Profesor: Dr. Eduardo Eloy Loza Pacheco, materia: Sistemas Expertos

Sistemas Expertos

Un sistema Experto (SE) es bsicamente un software de computadora basado en

conocimientos y raciocinio que lleva a cabo tareas que generalmente solo realiza el ser

humano; es decir es un software que imita el comportamiento humano en el sentido de que

utiliza la informacin que les es proporcionada para dar una opinin sobre un tema en

especial.

Un sistema experto (SE) es un software de computadora interactivo que contiene la

experiencia, conocimiento y habilidad propios de una persona o grupos de personas

especialistas en un rea particular del conocimiento humano, de manera que permitan

resolver problemas especficos de ese rea de manera inteligente y satisfactoria

Tipos de Sistemas expertos.

Por la forma en almacenar conocimiento: Se pueden distinguir dos sistemas basados en

reglas y sistemas basados en probabilidad. En el primer caso el conocimiento se almacena

en forma de hechos y reglas y su motor de inferencia funciona usando encadenamiento

hacia adelante o hacia atrs (forward reasoning y backwardreasoning), mientras que el

segundo la base de conocimiento est constituida por hechos y sus dependencias

probabilsticas y su motor de inferencia funciona mediante la evaluacin de probabilidades

condicionales.

Elementos Modelo probabilstico Modelo Basado en reglas

Base de Conocimiento Abstracto: estructura

probabilstica

Concreto: Hechos

Abstracto: Reglas

Concreto: Hechos

Motor de Inferencias Evaluacin de las

probabilidades

condicionales (Teorema de

Bayes)

Encadenamiento hacia

adelante y atrs.

Subsistema de explicacin Basado en probabilidades

condicionales

Basado en reglas Activas

Adquisicin de

Conocimiento

Espacio probabilstico y

parmetros

Reglas y hechos

Subsistema de aprendizaje Cambio en la estructura del

espacio probabilstico.

Cambio en los parmetros

Nuevas reglas

Cambio en los factores de

certeza.

Profesor: Dr. Eduardo Eloy Loza Pacheco, materia: Sistemas Expertos

Por la naturaleza de la tarea a realizar:

Diagnostico o clasificacin: se conocen las soluciones y se tratan de clasificarlas en funcin

de una serie de datos. Por ejemplo: Sistema de diagnstico mdico.

Monitorizacin: Anlisis del comportamiento de un sistema buscando posibles fallos, en

este caso contemplar la evolucin del sistema pues no siempre los mismos datos dan lugar a

mismas soluciones.

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 estudia el comportamiento de un sistema y este como puede comportase en

el futuro.

Por la interaccin con el usuario:

Apoyo: El sistema aconseja al usuario, que mantiene la capacidad de una ltima decisin

(usuario experto). Por ejemplo diagnstico mdico.

Control: el sistema acta directamente sin intervencin humana (Sistema no guiado).

Critica: Su misin es analizar y criticar las decisiones tomadas por el usuario. Ejemplo

sistemas educativos.

Por la limitacin del tiempo para tomar decisiones:

Tiempo ilimitado: Por ejemplo donde el anlisis no necesita ser inmediato.

Tempo limitado (tiempo real): sistemas que necesitan actuar monitoreando o controlando

dispositivos de hardware por o lo que las decisiones tiene que ser casi inmediatas frente a

los problemas que surjan. Por ejemplo el control de una red de telecomunicaciones, planta

de energa elctrica, nuclear, etc.

Por la variabilidad temporal del conocimiento.

Estticos: La base del conocimiento no se latera durante el proceso de decisin.

Dinmicos: Ocurren cambios en la base del conocimiento durante la toma de decisiones.

Estos cambios pueden ser predecibles o impredecibles y adems pueden, bien aadir

informacin o modificar la ya existente.

Profesor: Dr. Eduardo Eloy Loza Pacheco, materia: Sistemas Expertos

Por la naturaleza del conocimiento almacenado

Basado en experiencia: el conocimiento se basa en experiencias o hechos sucedidos

conocidos por el experto, pero sin que exista una causa clara para los efectos que se

observan.

Basado en relaciones causa-efecto: sistemas relacionados con entidades fsicas que

responden a determinados estmulos.

Por la certeza de la informacin

Completa: Se conocen todos los datos y reglas necesarias para la decisin.

Incompleta: datos incompletos (No se puede tomar la decisin), datos inciertos (no

confirmados), Conocimiento ambiguo (reglas no siempre validas), Terminologa ambigua

(dobles sentidos)

Historia de los Sistema Expertos

Los sistemas expertos nacieron en la dcada de los aos setenta del siglo 20. En aquellos

tiempos se crea que con unas pocas leyes de razonamiento junto con potentes

computadoras obtendramos resultados brillantes. Los primeros investigadores fueron Alan

Newell y Herbert Simon desarrollaron el sistema el GPS (General problema Solver).

Sistema que era capaz de resolver problemas como las torres de Hani y otros similares,

pero este no poda solucionar problemas reales como dar un diagnstico mdico.

Fue cuando algunos investigadores pensaron en cambiar el enfoque del problema ahora se

dedicaran a resolver problemas especficos de un rea del conocimiento, intentando

simular el razonamiento humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia

artificial, se centraron en dominios del conocimiento muy concretos as nacieron los

sistemas expertos.

El primer SE que causo gran impacto fue desarrollado en 1965 con el fin de identificar

estructuras qumicas: el programa se llam DENDRAL. Los que este SE haca, al igual

que los Se de esa poca, era tomar unas hiptesis relevantes como soluciones posibles y

someterlas a prueba comparndolas con los datos. El nombre DENDRAL significa rbol en

griego. Fue bautizado as porque lo que haca el programa era buscar en un rbol de

posibilidades las estructuras del compuesto.

Profesor: Dr. Eduardo Eloy Loza Pacheco, materia: Sistemas Expertos

El siguiente SE fue Mycin, en 1972, su aplicacin era detectar trastornos en la sangre y

recetar los medicamentos requeridos. Fue tal el xito que se lleg a usarse en algunos

hospitales. Para 1973 se cre Tieresias, cuya funcin era la de servir de interprete o interfaz

entre los especialistas que manejaba Mycin cuando introducan nuevos conocimiento.

Tieresias entraba en accin cuando Mycin cometa un error en un diagnstico, por falta de

informacin o por alguna falla en el rbol de desarrollo de teora, corrigiendo la regla que

generaba el resultado o bien destruyndola.

En 1980 se implanto en la compaa Digital Equipment Corporation (DEC) el primer SE:

El XCON. Se dedicaron dos aos de desarrollo para su creacin, vali la pena pues a pesar

que en el primer intento (1979) de implantarse solo consigui resolver 20% de las 95%

configuraciones requeridas por el cliente de las computadoras que salieron de DEC, se

volvi al laboratorio y un ao ms tarde la empresa ahorro 40 millones de dlares.

Para los aos comprendidos entre 1980 y 1985 se crearon SE, tales como DELTA de la

General Electric Co. Que reparaba maquinas disel y elctricas, o como Aldo en Disco que

reparaba calderas hidrostticas giratorias usadas para la eliminacin de bacterias. En esa

misma poca surgen empresas dedicadas a desarrollar sistemas expertos, las cuales

supusieron en conjunto una inversin de ms de 300 millones de dlares. Los productos

ms importantes que creaban estas compaas eran las maquinas LISP, las cuales consistan

en una computadoras que ejecutaban programas en LISP con la misma rapidez que en un

computadora central.

Desgraciadamente para DEC, el SE que antes era un gran ahorro dejo de ser rentable en

1987, debido que al actualizarlo llegaron a gastar ms de dos millones de dlares al ao

para darle mantenimiento, por lo que su beneficio quedo en duda y fue descontinuado; algo

similar ocurri con DELTA. A continuacin una tabla de los Se mas relevantes.

Sistema Fecha Autor Aplicacin

DENDRAL 1965 Stanford Deduce informacin

sobre estructuras

qumicas

Macsyma 1965 MIT Anlisis matemtico

complejo

HearSay 1965 Carnegie-Mellon Interpreta en

lenguaje Natural un

subconjunto del

idioma.

Mycin 1972 Stanford Diagnstico para

enfermedades de

sangre

Tieresias 1972 Stanford Herramienta para la

trasformacin de

conocimientos

Profesor: Dr. Eduardo Eloy Loza Pacheco, materia: Sistemas Expertos

Porspector 1972 Stanford Exploracin mineral

y herramientas de

identificacin

Age 1973 Stanford Herramienta para

generar sistemas

expertos

OPS5 1974 Carnegie-Mellon Herramienta para

desarrollo de

sistemas expertos

Caduceus 1975 Universidad de

Pitsbrg

Herramienta de

diagnstico para

medicina interna.

Rosie 1978 Rand Herramienta de

desarrollo de

sistemas Expertos.

R1 1978 Carnegie-Mellon Configurador de

equipos de

computacin para

DEC