Sistemas Expertos

Desarrollo Histórico de los Sistemas Expertos

Los Sistemas Expertos como tales, surgen a mediados de los años sesenta; en esos tiempos, se creía que bastaban unas pocas leyes de razonamiento junto con potentes ordenadores para producir resultados brillantes. Los primeros investigadores que desarrollaron programas basados en leyes de razonamiento fueron Alan Newell y Herbert Simón, quienes desarrollaron el GPS (General Problem Solver). Este sistema era capaz de resolver problemas como el de las torres de Hanoi y otros similares, a través de la criptoaritmética. Sin embargo, este programa no podía resolver problemas más “cotidianos” y reales, como, por ejemplo, dar un diagnóstico médico.

Entonces algunos investigadores cambiaron el enfoque del problema: ahora se dedicaban a resolver problemas sobre un área específica intentando simular el razonamiento humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los Sistemas Expertos.

SISTEMA EXPERTO (SE)

Sistema Experto es un programa de computadora interactivo que contiene la experiencia, conocimiento y habilidad propios de una persona o grupos de personas especialistas en un área particular del conocimiento humano, de manera que permitan resolver problemas específicos de ése área de manera inteligente y satisfactoria. La tarea principal de un SE es tratar de aconsejar al usuario. Su comportamiento se basa generalmente en reglas, es decir, se basa en conocimientos previamente definidos, y mediante estos conocimientos, los SE son capaces de tomar decisiones.

Los usuarios que introducen la información al SE son en realidad los expertos humanos, y tratan a su vez de estructurar los conocimientos que poseen para ponerlos entonces a disposición del sistema. Los SE son útiles para resolver problemas que se basan en conocimiento. 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).

Los sistemas expertos se basan en los expertos Humanos: Un experto humano es una persona que es competente en un área determinada del conocimiento o del saber. Un experto humano es alguien que sabe mucho sobre un tema determinado y que puede dar un consejo adecuado. Esta experiencia sólo se adquiere tras un largo aprendizaje y a base de mucha experiencia.

Un Sistema Experto debe cumplir con las siguientes características:

 Tener un amplio conocimiento específico del área de especialización.

 Aplicar técnicas de búsqueda.

 Tener soporte para Análisis Heurístico.

 Poseer habilidad para inferir nuevos conocimientos ya existentes.

 Tener la capacidad de procesar símbolos.

 Tener la capacidad para explicar su propio razonamiento.

Primeros Sistemas Expertos y sus aplicaciones

Sistema Fecha Autor Aplicación

DENDRAL 1965 Stanford Deduce información sobre estructuras químicas

Macsyma 1965 MIT Análisis matemático complejo

HearSay 1965 Carnegie - Mellon Interpreta en lenguaje natural un subconjunto del idioma

Mycin

1972 Stanford Diagnóstico de enfermedades de la sangre

Tieresias 1972 Stanford Herramienta para la transformación de conocimientos

Prospector 1972 Stanford Exploración mineral y herramientas de identificación

Age 1973 Stanford Herramienta para generar Sistemas Expertos

OPS5 1974 Carnegie – Mellon Herramientas para desarrollo de Sistemas Expertos

Caduceus 1975 University of Pittsburg Herramienta de diagnóstico para medicina interna

Rosie 1978 Rand Herramienta de desarrollo de Sistemas Expertos

R1 1978 Carnegie – Mellon Configurador de equipos d computación para DEC

Un Sistema Experto comúnmente está conformado por:

• Base de conocimientos (BC)P: Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con el 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.

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:

Basados en reglas: Aplica reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.

Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning): Aplica el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.

Basados en redes bayesianas: Aplica redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.

Para el desarrollo del Sistema Experto de Test de Orientación Vocacional, elaboraremos uno del tipo basado en reglas y con la estrategia de inferencia de Encadenamiento Hacia atrás, las cuales se definirán de acuerdo a un conjunto de hechos.

EL DISEÑO DE UN SISTEMA EXPERTO

El diseño de un sistema cualquiera consiste en la evaluación de las alternativas y la especificación de una solución detallada. El diseño especifica como logrará el sistema los objetivos para los cuales se creará.

Para un sistema experto, el concepto anterior también es válido. Una vez se tiene el problema a resolver se debe analizar y evaluar las soluciones dentro del área de conocimiento respectivo. Aclarando que el diseño de un sistema experto variará en relación a lo sistemas tradicionales.

En todo desarrollo de un sistema, juega un papel importante el equipo de trabajo. Para el desarrollo de un sistema experto, se consideran las siguientes clases de personas que interactúan en su creación:

1. El experto: La función del experto es la de poner sus conocimientos especializados a disposición del Sistema Experto.

2. El ingeniero del conocimiento: Es el encargado de realizar las preguntas al experto, estructura sus conocimientos y los implementa en la base de conocimientos.

3. El usuario: Aporta sus deseos y sus ideas, determina especialmente el escenario en el que debe aplicarse el Sistema Experto.

Arquitectura básica de los SE

• Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio, hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.

• Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.

• Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.

• Subsistema de explicación. Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.

• Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.

El Motor de Inferencia

Tal como se ha mencionado, hay dos tipos de elementos: los datos (hechos o evidencia) y el conocimiento (el conjunto de reglas almacenado en la base de conocimiento). El motor de inferencia usa ambos para obtener nuevas conclusiones o hechos. Por ejemplo, si la premisa de una regla es cierta, entonces la conclusión de la regla debe ser también cierta. Los datos iniciales se incrementan incorporando las nuevas conclusiones. Por ello, tanto los hechos iniciales o datos de partida como las conclusiones

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