesta acertada, por ejemplo, en la detección y reparación de
equipos electrónicos, los SE de diagnóstico y depuración actúan
para obtener datos y así llegar poco a poco a la respuesta.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

CREAR SOLUCIONES, NO PROBLEMAS .

Los sistemas expertos son óptimos para predecir resultados futuros
a partir del conocimiento que tienen, por lo que se puede planificar la
producción en una planta, preparar estrategias militares y hasta
configurar complejos sistemas informáticos, entre otras actividades.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

¿EXPERIENCIA MEXICANA? .

El uso de SE en el país es de apenas 1%, lo cual se justifica por la
cultura de la no información: "Los empleados de las plantas ubicadas
en México no proporcionan datos porque creen que se les va a
sustituir o simplemente por temor a que sus superiores se den
cuenta de que les pagan mucho por hacer poco o, en el peor de los
casos, que no hay productividad en la planta".
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

¿EXPERIENCIA MEXICANA? .

En el país la industria que emplea un SE con mayor frecuencia es la
manufactura, su naturaleza la obliga a gestionar sus centros de
trabajo (plantas), modelos de producción, cadenas de
abastecimiento y materia prima. "La industria mecánica, del acero,
del detalle automotriz o toda aquella que tenga que ver con un
ensamble o con las políticas de just in time, empieza a consolidarse
con el uso de estos programas".
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

¿EXPERIENCIA MEXICANA? .

Será hasta que haya un impulso a la investigación en México,
cuando podremos generar sistemas capaces de adaptarse a
cualquier negocio y, de esta manera, elevar la competitividad.

"En Europa por ejemplo, el desarrollo de estos programas se hace
cada vez con mayor frecuencia, incluso, llegan al país como la
prueba piloto con el que las naciones europeas supervisan el
adecuado funcionamiento de sus proyectos“.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

¿EXPERIENCIA MEXICANA? .


El futuro de los sistemas expertos está determinado por el humano y
el hardware; y mientras el experto no entregue todo su conocimiento
a estos softwares será imposible tener programas expertos
completamente funcionales.
Por su parte, el hardware requiere que las computadoras puedan
almacenar grandes cantidades de conocimiento y sean lo
suficientemente rápidas para poder procesar la información de
manera veraz y oportuna.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

¿EXPERIENCIA MEXICANA? .


"La mejor forma en que una persona pueda trabajar con un
programa de este tipo se basa en la transmisión de toda la
información al mismo, pero siempre pensando en que podemos
tener una mejor opinión de un humano. El SE da la mejor solución,
pero no razona (…) jamás tendrá el feeling de un ser vivo, aquel que
le permite conocer mejor el producto y sus procesos de trabajo“.
¿Usted considera que el problema empieza cuando se confía más
en las computadoras que en el ser humano? Quizá éste podría ser el
inicio de una constante lucha por nuestra supervivencia.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

TENDENCIAS FUTURAS.





Los Sistemas Expertos se están utilizando cada vez más en las organizaciones, debido a
que la tecnología también es cada vez más accesible para una gran mayoría de las
empresas.
Se piensa que en el futuro las interfases de los Sistemas Expertos serán en leguaje
natural, lo cual facilitará la comunicación entre usuarios y el sistema.
Los Sistemas Expertos darán mayor soporte en el proceso de toma de
decisiones, permitiendo tener el conocimiento del experto capturando en una base de
conocimiento y utilizarlo cuando se requiera sin que esté él presente.
Se manejarán herramientas inteligentes para explotar la información que contengan las
bases de datos, permitiendo con ello un mejor uso de la información.
Los Sistemas Expertos se integrarán a otras tecnologías para dar un mayor soporte en
todas las áreas de la empresa.
SISTEMAS EXPERTOS

Importancia y futuro de los sistemas expertos:

TENDENCIAS FUTURAS.

Un Sistema Experto nos ayuda en la empresa manejar un proceso
de toma de decisiones dentro de una organización por medio de un
paquete generador de sistema en donde la información
se encuentra dentro de una base de datos la cual nos da un mejor
uso de la información accesible y esto se puede utilizar en todas las
áreas y no necesita de dar capacitación para emplearlo.
SISTEMAS EXPERTOS














http://es.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica
http://es.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica_(inform%C3%A1tica)
http://web.usal.es/~mlperez/programacion_archivos/trabajos_2006_2007/tema2_AL_Alvarez_et_al.pdf
http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml#ARQUIT
http://www.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/marcos.html
http://www.gsi.dit.upm.es/~gfer/ssii/rcsi/
http://ccc.inaoep.mx/~emorales/Cursos/RdeC/principal.html
http://translate.google.es/translate?hl=es&langpair=en%7Ces&u=http://lalab.gmu.edu/cs785/02-Knowledge%2520EngineeringClassical%2520methods.ppt
http://translate.google.es/translate?hl=es&langpair=en%7Ces&u=http://www.j-paine.org/students/lectures/lect3/node10.html
http://translate.googleusercontent.com/translate_c?hl=es&langpair=en%7Ces&u=http://www.encyclopedia.com/doc/1O11inferenceengine.html&rurl=translate.google.es&usg=ALkJrhjU-5lfxbtNmQbR0AK4pFW19PEJrw
http://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayes
http://www.monografias.com/trabajos26/sistemas-expertos/sistemas-expertos.shtml#herram
http://www.cnnexpansion.com/manufactura/tendencias/sistemas-expertos-dones-virtuales
http://html.rincondelvago.com/inteligencia-artificial_5.html
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