Este documento describe los fundamentos, metodologías y aplicaciones de los sistemas expertos. Introduce el origen de los sistemas expertos y sus características principales como la estructura, tipos y representación del conocimiento. También menciona algunos sistemas expertos pioneros como DENDRAL, MYCIN y XCON.
Este documento describe diferentes técnicas de modulación como NRZ-L, NRZI, NRZ, codificación diferencial, Manchester y violación de código. Explica las ventajas y desventajas de NRZ, NRZI y codificación AMI. También describe los esquemas B8ZS y HDB3 de violación de código y sus características.
Este documento describe los conceptos básicos de la teoría de la información, incluyendo la clasificación de fuentes, componentes de un sistema de comunicación, entropía de fuentes de información y tipos de códigos como codificable, no codificable, Huffman y adaptable. Explica que la teoría de la información proporciona un marco matemático para el manejo inteligente de la comunicación a través de técnicas como cifrado, corrección de errores y compresión de datos.
La lógica difusa permite representar matemáticamente la incertidumbre y la vaguedad mediante valores parciales de pertenencia. Fue creada por Lofti Zadeh en la década de 1970 y se usa ampliamente en sistemas de control e inteligencia artificial debido a que puede modelar conocimiento experto de forma sistemática. Algunas aplicaciones incluyen sistemas de control de aire acondicionado, cámaras fotográficas y electrodomésticos.
proyecto sistema de informacion gerencialdiego sanchez
El documento describe el desarrollo de un sistema de información gerencial para la compañía BATERIAS MAC S.A. con el fin de optimizar los procesos de toma de decisiones mediante el análisis de datos críticos como ventas, inventarios y cartera. El sistema incluirá una bodega de datos con módulos de ventas, inventario y cartera, así como software para visualizar la información de manera que facilite el análisis a los directivos.
Este documento presenta una introducción a los sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) y ofrece información sobre su implementación. Explica que el CRM es una estrategia para identificar, adquirir y retener clientes mediante el uso de herramientas tecnológicas. Luego, describe algunos aspectos clave de la implementación como la gerencia, las personas involucradas y las fases del proceso. Finalmente, proporciona una metodología que incluye definir objetivos, estrategia y procesos para el desarrollo e
Base de datos relacionales algebra relacionalJEAN199627
El documento habla sobre el álgebra relacional, que incluye ocho operadores básicos como selección, proyección, unión, intersección, diferencia, producto cartesiano, reunión y división. Estos operadores se pueden aplicar a relaciones en una base de datos para generar nuevas relaciones y así responder consultas.
Los sistemas de gestión de bases de datos y tecnologías utilizadas por Facebook, Twitter, YouTube, Google y Uber incluyen: Facebook utiliza MySQL y Cassandra, Twitter utiliza MySQL y FlockDB, Google utiliza Bigtable, YouTube utiliza MySQL con sharding, y Uber también utiliza MySQL con sharding. Estas compañías también usan una variedad de otras tecnologías como Hive, Thrift, HipHop for PHP, Memcached, Lago, Zipkin, AJAX, KML, GO, Python, Linux, Psyco, Apache Thrift, Atlassian Jira y Appbot.
Este documento describe diferentes técnicas de modulación como NRZ-L, NRZI, NRZ, codificación diferencial, Manchester y violación de código. Explica las ventajas y desventajas de NRZ, NRZI y codificación AMI. También describe los esquemas B8ZS y HDB3 de violación de código y sus características.
Este documento describe los conceptos básicos de la teoría de la información, incluyendo la clasificación de fuentes, componentes de un sistema de comunicación, entropía de fuentes de información y tipos de códigos como codificable, no codificable, Huffman y adaptable. Explica que la teoría de la información proporciona un marco matemático para el manejo inteligente de la comunicación a través de técnicas como cifrado, corrección de errores y compresión de datos.
La lógica difusa permite representar matemáticamente la incertidumbre y la vaguedad mediante valores parciales de pertenencia. Fue creada por Lofti Zadeh en la década de 1970 y se usa ampliamente en sistemas de control e inteligencia artificial debido a que puede modelar conocimiento experto de forma sistemática. Algunas aplicaciones incluyen sistemas de control de aire acondicionado, cámaras fotográficas y electrodomésticos.
proyecto sistema de informacion gerencialdiego sanchez
El documento describe el desarrollo de un sistema de información gerencial para la compañía BATERIAS MAC S.A. con el fin de optimizar los procesos de toma de decisiones mediante el análisis de datos críticos como ventas, inventarios y cartera. El sistema incluirá una bodega de datos con módulos de ventas, inventario y cartera, así como software para visualizar la información de manera que facilite el análisis a los directivos.
Este documento presenta una introducción a los sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) y ofrece información sobre su implementación. Explica que el CRM es una estrategia para identificar, adquirir y retener clientes mediante el uso de herramientas tecnológicas. Luego, describe algunos aspectos clave de la implementación como la gerencia, las personas involucradas y las fases del proceso. Finalmente, proporciona una metodología que incluye definir objetivos, estrategia y procesos para el desarrollo e
Base de datos relacionales algebra relacionalJEAN199627
El documento habla sobre el álgebra relacional, que incluye ocho operadores básicos como selección, proyección, unión, intersección, diferencia, producto cartesiano, reunión y división. Estos operadores se pueden aplicar a relaciones en una base de datos para generar nuevas relaciones y así responder consultas.
Los sistemas de gestión de bases de datos y tecnologías utilizadas por Facebook, Twitter, YouTube, Google y Uber incluyen: Facebook utiliza MySQL y Cassandra, Twitter utiliza MySQL y FlockDB, Google utiliza Bigtable, YouTube utiliza MySQL con sharding, y Uber también utiliza MySQL con sharding. Estas compañías también usan una variedad de otras tecnologías como Hive, Thrift, HipHop for PHP, Memcached, Lago, Zipkin, AJAX, KML, GO, Python, Linux, Psyco, Apache Thrift, Atlassian Jira y Appbot.
Este documento resume la evolución de la tecnología móvil a través de las generaciones 1G, 2G, 3G y 4G. Detalla las características clave de cada generación como el ancho de banda, estándares, servicios ofrecidos y multiplexación. También analiza los aspectos positivos y negativos del uso generalizado de la tecnología móvil. Finalmente, concluye que a pesar de los problemas potenciales, la tecnología móvil es una herramienta eficaz para mejorar la calidad de vida a través
Codificación y protocolos en telecomunicacionesgizaclub
La codificación digital convierte señales analógicas en señales digitales mediante muestreo, cuantificación y codificación. Existen diferentes tipos de codificación como unipolar, polar, NRZ y RZ, que asignan valores binarios a las señales. Los protocolos como SSH, HTTP, FTP y IP establecen reglas para comunicaciones seguras y transferencia de datos entre computadoras.
Este documento presenta la biografía y experiencia profesional de Mg. Ing. Jack Daniel Cáceres Meza, PMP. Cáceres es ingeniero electrónico con más de 33 años de experiencia en gestión de proyectos, servicios, seguridad de la información y calidad. Ha trabajado como consultor en tecnologías de la información y comunicaciones y tiene experiencia en jefatura de centros de cómputo, planeamiento estratégico de TIC, auditoría informática y diseño e implementación de redes.
Este documento describe los requerimientos para preparar un centro de cómputo eficiente. Se debe distribuir el espacio para separar las diferentes áreas como el desarrollo de software, procesamiento, capacitación y redes. Se especifican condiciones generales como un flujo de trabajo sin interrupciones y cercanía de recursos. También se detallan requerimientos ambientales como la temperatura, humedad e iluminación adecuadas. Finalmente, se discuten los controles necesarios sobre las actividades, tiempos, costos y recursos para administrar efectivamente el cent
Este documento describe las principales metodologías y etapas de una auditoría informática. Explica que existen metodologías generales y específicas, y describe las siete etapas típicas de una auditoría informática: 1) definición del alcance y objetivos, 2) estudio inicial, 3) determinación del entorno operacional, 4) determinación de los recursos necesarios, 5) actividades de auditoría, 6) informe final, y 7) carta de presentación del informe. También proporciona detalles sobre lo que se debe incluir en cada
Este documento presenta los resultados de una auditoría realizada al departamento de informática del Centro Clínico Universitario de Oriente. La auditoría evaluó la madurez de los procesos de TI mediante el marco COBIT y determinó que los sistemas de información no cumplen plenamente con los requisitos de la institución. Se realizaron recomendaciones para mejorar la seguridad, los procedimientos y la gestión de la tecnología a fin de brindar un mejor servicio.
El documento proporciona información sobre auditoría informática. Explica que la auditoría informática evalúa los recursos relacionados con la función de informática de una organización para garantizar que operan de manera integrada y eficiente. También describe las tres fases del proceso de auditoría informática: 1) estudio preliminar para obtener información básica, 2) revisión y evaluación de controles, y 3) examen detallado de áreas críticas para identificar deficiencias. Además, explica diversas técnicas y herramientas utilizadas durante
Actividad 15 plan auditor informatico e informe de auditoríaNancy Gamba Porras
El documento describe las partes fundamentales de un plan de auditoría informática. Estas incluyen las funciones del auditor, los procedimientos de auditoría, los tipos de auditorías realizadas, el sistema de evaluación, el nivel de exposición, la lista de distribución de informes y el seguimiento de acciones correctivas. El plan de auditoría es el marco metodológico más importante para el auditor informático ya que describe su trabajo y responsabilidades.
El documento habla sobre la gerencia del conocimiento. Explica que el conocimiento es el activo más importante de una organización y que la gerencia del conocimiento busca identificar, organizar y aplicar el conocimiento de una empresa para mejorar su desempeño. También menciona algunas herramientas tecnológicas y estrategias como las comunidades de práctica que pueden usarse para gestionar el conocimiento de una organización de manera efectiva.
Este documento describe un proyecto para implementar un centro de cómputo y su manual de usuario en la Institución Educativa Marcelino Champagnat en Quito, Ecuador. El proyecto incluye identificar los elementos necesarios para el centro de cómputo, diseñar un plano de la estructura física y distribución de hardware, armar una red LAN, y definir funciones y manuales de uso. El objetivo general es crear un centro de cómputo con recursos para que los estudiantes adquieran información y desarrollen habilidades de tecn
Este documento introduce el concepto de cableado estructurado y resume su historia y estándares. El cableado estructurado surgió en los años 80 para estandarizar la instalación de redes en edificios luego de que el gobierno de EE.UU. rompió el monopolio telefónico de AT&T. Las normas EIA/TIA definen los estándares para la instalación, enrutamiento, administración y protección del cableado estructurado.
El documento divide la auditoría informática en 3 fases: 1) Planificación Estratégica para establecer los objetivos y alcance de la auditoría, 2) Planificación Administrativa para definir los recursos, tiempo y coordinación necesarios, y 3) Planificación Técnica para determinar los métodos y herramientas de auditoría.
El documento describe diferentes modelos de negocios para B2B y C2C. Para B2B, explica distribuidores electrónicos, mercados de intercambio, consorcios industriales y redes industriales privadas. Para C2C, cubre comercio entre consumidores, de igual a igual y comercio móvil.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la gestión de proyectos informáticos. Explica que un proyecto informático involucra personas, hardware, software y comunicaciones para lograr objetivos deseados sobre un sistema de información. También describe los tipos de proyectos, los sistemas de gestión de proyectos, los recursos necesarios y la importancia de la dirección de proyectos para equilibrar alcance, plazos, costos y calidad.
Principales areas de la auditoria informaticaCarlos Ledesma
El documento describe cinco tipos de auditoría: física, de ofimática, de dirección, de explotación y de desarrollo. La auditoría física audita la seguridad física de los activos. La auditoría de ofimática audita los sistemas de oficina como hojas de cálculo y bases de datos. La auditoría de dirección audita los procesos gerenciales. La auditoría de explotación audita los procesos de producción informática. Y la auditoría de desarrollo audita el desarrollo de nuevos sistemas.
Conferencia Comercio Electronico - Implementación de tiendas virtualesPedro Pachas Suárez
Este documento describe cómo planificar e implementar una tienda virtual (comercio electrónico). Explica los componentes clave como el dominio, alojamiento web, uso de plataformas como WordPress y WooCommerce, y proceso de compra online. Además, cubre temas como medios de pago, gestión de productos, y consideraciones de diseño para mejorar la experiencia del cliente.
El documento describe varios protocolos de gestión de enlace, incluyendo protocolos unilaterales sin restricciones, simplex de parada y espera, simplex para canales ruidosos, y de ventana corrediza. También describe métodos para detección y corrección de errores a nivel de enlace, como agregar información redundante y reenviar tramas perdidas.
Este documento describe el desarrollo de un Sistema Experto para diagnosticar fallas en computadoras y ofrecer posibles soluciones. Explica que un Sistema Experto no tiene inteligencia artificial real, sino que utiliza reglas y conocimiento de un dominio para imitar el razonamiento de un experto humano. Luego, detalla los componentes clave de un Sistema Experto como la base de conocimiento, base de datos, motor de inferencia e interfaz de usuario.
El documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición como sistemas informáticos que simulan el razonamiento de un experto humano. Explica que contienen una base de conocimientos y un conjunto de reglas para aplicar este conocimiento. También detalla algunas ventajas y limitaciones de los sistemas expertos, así como su arquitectura básica que incluye las bases de conocimiento, hechos e inferencia.
Este documento define los sistemas expertos, describe sus aplicaciones principales en gestión empresarial y contabilidad, y resume las ventajas, limitaciones y la arquitectura básica de estos sistemas. También resume brevemente la historia de los sistemas expertos desde su inicio en la década de 1960 hasta su popularización en la década de 1980.
Inteligencia Artificial Y Sistemas Expertos 11,2008 UCVofeliahdez
El documento presenta una introducción a los sistemas expertos, incluyendo su historia, componentes, tipos, lenguajes de programación y aplicaciones. Explica que los sistemas expertos imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas complejos y pueden procesar grandes volúmenes de información más rápido que un humano.
El documento trata sobre los sistemas expertos. Explica que son programas informáticos que contienen el conocimiento de uno o más expertos humanos sobre un dominio específico para resolver problemas de forma similar a como lo haría un experto humano. Los sistemas expertos se utilizan como intermediarios entre los expertos humanos y los usuarios para proveer soluciones a problemas complejos basadas en la inferencia y el conocimiento almacenado.
Este documento resume la evolución de la tecnología móvil a través de las generaciones 1G, 2G, 3G y 4G. Detalla las características clave de cada generación como el ancho de banda, estándares, servicios ofrecidos y multiplexación. También analiza los aspectos positivos y negativos del uso generalizado de la tecnología móvil. Finalmente, concluye que a pesar de los problemas potenciales, la tecnología móvil es una herramienta eficaz para mejorar la calidad de vida a través
Codificación y protocolos en telecomunicacionesgizaclub
La codificación digital convierte señales analógicas en señales digitales mediante muestreo, cuantificación y codificación. Existen diferentes tipos de codificación como unipolar, polar, NRZ y RZ, que asignan valores binarios a las señales. Los protocolos como SSH, HTTP, FTP y IP establecen reglas para comunicaciones seguras y transferencia de datos entre computadoras.
Este documento presenta la biografía y experiencia profesional de Mg. Ing. Jack Daniel Cáceres Meza, PMP. Cáceres es ingeniero electrónico con más de 33 años de experiencia en gestión de proyectos, servicios, seguridad de la información y calidad. Ha trabajado como consultor en tecnologías de la información y comunicaciones y tiene experiencia en jefatura de centros de cómputo, planeamiento estratégico de TIC, auditoría informática y diseño e implementación de redes.
Este documento describe los requerimientos para preparar un centro de cómputo eficiente. Se debe distribuir el espacio para separar las diferentes áreas como el desarrollo de software, procesamiento, capacitación y redes. Se especifican condiciones generales como un flujo de trabajo sin interrupciones y cercanía de recursos. También se detallan requerimientos ambientales como la temperatura, humedad e iluminación adecuadas. Finalmente, se discuten los controles necesarios sobre las actividades, tiempos, costos y recursos para administrar efectivamente el cent
Este documento describe las principales metodologías y etapas de una auditoría informática. Explica que existen metodologías generales y específicas, y describe las siete etapas típicas de una auditoría informática: 1) definición del alcance y objetivos, 2) estudio inicial, 3) determinación del entorno operacional, 4) determinación de los recursos necesarios, 5) actividades de auditoría, 6) informe final, y 7) carta de presentación del informe. También proporciona detalles sobre lo que se debe incluir en cada
Este documento presenta los resultados de una auditoría realizada al departamento de informática del Centro Clínico Universitario de Oriente. La auditoría evaluó la madurez de los procesos de TI mediante el marco COBIT y determinó que los sistemas de información no cumplen plenamente con los requisitos de la institución. Se realizaron recomendaciones para mejorar la seguridad, los procedimientos y la gestión de la tecnología a fin de brindar un mejor servicio.
El documento proporciona información sobre auditoría informática. Explica que la auditoría informática evalúa los recursos relacionados con la función de informática de una organización para garantizar que operan de manera integrada y eficiente. También describe las tres fases del proceso de auditoría informática: 1) estudio preliminar para obtener información básica, 2) revisión y evaluación de controles, y 3) examen detallado de áreas críticas para identificar deficiencias. Además, explica diversas técnicas y herramientas utilizadas durante
Actividad 15 plan auditor informatico e informe de auditoríaNancy Gamba Porras
El documento describe las partes fundamentales de un plan de auditoría informática. Estas incluyen las funciones del auditor, los procedimientos de auditoría, los tipos de auditorías realizadas, el sistema de evaluación, el nivel de exposición, la lista de distribución de informes y el seguimiento de acciones correctivas. El plan de auditoría es el marco metodológico más importante para el auditor informático ya que describe su trabajo y responsabilidades.
El documento habla sobre la gerencia del conocimiento. Explica que el conocimiento es el activo más importante de una organización y que la gerencia del conocimiento busca identificar, organizar y aplicar el conocimiento de una empresa para mejorar su desempeño. También menciona algunas herramientas tecnológicas y estrategias como las comunidades de práctica que pueden usarse para gestionar el conocimiento de una organización de manera efectiva.
Este documento describe un proyecto para implementar un centro de cómputo y su manual de usuario en la Institución Educativa Marcelino Champagnat en Quito, Ecuador. El proyecto incluye identificar los elementos necesarios para el centro de cómputo, diseñar un plano de la estructura física y distribución de hardware, armar una red LAN, y definir funciones y manuales de uso. El objetivo general es crear un centro de cómputo con recursos para que los estudiantes adquieran información y desarrollen habilidades de tecn
Este documento introduce el concepto de cableado estructurado y resume su historia y estándares. El cableado estructurado surgió en los años 80 para estandarizar la instalación de redes en edificios luego de que el gobierno de EE.UU. rompió el monopolio telefónico de AT&T. Las normas EIA/TIA definen los estándares para la instalación, enrutamiento, administración y protección del cableado estructurado.
El documento divide la auditoría informática en 3 fases: 1) Planificación Estratégica para establecer los objetivos y alcance de la auditoría, 2) Planificación Administrativa para definir los recursos, tiempo y coordinación necesarios, y 3) Planificación Técnica para determinar los métodos y herramientas de auditoría.
El documento describe diferentes modelos de negocios para B2B y C2C. Para B2B, explica distribuidores electrónicos, mercados de intercambio, consorcios industriales y redes industriales privadas. Para C2C, cubre comercio entre consumidores, de igual a igual y comercio móvil.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la gestión de proyectos informáticos. Explica que un proyecto informático involucra personas, hardware, software y comunicaciones para lograr objetivos deseados sobre un sistema de información. También describe los tipos de proyectos, los sistemas de gestión de proyectos, los recursos necesarios y la importancia de la dirección de proyectos para equilibrar alcance, plazos, costos y calidad.
Principales areas de la auditoria informaticaCarlos Ledesma
El documento describe cinco tipos de auditoría: física, de ofimática, de dirección, de explotación y de desarrollo. La auditoría física audita la seguridad física de los activos. La auditoría de ofimática audita los sistemas de oficina como hojas de cálculo y bases de datos. La auditoría de dirección audita los procesos gerenciales. La auditoría de explotación audita los procesos de producción informática. Y la auditoría de desarrollo audita el desarrollo de nuevos sistemas.
Conferencia Comercio Electronico - Implementación de tiendas virtualesPedro Pachas Suárez
Este documento describe cómo planificar e implementar una tienda virtual (comercio electrónico). Explica los componentes clave como el dominio, alojamiento web, uso de plataformas como WordPress y WooCommerce, y proceso de compra online. Además, cubre temas como medios de pago, gestión de productos, y consideraciones de diseño para mejorar la experiencia del cliente.
El documento describe varios protocolos de gestión de enlace, incluyendo protocolos unilaterales sin restricciones, simplex de parada y espera, simplex para canales ruidosos, y de ventana corrediza. También describe métodos para detección y corrección de errores a nivel de enlace, como agregar información redundante y reenviar tramas perdidas.
Este documento describe el desarrollo de un Sistema Experto para diagnosticar fallas en computadoras y ofrecer posibles soluciones. Explica que un Sistema Experto no tiene inteligencia artificial real, sino que utiliza reglas y conocimiento de un dominio para imitar el razonamiento de un experto humano. Luego, detalla los componentes clave de un Sistema Experto como la base de conocimiento, base de datos, motor de inferencia e interfaz de usuario.
El documento describe los sistemas expertos, incluyendo su definición como sistemas informáticos que simulan el razonamiento de un experto humano. Explica que contienen una base de conocimientos y un conjunto de reglas para aplicar este conocimiento. También detalla algunas ventajas y limitaciones de los sistemas expertos, así como su arquitectura básica que incluye las bases de conocimiento, hechos e inferencia.
Este documento define los sistemas expertos, describe sus aplicaciones principales en gestión empresarial y contabilidad, y resume las ventajas, limitaciones y la arquitectura básica de estos sistemas. También resume brevemente la historia de los sistemas expertos desde su inicio en la década de 1960 hasta su popularización en la década de 1980.
Inteligencia Artificial Y Sistemas Expertos 11,2008 UCVofeliahdez
El documento presenta una introducción a los sistemas expertos, incluyendo su historia, componentes, tipos, lenguajes de programación y aplicaciones. Explica que los sistemas expertos imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas complejos y pueden procesar grandes volúmenes de información más rápido que un humano.
El documento trata sobre los sistemas expertos. Explica que son programas informáticos que contienen el conocimiento de uno o más expertos humanos sobre un dominio específico para resolver problemas de forma similar a como lo haría un experto humano. Los sistemas expertos se utilizan como intermediarios entre los expertos humanos y los usuarios para proveer soluciones a problemas complejos basadas en la inferencia y el conocimiento almacenado.
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.
Este documento trata sobre los sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos son programas informáticos que contienen el conocimiento de uno o más expertos humanos sobre un dominio específico para resolver problemas de manera similar a como lo haría un experto humano. También describe algunas aplicaciones comunes de los sistemas expertos.
Un sistema experto es un programa diseñado para actuar como un experto humano en un dominio particular, almacenando y utilizando el conocimiento de dicho dominio para resolver problemas de manera similar a como lo haría un experto. Los sistemas expertos razonan sobre la base de conocimientos y reglas para llegar a conclusiones, explicando su proceso de razonamiento. Han sido aplicados con éxito en diversos campos como medicina y minería.
El documento presenta una introducción a los sistemas expertos, definiéndolos como sistemas informáticos capaces de resolver problemas que requieren conocimiento especializado en un dominio específico, imitando el razonamiento de un experto humano. Explica que los sistemas expertos constan de una base de conocimientos con reglas e información de expertos, y un motor de inferencia que aplica la lógica a los hechos conocidos para deducir nuevos conocimientos. Finalmente, menciona algunos ejemplos históricos de sistemas
Este documento describe los sistemas expertos, que son programas de computadora que imitan el comportamiento de un experto humano al usar la información que se les proporciona para dar opiniones sobre un tema específico. Explica que un sistema experto consta de una base de conocimientos, una base de hechos y un motor de inferencias. También menciona algunos sistemas expertos exitosos como MYCIN para diagnósticos médicos y DELTA para el diagnóstico y reparación de locomotoras.
Este documento describe la metodología para el desarrollo de sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos constan de una base de conocimientos, una base de hechos, un motor de inferencia y una interfaz de usuario. Además, detalla las cuatro fases de la metodología: 1) determinar las necesidades y objetivos del proyecto, 2) diseñar la representación del conocimiento y crear prototipos, 3) desarrollar una primera versión completa para producción, y 4) probar e integrar el sistema terminado.
Este documento presenta una introducción a los sistemas expertos. Explica que son programas que capturan el conocimiento de un experto humano y tratan de imitar su proceso de razonamiento para resolver problemas en un dominio específico. Además, describe brevemente los componentes clave de los sistemas expertos como la base de conocimientos, la base de hechos y el motor de inferencia.
Este documento presenta una introducción a los sistemas expertos. Explica que los sistemas expertos permiten que las máquinas razonen como lo haría un experto humano en un dominio de conocimiento específico. Luego describe brevemente la historia, componentes y aplicaciones de los sistemas expertos.
Este documento presenta un resumen de tres oraciones de una monografía sobre sistemas expertos. Aborda los conceptos básicos de inteligencia artificial y sistemas expertos, los componentes de un sistema experto y ejemplos de su aplicación. El documento busca aumentar la difusión y aceptación de los sistemas expertos en el sector empresarial mexicano.
Este documento presenta un capítulo introductorio sobre los antecedentes y conceptos básicos de los sistemas expertos. Explica brevemente la historia de la inteligencia artificial desde las primeras propuestas sobre la inteligencia de las máquinas hasta el desarrollo de los primeros sistemas expertos. El capítulo también define conceptos clave como inteligencia artificial, sistemas expertos y sus tipos.
El documento describe las tecnologías de inteligencia artificial y su importancia en las empresas. Define la inteligencia artificial y explica cómo sistemas como sistemas expertos y redes neuronales pueden aplicarse a dominios como la agricultura, medicina, manufactura y el hogar para complementar las habilidades humanas. También compara el cerebro humano con las computadoras y describe los componentes clave de la inteligencia artificial como la inteligencia organizacional.
Este documento describe el desarrollo de un sistema experto llamado JBDiagnostic que utilizará Java y MySQL para diagnosticar enfermedades y recomendar medicamentos. El sistema funcionará mediante la introducción de síntomas del paciente y utilizará una base de conocimientos en forma de red con nodos de entrada (síntomas) y salida (enfermedad y medicamentos). El objetivo es ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar de manera más eficiente basándose en la experiencia almacenada.
Este documento describe la historia y los avances del machine learning desde sus inicios en la década de 1940 hasta la actualidad. Explica cómo investigadores pioneros como McCulloch, Pitts, Turing y Samuel sentaron las bases para esta área y cómo ha evolucionado a través de las décadas gracias a contribuciones clave como las redes neuronales, algoritmos de aprendizaje y su aplicación en sectores como la medicina, finanzas y educación. Finalmente, resume los tres tipos principales de aprendizaje automático y algunos de los campos en los que el
El documento describe la filosofía y fundamentos teóricos detrás del desarrollo de GeneXus. Explica que GeneXus se enfoca en describir el conocimiento de los sistemas de negocios de una manera declarativa en lugar de programarlos de forma procedural. Esto representa un cambio de paradigma hacia el desarrollo basado en conocimiento para hacer frente a los crecientes costos y tiempos de desarrollo de software.
El documento resume los orígenes de la inteligencia artificial desde 1943 hasta la actualidad, describiendo hitos como la definición de la neurona formal, la conferencia de Dartmouth de 1956 donde se establecieron las bases de la IA, y la publicación de Turing en 1950 sobre computación e inteligencia. También describe los avances en los años 70 y 80, las definiciones actuales de IA, y las diferentes ramas como la inteligencia artificial convencional y computacional.
El documento habla sobre el empowerment o capacitación del personal en una empresa. Explica que el empowerment consiste en dar poder y autonomía a los empleados mediante el desarrollo de sus conocimientos y habilidades, y la modificación de sus actitudes para que se sientan parte del equipo. También describe los pasos para crear empowerment como definir las competencias requeridas para cada puesto, establecer indicadores de desempeño, e implementar programas de liderazgo, capacitación y comunicación que integren al personal.
Este documento clasifica las herramientas TIC tomando en cuenta los tipos de medios y enfoques educativos. Identifica tres categorías principales: herramientas eminentemente transmisivas que apoyan la entrega de información, herramientas eminentemente activas que permiten al estudiante actuar sobre un objeto de estudio, y herramientas eminentemente interactivas que facilitan el diálogo y aprendizaje colaborativo entre estudiantes de forma síncrona o asíncrona. Cada categoría incluye ejemplos especí
El documento habla sobre los sistemas expertos. Explica que un sistema experto es un sistema de cómputo que emula la habilidad de tomar decisiones de un especialista humano en un dominio especializado, utilizando conocimiento representado de forma declarativa en lugar de programación procedural. También describe las diferencias entre sistemas convencionales y sistemas expertos, así como características clave de estos últimos como su capacidad de razonar con datos imprecisos e incompletos y responder a un nivel comparable a un experto humano.
Los sistemas expertos son sistemas computarizados que emulan el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un área de conocimiento específica. Los sistemas expertos se caracterizan por representar y utilizar conocimiento especializado, razonar, mostrar el mismo comportamiento de un experto, y explicar su razonamiento. Algunos ejemplos de sistemas expertos incluyen sistemas de diagnóstico, diseño, planificación, interpretación y predicción.
El documento trata sobre los sistemas expertos y la ingeniería del conocimiento. Resume que en las décadas de 1960 y 1970 se desarrollaron los primeros sistemas expertos para dominios específicos, pero que la calidad y cantidad de conocimiento es esencial. También describe las definiciones de sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos, así como las habilidades que se esperan de estos sistemas y sus ventajas e inconvenientes.
El documento describe la historia y desarrollo de los sistemas expertos. Comenzó en la década de 1960 buscando soluciones generales a problemas. En la década de 1970, los sistemas se volvieron más eficientes en dominios específicos cuando la calidad y cantidad de conocimiento es esencial. Es importante separar el conocimiento del dominio del mecanismo de inferencia.
Business Plan -rAIces - Agro Business Techjohnyamg20
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
200. Efemerides junio para trabajar en periodico mural
Guia 1 sistemas expertos
1. Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y Aplicaciones
Sebastián Badaró1
, Leonardo Javier Ibañez1
y Martín Jorge Agüero1
Resumen
En la actualidad y ante un mercado diverso y altamente competitivo que exige a
las empresas almacenar y analizar una gran diversidad de información, los Sistemas
Expertos se destacan entre las herramientas de soporte para la toma de decisiones. Han
sido diseñados para facilitar tareas en múltiples campos de aplicación y proporcionar
equivalentes resultados que un especialista, emulando la capacidad humana de tomar
decisiones de acuerdo a las condiciones del contexto.
El presente trabajo es un compendio donde se expone de manera introductoria el
origen de los Sistemas Expertos, sus características principales, su vinculación con
la inteligencia artificial, las diferentes tecnologías asociadas y su aplicación para
la ciencia y la industria. Asimismo, también se presentan brevemente tecnologías
y frameworks disponibles en la actualidad para diseñar e implementar un Sistema
Experto en diferentes áreas o mercados. Finalmente, se completa el trabajo con
un breve análisis describiendo las ventajas, limitaciones y tendencias actuales en
Sistemas Expertos.
Palabras Clave: sistema experto, inteligencia artificial, lenguajes basados en
reglas, Rete, estudio de la literatura
Fecha de recepción: julio 2013 | Fecha de aceptación: octubre 2013
1
Universidad de Palermo, Facultad de Ingeniería.
349
2. Ciencia y Tecnología, 13, 2013, pp. 349-364 ISSN 1850-0870350
Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y AplicacionesS. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero
Abstract
Nowadays and considering the diverse and highly competitive market, companies
are required store and analyse a wide variety of information. Expert Systems stand
out from the support tools of decision-making. They are designed to facilitate tasks
in many application fields and provide results equivalent to a specialist, emulating
the human capacity to make decisions according to context conditions.
This paper is a compendium which introduces the origin of Expert Systems, its
main features, its link to artificial intelligence, the different associated technologies
and its application to science and industry. In addition, it briefly describes the
technologies and frameworks available today to design and implement an Expert
System in different areas or markets. Finally, the work is completed with a brief
analysis describing the advantages, limitations and current trends in Expert Systems.
Keywords: expert system, artificial intelligence, rule-based languages, Rete,
literature study.
3. Ciencia y Tecnología, 13, 2013, pp. 349-364 ISSN 1850-0870 351
S. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y Aplicaciones
1. Introducción
El término inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de emular
las funciones inteligentes del cerebro humano. El empleo de la IA es variada
y actualmente se utiliza principalmente en áreas de informática y la robótica,
no obstante, se está extendiendo tanto en las ciencias sociales como ciencias
empresariales. Asimismo las redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos
son tecnologías cada vez más difundidas, principalmente en los campos de la
investigación y la previsión del mercado.
Los Sistemas Expertos (SE) pueden ser considerados como un subconjunto
de la IA (Rossini, 2000). El nombre Sistema Experto deriva del término “sistema
experto basado en conocimiento”. Un Sistema Experto es un sistema que emplea
conocimiento humano capturado en una computadora para resolver problemas que
normalmente requieran de expertos humanos. Los sistemas bien diseñados imitan
el proceso de razonamiento que los expertos utilizan para resolver problemas
específicos. Dichos sistemas pueden ser utilizados por no-expertos para mejorar sus
habilidades en la resolución de problemas. Los SE también pueden ser utilizados
como asistentes por expertos. Además, estos sistemas pueden funcionar mejor que
cualquier humano experto individualmente tomando decisiones en una específica
y acotada área de pericia, denominado como dominio (Turban, 1995).
Hacia los años ‘80, comienza a surgir la industria de los Sistemas Expertos
(Waltz, 1997). Se realizaron importantes inversiones en varios países de Europa,
Asia y América, con el fin de lograr generar un sistema capaz de reproducir la
actividad de un experto humano en tópicos específicos. Como en otras áreas de
la inteligencia artificial, los primeros resultados fueron atractivos y eso generó
una expectativa desmesurada. Pero la comunidad halló severas dificultades en la
manipulación de la gran cantidad de información necesaria para poder llevar a
cabo una actividad realmente experta en el sentido humano. En esta área resulta
estratégico poder resolver las siguientes tareas de forma eficiente y completa:
● Identificar la información necesaria para el tópico en cuestión, conformando
la Base de Conocimiento.
● Codificar de manera concisa, eficiente y precisa la información, de modo que
la manipulación sea efectiva y ubicua.
Como la comunidad aún no estaba preparada para este otro salto (que se dará
mucho después con el advenimiento de las técnicas de minería de datos hacia los
años 90), esto derivó en resultados tibios que no cubrieron los ambiciosos objetivos
planteados para estas tecnologías. En consecuencia los fondos y el interés mudaron
rápidamente a otras tecnologías. Ante esto, la comunidad reacciona con nuevas
metodologías como el aprendizaje automático con refinamiento automático (para
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Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y AplicacionesS. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero
evitar los problemas de selección de variables y codificación), y sistemas basados
en sentido común (para cubrir los huecos de conocimientos del SE).
Con la incorporación de estas nuevas tecnologías, surge una nueva generación
de SE, mucho más fáciles de mantener, desarrollar y flexibles. Actualmente, los
desarrolladores tienen a disposición interesantes alternativas sobre lo que hoy
se considera una tecnología madura, disponiendo de métodos sofisticados de
razonamiento, manejo de errores, incerteza, incompletitud y fallas. Los nuevos
SE, son mucho más robustos y apropiados para el diagnóstico y planificación. Han
surgido también tecnologías híbridas capaces de combinar las representaciones
simbólicas del conocimiento con otras tecnologías más flexibles y cercanas al
comportamiento humano. También se han ido incorporando técnicas de las bases
de datos, aprendizaje inteligente y estadísticas. Los Sistemas Expertos es una de
las áreas de la inteligencia artificial ampliamente utilizada en la actualidad, pero
así mismo tienen un gran potencial para seguir siendo investigadas.
En el desarrollo de este trabajo se intentará introducir al lector en la temática,
a modo de punto de partida para continuar con el estudio e indagación del tema.
2. Origen de los Sistemas Expertos
Los Sistemas Expertos fueron desarrollados por la comunidad de IAa mediados
de los años ‘60. En este periodo de investigación de IA se creía que algunas pocas
reglas de razonamiento sumadas a computadoras poderosas podían producir un
experto o rendimiento superhumano. Un intento en esta dirección fue el General-
purpose Problem Solver (GPS), Solucionador de problemas de propósito general
(Turban, 1995).
General-purpose Problem Solver (Newell, 1958) o GPS fue un precursor de
los SE. Esta tecnología define los pasos necesarios para cambiar un estado inicial
dado a una meta deseada. Por cada problema se la da (1) un set de operaciones, (2)
precondiciones y (3) postcondiciones. GPS intentará reducir las diferencias entre
el estado inicial y la meta.
Se cita como ejemplo el objetivo tipo #1: Encontrar una manera de transformar
el objeto a en objeto b. (Los objetos a y b, pueden ser cualquier objetos, definidos
en la especificación del ambiente de ejecución. La frase “manera de transformar”
implica “aplicando una secuencia de operadores desde el ambiente de ejecución”
(ver Figura 1).
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Figura 1 – Objetivo tipo 1: Transformar objeto a en objeto b
Al igual que otros programas similares, el GPS no cumplió con las expectativas
de sus creadores, pero dejaron importantes beneficios.
El cambio de los programas de propósito general a propósito específico se dio
con el desarrollo de DENDRAL, seguido por el desarrollo de MYCIN entre otros.
En este punto los investigadores reconocieron que los mecanismos de resolución
de problemas eran sólo una porción de un sistema inteligente completo. La
construcción de DENDRAL llevó a los científicos a las siguientes conclusiones:
-La complejidad de los problemas requieren una cantidad considerable de
conocimiento sobre el área del problema.
-Los solucionadores de problemas generales eran muy débiles para ser utilizados
como base para construir SE de alto rendimiento.
-Los expertos humanos son buenos sólo cuando actúan en un dominio muy acotado.
-Los SE necesitan ser actualizados constantemente con nueva información.
Los siguientes son Sistemas Expertos que fueron clave para el éxito en el avance
significativo en el campo:
DENDRAL: 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 (Turban, 1995).
MYCIN: Es un SE para la realización de diagnósticos, iniciado por Ed
Feigenbaum y posteriormente desarrollado por E. Shortliffe. 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 (Nebendahl, 1991).
CADUCEUS: Fue un Sistema Experto médico programado para realizar
diagnósticos en medicina interna. Fue completado a mediados de la década de 1980,
si bien el inicio de su desarrollo se remonta a la década de 1970, siendo programado
por Harry Pople, de la Universidad de Pittsburgh y tomando como punto de partida
una serie de entrevistas de Pople al Dr. Jack Meyers. Pretendía mejorar el MYCIN,
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Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y AplicacionesS. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero
sistema focalizado sobre las bacterias infecciosas de la sangre (Nebendahl, 1991).
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 (1978) con el propósito de 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 (Nebendahl, 1991).
3. Características de los Sistemas Expertos
3.1. Estructura
Los SE están compuestos por dos partes principales: el ambiente de desarrollo
y el ambiente de consulta. El ambiente de desarrollo es utilizado por el constructor
para crear los componentes e introducir conocimiento en la base de conocimiento.
El ambiente de consulta es utilizado por los no-expertos para obtener conocimiento
experto y consejos (Turban, 1995).
Los siguientes son los componentes básicos de un SE:
Subsistema de adquisición de conocimiento
Es la acumulación, transferencia y transformación de la experiencia para resolver
problemas de una fuente de conocimiento a un programa de computadora para
construir o expandir la base de conocimiento. El estado del arte actual requiere un
ingeniero en conocimiento que interactúe con uno o más expertos humanos para
construir la base de conocimiento.
Base de conocimiento
Contiene el conocimiento necesario para comprender, formular y resolver
problemas. Incluye dos elementos básicos: heurística especial y reglas que dirigen el
uso del conocimiento para resolver problemas específicos en un dominio particular.
Base de hechos
Es una memoria de trabajo que contiene los hechos sobre un problema, alberga
los datos propios correspondientes a los problemas que se desean tratar.
Motor de inferencia
Es el cerebro del SE, también conocido como estructura de control o interpretador
de reglas. Este componente es esencialmente un programa de computadora que
provee metodologías para razonamiento de información en la base de conocimiento.
Este componente provee direcciones sobre cómo usar el conocimiento del sistema
para armar la agenda que organiza y controla los pasos para resolver el problema
cuando se realiza una consulta. Tiene tres elementos principales:
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(1) Intérprete, ejecuta la agenda seleccionada; (2) programador, mantiene
el control sobre la agenda; (3) control de consistencia, intenta mantener una
representación consistente de las soluciones encontradas (Turban, 1995).
Subsistema de justificación
Se encarga de explicar el comportamiento del SE al encontrar una solución.
Permite al usuario hacer preguntas al sistema para poder entender las líneas de
razonamiento que este siguió. Resulta especialmente beneficioso para usuarios no
expertos que buscan aprender a realizar algún tipo de tarea.
Figura 2 – Estructura de un Sistema Experto
3.2. Tipos de Sistemas Expertos
Basados en reglas previamente establecidas
Los sistemas basados en reglas trabajan mediante la aplicación de reglas,
comparación de resultados y aplicación de las nuevas reglas basadas en situación
modificada. También pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, bien empezando
con una evidencia inicial en una determinada situación y dirigiéndose hacia la
obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones y
volviendo hacia atrás para encontrar una evidencia existente (o una deducción de
una evidencia existente) que apoya una hipótesis en particular.
Representación del conocimiento
Hay numerosas formas de representar el conocimiento en IA, sin embargo, los
Sistemas Expertos suelen ser llamados sistemas basados en reglas.
Reglas “Si...entonces...”
Las reglas “si.. entonces..” son el principal tipo de conocimiento usado en
Sistemas Expertos, donde dichas normas se utilizan para capturar razonamiento
de expertos que emplean a menudo. Sin embargo, con el tiempo los investigadores
comenzaron a desarrollar e integrar otras formas de representación del conocimiento,
tales como el razonamiento basado en casos.
Los sistemas que incluyen múltiples tipos de conocimiento a veces se conocen
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como sistemas híbridos, o etiquetados después de un determinado tipo de
representación del conocimiento, por ejemplo, basado en casos (O’Leary, 2008).
Basados en casos
El razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas
basándose en las soluciones de problemas anteriores. Un mecánico de automóviles
que repara un motor porque recordó que otro auto presentaba los mismos síntomas
está usando razonamiento basado en casos. Un abogado que apela a precedentes
legales para defender alguna causa está usando razonamiento basado en casos.
También un ingeniero cuando copia elementos de la naturaleza, está tratando
a esta como una “base de datos de soluciones”. El Razonamiento basado en
casos es una manera de razonar haciendo analogías. Se ha argumentado que el
razonamiento basado en casos no sólo es un método poderoso para el razonamiento
de computadoras, sino que es usado por las personas para solucionar problemas
cotidianos. Más radicalmente se ha sostenido que todo razonamiento es basado en
casos porque está basado en la experiencia previa.
Basados en redes bayesianas
Una red bayesiana, red de Bayes, red de creencia, modelo bayesiano o modelo
probabilístico en un gráfico acíclico dirigido es un modelo gráfico probabilístico
(un tipo de modelo estático) que representa un conjunto de variables aleatorias y sus
dependencias condicionales a través de un gráfico acíclico dirigido (DAG por sus
siglas en inglés). Por ejemplo, una red bayesiana puede representar las relaciones
probabilísticas entre enfermedades y síntomas. Dados los síntomas, la red puede
ser usada para computar las probabilidades de la presencia de varias enfermedades.
Sistemas Expertos difusos
Los Sistemas Expertos difusos se desarrollan usando el método de lógica difusa,
la cual trabaja con incertidumbre. Esta técnica emplea el modelo matemático
de conjuntos difusos, simula el proceso del razonamiento normal humano
permitiendo a la computadora comportarse menos precisa y más lógicamente que
las computadoras convencionales. Este enfoque es utilizado porque la toma de
decisiones no es siempre una cuestión de blanco y negro, verdadero o falso; a veces
involucra áreas grises y el término “quizás” (Holland, 1992).
3.3. Algoritmos
A pesar de sus características particulares, todos los algoritmos realizan
comparaciones incrementales, es decir, utilizan soporte de estado para reducir
la cantidad de coincidencias en ciclos sucesivos. El algoritmo más popular es el
Rete y en menor frecuencia también se emplean los siguientes algoritmos: Eager
Evaluantion y Lazy Evaluation.
Rete
El algoritmo de emparejamiento es un método eficiente para comparar una
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larga colección de patrones con una larga colección de objetos. Encuentra todos
los objetos que coinciden con cada patrón. El algoritmo fue desarrollado para el
uso en intérpretes de sistemas de producción y se ha empleado por sistemas que
contienen desde algunos cientos hasta miles de patrones y objetos. Este algoritmo
es particularmente eficiente porque no itera sobre sobre los sets de patrones sino
que contiene una red de ordenamiento con estructura de árbol o índice para los
patrones. Los patrones son compilados en un programa que realiza el proceso de
emparejamiento (Forgy, 1982).
Funcionamiento
El nombre RETE viene del latín red. Un Sistema Experto basado en RETE
construye una red de nodos acíclico. La red rete consta de dos partes: una red
alfa y una red beta. La red alfa contiene nodos llamados nodos alfa, donde cada
uno de los nodos alfa tiene una entrada donde define los elementos y la red beta
contiene nodos llamados nodos beta, donde cada uno de los nodos beta tiene solo
dos entradas donde define la condición. Todo comienza en el nodo raíz por el
cual todos los objetos entran a la red y desde aquí van a un nodo llamado “nodo
de tipo de objeto”. Los nodos alfa son creados por cada patrón y asociados a su
correspondiente tipo de objeto.
Cada nodo alfa es asociado con una memoria de conocimiento y se usa para
recordar hechos encontrados. Los nodos alfa son unidos en nodos beta. Puede darse
que si hay tres nodos alfa, los primeros dos nodos alfa se unirán en un nodo beta y
luego la salida de ese nodo beta con el tercer nodo alfa se unieron para formar otro
nodo beta. Por último los nodos beta determinan el posible cruzamiento para una
regla y finalmente la acción de la regla se ejecuta. A medida que se añaden o se
modifican hechos, se propagan los cambios por la red (Selvamony, 2010).
Para una mejor comprensión, el ejemplo de la siguiente regla se amplía y se
muestra con la correspondiente red Rete (Lagun, 2009) en la Figura 3.
(defrule regla-ejemplo
(cubo (color “rojo”)(tamaño ?x))
(esfera (color “azul”)(tamaño ?x)(material ?y))
(cono (tamaño “pequeño”)(material ?y))
=>
(printout t “se encontró!”))
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Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y AplicacionesS. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero
Figura 3 – Diagrama red Rete de regla regla-ejemplo
3.4. Herramientas
En esta sección se enumeran y describen brevemente distintos frameworks y
tecnologías disponibles para la construcción de un Sistema Experto:
PROLOG: Es un lenguaje de programación lógica de propósito general
asociado con la inteligencia artificial y lingüística computacional (Balbin, 1985).
Es un lenguaje declarativo basado en reglas. Su nombre deriva del anagrama
PROgramación LÓGica.
La sintaxis del lenguaje consiste en lo siguiente:
-Declarar hechos sobre objetos y sus relaciones
-Hacer preguntas sobre objetos y sus relaciones
-Definir reglas sobre objetos y sus relaciones
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CLIPS: Amediados de los años ochenta, la NASArequería el apoyo de Sistemas
Expertos para el desarrollo de proyectos. Por lo tanto, una serie de prototipos
surgen pero sus resultados no fueron lo suficientemente buenos para cumplir con
los requerimientos internos. En consecuencia, se desarrolló un prototipo de un
Sistema Experto, denominado CLIPS (C Language Integrated Production System)
cuya principal característica era su capacidad para funcionar con otros sistemas
existentes. Posteriores mejoras y ampliaciones han convertido CLIPS en un punto
de referencia para el desarrollo de otros Sistemas Expertos (CLIPS, 1994).
JESS: El motor de reglas JESS es un proyecto que tuvo su origen en CLIPS
pero que fue escrito enteramente en Java. Se desarrolló durante la década de
los noventa en los Sandia National Laboratories y comparte con CLIPS varios
conceptos de diseño y similitudes con respecto a la sintaxis. Asimismo implementa
la especificación de referencia JSR94 (JSR94, 1994).
Drools:Al igual que en el caso de los CLIPS y JESS, Drools es la implementación
y ampliación del algoritmo Rete diseñado por el Dr. Charles L. Forgy en la
Universidad Carnegie Mellon. Básicamente, su algoritmo consiste en una red de nodos
interconectados con diferentes características que evalúan las entradas mediante la
propagación de los resultados del siguiente nodo cuando hay coincidencias. DROOLS
ofrece herramientas de integración con Java, la capacidad de escalabilidad y una
división clara entre los datos y la lógica de dominio (Browne, 2009).
Jena: Jena es un framework desarrollado en tecnología Java que incluye un
motor de inferencia basado en normas, unaAPI ontológica y un motor de búsqueda
(Jena, 2013).
JEOps: JEOPS añade encadenamiento hacia adelante, las normas de producción
de primer orden con el fin de facilitar el desarrollo de Sistemas Expertos mediante
programación declarativa (Jeops, 2013).
OpenCyc: OpenCyc es la versión de código abierto de la tecnología CyC más
completa base de conocimientos generales del mundo y motor de razonamiento de
sentido común (Cycorp, 2013).
4. Ventajas y limitaciones
Ventajas
Mientras que un experto humano tiene limitaciones y percances propias de
su condición humana, es decir: se enferma, envejece, migra a otras empresas, el
Sistema Experto, respecto a sus pares humanos, no sufre de estas cuestiones y se
convierte en una herramienta estable para su entorno y fiable porque sus actividades
son completamente replicables (siempre contesta de la misma manera a menos
que se le cambie el diseño). A esto se le suma la velocidad de procesamiento
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que es mayor al de un ser humano. Debido a la escasez de expertos humanos en
determinadas áreas, los SE pueden almacenar su conocimiento para cuando sea
necesario poder aplicarlo. Así mismo los SE pueden ser utilizados por personas
no especializadas para resolver problemas. Además si una persona utiliza con
frecuencia un SE aprenderá de él.
Finalmente, si se evalúa el costo total del empleo de esta tecnología, la
replicabilidad y estabilidad, asociado a la seguridad que provee, resulta una
ecuación favorable, aun considerando que las inversiones iniciales pueden ser
relativamente elevadas.
Limitaciones
Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez
este sea una de sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser
el elevado costo en dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles
a cambios y de difícil acceso a información no estructurada.
Los Sistemas Expertos carecen de sentido común, para un SE no hay nada obvio
Además no podemos mantener una conversación informal con estos sistemas. Para
un sistema experto es muy complicado de aprender de sus errores y de errores
ajenos. No son capaces de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un
problema y separarlas de cuestiones secundarias.
Por otra parte, la inteligencia artificial no ha podido desarrollar sistemas que
sean capaces de resolver problemas de manera general o de aplicar el sentido común
para resolver situaciones complejas ni de controlar situaciones ambiguas.
5. Tendencias actuales en la ciencia y la industria
Usos para la ciencia y la industria
La gran mayoría de empresas disponen infraestructura tecnológica para dar
soporte a funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad general,
decisiones financieras, gestión de la tesorería, planificación. Los Sistemas Expertos se
aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas, por ejemplo: Militar, Informática,
Telecomunicaciones, Química, Derecho, Aeronáutica, Geología, Arqueología,
Agricultura, Electrónica, Transporte, Educación, Medicina, Finanzas y Gestión. Otra
de las tantas áreas de aplicación son los bienes raíces, existe una gran diversidad
de subáreas dentro de la práctica inmobiliaria en las que los Sistemas Expertos son
empleados. Por ejemplo para tasación de inmuebles y proyectos de desarrollo. Esto
requiere una combinación de minería de datos con métodos basados en razonamiento
basado en casos para reunir el conocimiento especializado de estudio de dimensiones,
ingeniería y construcción, con estimaciones de costos actuales. A continuación
sistemas basados en Sistemas Expertos de diversa aplicación:
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Sistema deAyuda sobre LegislaciónArgentina en Riesgos de Trabajo (Britos,
2001): Es un Sistema Experto que provee a los operadores judiciales de información
decisoria acerca de la futura pena a otorgar en un caso, promoviendo la realización
de acuerdos previos al juicio que permitan acelerar los tiempos procesales.
Sistema Experto para el entrenamiento y asistencia en la toma de decisiones
en un Centro de Información y Control Aéreo (Ierache, 2002): Un Sistema
Experto cuyo objetivo es facilitar el entrenamiento del personal y asistir en la toma
de decisiones relativas a la interceptación en el Centro de Información y Control ante
la presencia de vuelos no identificados considerados como potenciales vuelos ilícitos.
Comprehensive Maxillofacial Diferential Diagnosis eXpert System (Ameri,
2008): Es una herramienta educacional para el entrenamiento en la práctica de
diagnósticos médicos desarrollada con un Sistema Experto.
Sistema Experto Difuso para Determinar Perfiles Criminológicos basado en
el Test de Lüscher y Variables Socio-Criminológicas (Cardona, 2007): Sistema
Experto difuso basado en el modelado de variables difusas y la adquisición de
conocimientos de carácter psicológico y social con el fin de inferir la inclinación
criminalística de un cierto individuo.
Diseño de un Sistema Experto Difuso: Evaluación de Riesgo Crediticio en
Firmas Comisionistas de Bolsa para el Otorgamiento de Recursos Financieros
(2007, Hurtado): El modelo planteado basado en Sistemas Expertos Difusos permite
soportar estas decisiones de asignación de recursos financieros con el propósito de
disminuir el riesgo de falta de pago del capital asignado.
SEDFE: Un Sistema Experto para el Diagnóstico Fitosanitario del
Espárrago usando Redes Bayesianas (Juárez, 2009): Emplea un Sistema Experto
basado en el modelo probabilístico de redes Bayesianas para el diagnóstico de
plagas y enfermedades del espárrago.
6. Conclusiones
Los Sistemas Expertos han sido diseñados para facilitar las tareas en múltiples
campos de aplicación y proporcionar equivalentes resultados a los de un experto
humano. Se sabe que no son aptos para resolver problemas generales pero su
eficiencia aumenta mientras más acotado o específico sea el dominio de aplicación.
Actualmente los Sistemas Expertos son empleados en áreas diversas y existe
una importante variedad de herramientas y tecnologías para implementarlos.
Como todo sistema, poseen fortalezas y debilidades, no obstante y en términos
generales, por su flexibilidad, confiabilidad y escalabilidad se los puede considerar
como una tecnología de probada efectividad y lo suficientemente madura para
confiar decisiones de considerable criticidad.
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Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y AplicacionesS. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero
7. Bibliografía
Ameri, A. (2008). Design and Development of an Expert System in Differential
Diagnosis of Maxillofacial Radio-lucent Lesions. Mälardalen University.
Balbin, I. (1985). Introductory Papers to Logic Programming and Prolog. Springer.
Britos, P. (2001). Sistema de Ayuda sobre Legislación Argentina en Riesgos de
Trabajo. Universidad Politécnica de Madrid.
Browne, P. (2009). JBoss Drools Business Rules. Packt.
Cardona, C., Restrepo, D., Ovalle, D. (2007) Sistema Experto Difuso para
Determinar Perfiles Criminológicos basado en el Test de Lüscher y Variables Socio-
Criminológicas. Revista de Avances en Sistemas e Informática. UAEM. México.
Clips. (1994). Third Conference on CLIPS Proceedings. Disponible en: http://
clipsrules.sourceforge.net/documentation/other/3CCP.pdf
Cycorp (2013). OpenCyc. Disponible en: http://www.cyc.com/platform/opencyc
Forgy, C. (1982). Rete: A Fast Algorithm for the Many Pattern/Many Object
Pattern Match Problem, Artificial Intelligence, 19, pp 17-37.
Holland, J. (1992). Genetic Algorithms Computer programs that “evolve” in ways
that resemble natural selection can solve complex problems even their creators do
not fully understand. Scientific American.
Hurtado, S., Manco, O. (2007). Diseño de un Sistema Experto Difuso: Evaluación
de Riesgo Crediticio en Firmas Comisionistas de Bolsa para el Otorgamiento de
Recursos Financieros. ICESI. Colombia.
Ierache, J. (2002). Sistema Experto para el entrenamiento y asistencia en la toma
de decisiones en un Centro de Información y Control Aéreo. Instituto Tecnológico
Buenos Aires.
Jamshidi, M. A., Titli, A., Zadeh, L., & Boverie, S. (1997). Applications of fuzzy
logic: Towards high machine intelligent quotient systems. Upper Saddle River,
NJ: Prentice Hall.
Jena. (2013). Disponible en: http://jena.apache.org/
Jeops. (2013). Disponible en: http://sourceforge.net/projects/jeops/
JSR94 (1994). Disponible en: http://www.jessrules.com/jess/ri_overview.shtml
Juárez, P., Rebaza, J. (2009). SEDFE: Un Sistema Experto para el Diagnóstico
Fitosanitario del Espárrago usando Redes Bayesianas. Revista Ciencia yTecnología 9.
15. Ciencia y Tecnología, 13, 2013, pp. 349-364 ISSN 1850-0870 363
S. Badaro, L. J. Ibañez y M. J. Agüero Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y Aplicaciones
Klir, G.; (1997). Fuzzy set theory: foundations and applications. Englewood
Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Lagun, E. (2009). Evaluation and Implementation of Match Algorithms for Rule-
based Multi-Agent Systems using the Example of Jadex. Universität Hamburg.
Nebendahl, D (1991). Sistemas expertos. Marcombo.
Newell, A. (1958). Report on a General Problem Solving Program
O’Leary, D.E. (2008) Expert Systems, Wiley Encyclopedia of Computer Science
and Engineering.
Rossini, P. (2000). Using Expert Systems and Artificial Intelligence For Real
Estate Forecasting. Sixth Annual Pacific-Rim Real Estate Society Conference.
Selvamony, R. (2010). Introduction To The Rete Algorithm. SAP Labs India.
Shu-Hsien Liao (2004). Expert system methodologies and applications—a decade
review from 1995 to 2004.
Turban, E. (1995). Decision Support and Expert Systems (4ta edición). EE.UU.
Prentice-Hall.
Waltz, D. L.(1997). Artificial Intelligence: Realizing the Ultimate Promises of
Computing. AI Magazine, Volume 18, Number 3. (pp 49-52).
Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control.