lunes, 13 de diciembre de 2010

Estructura básica de un Sistema Expertos (S.E)


 Un Sistema Experto está conformado por:
Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.
Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.
Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano. 
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 Expertos
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
  1. Basados en reglas previamente establecidas.
  2. Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
  3. Basados en redes bayesianas.
En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:
Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.
Ventajas y limitaciones de los Sistemas Expertos

Ventajas
  1. 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.
  2. Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces.
  3. Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
  4. Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.
  5. Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.
  6. Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
  7. Consolidar varios conocimientos.
  8.  Apoyo Académico.
Limitaciones
  1. 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.
  2. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos.
  3. Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.
  4. Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.
  5. Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
  6. Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.
  7. Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.

sábado, 4 de diciembre de 2010

Historia De Los Sistemas Expertos

Estas pensando que la inteligencia artificiales una cosa de los últimos 3, 5 o como mucho los 10 últimos años, pero NO!, los primeros pasos en la inteligencia artificial se dieron en los !AÑOS 50!. Tu te imaginas crear un programa inteligente con el Hardware de esa época. Sencillamente es increíble.
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 1955 Newell y Simon desarrollan la Teoría de la
lógica. Este desarrollo permitió desarrollar un programa que exploraba la solución a un problema utilizando ramas y nudos, seleccionando únicamente las ramas que más parecían acercarse a la solución correcta del problema.
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.
En 1957, aparece la primera versión de "The General Problem Solver" (
GPS, Solucionador general de problemas), un programa capaz de solucionar problemas de sentido común pero no problemas del mundo real como diagnósticos médicos. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener..
En 1958 McCarthy anuncia su nuevo desarrollo
el lenguaje LISP (LISt Procesing), el lenguaje de elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio de la IA.
En 1963, el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) recibe una subvención de 2,2 millones de dólares del
gobierno de los Estados Unidos en concepto de investigación en el campo de la IA. De esa forma, se comprueba la importancia que el Gobierno concede a la investigación dentro de ese campo.
En 1965 aparece DENDRAL, el primer sistema experto. Es en ese año cuando Feigenbaum entra a formar parte del departamento de
informática de Stanford. Allí conoció a Joshua Lederberg, el cual quería averiguar cual era la estructura de las moléculas orgánicas completas. El objetivo de DENDRAL fue estudiar un compuesto químico. El descubrimiento de la estructura global de un compuesto exigía buscar en un árbol las posibilidades, y por esta razón su nombre es DENDRAL que significa en griego "árbol".Antes de DENDRAL los químicos solo tenían una forma de resolver el problema, estar era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos.
La realización de DENDRAL duró más de diez años (1965-1975). Se le puede considerar el primer sistema experto.
En 1965 también se empezaron a utilizar
técnicas para la resolución de problemas que se caracterizaban por la búsqueda heurística como modelo para la resolución de problemas, y con ellas comenzó la investigación y desarrollo de los sistemas expertos.
En 1972, en la
Universidad de Standford se desarrolla MYCIN, sistema experto dentro del campo de la medicina para diagnostico de enfermedades infecciosas en la sangre. MYCIN se trataba de un sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas. Desde los resultados de análisis de sangre, cultivos bacterianos y demás datos, el prog rama era capaz de determinar, o en lo menos, sugerir el microorganismo que estaba causando la infección. Después de llegar a una conclusión, MYCIN prescribía una medicación que se adaptaba perfectamente a las características de la persona, tales como el peso corporal de este.
Al mismo tiempo, Davir Marr propone nuevas
teorías sobre la capacidad de reconocimiento visual de las diferentes máquinas.
En 1972 aparece el lenguaje PROLOG basado en las teorías de Minsky.
En 1973 se desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. El cometido de este sistema experto era el de servir de intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su
base de datos. El especialista debía utilizar MYCIN de una forma normal, y cuando este cometiera un error en un diagnóstico (hecho producido por la falta o fallo de información en el árbol de desarrollo de teorías) TEIRESIAS corregiría dicho fallo destruyendo la regla si es falsa o ampliándola si es eso lo que se necesita.
En 1979 aparece XCON, primer programa que sale del
laboratorio Su usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC).
El cometido de XCON sería configurar todos los ordenadores que saliesen de la DEC. El
proyecto presentó resultados positivos y se empezó a trabajar en el proyecto más en serio en diciembre de 1978.
En abril de 1979 el equipo de investigación que lo había diseñado pensó que ya estaba preparado para salir, y fue entonces, cuando se hizo una prueba real, esperando resolver positivamente un 95% de las configuraciones, este porcentaje tal alto se quedó en un 20% al ser contrastado con la realidad; XCON volvió al laboratorio, donde fue revisado y a finales de ese mismo año funcionó con resultados positivos en la DEC.
En 1980 se instauró totalmente en DEC. Y en 1984, el XCOM había crecido hasta multiplicarse por diez. El XCOM supuso un
ahorro de cuarenta millones de dólares al año para la DEC.
Entre los años 80 a 85 se produce la
revolución de los Sistemas ExpertosEn estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como el DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel y eléctricas. "Aldo en Disco" para la reparación de calderas hidroestáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.
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. El software se transfirió a máquinas convencionales utilizando el lenguaje "C" lo que acabó con el LISP.
A partir de los 90 y con el desarrollo de la informática, se produce un amplio desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en la actualidad.
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.

Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que;
A) Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las
funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisiones financieras, gestión de la tesorería, planificación, etc.
b) Este
trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y realizar operaciones numéricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantación de los SE.
Además los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que más aplicaciones de SE se esta realizando) Fiscalidad, planificación,
análisis financiero y la contabilidad financiera.


Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. 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. Se puede entender como una rama de la, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). 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).
Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:
  1. Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.
  2. Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.
Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.