DEFINICIÓN DE SISTEMAS EXPERTOS
Bajo el termino de sistemas expertos se encuentran un nuevo tipo de software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. puede almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
VENTAJAS DE SISTEMAS EXPERTOS
Se crearon sistemas expertos que además basándose en algunas de acción (silogismos) y el análisis de posibilidades nos dan una ayuda muy útil, en todas las ramas de la acción humana. De este modo se crearon sistemas expertos para tareas genéricas: es decir para la monitorización y el diagnostico, además de los trabajos de simulación de la realidad. se esta usando en gran medida para la monitorización y diagnóstico: como en plantas de energía, grandes industrias, cohetes, control de trafico aéreo, búsqueda de yacimientos petrolíferos y hasta hospitales.
DESVENTAJAS DE SISTEMAS EXPERTOS
Tiene sus limitaciones propias, al ser un especialista en tan solo un área, pero un completo idiota en casi todas las otras ramas del pensamiento humano y al ser rule-base-sistgms (sistemas basados en reglas fijas), donde se pierden algunas veces la creatividad y un sentido común.
CAPACIDADES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Los siguientes expertos se aplican por norma general en problemas que implican un procedimiento basado en el conocimiento. Un procedimiento de solución basado en el conocimiento comprende las siguientes capacidades.
- Utilización de normas o estructuras que contengan conocimiento y experiencias de expertos especializados.
- Deducción lógica de conclusiones.
- Capaz de interpretar datas ambiguos.
- Manipulación de conocimientos afectados por valores de probabilidad
- FUNCIÓN DE SISTEMAS EXPERTOS
La función de un sistemas experto es la de aportar soluciones a problemas, como si de humanos se tratara, es decir, capaz de mostrar soluciones inteligentes. Es posible gracias a que al sistema lo crean con expertos (humanos), que intentan estructuran y formatean conocimientos poniéndolos a disposición del sistema, para que este pueda resolver una función dentro del ámbito del problemas, de igual forma que lo hubiera hecho un experto acceder a los conocimientos adquiridos por experiencia es lo mas difícil, ya que los expertos, al igual que otras personas, apenas lo reconocen como tales. Son buscados con mucho esfuerzo y cuidado siendo descubiertos de uno en uno, poco a poco.
La base de conocimientos:
La base de conocimientos contiene todos los hechos, las reglas y los procedimientos del dominio de aplicación que son importantes para la solución del problema. Contiene el conocimiento de los hechos y la experiencia de los expertos de un dominio determinado.
Un sistema experto contiene conocimiento de los hechos y de las experiencias de los expertos en un dominio determinado.
El mecanismo de inferencia de un sistema experto puede simular la estrategia de solución de un experto. Es la unidad lógica con la que se extraen conclusiones de la base de conocimiento, según un método fijo de solución de problemas que esta configurado, limitando el procedimiento humano de los expertos para solucionar problemas.
Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre hechos presentes. Las funciones de mecanismo de inferencia son:
El componente explicativo:
Explica al usuario la estrategia de solución encontrada y el porque de las decisiones tomas. Las soluciones descubiertas por los expertos deben poder ser repetibles, tanto por lo el ingeniero del conocimiento en la base de comprobación, así como por usuario. La exactitud de los resultados, sólo podrá ser controlada, naturalmente por los expertos. siempre es deseable que durante el trabajo de desarrollo del sistema se conozca el grado de progreso en el procesamiento del problema.
A pesar de insistir sobre la importancia del componente explicativo es muy difícil y hasta ahora no se han conseguido cumplir todos los requisitos de un buen componente explicativo. Muchos representan el progreso y la consulta al sistema de forma gráfica, además los componentes explicativos intentan ajustar su función rastreando hacia atrás el camino de la solución. aunque encontrar la forma de representar finalmente en un texto lo suficiente inteligible las soluciones encontradas depara las mayores dificultades.
Los componentes explicativos pueden ser suficientes para el ingeniero del conocimiento, ya que esta muy familiarizado con el entorno del conocimiento de datos y a veces basta también para el experto, pero para el usuario, que a menudo desconoce las sutilizas del conocimiento de datos, los compones explicativos son todavía un poco satisfactorios.
La interfaz del usuario:
Sirve para que éste pueda realizar una consulta en un lenguaje lo más natural posible. Este componente es la forma en la que el sistemas se presenta ante el usuario.
Requisitos o características de la interfase que se presenta al usuario al desarrollar el sistema.
1. El aprendizaje del manejo debe ser rápido.
2. Debe evitarse en lo posible la entrada de datos erróneos.
3. Los resultados deben presentarse en una forma clara para el usuario.
4. Las preguntas y explicaciones deben ser comprensibles.
El componente de adquisición
Ofrece ayuda a la estructuración e implementación del conocimiento en la base de conocimientos. Un buen componente de adquisición ayudara considerablemente la labor del ingeniero del conocimiento. Este puede concentrarse principalmente en la estructuración del conocimiento sin tener que dedicar tanto tiempo en la actividad de programación. Daremos una reglas o requisitos de nuestro componente de adquisición.
Requisitos o características del componentes de adquisición.
1. El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones entre los hechos, debe poder introducirse de la forma mas sencilla posible.
2. Posibilidades de representación clara en todas la informaciones contenida en una base de conocimientos.
3. Comprobación automática de la sintaxis.
4. Posibilidad constante de acceso al lenguaje de programación.
CAPACIDAD DE INFERENCIA DEDUCTIVA:
Esto significa que los agentes no solo deben recuperar la información almacenada en la base de datos, sino hacer deducciones usando información para hacer deducciones que produzcan nuevas informaciones para la base de datos.
CRECIMIENTO DINÁMICO:
Porque los datos y las reglas están sujetas a constante revisión, es decir, es fácil devorar o modificar los datos.
COLECCIÓN INTEGRADA DE CONOCIMIENTO:
Los agentes que constituyen el sistema pueden representar los juicios de muchos expertos en varias partes del globo. Estas experiencias son guardadas en un solo lugar por lo que es posible la utilización luego por los expertos o no expertos también. Sin embargo, la real utilidad de ese sistema es que permite un constante intercambio de datos y juicios de lideres expertos, y esto permite la formación de nuevas reglas e ideas acerca del tema.
| EXPERTO HUMANO | EXPERTO ARTIFICIAL |
| NO PERDURABLE | PERMANENTE |
| DIFÍCIL DE TRANSFERIR | FÁCIL |
| DIFÍCIL DE DOCUMENTAR | FÁCIL |
| IMPREDECIBLE | CONSISTENTE |
| CARO | ALCANZABLE |
| CREATIVO | NO INSPIRADO |
| ADAPTATIVO | NECESITA SER ENSEÑADO |
| EXPERIENCIA PERSONAL | ENTRADA SIMBÓLICA |
| ENFOQUE AMPLIO | ENFOQUE CERRADO |
| CONOCIMIENTO DEL SENTIDO COMÚN | CONOCIMIENTO TÉCNICO |
Para desarrollar el software primero conocemos el equipo de gente necesario, después los métodos que y utiliza ese equipo de gente y por ultimo como prueban y construyen prototipos de software para terminar en el sistema final.
- 1. Equipos de desarrollo
1.2 El ingeniero del conocimiento
1.3 El usuario
- 2. Métodos auxiliares en el desarrollo:
Un shell es un sistema experto que contiene una base de conocimientos vacía. Existe el mecanismo de inferencia, el componente explicativo y a veces también la interfaz del usuario.
- 3. construcción de prototipos
DENDRAL:: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.
MYCIN: el mas famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso.
PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón.
MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniería genética.
PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas.
EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos microelectricos
GENESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes
EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM:ayuda a los expertos a la escritura de programas
LEGAL DECISIONMAKING
TATR
TWIRL:Simulaciones de guerras completas y guia de mejores acciones posibles a realizar, en casi todas las situaciones.
RI:Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolíferos bajo aguas marinas.
2 comentarios:
Hola:
Su blog aborda una temática muy interesante y con amplia información al respecto; sin embargo hay algunas dificultades en la visualización de algunas imágenes. Los felicito por la dedicación.
hola hermanos com estan como aficionados ala nanotecnologia de inteligecia artifical pues dentro dealgunos años sus productos biogenic de laboratorio junto con sus cyborg-androides asesinos de saldran fuera de control junto con sus modelos predecesores los miorrait nanorroboticos i los evolution t-x o terminatrix tipo ultra T alas unidades
autiduplicadores DRIL COMO LOS llamamos omninanocarnivoros come planetas ytambien los nanovirus bilogicos tapen se la nariz por que los muertos se contaran millones esto es
NANOBIOMAGEDON
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