Sistema experto
Keywords: Sistema experto, Base de datos, Inteligencia artificial, Lógica difusa, Programa, Red bayesiana
Son sistemas expertos 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.
Los sistemas expertos trabajan con inteligencia artificial simbólica, es decir, a nivel de símbolos; como pueden ser ideas, imágenes, conceptos, etc. aunque debido a su naturaleza algorítmica se usen internamente instrucciones computables y estructuras de datos como los MOPS de Schank.
El éxito de un sistema experto radica fundamentalmente en el conocimiento sobre el dominio que trata y su capacidad de aprendizaje. El conocimiento sobre el dominio proporciona al sistema experto mayor información sobre el problema a tratar y su entorno, de forma que pueda generar y adaptar soluciones de forma más precisa, al tener un conocimiento más profundo sobre el tema, de forma similar a un experto especializado. El aprendizaje, inductivo o deductivo según corresponda, proporcionará al sistema experto mayor autonomía a la hora de abordar problemas totalmente desconocidos; pudiendo generar nuevo conocimiento partiendo del extraído inicialmente del experto o expertos humanos.
Son llamados expertos por que emulan el comportamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por ellos.
Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.
Estructura básica de un SE
Un Sistema Experto consta de los siguientes elementos:
- Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del dialogo con el experto.
- Mecanismo de aplicación del conocimiento (MAC): Es el encargado de realizar las inferencias. Depende del tipo de representación del conocimiento.
- Base de afirmaciones (BA): En ella el MAC almacena sus conclusiones transitorias.
- Interfaz de usuario: De ella depende la aceptación del sistema por parte del usuario.
- Base de datos: Base de datos tradicional. La diferencia con la BC es que aquí se guardan datos y la BC se almacena conocimiento. Por ejemplo, en un sistema experto sobre medicina la BD contendría las fichas de los pacientes mientras que la BC contendría el conocimiento de un medico.
- Modulo de explicación (ME): Debe mostrar al usuario la secuencia de inferencias llevadas a cabo por el MAC.
- Modulo de aprendizaje y modulo de adquisición de conocimiento: Como su nombre indica sirven para que el propio sistema aprenda.
Tipos de SE
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
- Basados en reglas.
- 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
- Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre perdida de facultades con el paso del tiempo.
- Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar 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 coste: A pesar de que el coste 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 si (cansancio, presión, etc)
Limitaciones
- Sentido común: Para un SE no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser de que se especifique esto no es posible.
- 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.