Este documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición como programas de computadora que imitan el comportamiento de expertos humanos para resolver problemas en un dominio específico. Explica que un sistema experto consta de una base de conocimientos, una base de hechos y un motor de inferencias. También clasifica los sistemas expertos y describe algunos ejemplos notables como MYCIN para diagnósticos médicos y XCON para configurar sistemas de computadoras.

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2. SISTEMAS EXPERTOS
TECNOLOGICO NACIONAL DE MÉXICO
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MATERIA:
Inteligencia Artificial
CATEDRÁTICO:
LIC. TOMÁS TORRES RAMIREZ
PRESENTA:
ALBERTO MARTINEZ GREGORIO*
MATRÍCULA:
11350280
CARRERA:
INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES.
TEMA:
SISTEMAS EXPERTOS
SEMESTRE:
8°.
GRUPO:
“A”
FECHA DE ENTREGA:
7 DE MAYO DE 2015.

3. INTRODUCCIÓN
Un Sistema Experto (SE), es básicamente un programa de computadora basado en conocimientos y
raciocinio que lleva a cabo tareas que generalmente sólo realiza un experto humano; es decir, es un
programa que imita el comportamiento humano en el sentido de que utiliza la información que le es
proporcionada para poder dar una opinión sobre un tema en especial.
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.
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4. DESARROLLO
5.6. Sistemas Expertos (SE).
Durante años la actividad de la Inteligencia Artificial estuvo dedicada a las investigaciones teóricas y al
desarrollo de experimentos a través de programas que demostraran “actitudes inteligentes”, con estos
programas se pretendia que la máquina jugara ajedrez, demostrara teoremas matemáticos, etc. No fue
hasta los años 70 que surgió un nuevo paradigma en la Inteligencia Artificial “los Sistemas Expertos”,
cuya función es desarrollar trabajos similares a los que desarrollaria un especialista en un área
determinada, la idea no es sustituir a los expertos, sino que estos sistemas sirvan de apoyo a los
especialistas en un “dominio” de aplicación específico.
Estos sistemas expertos son en lo esencial sistemas de computación basados en conocimientos cuyos
componentes representan un enfoque cualitativo de la programación. Muchas personas pueden creer
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5. que un Sistema Experto (SE) es un sistema compuesto por subsistemas y a su vez estos por otros
subsistemas hasta llegar a los programas, y que los SE se miden por la cantidad de programas que
contienen. Sin embargo la cantidad no es lo que prima en los SE, si no la cualidad del mismo, esta
cualidad está dada por la separación de las reglas que describen el problema (Base de Conocimientos),
del programa de control que es quien selecciona las reglas adecuadas (Motor de inferencias).
Podemos decir que un Sistema Experto es una Base de Conocimientos (BC), una Base de Hechos (BH)
y un Motor (o Máquina) de Inferencias (MI). Por otra parte estos sistemas no se miden por la cantidad
de instrucciones o programas sino por la cantidad de reglas que hay contenida en su Base de
Conocimientos.
Para desarrollar los sistemas expertos primero es necesario abordar un área de interés, dentro de esta
área se seleccionan a los expertos, que son los especialistas capaces de resolver los problemas en dicha
área. Por ejemplo el área de interés de las empresas de proyectos, son precisamente los proyectos y un
especialista podría ser un arquitecto, un ingeniero civil, etc. Ahora bien, casi siempre estos
especialistas, son expertos en un dominio específico y es sobre este dominio, donde poseen su mayor
experiencia (Dominio de Experticidad), por ejemplo un Ing. civil especializado en cimientos.
Una vez seleccionado al experto o a los expertos y estos estén de acuerdo en dar sus conocimientos,
comienza a jugar su papel el “Ingeniero de Conocimientos”, que es el encargado de extraerle los
conocimientos al experto y darle una representación adecuada, ya sea en forma de reglas u otro tipo de
representación, conformando as’i la base de conocimientos del sistema experto.
Formas de representación de los conocimientos:
Reglas de producción
Redes semánticas
Marcos (Frames).
La forma de representación más usada es por reglas de producción, también llamadas reglas de
inferencias. Casi todos los sistemas expertos están basados en este tipo de representación, ahora nos
ocuparemos de los sistemas basados en reglas.
Las reglas de producción son del tipo:
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6. SI Premisa ENTONCES Conclusion (SI A ENTONCES B).
Donde tanto las premisas como la conclusión, no son más que una cadena de hechos conectados por
“Y” o por “O”, de forma general sería:
SI Hecho1 Y/O Hecho2 Y/O… HechoN ENTONCES Hecho1 Y/O … HechoN
Los hechos son afirmaciones que sirven para representar conceptos, datos, objetos, etc. Y el conjunto
de hechos que describen el problema es la base de hechos.
Ejemplo de hechos:
Juan es un estudiante
Juan tiene 8 años
el perro es blanco
a María le gusta el cine
Pedro prefiere la película
la edad de Luis es de 25 años
Pedro tiene un salario de 200 pesos
Una regla es una combinación de hechos que permite representar conocimientos y sacar inferencias de
los mismos.
Ejemplo de reglas:
R1: SI Juan es esgudiante Y Juan tiene 8 años Entonces Juan estudia en la primaria .
R2: SI el perro es blanco Y el perro se llama Dinky ENTONCES el perro es de Juan.
R3: SI a Maria le gusta la pelicula Y Juan prefiere la pelota ENTONCES hacen falta e televisiores
Observe como partiendo de hechos conocidos que describen algún conocimiento se pueden inferir
nuevos hechos (nuevos conocimientos), por otra parte la regla #2 (R2), no tiene porque ser totalmente
cierta, existe la posibilidad de que el perro sea de Juan, quizás se puede afirmar, si fuéramos a
cuantificar esa posibilidad, que el perro pertenece a Juan con una certeza de un 80%, y por último la
regla #3 (R3) es dependiente del contexto, ya que aquí se supone que ambos viven juntos y que los
programas de TV coinciden.
La Base de Conocimientos (BC).
Son el conjunto de reglas que permiten representar los conocimientos del dominio de experto donde
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7. cada regla aisladamente tiene significado propio. Normalmente los conocimientos son de tipo
declarativo por lo cual la BC casi siempre es una descripción de los conocimientos del experto, por lo
tanto requiere de algún mecanismo que obtenga las inferencias adecuadas para resolver el problema,
alguien que seleccione las reglas y las vaya ejecutando, ese alguien es el motor de inferencias.
El Motor de Inferencias (MI)
Es un programa de control cuya función es seleccionar las reglas posibles a satisfacer el problema, para
ello se vale de ciertas estrategias de control sistemáticas o de estrategias heurísticas.
Estrategias de control sistemático:
Encadenamiento hacia adelante o hacia atrás.
Búsqueda en profundidad o a lo ancho.
Régimen de control irrevocable o por tentativa.
Estas estrategias son de forma sistemática las cuales deben llevar a la solución del problema. Podemos
decir que el control sistemático es un programa de control hecho de forma “algorítmica” que aplican
una heurística de propósito general cuya función es una exploración exhaustiva y metódica de la base
de conocimientos.
Estos mecanismos de control son muy generales y a veces resultan ineficientes ya que siguen una
secuencia de búsqueda demasiado rígida, para resolver esto se idearon las estrategias de control
heurísticas.
Las estrategias de control heurísticas son programas de control que utilizan una heurística más
específica y su función es una selección más restringida orientada por las necesidades del problema.
Estas estrategias actúan sobre el control sistemático y en ciertos casos toma el control y dirige la
búsqueda hacia ciertos criterios rompiendo así el control sistemático, una vez logrado su objetivo le
devuelve el control nuevamente al sistemático.
Estrategias de control heurísticas:
Orden de las reglas.
Mayor credibilidad en las reglas.
Menor número de cláusulas no instanciadas.
Mayor número de conclusiones en las reglas.
Podemos decir que un sistema experto, es un sistema informático que utiliza técnicas apropiadas para la
representación de conocimientos y la manipulación de este, de forma tal que exhiba el comportamiento
de un avezado especialista en un determinado dominio del saber.
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8. 5.6.1. Conceptos básicos.
Son programas de computación que se derivan de una rama de la investigación informática llamada
Inteligencia Artificial (IA). El objetivo científico de la IA es entender la inteligencia. Está referida a los
conceptos y a los métodos de inferencia simbólica, o de razonamiento por computadora, y cómo el
conocimiento usado para hacer esas inferencias será representado dentro de la máquina.
El término inteligencia cubre muchas habilidades conocidas, incluyendo la capacidad de solucionar
problemas, de aprender y de entender lenguajes; la IA dirige todas estas habilidades. La mayoría de los
esfuerzos en IA se han hecho en el área de solucionar los problemas, los conceptos y los métodos para
construir los programas que razonan acerca de los problemas y que luego calculan una solución.
Los programas de IA que logran la capacidad experta de solucionar problemas aplicando las tareas
específicas del conocimiento se llaman Sistemas Basado en Conocimiento o Sistemas Expertos. A
menudo, el término sistemas expertos se reserva para los programas que contienen el conocimiento
usado por los humanos expertos, encontraste al conocimiento recolectado por los libros de textos. Los
términos,sistemas expertos (ES) y sistemas basado en conocimiento (KBS), se utilizan como
sinónimos.
Tomados juntos representan el tipo más extenso de aplicación de IA.
El área del conocimiento intelectual humano para ser capturado en un sistema experto se llama el
dominio de la tarea. La tarea se refiere a una cierta meta orientada,actividad de solucionar el problema.
El dominio se refiere al área dentro de la cual se está realizando la tarea.
Las tareas típicas son el diagnóstico, hojas de operación (planning), la programación,configuración y
diseño. Un ejemplo de dominio de una tarea es la programación del equipo de un avión.
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9. La construcción de un sistema experto se llama ingeniería del conocimiento y sus médicos son los
ingenieros del conocimiento. El ingeniero del conocimiento debe cerciorarse deque el ordenador tenga
todo el conocimiento necesario para solucionar un problema. También debe elegir una o más formas en
las cuales representar el conocimiento requerido en la memoria del ordenador, es decir, él debe elegir
una representación del conocimiento. Él debe también asegurarse de que la computadora pueda utilizar
eficientemente el conocimiento, seleccionando de un conjunto de métodos de razonamiento.
El espectro de aplicaciones de la tecnología de los sistemas expertos a los problemas industriales y
comerciales es tan amplio debido a la fácil caracterización del desafió. Las aplicaciones encuentran su
perfil en la mayoría de las áreas del trabajo del conocimiento. Las aplicaciones se agrupan en siete
clases importantes.
5.6.2. Clasificación.
Por la naturaleza de la tarea a realizar: así se tiene cuatro posibilidades:
• * Diagnostico o Clasificación: se conocen soluciones y se tratan de clasificarlas o
diagnosticarlas en función de una serie de datos. Por ejemplo: sistema de diagnóstico medico.
* Monitorización: análisis del comportamiento de un sistema buscando posibles fallos, en este
caso es importante contemplar la evolución del sistema pues no siempre los mismos datos dan
lugar a idénticas soluciones.
* Diseño: se busca la construcción de la solución a un problema, que en principio es
desconocida, a partir de datos y restricciones a satisfacer.
* Predicción: se estudia el comportamiento de un sistema.
• Por la interacción del usuario:
* Apoyo: el sistema aconseja el usuario, que mantiene la capacidad de una última decisión. Por
ejemplo, el diagnostico médico.
* Critica: Su misión es analizar y criticar decisiones tomadas por el usuario.
• Por la limitación de tiempo para tomar decisiones:
* Tiempo ilimitado: por ejemplo, aquellos que emplean conocimiento casual, que busca
orígenes de un problema que ha ocurrido y cuyo análisis no necesita ser inmediato.
* Tiempo limitado (tiempo real): sistemas que necesitan actuar controlando o monitorizando
dispositivos y que han de tomar decisiones inmediatas frente a los problemas que surjan. Por
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10. ejemplo el control de una red de comunicaciones.
• Por la variabilidad temporal del conocimiento:
* Estáticos: la base del conocimiento no se altera durante el proceso de decisión.
* Dinámicos: ocurren cambios en la base de conocimiento durante la toma de decisiones. Estos
cambios pueden ser predecibles o impredecibles y además pueden, bien añadir información,
bien modificar la información ya existente.
• Por la naturaleza del conocimiento almacenado:
* Basado en experiencia: el conocimiento se basa en experiencias o hechos ocasionados
conocidos por el experto, pero sin que existe una causa clara para los efectos que se observan.
* Basado en relaciones causa-efecto.
• Por la certeza de la información:
* Completa o perfecta: se conocen todos los datos y reglas necesarios para la decisión.
* Imperfecta: que puede ser incompleta (falta información para tomar decisiones), Datos
inciertos (o no confirmados), Conocimientos incierto (reglas no siempre validas), Terminología
ambigua (dobles sentidos, etc).
5.6.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
Las principales aplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadas con el mundo empresarial.
Esto se debe a que resultan muy útiles en funciones como la contabilidad, tesorería, gestiones
internas…El campo que más aplicaciones de sistemas expertos esta realizando es el de la auditoría.
Pero los sistemas expertos son aplicados en muchas más áreas con resultados satisfactorios. Algunas de
las principales son: telecomunicaciones, medicina, militar, derecho, aeronáutica, geología, electrónica,
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11. etc.
A continuación se presentan algunos Sistemas Expertos que se han desarrollado para la solución de
diversos problemas.
MYCIN es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos en el área de la medicina, iniciado
por Ed Feigenbaum y posteriormente desarrollado por E. Shortliffe y sus colaboradores. Su función es
la de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las
enfermedades infecciosas de la sangre[CRIA].
XCON es un Sistema Experto para configuraciones, desarrollado por la Digital Equipment
Corporation. Según los deseos individuales del cliente se configuran redes de ordenadores VAX. Ya que
el abanico de productos que se ofrecen en el mercado es muy amplio, la configuración completa y
correcta de un sistema de estas características es un problema de gran complejidad. Responde
esencialmente a dos preguntas: ¿Pueden conjugarse los componentes solicitados por el cliente de forma
conveniente y razonable? Y ¿Los componentes de sistema especificados son compatibles y completos?.
Las respuestas a estas preguntas son muy detalladas. XCON es capaz de comprobar y completar los
pedidos entrantes mucho más rápido y mejor que las personas encargadas de hacerlo antes que él
[CRIA].
DELTA, sistema experto que ayuda a los mecánicos en el diagnóstico y reparación de locomotoras
diesel-eléctricas, DELTA no sólo da consejos expertos, sino que también presenta informaciones por
medio de un reproductor de vídeo [IBAR].
En 1978 se desarrollo otro sistema experto de exito: PROSPECTOR. Este quizás impulso más la
carrera por desarrollar mejores sistemas expertos, dado que su misión era predecir la posibilidad de
encontrar depósitos de minerales en una región en concreto. Minerales como petroleo, gas natural,
helio.
La composición de un Sistema Experto, sus aplicaciones, ventajas y desventajas, y algunos ejemplos
sobre estos; han sido los puntos generales que se han tratado a lo largo de este artículo, con el fin de
crear una mayor conciencia del uso real de este tipo de sistemas.
Un sistema experto puede, sin duda alguna, darnos el mismo resultado que un experto humano; lo que
sí debemos reconocer es que ningún sistema experto, hasta ahora, puede resolver diferentes
problemáticas dentro de una empresa, ya que estos son siempre muy específicos. Sin embargo, es de
esperarse que con los avances que tienen las herramientas tecnológicas se produzcan un desarrollo
cercano al comportamiento humano en muchas áreas, con estos avances en el terreno de los negocios se
podría ser más eficiente y productivo.
A pesar de los dramáticos avances logrados, la inteligencia artificial no ha sido capaz de desarrollar
sistemas capaces de resolver problemas de tipo general, de aplicar sentido común para la solución de
situaciones complejas, de manejar situaciones ambiguas ni de utilizar efectivamente información
incompleta. Estas últimas son características inherentes de la inteligencia natural.
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12. CONCLUSIÓN
Un sistema experto puede, sin duda alguna, darnos el mismo resultado que un experto humano; lo que
sí debemos reconocer es que ningún sistema experto, hasta ahora, puede resolver diferentes
problemáticas dentro de una empresa, ya que estos son siempre muy específicos. Sin embargo, es de
esperarse que con los avances que tienen las herramientas tecnológicas se produzcan un desarrollo
cercano al comportamiento humano en muchas áreas, con estos avances en el terreno de los negocios se
podría ser más eficiente y productivo.
A pesar de los dramáticos avances logrados, la inteligencia artificial no ha sido capaz de desarrollar
sistemas capaces de resolver problemas de tipo general, de aplicar sentido común para la solución de
situaciones complejas
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13. FUENTES DE INFORMACIÓN
1.- INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL : Sistemas Expertos, Redes Neuronales
Artificiales Y Computación Evolutiva.
Raúl Pino Diez, Alberto Gómez Gómez, Nicolás de Abajo Martinez.
Universidad de Oviedo.
2.- //iaplan2010.esy.es/unidad-5/5-6-sistemas-expertos-se/5-6-3-desarrollos-actuales-y-aplicaciones
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