Plan-de-la-Patria-2019-2025- TERCER PLAN SOCIALISTA DE LA NACIÓN.pdf
Investigacion
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INSTITUTO TECNOLOGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE
COATZACOALCOS
ALUMNOS:
NICOLAS DE LA CRUZ PEREZ
CARRERA:
INGENIERIA EN INFORMATICA
GRADO: 9 SEMESTRE
GRUPO: B
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Introducción
Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de
conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica.
Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de
resolución de un problema en un programa de computadora viene del
conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de
un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene
que ser de inteligencia artificial).
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DENDRAL Dendral (Interpreta la estructura molecular)es el nombre de un sistema
experto desarrollado por Edward Feigenbaum y otros programadores en la
Universidad de Stanford, a mediados de los años 60, y su desarrollo duró diez
años, (1965 a 1975) Fue el primer sistema experto en ser utilizado para
propósitos reales, al margen de la investigación computacional, y durante
aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos,
ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio
en el que Dendral estaba especializado. Inicialmente escrito en Lisp, su filosofía
de trabajo se aleja de las estructuras clásicas de los sistemas expertos más
típicos (como Mycin o XCon), ya que su implementación no separaba de forma
explícita el conocimiento del motor de inferencia. Sin embargo, pronto se convirtió
en uno de los modelos a seguir por muchos de los programadores de sistemas
expertos de la época. XCON El programa R1 (luego llamado XCON, por
Configurador Experto) era un sistema de producción basado en reglas escrito en
OPS5 por John P. McDermott de CMU en 1978 para asistir a los pedidos de los
sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment Corporation)
seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los requerimientos del
cliente. El desarrollo de XCON siguió a dos fracasos de escribir un sistema
experto para esta tarea en FORTRAN y BASIC. XCON se usó por primera vez en
la planta de DEC en Salem, New Hampshire. Este tenía alrededor de 2500 reglas.
Para 1986, había procesado 80000 órdenes y alcanzaba un 95-98% de precisión.
Se estimaba que le ahorraba a DEC 25 millones de dólares al año reduciendo la
necesidad de dar a los clientes componentes gratuitos cuando los técnicos
cometían errores, aumentando la velocidad del proceso de ensamblaje e
incrementando la satisfacción del cliente.
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xcon
El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un sistema
de producción basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott de CMU
en 1978 para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC
(Digital Equipment Corporation) seleccionando los componentes del sistema de
acuerdo a los requerimientos del cliente. El desarrollo de XCON siguió a dos
fracasos de escribir un sistema experto para esta tarea en FORTRAN y BASIC.
XCON se usó por primera vez en la planta de DEC en Salem, New Hampshire.
Este tenía alrededor de 2500 reglas. Para 1986, había procesado 80000 órdenes
y alcanzaba un 95-98% de precisión. Se estimaba que le ahorraba a DEC 25
millones de dólares al año reduciendo la necesidad de dar a los clientes
componentes gratuitos cuando los técnicos cometían errores, aumentando la
velocidad del proceso de ensamblaje e incrementando la satisfacción del cliente.
Antes de XCON, cuando se pedía una VAX de DEC, cada cable, conexión y bit
del software tenía que pedirse por separado (las computadoras y periféricos no se
vendían completas en cajas como hoy en día). El personal de ventas no siempre
era experto técnicamente, así que los clientes podían encontrar que tenían
hardware sin los cables correctos, impresoras sin los drivers correctos,
procesadores sin el lenguaje correcto, etc. Esto significaba demoras y provocaba
una gran insatisfacción en el cliente y podía terminar en una acción legal. XCON
interactuó con el personal de Ventas, haciendo preguntas críticas antes de
imprimir una hoja de especificaciones para sistema coherente y efectivo.
El éxito de XCON llevó a DEC a reescribir XCON como XSEL (una versión de
XCON creada para ser usada por el departamento de ventas de DEC para
auxiliar a los clientes a configurar apropiadamente su VAX (así ellos no eligirían
una computadora demasiado grande como para pasar a través de su puerta de
entrada o con gabinetes muy pequeños para los componentes). Los problemas
de locación y de configuración todavía eran manejados por otro sistema experto,
XSITE.
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Mycin
Mycin fue uno de los primeros sistemas expertos que se usaron para diagnosticar
enfermedades en medicina. El sistema podía identificar bacterias que causaban
severas infecciones, tales como la bacteremia y la meningitis. Igualmente, podía
recomendar antibióticos dosificados, basándose en el peso del paciente. El
nombre del programa derivó de los antibióticos que tienen muchas veces el sufijo
“mycin”. El sistema también se usó para diagnosticar enfermedades infecciosas
de la sangre.
Mycin se desarrolló por unos cinco o seis años a principios de los años setenta
del siglo pasado, en la Universidad de Stanford. Se escribió en Lisp y fue la
disertación doctoral de Edward Shortliffe, bajo la dirección de Bruce Buchanan,
Stanley N. Cohen y otros.
Curiosamente, Mycin jamás se usó en la práctica. Los resultados del sistema
fueron evaluados y se logró hallar que un 69% de los casos, el sistema daba con
la respuesta adecuada y el diagnóstico correcto, lo cual era mejor que el
desempeño de los expertos en enfermedades infecciosas, quienes fueron
juzgados usando el mismo criterio. Funciona a partir de un esquema de
inferencias relativamente simple,
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Prolog
Se trata de un lenguaje de programación ideado a principios de los años 70 en
la Universidad de Aix-Marseille I (Marsella, Francia) por los estudiantes Alain
Colmerauer yPhilippe Roussel. Nació de un proyecto que no tenía como objetivo
la traducción de un lenguaje de programación, sino la clasificación algorítmica de
lenguajes naturales. Alain Colmerauer y Robert Pasero trabajaban en la parte del
procesado del lenguaje natural y Jean Trudel y Philippe Roussel en la parte de
deducción e inferencia del sistema. Interesado por el método de resolución SL,
Trudel persuadió a Robert Kowalski para que se uniera al proyecto, dando lugar a
una versión preliminar del lenguaje Prolog a finales de 19712 y apareciendo la
versión definitiva en 1972.3 Esta primera versión de Prolog fue programada
en ALGOL W.
Inicialmente se trataba de un lenguaje totalmente interpretado hasta que, en
1983, David H.D. Warren desarrolló un compilador capaz de traducir Prolog en
un conjunto de instrucciones de una máquina abstracta denominada Warren
Abstract Machine, o abreviadamente, WAM. Desde entonces Prolog es un
lenguaje semi-interpretado.
Si bien en un principio se trataba de un lenguaje de uso reducido, la aparición de
intérpretes del mismo para microordenadores de 8 bits (ej: micro-PROLOG) y
para ordenadores domésticos de 16 bits (ej: Turbo Prolog de Borland, entre otros
muchos) a lo largo de la década de 1980 contribuyó notablemente a su
popularización.4 Otro importante factor en su difusión fue la adopción del mismo
para el desarrollo del proyecto de la quinta generación de computadoras a
principios de la década de los 80,5 en cuyo contexto se desarrolló la
implementación paralelizada del lenguaje llamada KL1 y del que deriva parte del
desarrollo moderno de Prolog.
Las primeras versiones del lenguaje diferían, en sus diferentes implementaciones,
en muchos aspectos de sus sintaxis, empleándose mayormente como forma
normalizada el dialecto propuesto por la Universidad de Edimburgo,6 hasta que
en 1995 se estableció un estándar ISO (ISO/IEC 13211-1), llamado ISO-Prolog.
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Prolog se enmarca en el paradigma de los lenguajes lógicos y declarativos, lo que
lo diferencia enormemente de otros lenguajes más populares tales
como Fortran, Pascal, C oJava.
Dipmeter Advisor
Dipmeter Advisor (Asesor) fue un sistema experto temprano desarrollado
en 1980 por Schlumberger Doll Research para auxiliar en el análisis de los datos
recolectados durante la exploración petrolera.
El Asesor no era simplemente un motor de inferencias y una base de
conocimientos de 90 reglas, sino que era una estación de trabajo completa,
corriendo sobre una máquina Dolphin Lisp de Xerox (o, en general, en un
procesador de información científica de la serie 1100 de Xerox) y escrito en
INTERLISP-D, con una capa de reconocimiento de patrones que era alimentada
por una interfaz gráfica de usuario basada en menús. Fue desarrollado por un
grupo de gente, incluyendo a Reid G. Smith, James D. Baker y Robert L. Young.
Era principalmente influyente, no por un gran salto técnico, sino porque era
bastante exitoso para las divisiones petroleras de Schlumberger y porque fue una
de las poco historia exitosas dentro de la burbuja de la Inteligencia Artificial en
recibir amplia publicidad.
Las reglas de Inteligencia Artificial de Dipmeter Advisor eran principalmente
derivadas de AI Gilreath, un ingeniero de interpretación de Schlumberger que
desarrolló el método de los patrones rojo, verde, azul de la interpretación
dipmeter. Desafortunadamente este método tenía aplicaciones limitadas en
entornos geológicos más complejos fuera de la costa del Golfo, y el Dipmeter
Advisor era principalmente usado dentro de Schlumberger más como una
herramienta de visualización gráfica para asistir en la interpretación de científicos
geológicos entrenados, que como una herramienta de inteligencia artificial para
ser usada por intérpretes novatos. Sin embargo, la herramienta fue un
acercamiento pionero a las estaciones de trabajo con interpretación gráfica de la
información geológica.
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Conclusión
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.
Bibliografía
https://es.wikipedia.org/wiki/Dipmeter_Advisor
https://es.wikipedia.org/wiki/XCon
https://www.unocero.com/2013/04/22/mycin-un-sistema-
experto-asombroso-que-no-se-usa/
