REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO

“SANTIAGO MARIÑO”

AMPLIACIÓN MARACAIBO

Maracaibo, Febrero de 2015

SISTEMAS EXPERTOSAUTORES:

1. CUELLO CHOURIO JOHN JOSE

2. QUINTERO CARRUCI ROBERT ALBERTO

3. WALETZ PEREZ MAGDIELY JOSELYN

4. GARCIA OCANDO JOHN ROBERT

5. MARIENNY MARIA-GOB YSEA CRESPO

6. LOPEZ CARVAJAL JACKSON JOSE

7. GONZALEZ LEAL CARLOS MANUEL

8. LUISANA PAOLA- GOB PARRA CORONA

9. TROCONIS BARRIOS JOSE JOAQUIN

10. PERTUZ MARIBEL

11. LEON AGUILAR RAUL ANDRES

INTRODUCCIÓN

Desde que naciera la Inteligencia Artificial como tal ciencia, a principios de los 60, hasta la actualidad, se han

venido realizando numerosos trabajos, especialmente en los Estados Unidos, para el desarrollo de los diversos

campos que componen la Inteligencia Artificial. De todos esos campos, quizá el que puede tener mayor número de

aplicaciones prácticas sea el de los Sistemas Expertos, siendo dichas aplicaciones de utilidad en temas tan

variados que pueden ir desde la medicina hasta la enseñanza pasando por el CAD. En las empresas, los Sistemas

Expertos empiezan a tener cada vez mayor auge, hasta el punto de ir suponiendo un punto de referencia

importante en la toma de decisiones para la junta directiva. En realidad, incluso se podría decir que el límite de las

aplicaciones objeto de los Sistemas Expertos está en la imaginación humana, siendo siempre de utilidad allí donde

se necesite un experto.

Un sistema experto es una aplicación informática que soluciona problemas complicados que de otra manera

exigirían ampliamente la pericia humana. Para lograr esto, se simula el proceso de razonamiento humano

mediante la aplicación específica de conocimientos y de interencias.

Un Sistema Experto es una aplicación informática que simula el comportamiento de un experto humano en el

sentido de que es capaz de decidir cuestiones complejas, si bien en un campo restringido. Para esto, se debe tener

en cuenta que la principal característica del experto humano viene a ser el conocimiento o habilidades profundas en

ese campo concreto, por consiguiente, un Sistema Experto debe ser capaz de representar ese conocimiento

profundo con el objetivo de utilizarlo para resolver problemas, justificar su comportamiento e incorporar nuevos

conocimientos. Se podría incluir también el hecho de poder comunicarse en lenguaje natural con las personas, si

bien esta capacidad no es tan determinante como las anteriores de lo que se puede definir como Sistema Experto.

SISTEMA EXPERTOS.Un sistema experto, es un programa de computadora capaz resolver problemas, que requieren para su solución

parcial o total, del conocimiento de un especialista humano, es decir, emula su capacidad de razonamiento

mediante una base de conocimientos y un motor de inferencia. De esta manera, el sistema experto debería ser

capaz de:.

Obtener nuevos conocimientos, ya sea por medio del especialista

humano o sobre la marcha.

Poder trabajar con datos incompletos, poco específicos o

y con un amplio grado de

incertidumbre.

Poder trabajar con datos incompletos, poco específicos o y con un amplio grado

de incertidumbre. Poder sustentar los resultados obtenidos.

HISTORIA A comienzos de los años 50 el conocido Alan Mathinsong Turing publicó "Inteligencia y Funcionamiento de las

Máquinas" con el fin de demostrar hasta que punto estas tienen inteligencia.

En estos años se dieron varias definiciones de lo que significaba la inteligencia en una máquina. Sobre lo que

denominamos la inteligencia artificial.

Definición de Elaim Reich:

La inteligencia artificial es el estudio de como hacer que los ordenadores hagan cosas que, en estos momentos,

hace mejor el hombre.

Definición de Alexander Sporl (1971):

En su obra "Sporls-Computerbuch": Bajo Inteligencia entiendo la capacidad de un ser vivo o una máquina de

ordenar informaciones, extensas observaciones, experiencias, descubrir interrelaciones para abstraer de esta forma

cosas y poderlas ligar entre sí

Uno de los primeros sistemas expertos se llamo Dendral y era capaz de calcular o descubrir hechos relativos a la

estructura molecular a partir de unos datos químicos sin elaborar.Otro sistemas expertos famosos son MYCIN que

diagnostica enfermedades de la sangre y que sugiere un tratamiento y PUFF, un sistema similar pero para

enfermedades de pulmón.

En el año 1950 el campo de la automática recibe un gran impulso cuando Wiener desarrolla el principio de la

retroalimentación. La teoría de la retroalimentación es base fundamental de los sistemas de control.

En 1956, se celebra una conferencia en Vermont (USA) de gran trascendencia en el desarrollo de la I.A. John

McCarthy propone por primera vez el uso del término "Inteligencia Artificial" para denominar el estudio del tema.

HISTORIA

Se crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie Group,

Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. formando una inversión total

de 300 millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las

"máquinas Lisp", que se trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en

un ordenador central, y el otro producto fueron las "herramientas de desarrollo de sistemas expertos".

En 1987 XCON empieza a no ser rentable. Los técnicos de DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente

llegándose a gastar más de dos millones de dólares al año para mantenimiento y algo parecido ocurrió con el

DELTA..También en 1987 aparecieron los microordenadores Apple y compatibles IBM con una potencia parecida a

los LISP. La evolución histórica de los métodos utilizados en el desarrollo de los sistemas expertos también se ha

producido a medida que se ha ido desarrollando la IA y los diferentes métodos que se han empleado para su

resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como

investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años

60 eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas ,mediante sistemas de reglas

.Es a partir de los 70 cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en

medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad

La investigación en SE comenzó a mediados de los años setenta, varios sistemas se desarrollaron entre 1960 y

1970; la mayoría de ellos fueron de alcance limitado y se orientaron hacia juegos o temas altamente académicos e

idealizados. Aunque el desarrollo de SE es relativamente nuevo, existen muchos SE en la actualidad que se

emplean en una amplia variedad de organizaciones, con variadas aplicaciones

PRINCIPIOS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS.

Principios de los

sistema Expertos

La potencia de un experto se debe más al

conocimiento amplio del área específica que a la

comprensión del desempeño genérico de

un experto.

La credibilidad que se le concede a un SE depende de la habilidad del Se para explicar su propio proceso

de razonamiento.

En un SE ideal, el motor de inferencia nunca debería necesitar de

modificaciones.

La selección del esquema de representación del

conocimiento es una de las decisiones más criticas

en el diseño de un SE.

El proceso de buscar los conocimientos

apropiados y a partir de éstos deducir nuevos

conocimientos constituye un elemento clave del procesamiento de un

sistema experto

La selección del paradigma de inferencia

considerando la explosión combinatoria, influye

fuertemente en el desempeño global de un

SE.

CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS• Según la clase de problemas hacia los que estén orientados, podemos clasificar los Sistemas Expertos en diversos tipos entre los

que cabe destacar diagnosis, pronóstico, planificación, reparación e instrucción; vamos a ver algunas de las aplicacionesexistentes (o en periodo de desarrollo) para cada uno de los campos citados.

• Los sistemas de diagnosis siguen un proceso de búsqueda de las razones del funcionamiento incorrecto de un sistema a partir dela información disponible. Aquí se podrían tener en cuenta tanto aplicaciones de diagnóstico médico como de averías.

• Los sistemas de pronóstico deducen consecuencias posibles a partir de una situación. Su objetivo es determinar el curso delfuturo en función de información sobre pasado y presente.

• Esto abarca diversos problemas, tales como predicciones meteorológicas, predicciones demográficas, o incluso previsiones de laevolución bursátil entre otros. Quizá la aplicación más conocida sea PROSPECTOR, esto es un sistema para la evaluación deemplazamientos geológicos (con el que se encontró un yacimiento de mineral importante).

• Existen también sistemas de planificación, pudiéndose encontrar aplicaciones en este área, que establecen una secuencia deacciones a realizar encaminadas a la consecución de una serie de objetivos. En las empresas, la Inteligencia Artificial, que seencontraba confinada en la "sala de ordenadores", se va abriendo paso hacia la junta directiva. La razón de esto es simple: amedida que el mundo empresarial se complica y se llega a la competencia internacional, el conocimiento se convierte en el factorprofesional más importante para un ejecutivo. A la persona que esté planeando la estrategia a seguir por su empresa o que tomedecisiones en producción, marketing, distribución o asignación de recursos, los Sistemas Expertos le pueden demostrar que sepueden tomar decisiones con más conocimiento, llevando a un aumento de ganancias así como a la obtención de beneficiosimportantes para la empresa, como el aumento de su capacidad.

• Como caso concreto dentro de la CAPV, la empresa DATALDE ha desarrollado un Sistema Experto para la planificación de laproducción. Dicho trabajo se centra en un taller de propósitos generales de unas características determinadas, consistiendo laplanificación en ordenar en el tiempo las cargas originadas por los diferentes pedidos, de forma que se asuman los objetivos decumplimiento de plazos, distribución eficaz del trabajo y gestión de colas y prioridades. Por su parte, la empresa ROBOTIKER hadesarrollado un sistema de planificación y control de producción integral, dentro del que se identifican algunas tareas susceptiblesde resolución mediante sistemas inteligentes (es un sistema basado en MRP-II).

• Otro tipo de Sistemas Expertos son los orientados a la reparación, sin embargo, no se puede decir que sea un tipo realmentenuevo, ya que este enfoque abarca diagnosis y planificación. Dentro de este grupo se incluyen sistemas como DELTA, que ayuda alos mecánicos en el diagnóstico y reparación de locomotoras diesel-eléctricas. DELTA no solo da consejos expertos, sino quetambién presenta informaciones por medio de un reproductor de vídeo. De hecho se podría encasillar a DELTA más en el área dela instrucción que en reparación, dado que además proporciona ayudas al trabajo que permiten al estudiante determinar si existe ono un determinado problema, proporcionando también formación específica sobre el modo de realizar ciertas reparaciones.

• Un sistema de instrucción (Sistema Experto para formación) realiza un seguimiento del proceso de aprendizaje de un estudiante.El sistema detecta errores de los estudiantes e identifica el remedio adecuado, es decir, desarrolla un plan de enseñanza parafacilitar el proceso de aprendizaje y la corrección de errores.

• Además de DELTA, existen numerosos sistemas de este tipo; STEAMER, por ejemplo, se creó para enseñar a los oficiales de laarmada los problemas de funcionamiento de una planta de propulsión a vapor, como las que impulsan a ciertos barcos. Este era elproblema de formación más importante que existía, dada la complejidad de los sistemas. El objetivo es dar al estudiante unaconcepción global de lo que pasa en la planta en cualquier momento, con la ventaja de que además el modelo de presentación esgráfico (utilizando Interlisp). Con un objetivo similar al de STEAMER, Construcciones Aeronáuticas S. A. (CASA) desarrolló elProyecto Eolo CN-235. En este caso, el problema está en el hecho de que pilotar un avión que cuesta cientos de millones depesetas es un asunto muy serio a la vez que peligroso, lo que exige mucho tiempo de entrenamiento, tanto para pilotos comomecánicos, suponiendo para las compañías aéreas un gran problema, dado el elevado coste de los cursos y la escasez deinstructores. El proyecto surgió de la voluntad de Construcciones Aeronáuticas S. A. de ofrecer un curso específico para pilotos ytécnicos de mantenimiento, a todos los compradores del avión CN- 235. Eolo CN-235 es un sistema de enseñanza interactivo queintegra gráficos, texto y vídeo.

DESCRIPCIÓN DEL ESQUEMA DE UN SE.

Para realizar un sistema experto integran dos personas el Experto del Dominio (profesional X) y un Ingeniero de Conocimiento (programador),

que estos van enlazar sus experiencias almacenándolos en la Base de conocimientos que mediante la interface va a permitir al usuario llegar

a comunicarse con el motor de inferencia, el cual es va a tomar la decisión de aplicar todo lo almacenado en la base de conocimientos.

La Base de conocimiento nos halla la base datos y estas esta compuestas por lenguajes de predicado, esta es uno de los componentes que

contiene el conocimiento del experto o también llamado base de datos, su función es almacenar experiencias, conocimientos , etc. de una

determinada área.

• Existen dos tipos de base de conocimiento: El procedural; se usa en los lenguajes.

estructurados como son Pascal,

C, Visual Basic etc.

El declarativo; Esta basado en hechos que vienen a ser

acciones que se dan dentro del problema se utilizan los lenguajes Prolog y Lisp

EL MOTOR DE LA INTERFAZ

MÉTODOS PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS EXPERTOS

• Hechos: Declaraciones que relacionan algunos elementos de la realidad con referencia al área específica.

• Reglas de Procedimientos: Reglas bien definidas que describen secuencias fundamentales de eventos y relaciones relativas al área.

• Reglas Heurísticas: Reglas en forma de opiniones o reglas empíricas que sugieren procedimientos cuando no existen disponibles reglas de procedimientos.

Análisis de la solución práctica de problemas

Conocimientos en los sistemas expertos

Análisis del conocimiento

• Usuario, interfaz de usuario, base de conocimiento, motor de interfaz

• Almacenamiento y generación de conocimiento

• Ingeniería de conocimiento

• Actualización de conocimientos

• Sistemas de explicaciones

Arquitectura de los SE.

• Programación

• Son programas que se han diseñado principalmente para emular un comportamiento inteligente. Incluyen algoritmos de juego tales como el ajedrez, programas de comprensión del lenguaje natural, visión por computadora, robótica y "sistemas de expertos"

Lenguajes de programación para sistemas expertos.

Arquitectura de un Sistema Experto

Base de Conocimientos

Aquí se encuentra toda la información sobre el campo o área en el cual se ha desarrollado la aplicación, es decir

todo el conocimiento adquirido por un especialista mediante el estudio, creencias y experiencia personal.

El orden de ingreso de estos datos no es influyente.

Base de Hechos

Aquí se almacena la información de la situación concreta que va a ser considerada. Se puede usar para almacenar

los modos de razonamiento y la forma en que han sido utilizados. Gracias a la base de hechos, el sistema experto

podrá tener la facultad de sustentar sus respuestas, es decir como ha conseguido llegar a los resultados arrojados

a los usuarios finales.

Motor de inferencia

Parte del sistema experto encargado de gestionar la información de la base de hechos y la base de conocimientos,

para obtener una serie de razonamientos con los cuales podremos llegar a la solución adecuada.

Se pueden usar dos tipos de razonamiento: encadenamiento hacia delante, y encadenamiento hacia atrás.

El primero comienza con los hechos y avanza hacia delante hasta las conclusiones, el segundo comienza por las

conclusiones y trabajas hacia atrás hasta los hechos de apoyo.

Características

Una de las características principales de los sistemas expertos, es su capacidad de incrementar sus conocimientos;

ya sea por medio de un especialista o por si mismo a través de cuestionamientos. Esto permitirá al sistema experto

mantenerse actualizado con los nuevos temas que puedan surgir sobre el área o especialidad abarcada.

VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

• El conocimiento contenido en los sistemas expertos es más fácil de documentar y de comunicar.

• El conocimiento contenido en los sistemas expertos no esta sujeto a la vida del experto, y puede perdurar

así este muera o se olvide de todo lo que estudio.

• Es fácilmente transportable.

• En la toma de decisiones no influyen factores anímicos ni emocionales, como si puede suceder con un

experto humano.

• Ayuda a incrementar la disponibilidad dentro de un sector o región donde se necesita de un experto y no se

cuenta con los recursos suficientes.

DESVENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS• Creatividad: los humanos pueden responder creativamente a situaciones inusuales, los sistemas no.

• Experiencia Sensorial: los humanos tienen un amplio rango de disponibilidad de experiencia sensorial, mientras que los sistemas expertos dependen de una entrada simbólica.

• Degradación: Los sistemas expertos no pueden reconocer cuando un problema no tiene solución o cuando ese problema está fuera de su área.

• Programación: Difícil de elaborar y precisan mantenimiento complejo.

• El elevado costo: En tiempo y dinero para extraer el conocimiento de los especialistas humanos.

• Poca flexibilidad a cambios: Hay que programar el sistema.

• Dificultad para manipular información no estructurada: Especialmente la información incompleta, inconsistente o errónea.

• Desacuerdo entre los especialistas humanos: En la elaboración del sistema experto, los especialistas pueden estar en desacuerdo entre ellos a la hora de tomar las mejores decisiones para solucionar un problema específico.

CONCLUSIONES

Actualmente el duro, difícil y cambiante mercado competitivo se vuelve más complejo por la grandiversidad de información que se ven obligados a almacenar y analizar, razón por la cual lasempresas se ven en la necesidad de recurrir a poderosas y/o robustas herramientas o sistemas queles sirvan de soporte a la hora de tomar decisiones. De esta forma estos inteligentes, precisos yeficientes sistemas son adoptados por más organizaciones, en las cuales se convierten y/otransforman en una importante estrategia de negocio. Por otra parte es importante mencionar queestos seguirán siendo usados en los todos y cada una de las áreas y/o campos donde los expertoshumanos sean escasos. Por consecuencia de lo anterior estos sistemas son utilizados porpersonas no especializadas, por lo cual el uso frecuente de los (SE) les produce y/o generaconocimiento a los usuarios.