Introduccion a los sistemas expertos

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ
MANUEL FÉLIX LÓPEZ

CARRERA INFORMÁTICA
SEMESTRE SÉPTIMO PERIODO OCT/2015-MAR/2016

TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

TEMA:
INTRODUCCIÓN A SISTEMAS EXPERTOS

AUTORA:
NATHALY V. ÁLAVA CAGUA

TUTOR:
ING. JAVIER H. LÓPEZ ZAMBRANO


CALCETA, OCTUBRE 2015


INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial nació hace ya varios años, desde entonces ha avanzado mucho en los últimos años, aunque no lo suficiente para cumplir su objetivo principal; que es el de simular la mente humana, comprende muchas áreas como la ciencia de la computación, las matemáticas, la física, lógica entre otras ramas.
Con este conjunto de disciplinas la inteligencia artificial crea y diseña diferentes sistemas, entre estos se desprenden los sistemas expertos que son sistemas capaces de resolver problemas con la utilización del conocimiento de un experto, pero a pesar de que el sistema esté muy bien desarrollado siguen siendo programas que reproducen el intelecto de un humano que es creado con la finalidad ahorrar tiempo y dinero, los recursos más importantes en el medio.
En muchas ocasiones las personas se han preguntado si la inteligencia artificial va a sustituir al ser humano, pero en respuesta lo anteriormente mencionado el hombre nunca va a ser completamente sustituido más bien tendrá ayuda tecnología para realizar ciertas actividades.



MARCO TEÓRICO
SISTEMA EXPERTO
Los sistemas expertos (SE) se pueden considerar como el primer producto verdaderamente operacional de la inteligencia artificial. Son programas de ordenador diseñados para actuar como un especialista humano en un dominio particular o área de conocimiento. En este sentido, pueden considerarse como intermediarios entre el experto humano, que transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo utiliza para resolver un problema con la eficacia del especialista. El sistema experto utilizará para ello el conocimiento que tenga almacenado y algunos métodos de inferencia. (Samper, sf.).
VENTAJAS
Están disponibles las 24 horas, siempre demostrando su mejor desempeño.
Pueden duplicarse ilimitadamente, y tener tantos de ellos como se requieran.
Pueden trabajar en entornos hostiles y peligrosos.
Siempre se ajustan a las normas establecidas y son consistentes en su desempeño, y. no desarrollan apreciaciones subjetivas, tendenciosas, irracionales o emocionales. No padece de olvido, fatiga, dolor o comete errores de cálculo.
No requiere un sueldo, promociones, seguros médicos, incapacidades.
Siempre están dispuestos a dar explicaciones, asistir o enseñar a la gente, así como a aprender.
Pueden tener una vida de servicio ilimitada.

CARACTERÍSTICAS
Cuando se desarrolla un sistema experto se tienen las siguientes características:
Habilidad para llegar a una solución a los problemas en forma rápida y certera
Habilidad para explicar los resultados a la persona que no cuenta con ese conocimiento.
Habilidad de reestructurar el conocimiento para que se adapte al ambiente.
Conciencia de sus limitaciones.

COMPONENTES
Un sistema experto separa los conocimientos almacenados (base de conocimiento) del programa que los controla (motor de inferencia). Los datos propios de un determinado problema se almacenan en una base de datos aparte (base de hechos). (Samper, sf).

BASE DE CONOCIMIENTO
Dentro de la base de conocimientos existen tres tipos de conocimiento para construir un sistema experto que son las reglas, hecho, y las afirmaciones y preguntas.
REGLAS: Son declaraciones estructuradas que se deben cumplir.
HECHOS: Son cosas que están dadas
AFIRMACIONES Y PREGUNTAS: Son las expresiones lógicas que cuentan con predicados, valores y átomos para evaluar hechos del mundo real. El objeto puede ser una constante o una variable que puede cambiar a través del tiempo. Un predicado puede tener uno o más argumentos que son los objetos que describe.
MOTOR DE INFERENCIA
El mecanismo de inferencia es la unidad lógica con la que se extraen conclusiones de la base de conocimientos, según un método fijo de solución de problemas que está configurado imitando el procedimiento humano de los expertos para solucionar problemas. (Pacheco, 2010).
INTERPRETADOR USUARIO-MÁQUINA
El mecanismo de interacción humano-computadora produce un diálogo entre la computadora y el usuario. El sistema experto puede hacer uso de diversas disciplinas para facilitar su uso. Dentro de éstas se encuentra la educación, la psicología, la sociología y la antropología
La interfaz al usuario es el elemento más débil pero también uno de los más críticos en un sistema experto ya que determina que tan bien los sistemas serán aceptados por los usuarios. Ha habido grandes investigaciones en interfaces de lenguaje natural, reconocimiento y sintetización de voz para hacer los sistemas expertos más amigables. (Torres, 2011).
DATOS
Los datos son una parte esencial para un sistema experto ya que sin ellos no podríamos resolver ninguna pregunta. Aun así es lo último que se toma en cuenta ya que una vez teniendo la estructura del sistema experto podemos alimentarlo con la información requerida
DESARROLLO DE TECNOLOGÍA DE SE
El desarrollo de la tecnología de un sistema experto está comprendido por etapas. (Castillo, E., Gutiérrez, J. 200).
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
La primera etapa en cualquier proyecto es normalmente la definición del problema a resolver. Puesto que el objetivo principal de un sistema experto es responder a preguntas y resolver problemas, esta etapa es quizás la más importante ven el desarrollo de un sistema experto. Si el sistema está a mal definido, se espera que el sistema suministre respuestas erróneas.
ENCONTRAR EXPERTOS HUMANOS QUE PUEDAN RESOLVER EL PROBLEMA
En algunos casos, sin embargo, las bases de datos pueden jugar el papel del experto humano.
DISEÑO DE UN EXPERTO
Esta etapa incluye el diseño de estructuras para almacenar el conocimiento, el motor de inferencia, el subsistema de explicación, la interface de usuario, etc.
ELECCIÓN DE LA HERRAMIENTA DE DESARROLLO, CONCHA O LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN
Debe decidirse si realizar un sistema experto a medida, o utilizar una concha, una herramienta, o un lenguaje de programación. Si existiera una concha satisfaciendo todos los requerimientos del diseño esta debe ser la elección no solo por razones financieras sino por razones de fiabilidad. Las conchas y herramientas comerciales están sujetas a controles de calidad, a los que otros programas no lo están.
DESARROLLO Y PRUEBA DE UN PROTOTIPO
Si el prototipo no pasa las pruebas requeridas, las etapas anteriores (con las modificaciones apropiadas) deben ser repetidas hasta que se obtenga un prototipo satisfactorio.
REFINAMIENTO Y GENERALIZACIÓN
En esta etapa se corrigen los fallos y se incluyen nuevas posibilidades no incorporadas en el diseño inicial.
MANTENIMIENTO Y PUESTA AL DÍA
En esta etapa el usuario plantea problemas o defectos del prototipo, corrige errores, actualiza el producto con nuevos avances, etc.
APLICACIONES Y DOMINIOS
DIAGNÓSTICO Y LOCALIZACIÓN DE AVERÍAS DE DISPOSITIVOS Y DE SISTEMAS DE TODAS LAS CLASES
Esta clase abarca los sistemas que deducen incidentes y sugieren las acciones correctivas para un dispositivo o un proceso que funciona incorrectamente. El diagnóstico médico era una de las primeras áreas del conocimiento a las cuales la tecnología de los Sistemas Expertos (SE) fue aplicada, pero el diagnóstico de sistemas dirigidos sobrepasó rápidamente el diagnóstico médico. Probablemente, hay más aplicaciones de diagnóstico de Sistemas Expertos que de cualquier otro tipo. El problema de diagnóstico se puede manifestar, en resumen, como: dado la evidencia que se presenta, cuál es el problema / razón / causa subyacente? ( Pignani, 2008).
PLANEAMIENTO Y PROGRAMACIÓN
Los sistemas que caen en esta clase analizan un conjunto de una o más Metas potencialmente complejas y obran recíprocamente para determinar un conjunto de acciones para lograr esas metas, y/o proveen el orden temporal detallado de esas acciones considerando el personal, el material y otros premios. Esta clase tiene gran potencial comercial. Los ejemplos implican la programación de vuelos, el personal y las puertas de una línea aérea; la programación del departamento de empleo de la fábrica; y las hojas de operación (planning) de proceso de la fabricación.
CONFIGURACIÓN DE OBJETOS MANUFACTURADOS
La configuración, por el cual una solución a un problema se sintetice de un conjunto dado de elementos relacionados por un conjunto de apremios, es históricamente una de las aplicaciones de los sistemas expertos más Importante. Las aplicaciones de la configuración fueron iniciadas por las compañías de computadoras como medio para facilitar la fabricación de las minicomputadoras. La técnica ha encontrado su forma de uso en muchas industrias diferentes, por ejemplo, construcción modular, fabricación, y otros problemas que implicaban diseño y la fabricación compleja de la ingeniería.
TOMA DE DECISION FINANCIERA
La industria de los servicios financieros ha sido un usuario vigoroso de las técnicas de los Sistemas Expertos. Los programas consultivos se han creado para asistir a banqueros en la determinación de si hacer préstamos a los negocios y a los individuos. Las compañías de seguro han utilizado los sistemas expertos para evaluar el riesgo presentado por el cliente y determinar un precio para la aplicación típica del seguro; en los mercados financieros está en la negociación de la moneda extranjera. (Pignani, 2008).
PUBLICACIÒN DEL CONOCIMIENTO
Ésta es una aplicación relativamente nueva, pero también es un área potencialmente delicada. La función primaria del sistema experto es entregar el conocimiento que es relevante al problema del usuario, en el contexto del problema del usuario. Los dos sistemas expertos más extensamente distribuidos en el mundo están en esta categoría. El primero es un consejero que aconseja al usuario con el uso gramatical apropiado en un texto. El segundo es un consejero de impuesto, que acompaña un programa de preparación de impuesto y aconseja al usuario en la estrategia y táctica de impuesto, y la política de impuesto individual.
VIGILANCIA Y CONTROL DEL PROCESO
Los sistemas que caen en esta clase analizan datos en tiempo real de los dispositivos físicos con la meta de advertir las anomalías, predecir las tendencias, y controlar la corrección del optimizador y del incidente. Los ejemplos de sistemas en tiempo real que vigilan activamente los procesos se pueden encontrar en las industrias de la siderurgia y de la refinación del petróleo. (Pignani, 2008).


DISEÑO Y FABRICACIÓN
Estos sistemas asisten al diseño de dispositivos y de procesos físicos, extendiéndose del diseño conceptual del alto nivel de entidades abstractas a la configuración de los procesos de la fabricación.
DOMINIOS PARA LOS SISTEMAS EXPERTOS
Existe una amplia gama de dominios pero a continuación se describirán algunos de forma breve.
REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
El campo de la representación del conocimiento se refiere a los mecanismos para representar y manipular esta información. Los esquemas de representación resultantes deberían permitir una búsqueda o una operación eficiente de los mecanismos de inferencia.
PLANIFICACIÓN
Cuando se trata con problemas complejos, es importante dividir las tareas en partes más pequeñas que sean más fáciles de manejar. Los métodos de planificación analizan diferentes estrategias para descomponer un problema dado, resolver cada una de sus partes, y llegar a una solución final. La interacción entre las partes dependerá del grado de descomponibilidad del problema. Por otra parte, el comienzo de la computación paralela, capaz de realizar varias tareas simultáneamente, da lugar a nuevos problemas que requieren estrategias especiales de planificación. En esta situación, el objetivo consiste en dividir las tareas de forma adecuada para resolver muchas partes simultáneamente.( Castillo, E., Gutiérrez, J. 2009)
DEMOSTRACIÓN AUTOMÁTICA DE TEOREMAS
La investigación desarrollada en los años 1960 en el ´área de la demostración automática de teoremas ha mostrado que esta tarea puede ser realizada por maquinas programables. Tales maquinas son capaces no sólo de modificar el conocimiento existente, sino también de obtener conclusiones nuevas. En primer lugar, los demostradores de teoremas han sido utilizados en varios campos de las matemáticas, tales como la Lógica, la Geometría, etc. El campo de la Maten ática constituye un área natural para esta metodología por la existencia de mecanismos de deducción y de una extensa base de conocimiento. Sin embargo, los demostradores de teoremas, pueden ser adaptados para resolver problemas de otras áreas de conocimiento con estas dos mismas características. (Castillo, E., Gutiérrez, J. 2009).
PROCESAMIENTO DE LENUAJE NATURAL
Un objetivo del procesamiento del lenguaje natural consiste en extraer tanta información como sea posible de un texto escrito. Con el uso creciente de los ordenadores en el tratamiento de la información, el lenguaje escrito está jugando un papel muy importante como medio de comunicación. Puesto que el reconocimiento de la voz es inherentemente un problema más difícil, resulta necesario disponer de un procesado eficiente del lenguaje escrito. El problema inverso del procesamiento del lenguaje es el de la generación de lenguaje, es decir, dotar a los computadores de capacidades para generar sentencias de lenguaje natural en vez de mensajes de tipo telegráfico. (Castillo, E., Gutiérrez, J. 2009).
VISION ARTIFICIAL
Uno de los objetivos de la visión artificial es la posibilidad de usar ordenadores para localizar y reconocer automáticamente objetos en tres dimensiones. Muchas otras áreas de la IA tales como la representación del conocimiento, el reconocimiento de patrones, y las redes neuronales juegan un papel esencial en la visión artificial.
ROBÓTICA
La robótica es una de las áreas de la IA más populares. Los robots combinan elementos mecánicos, sensores, y ordenadores que les permiten tratar con objetos reales y realizar muchas tareas de forma precisa, rápida y cómoda. Por ello, se puede pensar en los robots como ordenadores que interaccionan con el mundo real.


REDES NEURONALES
Las redes neuronales se crearon con el objetivo de reproducir de forma básica las funciones elementales del cerebro humano. Las arquitecturas en red con un gran número de conexiones entre varias capas de procesadores fueron introducidas para reproducir la estructura del cerebro humano. La información contenida en una red neuronal se codifica en la estructura de la red y en los pesos de las conexiones.





CONCLUSIONES
Los sistemas expertos utilizan tres componentes importantes uno de ellos es la base de conocimientos que está conformada por hechos, reglas, preguntas y respuestas, el motor de inferencia; que es el que realiza las preguntas y condiciones para obtener la respuesta del usuario, y por último la interfaz de usuario- máquina que permite comunicar el sistema con cualquier usuario.
Cuando se desarrolla un sistema experto este debe ser construido en etapas, lo cual le permitirá tener un orden para así tener un mejor resultado. Dentro del equipo de desarrollo de la tecnología de sistemas expertos debe estar incluido un experto en la rama en la que se desea desarrollar el sistema, un ingeniero del conocimiento y un usuario, personajes elementales para su desarrollo.
Cabe destacar que los sistemas expertos juegan un papel muy importante en la actualidad, ya que como se lo mencionó anteriormente fueron creados para ayudar al ser humano a realizar actividades de forma que permitiera ahorrar tiempo y dinero, además de esto presentan muchas ventajas entre las más relevantes se encuentran que estos sistemas pueden hacer actividades que representen riesgos para los seres humanos, así como también son menos propensos a cometer errores si están bien desarrollados, teniendo también la capacidad de aprender cosas nuevas. Así como tiene ventajas también tiene desventajas y una de las más grandes es que cuestan mucho dinero desarrollarlos.


BIBLIORAFÍA
Castillo, E., Gutiérrez, J. 2009. Sistemas expertos y modelos de redes probabilísticas. Componentes de SE. 1era ed. P 15-25.

Pacheco, A. 2010. Sistemas expertos. Ventajas. (En línea). Formato HTML. Consultado el 12, octubre 2015. Disponible en: http://www.depi.itch.edu.mx/apacheco/ai/ventdesv.htm

Pignani, 2008. Sistemas Expertos. (En línea). Formato PDF. Consultado el 12, octubre 2015. Disponible en: http://disi.unal.edu.co/~lctorress/iartificial/IA0003l.pdf

Samper, J. sf. Sistemas expertos. Definición, Características. (En línea). Formato HTML. Consultado el 12, octubre 2015. Disponible en: http://www.redcientifica.com/doc/doc199908210001.html

Torres, C. 2011. Sistemas Expertos. (En línea). Formato PDF. Consultado el 12, octubre 2015. Disponible en: http://disi.unal.edu.co/~lctorress/iartificial/IA0003l.pdf