Sistemas Expertos
Los Sistemas Expertos, rama de la
Inteligencia Artificial, son sistemas informáticos que simulan el proceso de
aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un
experto humano en cualquier rama de la ciencia.
Estas características le permiten
almacenar datos y conocimiento, sacar
conclusiones lógicas, tomar decisiones, aprender de la
experiencia y los datos existentes, comunicarse con expertos humanos,
explicar el por qué de las decisiones tomadas y realizar acciones como
consecuencia de todo lo anterior.
Técnicamente
un sistema experto, contiene una base de conocimientos que incluye la
experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto de reglas para
aplicar ésta base de conocimientos en una situación particular que se le
indica al programa. Cada vez el sistema se mejora con adiciones a la
base de conocimientos o al conjunto de reglas.
Estructura básica de un SE
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 SE
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
- Basados en reglas previamente establecidas.
- Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
- 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
- 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.
- Replicación: Una vez programado un SE lo podemos replicar infinidad de veces.
- Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
- Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.
- Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.
- Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
- Consolidar varios conocimientos.
- Apoyo Académico.
Limitaciones
- 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 gestar hijos.
- Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos.
- Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.
- Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.
- Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
- Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.
- Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.
Ejemplos importantes
- Dendral
- XCon
- Dipmeter Advisor
- Mycin
- CADUCEUS
- R1
- CLIPS, Jess
- Prolog
Tareas que realiza un Sistema Experto
Monitorización
La monitorización es un caso particular de la interpretación, y
consiste en la comparación continua de los valores de las señales o
datos de entrada y unos valores que actúan como criterios de normalidad o
estándares. En el campo del mantenimiento predictivo los Sistemas
Expertos se utilizan fundamentalmente como herramientas de diagnóstico.
Se trata de que el programa pueda determinar en cada momento el estado
de funcionamiento de sistemas complejos, anticipándose a los posibles
incidentes que pudieran acontecer. Así, usando un modelo computacional
del razonamiento de un experto humano, proporciona los mismos resultados
que alcanzaría dicho experto.
Diseño
Diseño es el proceso de especificar una descripción de un artefacto
que satisface varias características desde un número de fuentes de
conocimiento.
El diseño se concibe de distintas formas:
- El diseño en ingeniería es el uso de principios científicos, información técnica e imaginación en la definición de una estructura mecánica, máquina o sistema que ejecute funciones específicas con el máximo de economía y eficiencia.
- El diseño industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniería, es un intento consciente de traer forma y orden visual a la ingeniería de hardware donde la tecnología no provee estas características.
Los SE en diseño ven este proceso como un problema de búsqueda de una
solución óptima o adecuada. Las soluciones alternas pueden ser
conocidas de antemano o se pueden generar automáticamente probándose
distintos diseños para verificar cuáles de ellos cumplen los
requerimientos solicitados por el usuario, ésta técnica es llamada
“generación y prueba”, por lo tanto estos SE son llamados de selección.
En áreas de aplicación, la prueba se termina cuando se encuentra la
primera solución; sin embargo, existen problemas más complejos en los
que el objetivo es encontrar la solución óptima.
Planificación
La planificación es la realización de planes o secuencias de acciones
y es un caso particular de la simulación. Está compuesto por un
simulador y un sistema de control. El efecto final es la ordenación de
un conjunto de acciones con el fin de conseguir un objetivo global.
Los problemas que presentan la planificación mediante SE son los siguientes:
- Existen consecuencias no previsibles, de forma que hay que explorar y explicar varios planes.
- Existen muchas consideraciones que deben ser valoradas o incluirles un factor de peso.
- Suelen existir interacciones entre planes de subobjetivos diversos, por lo que deben elegirse soluciones de compromiso.
- Trabajo frecuente con incertidumbre, pues la mayoría de los datos con los que se trabaja son más o menos probables pero no seguros.
- Es necesario hacer uso de fuentes diversas tales como bases de datos.
Control
Un sistema de control participa en la realización de las tareas de
interpretación, diagnóstico y reparación de forma secuencial. Con ello
se consigue conducir o guiar un proceso o sistema. Los sistemas de
control son complejos debido al número de funciones que deben manejar y
el gran número de factores que deben considerar; esta complejidad
creciente es otra de las razones que apuntan al uso del conocimiento, y
por tanto de los SE.
Cabe aclarar que los sistemas de control pueden ser en lazo abierto,
si en el mismo la realimentación o el paso de un proceso a otro lo
realiza el operador, o en lazo cerrado si no tiene que intervenir el
operador en ninguna parte del mismo. Reparación, correcta o terapia.
La reparación, corrección, terapia o tratamiento consiste en la
proposición de las acciones correctoras necesarias para la resolución de
un problema. Los SE en reparación tienen que cumplir diversos
objetivos, como son: Reparación lo más rápida y económicamente posible.
Orden de las reparaciones cuando hay que realizar varias. Evitar los
efectos secundarios de la reparación, es decir la aparición de nuevas
averías por la reparación.
Simulación
La simulación es una técnica que consistente en crear modelos basados
en hechos, observaciones e interpretaciones sobre la computadora, a fin
de estudiar el comportamiento de los mismos mediante la observación de
las salidas para un conjunto de entradas. Las técnicas tradicionales de
simulación requieren modelos matemáticos y lógicos, que describen el
comportamiento del sistema bajo estudio.
El empleo de los SE para la simulación viene motivado por la
principal característica de los SE, que es su capacidad para la
simulación del razonamiento de un experto humano, que es un proceso
complejo.
En la aplicación de los SE para simulación hay que diferenciar cinco configuraciones posibles:
- Un SE puede disponer de un simulador con el fin de comprobar las soluciones y en su caso rectificar el proceso que sigue.
- Un sistema de simulación puede contener como parte del mismo a un SE y por lo tanto el SE no tiene que ser necesariamente de simulación.
- Un SE puede controlar un proceso de simulación, es decir que el modelo está en la base de conocimiento del SE y su evolución es función de la base de hechos, la base de conocimientos y el motor de inferencia, y no de un conjunto de ecuaciones aritmético – lógicas.
- Un SE puede utilizarse como consejero del usuario y del sistema de simulación.
- Un SE puede utilizarse como máscara o sistema frontal de un simulador con el fin de que el usuario reciba explicación y justificación de los procesos.
Instrucción
Un sistema de instrucción realizara un seguimiento del proceso de
aprendizaje. El sistema detecta errores ya sea de una persona con
conocimientos e identifica el remedio adecuado, es decir, desarrolla un
plan de enseñanza que facilita el proceso de aprendizaje y la corrección
de errores.
Recuperación de información
Los Sistemas Expertos, con su capacidad para combinar información y
reglas de actuación, han sido vistos como una de las posibles soluciones
al tratamiento y recuperación de información, no sólo documental. La
década de 1980 fue prolija en investigación y publicaciones sobre
experimentos de este orden, interés que continua en la actualidad.
Lo que diferencia a estos sistemas de un sistema tradicional de
recuperación de información es que éstos últimos sólo son capaces de
recuperar lo que existe explícitamente, mientras que un Sistema Experto
debe ser capaz de generar información no explícita, razonando con los
elementos que se le dan. Pero la capacidad de los SE en el ámbito de la
recuperación de la información no se limita a la recuperación. Pueden
utilizarse para ayudar al usuario, en selección de recursos de
información, en filtrado de respuestas, etc. Un SE puede actuar como un
intermediario inteligente que guía y apoya el trabajo del usuario final.