Los sistemas expertos utilizados en inteligencia artificial son software que emula el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Los sistemas expertos funcionan de manera que almacenan conocimientos concretos para un campo determinado y solucionan los problemas, utilizando esos conocimientos, mediante deducción lógica de conclusiones. Con ellos se busca una mejora en calidad y rapidez de respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto. Los sistemas expertos pueden estar basados en reglas, es decir, disponen de unos conocimientos predefinidos que se utilizan para tomar todas las decisiones (aplicando heurística), o basados en casos (CBR, Case Based Reasoning), aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta a un nuevo problema. Para los verdaderos expertos humanos supone un gran apoyo que reduce tiempo y, en ocasiones puede realizar tareas por sí mismo. Pero, para que un sistema experto sea una herramienta efectiva debe de poseer dos capacidades: por un lado debe ser posible explicar los razonamientos del sistema experto, por otro debe ser capaz de integrar nuevos conocimientos así como modificar sus conocimientos obtenidos por otros mejorados.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
AMPLIACIÓN MARACAIBO
Maracaibo, Febrero de 2015

2. SISTEMAS EXPERTOS
AUTORES:
1. CUELLO CHOURIO JOHN JOSE
2. QUINTERO CARRUCI ROBERT ALBERTO
3. WALETZ PEREZ MAGDIELY JOSELYN
4. GARCIA OCANDO JOHN ROBERT
5. MARIENNY MARIA-GOB YSEA CRESPO
6. LOPEZ CARVAJAL JACKSON JOSE
7. GONZALEZ LEAL CARLOS MANUEL
8. LUISANA PAOLA- GOB PARRA CORONA
9. TROCONIS BARRIOS JOSE JOAQUIN
10. PERTUZ MARIBEL
11. LEON AGUILAR RAUL ANDRES

3. INTRODUCCIÓN
Desde que naciera la Inteligencia Artificial como tal ciencia, a principios de los 60, hasta la actualidad, se han
venido realizando numerosos trabajos, especialmente en los Estados Unidos, para el desarrollo de los diversos
campos que componen la Inteligencia Artificial. De todos esos campos, quizá el que puede tener mayor número de
aplicaciones prácticas sea el de los Sistemas Expertos, siendo dichas aplicaciones de utilidad en temas tan
variados que pueden ir desde la medicina hasta la enseñanza pasando por el CAD. En las empresas, los Sistemas
Expertos empiezan a tener cada vez mayor auge, hasta el punto de ir suponiendo un punto de referencia
importante en la toma de decisiones para la junta directiva. En realidad, incluso se podría decir que el límite de las
aplicaciones objeto de los Sistemas Expertos está en la imaginación humana, siendo siempre de utilidad allí donde
se necesite un experto.
Un sistema experto es una aplicación informática que soluciona problemas complicados que de otra manera
exigirían ampliamente la pericia humana. Para lograr esto, se simula el proceso de razonamiento humano
mediante la aplicación específica de conocimientos y de interencias.
Un Sistema Experto es una aplicación informática que simula el comportamiento de un experto humano en el
sentido de que es capaz de decidir cuestiones complejas, si bien en un campo restringido. Para esto, se debe tener
en cuenta que la principal característica del experto humano viene a ser el conocimiento o habilidades profundas en
ese campo concreto, por consiguiente, un Sistema Experto debe ser capaz de representar ese conocimiento
profundo con el objetivo de utilizarlo para resolver problemas, justificar su comportamiento e incorporar nuevos
conocimientos. Se podría incluir también el hecho de poder comunicarse en lenguaje natural con las personas, si
bien esta capacidad no es tan determinante como las anteriores de lo que se puede definir como Sistema Experto.

4. SISTEMA EXPERTOS.
Un sistema experto, es un programa de computadora capaz resolver problemas, que requieren para su solución
parcial o total, del conocimiento de un especialista humano, es decir, emula su capacidad de razonamiento
mediante una base de conocimientos y un motor de inferencia. De esta manera, el sistema experto debería ser
capaz de:.
Obtener nuevos conocimientos,
ya sea por medio del especialista
humano o sobre la marcha.
Poder trabajar con
datos incompletos,
poco específicos o
y con un amplio
grado de
incertidumbre.
Poder trabajar con
datos incompletos,
poco específicos o y
con un amplio grado
de incertidumbre. Poder sustentar los
resultados obtenidos.

5. HISTORIA
A comienzos de los años 50 el conocido Alan Mathinsong Turing publicó "Inteligencia y Funcionamiento de las
Máquinas" con el fin de demostrar hasta que punto estas tienen inteligencia.
En estos años se dieron varias definiciones de lo que significaba la inteligencia en una máquina. Sobre lo que
denominamos la inteligencia artificial.
Definición de Elaim Reich:
La inteligencia artificial es el estudio de como hacer que los ordenadores hagan cosas que, en estos momentos,
hace mejor el hombre.
Definición de Alexander Sporl (1971):
En su obra "Sporls-Computerbuch": Bajo Inteligencia entiendo la capacidad de un ser vivo o una máquina de
ordenar informaciones, extensas observaciones, experiencias, descubrir interrelaciones para abstraer de esta forma
cosas y poderlas ligar entre sí
Uno de los primeros sistemas expertos se llamo Dendral y era capaz de calcular o descubrir hechos relativos a la
estructura molecular a partir de unos datos químicos sin elaborar.Otro sistemas expertos famosos son MYCIN que
diagnostica enfermedades de la sangre y que sugiere un tratamiento y PUFF, un sistema similar pero para
enfermedades de pulmón.
En el año 1950 el campo de la automática recibe un gran impulso cuando Wiener desarrolla el principio de la
retroalimentación. La teoría de la retroalimentación es base fundamental de los sistemas de control.
En 1956, se celebra una conferencia en Vermont (USA) de gran trascendencia en el desarrollo de la I.A. John
McCarthy propone por primera vez el uso del término "Inteligencia Artificial" para denominar el estudio del tema.

6. HISTORIA
Se crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie Group,
Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. formando una inversión total
de 300 millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las
"máquinas Lisp", que se trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en
un ordenador central, y el otro producto fueron las "herramientas de desarrollo de sistemas expertos".
En 1987 XCON empieza a no ser rentable. Los técnicos de DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente
llegándose a gastar más de dos millones de dólares al año para mantenimiento y algo parecido ocurrió con el
DELTA..También en 1987 aparecieron los microordenadores Apple y compatibles IBM con una potencia parecida a
los LISP. La evolución histórica de los métodos utilizados en el desarrollo de los sistemas expertos también se ha
producido a medida que se ha ido desarrollando la IA y los diferentes métodos que se han empleado para su
resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como
investigaciones en diversos campos relacionados. Los primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años
60 eran capaces de resolver solo problemas basados en situaciones determinadas ,mediante sistemas de reglas
.Es a partir de los 70 cuando se empiezan a resolver problemas basados en situaciones inciertas, basados en
medidas difusas al principio y en redes probabilísticas con posterioridad
La investigación en SE comenzó a mediados de los años setenta, varios sistemas se desarrollaron entre 1960 y
1970; la mayoría de ellos fueron de alcance limitado y se orientaron hacia juegos o temas altamente académicos e
idealizados. Aunque el desarrollo de SE es relativamente nuevo, existen muchos SE en la actualidad que se
emplean en una amplia variedad de organizaciones, con variadas aplicaciones

7. PRINCIPIOS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS.
Principios
de los
sistema
Expertos
La potencia de un experto
se debe más al
conocimiento amplio del
área específica que a la
comprensión del
desempeño genérico de
un experto.
La credibilidad que se le
concede a un SE depende
de la habilidad del Se para
explicar su propio proceso
de razonamiento.
En un SE ideal, el motor
de inferencia nunca
debería necesitar de
modificaciones.
La selección del esquema
de representación del
conocimiento es una de
las decisiones más criticas
en el diseño de un SE.
El proceso de buscar los
conocimientos
apropiados y a partir de
éstos deducir nuevos
conocimientos constituye
un elemento clave del
procesamiento de un
sistema experto
La selección del
paradigma de inferencia
considerando la explosión
combinatoria, influye
fuertemente en el
desempeño global de un
SE.

8. CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
• Según la clase de problemas hacia los que estén orientados, podemos clasificar los Sistemas Expertos en diversos tipos entre los
que cabe destacar diagnosis, pronóstico, planificación, reparación e instrucción; vamos a ver algunas de las aplicaciones
existentes (o en periodo de desarrollo) para cada uno de los campos citados.
• Los sistemas de diagnosis siguen un proceso de búsqueda de las razones del funcionamiento incorrecto de un sistema a partir de
la información disponible. Aquí se podrían tener en cuenta tanto aplicaciones de diagnóstico médico como de averías.
• Los sistemas de pronóstico deducen consecuencias posibles a partir de una situación. Su objetivo es determinar el curso del
futuro en función de información sobre pasado y presente.
• Esto abarca diversos problemas, tales como predicciones meteorológicas, predicciones demográficas, o incluso previsiones de la
evolución bursátil entre otros. Quizá la aplicación más conocida sea PROSPECTOR, esto es un sistema para la evaluación de
emplazamientos geológicos (con el que se encontró un yacimiento de mineral importante).
• Existen también sistemas de planificación, pudiéndose encontrar aplicaciones en este área, que establecen una secuencia de
acciones a realizar encaminadas a la consecución de una serie de objetivos. En las empresas, la Inteligencia Artificial, que se
encontraba confinada en la "sala de ordenadores", se va abriendo paso hacia la junta directiva. La razón de esto es simple: a
medida que el mundo empresarial se complica y se llega a la competencia internacional, el conocimiento se convierte en el factor
profesional más importante para un ejecutivo. A la persona que esté planeando la estrategia a seguir por su empresa o que tome
decisiones en producción, marketing, distribución o asignación de recursos, los Sistemas Expertos le pueden demostrar que se
pueden tomar decisiones con más conocimiento, llevando a un aumento de ganancias así como a la obtención de beneficios
importantes para la empresa, como el aumento de su capacidad.

9. • Como caso concreto dentro de la CAPV, la empresa DATALDE ha desarrollado un Sistema Experto para la planificación de la
producción. Dicho trabajo se centra en un taller de propósitos generales de unas características determinadas, consistiendo la
planificación en ordenar en el tiempo las cargas originadas por los diferentes pedidos, de forma que se asuman los objetivos de
cumplimiento de plazos, distribución eficaz del trabajo y gestión de colas y prioridades. Por su parte, la empresa ROBOTIKER ha
desarrollado un sistema de planificación y control de producción integral, dentro del que se identifican algunas tareas susceptibles
de resolución mediante sistemas inteligentes (es un sistema basado en MRP-II).
• Otro tipo de Sistemas Expertos son los orientados a la reparación, sin embargo, no se puede decir que sea un tipo realmente
nuevo, ya que este enfoque abarca diagnosis y planificación. Dentro de este grupo se incluyen sistemas como DELTA, que ayuda a
los mecánicos en el diagnóstico y reparación de locomotoras diesel-eléctricas. DELTA no solo da consejos expertos, sino que
también presenta informaciones por medio de un reproductor de vídeo. De hecho se podría encasillar a DELTA más en el área de
la instrucción que en reparación, dado que además proporciona ayudas al trabajo que permiten al estudiante determinar si existe o
no un determinado problema, proporcionando también formación específica sobre el modo de realizar ciertas reparaciones.
• Un sistema de instrucción (Sistema Experto para formación) realiza un seguimiento del proceso de aprendizaje de un estudiante.
El sistema detecta errores de los estudiantes e identifica el remedio adecuado, es decir, desarrolla un plan de enseñanza para
facilitar el proceso de aprendizaje y la corrección de errores.
• Además de DELTA, existen numerosos sistemas de este tipo; STEAMER, por ejemplo, se creó para enseñar a los oficiales de la
armada los problemas de funcionamiento de una planta de propulsión a vapor, como las que impulsan a ciertos barcos. Este era el
problema de formación más importante que existía, dada la complejidad de los sistemas. El objetivo es dar al estudiante una
concepción global de lo que pasa en la planta en cualquier momento, con la ventaja de que además el modelo de presentación es
gráfico (utilizando Interlisp). Con un objetivo similar al de STEAMER, Construcciones Aeronáuticas S. A. (CASA) desarrolló el
Proyecto Eolo CN-235. En este caso, el problema está en el hecho de que pilotar un avión que cuesta cientos de millones de
pesetas es un asunto muy serio a la vez que peligroso, lo que exige mucho tiempo de entrenamiento, tanto para pilotos como
mecánicos, suponiendo para las compañías aéreas un gran problema, dado el elevado coste de los cursos y la escasez de
instructores. El proyecto surgió de la voluntad de Construcciones Aeronáuticas S. A. de ofrecer un curso específico para pilotos y
técnicos de mantenimiento, a todos los compradores del avión CN- 235. Eolo CN-235 es un sistema de enseñanza interactivo que
integra gráficos, texto y vídeo.

10. DESCRIPCIÓN DEL ESQUEMA DE UN SE.
Para realizar un sistema experto integran dos personas el Experto del Dominio (profesional X) y un Ingeniero de Conocimiento (programador),
que estos van enlazar sus experiencias almacenándolos en la Base de conocimientos que mediante la interface va a permitir al usuario llegar
a comunicarse con el motor de inferencia, el cual es va a tomar la decisión de aplicar todo lo almacenado en la base de conocimientos.
La Base de conocimiento nos halla la base datos y estas esta compuestas por lenguajes de predicado, esta es uno de los componentes que
contiene el conocimiento del experto o también llamado base de datos, su función es almacenar experiencias, conocimientos , etc. de una
determinada área.
• Existen dos tipos de base de conocimiento: El procedural; se
usa en los
lenguajes.
estructurados
como son Pascal,
C, Visual Basic
etc.
El declarativo; Esta basado en
hechos que vienen a ser
acciones que se dan dentro del
problema se utilizan los
lenguajes Prolog y Lisp
EL MOTOR DE
LA INTERFAZ

11. MÉTODOS PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS EXPERTOS
• Hechos: Declaraciones que relacionan algunos elementos de la realidad con
referencia al área específica.
• Reglas de Procedimientos: Reglas bien definidas que describen secuencias
fundamentales de eventos y relaciones relativas al área.
• Reglas Heurísticas: Reglas en forma de opiniones o reglas empíricas que sugieren
procedimientos cuando no existen disponibles reglas de procedimientos.
Análisis de la solución práctica
de problemas
Conocimientos en los sistemas
expertos
Análisis del conocimiento
• Usuario, interfaz de usuario, base de conocimiento, motor de interfaz
• Almacenamiento y generación de conocimiento
• Ingeniería de conocimiento
• Actualización de conocimientos
• Sistemas de explicaciones
Arquitectura de los SE.
• Programación
• Son programas que se han diseñado principalmente para emular un comportamiento
inteligente. Incluyen algoritmos de juego tales como el ajedrez, programas de
comprensión del lenguaje natural, visión por computadora, robótica y "sistemas de
expertos"
Lenguajes de programación
para sistemas expertos.

12. Arquitectura de un Sistema Experto
Base de Conocimientos
Aquí se encuentra toda la información sobre el campo o área en el cual se ha desarrollado la aplicación, es decir
todo el conocimiento adquirido por un especialista mediante el estudio, creencias y experiencia personal.
El orden de ingreso de estos datos no es influyente.
Base de Hechos
Aquí se almacena la información de la situación concreta que va a ser considerada. Se puede usar para almacenar
los modos de razonamiento y la forma en que han sido utilizados. Gracias a la base de hechos, el sistema experto
podrá tener la facultad de sustentar sus respuestas, es decir como ha conseguido llegar a los resultados arrojados
a los usuarios finales.
Motor de inferencia
Parte del sistema experto encargado de gestionar la información de la base de hechos y la base de conocimientos,
para obtener una serie de razonamientos con los cuales podremos llegar a la solución adecuada.
Se pueden usar dos tipos de razonamiento: encadenamiento hacia delante, y encadenamiento hacia atrás.
El primero comienza con los hechos y avanza hacia delante hasta las conclusiones, el segundo comienza por las
conclusiones y trabajas hacia atrás hasta los hechos de apoyo.
Características
Una de las características principales de los sistemas expertos, es su capacidad de incrementar sus conocimientos;
ya sea por medio de un especialista o por si mismo a través de cuestionamientos. Esto permitirá al sistema experto
mantenerse actualizado con los nuevos temas que puedan surgir sobre el área o especialidad abarcada.

13. VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
• El conocimiento contenido en los sistemas expertos es más fácil de documentar y de comunicar.
• El conocimiento contenido en los sistemas expertos no esta sujeto a la vida del experto, y puede perdurar
así este muera o se olvide de todo lo que estudio.
• Es fácilmente transportable.
• En la toma de decisiones no influyen factores anímicos ni emocionales, como si puede suceder con un
experto humano.
• Ayuda a incrementar la disponibilidad dentro de un sector o región donde se necesita de un experto y no se
cuenta con los recursos suficientes.

14. DESVENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
• Creatividad: los humanos pueden responder creativamente a situaciones inusuales, los sistemas no.
• Experiencia Sensorial: los humanos tienen un amplio rango de disponibilidad de experiencia sensorial,
mientras que los sistemas expertos dependen de una entrada simbólica.
• Degradación: Los sistemas expertos no pueden reconocer cuando un problema no tiene solución o cuando
ese problema está fuera de su área.
• Programación: Difícil de elaborar y precisan mantenimiento complejo.
• El elevado costo: En tiempo y dinero para extraer el conocimiento de los especialistas humanos.
• Poca flexibilidad a cambios: Hay que programar el sistema.
• Dificultad para manipular información no estructurada: Especialmente la información incompleta,
inconsistente o errónea.
• Desacuerdo entre los especialistas humanos: En la elaboración del sistema experto, los especialistas
pueden estar en desacuerdo entre ellos a la hora de tomar las mejores decisiones para solucionar un
problema específico.

15. CONCLUSIONES
Actualmente el duro, difícil y cambiante mercado competitivo se vuelve más complejo por la gran
diversidad de información que se ven obligados a almacenar y analizar, razón por la cual las
empresas se ven en la necesidad de recurrir a poderosas y/o robustas herramientas o sistemas que
les sirvan de soporte a la hora de tomar decisiones. De esta forma estos inteligentes, precisos y
eficientes sistemas son adoptados por más organizaciones, en las cuales se convierten y/o
transforman en una importante estrategia de negocio. Por otra parte es importante mencionar que
estos seguirán siendo usados en los todos y cada una de las áreas y/o campos donde los expertos
humanos sean escasos. Por consecuencia de lo anterior estos sistemas son utilizados por
personas no especializadas, por lo cual el uso frecuente de los (SE) les produce y/o genera
conocimiento a los usuarios.