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.

1. Sistemas Basados en
Conocimiento o
Sistemas Expertos
Profesor: Eliezer Córdova

2. Contenidos
Definición
Evolución
Características de los SE
SE v/s Sistemas Convencionales
Ventajas de un SE sobre un experto humano
Ventajas del experto humano sobre el SE
Arquitectura de un SE
Condiciones para el desarrollo de un SE
Justificación para el desarrollo de un SE
¿Cuando un SE es la herramienta adecuada?
Tipos de sistemas expertos

3. Definición
D1 Los Sistemas Expertos son sistemas, que
emulan el comportamiento de un experto
humano para resolver un problema, en un área
de conocimiento específica.
D2 Sistema que resuelve problemas utilizando una
representación simbólica del conocimiento
humano.
D3 Es un sistema computarizado capaz de
resolver problemas en el dominio en el cual
posee conocimiento específico.

4. Evolución
1956 Se maneja la idea de que es posible descubrir
métodos generales de resolución de problemas por
expertos y se pueden implementar en un computador
(Marvin Minsky, Jhon Mac Carthy).
1965 Se trabaja la idea que en lugar de generalidad,
propone preocuparse de capturar el conocimiento
humano y los procedimientos utilizados para resolver
una tarea específica. (Edward Feigenbaum).
1987 Como conclusión de las posturas anteriores, al
existir requerimientos comunes, se pueden
programar sistemas expertos vacíos.

5. Características de los SE
Representan y utilizan conocimiento
especializado de un determinado dominio
Capacidad de razonar
Muestra el mismo comportamiento del experto
Representa el conocimiento simbólicamente
Manipula símbolos
Maneja problemas de dominio difícil
Alto rendimiento en un dominio específico
Examina su propio razonamiento y explica

6. ...Características de los SE
Existe una separación entre el
conocimiento y la forma de utilizarlo
Utiliza la naturaleza heurística del
conocimiento antes que el algorítmico

7. SE v/s Sistemas
Convencionales
Representación y uso de
conocimiento
Heurístico
Proceso Inferencial
Examina su propio
razonamiento
Explica su operación
Difícil de predecir la
cantidad de esfuerzo
total requerido para
producir un SE
Representa y usa datos
Algorítmico
Proceso repetitivo
No examina
No explica
Naturaleza y cantidad
de conocimiento
requerido puede ser
bien estimado

8. Ventajas del SE sobre el
experto humano
Experto humano
Perecible
Difícil de documentar
Difícil de transferir
Impredecible
Más caro
Experto Artificial
Permanente
Fácil de transferir
Fácil de documentar
Consistente
Menos caro
Resuelve problemas para los que
no existe un modelo matemático
adecuado o solución compleja
Preserva el conocimiento del
experto y hacerlo accesible a
más personas

9. Ventajas del experto humano
sobre el SE
Experto humano
Creativo
Adaptable
Experiencia
sensorial
Conocimiento de
sentido común
Experto Artificial
No creativo
Requiere mantención
Entrada simbólica
Conocimiento técnico
Se basa en un conocimiento
heurístico (impreciso, mal
definido, amplio)
Hay pérdidas en la
transferencia del Experto
humano al sistema

10. Arquitectura de un SE
Base de conocimiento
Motor de Inferencia
Ingeniero del conocimiento
y experto Humano
Subsistema de
adquisición del
conocimiento
Subsistema de
explicaciones
Interfaz
Usuario
Usuario
Shell
Base de Hechos

11. Motor de Inferencia
Puede simular la estrategia de solución de un
experto
Unidad lógica con la que se extraen conclusiones
de la base de conocimientos
Una conclusión se produce mediante aplicación de
las reglas sobre los hechos presentes
Decide que se debe aplicar, que se debe hacer,
resuelve conflictos nuevos, hace uso de la base de
conocimiento.

12. ...Motor de Inferencia
Las funciones del mecanismo de inferencia son:
1. Determinación de las acciones que tendrán lugar,
el orden en que lo harán y cómo lo harán entre las
diferentes partes del Sistema Experto.
2. Determinar cómo y cuándo se procesarán las
reglas, y dado el caso también la elección de qué
reglas deberán procesarse.
3. Control del diálogo con el usuario.
En este ambiente es fundamental el tipo de
búsqueda implementado

13. ...Motor de Inferencia
Está caracterizado por:
El lenguaje en que ha sido escrito.
La velocidad de trabajo: Inferencias/segundo.
Las estrategias de búsqueda de soluciones:
No Ordenada: aleatoria, heurística.
Ordenada:Encadenamiento hacia adelante (deductivo),
encadenamiento hacia atrás (inductivo).
La forma en que elige el conocimiento.
La posibilidad de incorporar metaconocimiento.
El tipo de lógica que emplea en el razonamiento: Booleana,
difusa, etc.
El método que utiliza para la evaluación del conocimiento
incompleto o incierto: (Determinístico, Probabilístico,
Aproximado, Difuso).

14. Base de Conocimiento
Representa parte del universo donde se inserta el sistema
Contiene todos los hechos, las reglas y los procedimientos del
dominio de aplicación que son importantes para la solución del
problema.
Se espera que la representación sea:
Sencilla; Independiente; Fácil de modificar; Transparente
(justificación de soluciones y explicación de los procesos);
Relacional; Potente (poder expresivo y eficiencia de cálculo)
Importante es su capacidad, expresada sobre la base del
número de reglas que posee:
Demostración interesante: 50 reglas.
Prototipo funcional: 250 reglas.
SE operacional medio: 500 - 1000 reglas.
SE operacional especial: 4000 reglas.
Una base de conocimientos debe ser coherente, rápida,
modular, fácil de desarrollar y mantener.

15. Intefaz con el Usuario
Requisitos o Características de la interface:
1. El aprendizaje del manejo debe ser rápido.
El usuario no debe dedicar mucho tiempo al manejo del sistema ,
debe ser intuitivo , fácil en su manejo. No se debe olvidar que el
SE simula al comportamiento de un experto. Debe sernos
cómodo y relativamente sencillo en cuanto al manejo.
2. Debe evitarse en lo posible la entrada de datos
errónea.
3. Los resultados deben presentarse en una forma clara
para el usuario.
4. Las preguntas y explicaciones deben ser
comprensibles.

16. Subsistema de Adquisición
Un buen componente de adquisición ayudará considerablemente la
labor del Ingeniero del Conocimiento. Este puede concentrarse
principalmente en la estructuración del conocimiento sin tener que
dedicar tanto tiempo en la actividad de programación.
Requisitos o características:
1. El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones entre
los hechos, etc., debe poder introducirse de la forma más sencilla
posible.
2. Posibilidades de representación clara de todas las informaciones
contenidas en una base de conocimientos.
3. Comprobación automática de la sintaxis.
4. Posibilidad constante de acceso al lenguaje de programación.

17. Subsistema de Explicaciones
Las soluciones descubiertas por los expertos deben poder ser
repetibles tanto por el ingeniero del conocimiento en la fase de
comprobación así como por el usuario. La exactitud de los resultados
sólo podrá ser controlada, naturalmente, por los expertos.
Siempre es deseable que durante el trabajo de desarrollo del sistema
se conozca el grado de progreso en el procesamiento del problema.
Difícil lograr un buen componente explicativo
Muchos representan el progreso de la consulta al sistema de forma
gráfica.
Justifican su función rastreando hacia atrás el camino de la solución.
Es difícil representar en un texto inteligible las relaciones encontradas.

18. Base de Hechos
La base de hechos es el conjunto de información
invariable de una a otra resolución. Los hechos
se diferencian de los datos en el sentido que los
hechos forman parte del SBC, mientras que los
datos, al poder variar de una solución a otra,
conviene agruparlos en archivos externos al
SBC.
Algunos autores no consideran a la base de
hechos en forma independiente. Los
conocimientos y los hechos pueden aparecer
conjuntamente en una sola base, la de
conocimientos.

19. Shell
Un Shell (de forma resumida) es un Sistema
Experto que contiene una base de conocimientos
vacía
No existe ningún Shell para todas las aplicaciones
Permite una manera racional y rápida para el
desarrollar SE:
Separa la base de conocimiento de las procedimientos que
usan el conocimiento.
La base de reglas y hechos deben cumplir cierto
formalismo, para ser entendidos por la shell.
Los resultados son aceptables en el mismo dominio de
aplicación.
Disminuye el trabajo de programación.

20. Condiciones para el desarrollo
de un SE.
Un SE es posible de desarrollar si se cumple cada
una de las siguientes condiciones:
Tarea no requiere demasiado del sentido común
Tarea requiere solamente habilidad cognitiva
Existe un experto
Experto esta de acuerdo
Experto debe ser capaz de explicar
Tarea no es demasiado fácil
Tarea esta bien definida

21. Justificación para el desarrollo
de un SE.
Se justifica un SE, en algunas de las
siguientes situaciones:
Descubrimientos rentables.
Hay perdida de experto.
Faltan expertos.
Expertos presentes en varios lugares.
Trabajo en ambiente hostil.

22. ¿Cuando un SE es la
herramienta apropiada?
Un SE es la herramienta adecuada si se
cumple cada una de las siguientes
condiciones:
Tarea requiere manipulación de símbolos.
Tarea requiere solución heurística.
Tarea no es demasiado fácil.
Tarea tiene valor práctico.
Tarea es de tamaño manejable.

23. Algunos ejemplos de SE
MYCIN: Desarrollado por Feigenbaum,
Universidad de Stanford.
Diagnostico de bacteria y meningitis
3500 reglas.
XCON: Desarrollado por Univ. de Carnegie
Mellon y DEC (Digital Equipament Corporation)
Configuración de computadores.
6000 reglas
Hasta 1988 90.000 sistemas vax configurados.

24. Tipos de sistemas expertos
Sistemas de Interpretación.
Sistemas de predicción.
Sistemas de diagnóstico.
Sistemas de diseño.
Sistemas de planificación
Sistemas de monitores.
Sistemas de
depuración.
Sistemas de
reparación.
Sistemas de
instrucción.
Sistemas de control.

25. Sistemas de Interpretación
Infieren descripciones de situaciones a
partir de observaciones provenientes
de sensores ejemplos:
Análisis de imágenes.
Interpretación de señales
de audio, de radar, radio etc.
Comprensión de voz.
Análisis de tipos de grietas.

26. Sistemas de predicción
Infieren las consecuencias probables a
partir de un conjunto de situaciones
dadas. Predicción:
Demográfica.
Tráfico.
Daños a cosechas por algún
tipo de insecto, peste, etc.
Conflictos armados basados en
informes de inteligencia.
Demanda de algún insumo
(petróleo, cobre), dada una situación
(geopolítica, económica, desarrollo).

27. Sistemas de diagnósticos
Infieren mal funcionamiento de sistemas a partir
de observaciones. Relaciona irregularidades
del comportamiento observado con causas
posibles.
Enfermedades a partir
de un conjunto de síntomas.
Componentes defectuosos
de un sistema.
Fallas de equipos
en procesos productivos.

28. Sistemas de diseño
Desarrollan configuraciones de objetos
basados en restricciones o exigencias del
problema. Después de construidas, verifican
que cumplan las especificaciones.
Diseño de circuitos integrados.
Diseño de edificios.
Creación de moléculas
orgánicas complejas.
Configuración de equipos
computacionales.

29. Sistemas de planificación
Son sistemas destinados a diseñar planes de
acción.
Programación de rutas.
Programación de robots.
Programación de
comunicaciones.
Programación de
experimentos.
Creación de planes de vuelo.

30. Sistemas de monitoreo
Comparan el comportamiento de un sistema
(observaciones) con comportamiento esperado. A
partir de las diferencias sugieren acciones
correctivas.
Monitorear lecturas de instrumentos para detectar
condiciones de fallas de
equipos industriales.
Detectar condiciones
favorables a accidentes.
Monitoreo de tráfico aéreo.

31. Sistemas de depuración
Sistemas destinados a encontrar los remedios
adecuados para el mal funcionamiento.
Selección del tipo de mantención necesaria
para corregir fallas en cables telefónicos.
Elegir el procedimiento de mantención para
reparar equipamiento (locomotoras, buses,
maquinaria industrial,etc.)
Selección de tratamientos de enfermedades
vía quimioterapia.
Depuración de programas computacionales.

32. Sistemas de reparación
Sistemas destinados a desarrollar y
ejecutar planes para administrar un
remedio para algún problema ya
diagnosticado.
Reparación de automóviles.
Reparación de equipos electrónicos.
Calibración de instrumentos.

33. Sistemas de instrucción
Sistemas desarrollados para instruir
en el aprendizaje independiente.
Capacitación de personas sobre la
operación de equipamiento.
Desarrollo de manuales inteligentes.
Manuales de diagnósticos de fallas.
Instrucción sobre algún contenido
específico.

34. Sistemas de control
Son sistemas destinados a gobernar mediante
un control el comportamiento general de un
sistema. Interpretan repetitivamente la
situación actual, predecir el futuro, diagnosticar
las causas de los problemas, formular un plan
de remedio y monitorear su ejecución con tal
de asegurar el éxito del control. Interactúan con
modelos determinísticos provenientes de la
teoría de control.
Control de procesos productivos.
Control de operaciones.

35. Sistemas Basados en
Conocimiento o
Sistemas Expertos
Profesor: Eliezer Córdova