SISTEMAS EXPERTOS

UNIVERSIDAD PRIVADA TELESUP

ING. DE SISTEMAS E INFORMATICA

CURSO : SISTEMAS EXPERTOS

CICLO : “IX”

TUTOR : CARMONA ESPINOZA JORGE LUIS

ALUMNO : LOPEZ HUAMAN CRISTHIAN

TRUJILLO – PERU

2014

DEDICATORIA

Dedico este trabajo a Dios y a mis padres. A Dios porque ha estado conmigo a cada paso que doy, cuidándome y dándome fortaleza para continuar, a mis padres, quienes a lo largo de mi vida han velado por mi bienestar y educación siendo mi apoyo en todo momento. Depositando su entera confianza en cada reto que se me presentaba sin dudar ni un solo momento en mi inteligencia y capacidad. Es por ellos que soy lo que soy ahora. Los amo con mi vida.

AGRADECIMIENTO

En primer lugar a Dios por haberme guiado por el camino de la felicidad hasta ahora; en segundo lugar a cada uno de los que son parte de mi familia a mi PADRES a mis hermanos y a todos mis tíos; por siempre haberme dado su fuerza y apoyo incondicional que me han ayudado y llevado hasta donde estoy ahora. Por último a mis compañeros de trabajo porque en esta armonía grupal lo hemos logrado

INDICE

INTRODUCCION 04

HISTORIA DE LOS S.E 05

DEFINICIONES DE LOS S.E 06

CARACTERISTICAS DE LOS S.E 07

ETAPAS DE DESARROLLO DE UN S.E 08

AREAS DE APLICACIÓN 10

ARQUITECTURA BASICA DE LOS S.E 11

TAREAS QUE REALIZA UN SISTEMA EXPERTO 13

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO 17

DESARROLLO DE LOS SISTEMAS EXPERTOS 18

LENGUAJES DE PROGRAMACION DE UN S.E 21

EJEMPLOS DE SISTEMAS EXPERTOS 24

FUNCIONES DE LOS SITEMAS EXPERTOS 26

FUTUROS TRABAJOS 31

CONCLUSIONES 32

BIBLIOGRAFIA 34

INTRODUCCIÓN

Se considera a alguien un experto en un problema cuando este individuo tiene conocimiento especializado sobre dicho problema. En el área de los (SE) a este tipo de conocimiento se le llama conocimiento sobre el dominio. La palabra dominio se usa para enfatizar que el conocimiento pertenece a un problema específico.

Antes de la aparición del ordenador, el hombre ya se preguntaba si se le arrebataría el privilegio de razonar y pensar. En la actualidad existe un campo dentro de la inteligencia artificial al que se le atribuye esa facultad: el de los sistemas expertos (SE). Estos sistemas también son conocidos como Sistemas Basados en Conocimiento, los cuales permiten la creación de máquinas que razonan como el hombre, restringiéndose a un espacio de conocimientos limitado. En teoría pueden razonar siguiendo los pasos que seguiría un experto humano (médico, analista, empresario, etc.) para resolver un problema concreto. Este tipo de modelos de conocimiento por ordenador ofrece un extenso campo de posibilidades en resolución de problemas y en aprendizaje. Su uso se extenderá ampliamente en el futuro, debido a su importante impacto sobre los negocios y la industria.

HISTORIA DE LOS (SE)

Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los investigadores Alan Newell y Herbert Simón desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico médico.

Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los SE.

A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente. Dos años más tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La ficción de dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectro gráfico.

En la década de los setenta se desarrolló MYCIN para consulta y diagnóstico de infecciones de la sangre. Este sistema introdujo nuevas características: utilización de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras largos años de experiencia. En MYCIN aparecen claramente diferenciados motor de inferencia y base de conocimientos. Al separar esas dos partes, se puede considerar el motor de inferencias aisladamente. Esto da como resultado un sistema vacío o shell (concha). Así surgió EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería, PUFF para estudiar la función pulmonar y GUIDON para elegir tratamientos terapéuticos.

En esa época se desarrollaron también: HERSAY, que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos de minerales. De este último derivó el shell KAS (Knowledge Adquisition System).

En la década de los ochenta se ponen de moda los SE, numerosas empresas de alta tecnología investigan en este área de la inteligencia artificial, desarrollando SE para su comercialización. Se llega a la conclusión de que el éxito de un SE depende casi exclusivamente de la calidad de su base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la pericia de un experto humano puede resultar difícil, largo y laborioso.

Un ejemplo de SE moderno es CASHVALUE, que evalúa proyectos de inversión y VATIA, que asesora acerca del impuesto sobre el valor añadido o IVA.

DEFINICIONES DE LOS (SE)

Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.

Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.

Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia humana.

Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información acerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia. [6]

Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento simbólico

Características de los sistemas expertos

Característica de los SE:

• Un SE no debe demorar más de 3 horas en resolver un problema.

• Un SE debe aplicar a cosas prácticas.

• Debe contar con la colaboración del experto.

• El conocimiento del experto no está en los libros de texto.

• El conocimiento está distribuido pertenece a varias personas.

• Los sistemas expertos tienen pocos niveles de profundidad.

• Para resolver la incompletitud de los conocimientos (información incompleta) se utilizan reglas redundantes. Ejemplo:

Si A y B y C entonces X

Si A y B entonces X

Si A entonces X

• Los expertos no razonan a partir de principios (razona a partir de su experiencia), solo los inexpertos razonan a partir de principios.

Consejos a la hora de diseñar un sistema experto:

• Separar el generador de inferencias de la base de conocimientos.

• Utilizar una representación tan uniforme como sea posible, siendo las reglas de producción la forma preferida.

• Mantener simple el generador de inferencias (estructura de control).

• Proporcionar algún tipo de facilidad para que el sistema pueda explicar sus conclusiones.

• Favorecer los problemas que requieran el uso de sólidos cuerpos de conocimientos asociativos empíricos sobre aquellos que se puedan resolver utilizando conocimiento causal o matemático.

• Es esencial el compromiso sobre la relación de capacidades humanas a transferir a la máquina.

Etapas de desarrollo de un sistema experto:

1. Identificación: Que se quiere que haga el SE.

2. Conceptualización: Expresar los conocimientos de manera semiformal.

3. Formalización: Diseñar las estructuras para organizar los conocimientos.

4. Implementación: Formalizar las reglas que representan conocimientos.

5. Chequeo: Validación de las reglas

Identificación: se determinan las características del problema, se describen los casos.

Conceptualización: Encontrar los conceptos que representen los conocimientos. La identificación del problema.

Formalización: Durante la formalización es importante que el ingeniero del conocimiento se familiarice con los siguientes tópicos:

• Las diferentes

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