sistemas expertos
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SISTEMAS EXPERTOS
Gianfranco Madio, Samantha Perez, Mary Rojas
Tecnología para el aprendizaje. Sección 3
ÍNDICE• Introducción• ¿Qué son?• Funcionamiento• Componentes• Tipos• Ventajas y desventajas• Utilización en Latinoamérica• Conclusión• Referencias
¿QUÉ SON?
Aprender
Tomar Decisiones
RazonarLógicamente
Memorizar
ExplicarRazonamiento
Funcionamiento
Datos y HechosSistema
de ReglasObtención de Resultados
•Rapidez humana•Objetividad•Confiabilidad
Sistemas Expertos
Base de Hechos
Datos sobre el problema
Subsistema de explicación
Explicar su razonamiento
Motor de inferencia
Modela el razonamiento
humano
Módulo de adquisición de conocimientos
Base de conocimientos
Conocimientos sobre el dominio
Interfaz de usuario
Interacción
SE - usuario
COMPONENTES
Tipos de S.E.
Basados en reglas
Basados en casos
Basados en redes bayesianas
heurísticas lógica difusa
Ventajas Desventajas
Duración Dificultad de la extracción del conocimiento del experto
Reproducción Noción limitada del contexto de un problema
Velocidad No poseen capacidad sensorial ni sentido común
Operación Sus conocimientos se limitan a su base de datos
Productividad No saben compensar sus limitaciones
Subordinación Falta de creatividad en la resolución de problemas
Comunicación Dificultad para manipular la información no estructurada
Venezuela
Colombia
Argentina
Perú0%
10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%
Sistemas ExpertosExpertos Humanos
Utilización de S.E en las empresas de Latinoamérica
Conclusiones
REFERENCIAS• Borja, A. (2005). Organización del conocimiento para la traducción jurídica a través de sistemas
expertos basados en el concepto de género textual. Recuperado el 1 de octubre de 2014, de http://lolegalnexo.com/files/Borja_Ontolog.pdf
• Congreso Virtual Hispanoamericano de Anatomía Patlógica. (s.f.). Uninet. Recuperado el 28 de septiembre de 2014, de http://conganat.uninet.edu/IIICVHAP/conferencias/004/texto.htm
• Gutierrez, J. (1997). Sistemas Expertos Basados en Reglas. Cantabria: Alianza Editorial.
• Márquez, J. J. (s.f.). Red científica. Recuperado el 29 de septiembre de 2014, de http://www.redcientifica.com/doc/doc199908210001.html
• Ricardo Fuentes Covarrubias, A. G. (diciembre de 2013). Desarrollo de un sistema experto para el diagnostico de fallas automotrices . Recuperado el 2 de octubre de 2014, de http://teyet-revista.info.unlp.edu.ar/nuevo/files/No11/TEYET11-art10.pdf
¿Qué son?
Los sistemas expertos son programas dentro de la rama de la inteligencia artificial que simulan el conocimiento de un humano experto en cualquier área del saber. Tienen la capacidad de aprender, memorizar, razonar lógicamente, tomar decisiones, comunicarse y explicar su razonamiento. Sin embargo, sus conocimientos se limitan a una sola área.
Componentes
Base de conocimientos: se almacenan los conocimientos sobre un dominio determinado
Base de hechos: contienen datos sobre el problema
Motor de inferencia: modela el razonamiento humano
Interfaz de usuario: permite la comunicación entre el S.E. y el usuario.
Subsistema de explicación: explica el razonamiento aplicado para la resolución del problema
Módulo de adquisición de conocimientos: permite expandir sus conocimientos, tomando en cuenta sus experiencias a través de sus trabajos .
Anexos
Características
1) Posesión de un conocimiento específico: La bondad de un programa de inteligencia artificial no sólo depende de formalismo o la técnica de inferencia utilizado, sino principalmente, del conocimiento que el programa posee.
2) Capacidad para el razonamiento: La capacidad de razonar sobre el conocimiento es una de las características del sistema experto. Estos tienen una gran experiencia en el uso de sus conocimientos, hacer inferencias y tomar decisiones utilizando un razonamiento basado en el conocimiento.
3) Capacidad para interactuar con el mundo exterior: Un sistema experto debe tener un protocolo de comunicación con el mundo exterior para la recuperación de la información adicional necesaria para llevar a cabo el razonamiento y para dar explicaciones al usuario.
4) Capacidad de dilucidar su trabajo: El sistema debe ser capaz de explicar su comportamiento. En particular, debe ser capaz de justificar sus acciones y de presentar alegaciones sobre los hallazgos.
5) Habilidad de aprendizaje
Ventajas DesventajasDuración Dificultad de la extracción del conocimiento del experto
Reproducción Noción limitada del contexto de un problema
Velocidad No poseen capacidad sensorial ni sentido común
Operación Sus conocimientos se limitan a su base de datos
Productividad No saben compensar sus limitaciones
Subordinación Falta de creatividad en la resolución de problemas
Comunicación Dificultad para manipular la información no estructurada
Tipos de Sistemas Expertos
Basados en reglas: se aplican reglas, se comparan resultados y se aplican nuevas reglas apoyándose en una situación que ha sido modificada. Las reglas utilizadas son heurísticas, las cuales se suelen apoyar en la lógica difusa.Basados en casos: el sistema se asienta en soluciones de problemas previos para la solución de otros posteriores, por lo que es una manera de analizar una situación haciendo analogías. Basados en redes bayesianas: se emplean redes bayesianas, las cuales se sustentan en estadística y el teorema de Bayes.