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.