1. El documento describe los componentes y características de los sistemas expertos, incluyendo la base de conocimientos, mecanismo de inferencia, componente explicativo e interfaz de usuario. 2. Los sistemas expertos imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas complejos mediante el uso de reglas y conocimiento especializado almacenado durante el desarrollo del sistema. 3. Existen diferentes tipos de sistemas expertos como los basados en reglas, casos o redes bayesianas.

1. Republica Bolivariana de Venezuela.
Ministerio del Poder Popular para la Educación Cultura y Deporte.
I.U.P. Santiago Mariño (MARACAIBO-ZULIA).
Sistemas Expertos
Realizado por:
Roger Pirela CI: 22.449.117
Maria Bracho CI: 20778310
Mcbo, 13/03/2016

2.  Programa de computadora, inteligente, que usa
el conocimiento y los procedimientos de
inferencia para resolver problemas que son
suficientemente difíciles como para requerir
significativa experiencia humana para solución.
 Hace un amplio uso del conocimiento
especializado, como lo hace un experto
humano, trabaja sobre un dominio especifico.

3. Se utilizan los términos:
Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en
Conocimientos o Sistema Experto Basado en
Conocimiento.
Para construir un Sistema Experto, un ingeniero
del conocimiento se entrevista con un experto
humano, y traduce la información a código.

4. Bajo el termino de sistemas
expertos se encuentran un nuevo
tipo de software que imita el
comportamiento de un experto
humano en la solución de un
problema. puede almacenar
conocimientos de expertos para
un campo determinado y
solucionar un problema mediante
deducción lógica de conclusiones.

5. Se crearon sistemas expertos que
además basándose en algunas de acción
(silogismos) y el análisis de posibilidades nos dan
una ayuda muy útil, en todas las ramas de la
acción humana. De este modo se crearon sistemas
expertos para tareas genéricas: es decir para la
monitorización y el diagnostico, además de los
trabajos de simulación de la realidad. se esta
usando en gran medida para la
monitorización y diagnóstico: como en plantas de
energía, grandes industrias, cohetes, control de
trafico aéreo, búsqueda de
yacimientos petrolíferos y hasta hospitales.

6.  Permanencia: A diferencia de un experto humano un
SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre
pérdida de facultades con el paso del tiempo.
 Replicación: Una vez programado un SE lo podemos
replicar infinidad de veces.
 Rapidez: Un SE puede obtener información de
una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho
más rápido que cualquier ser humano.
 Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser
elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste
finalmente es bajo.
 Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos
peligrosos o dañinos para el ser humano.
 Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones
externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
 Consolidar varios conocimientos.
 Apoyo Académico.

7. Tiene sus limitaciones propias, al ser un
especialista en tan solo un área, pero un
completo idiota en casi todas las otras ramas
del pensamiento humano y al ser rule-base-
sistgms (sistemas basados en reglas fijas),
donde se pierden algunas veces la creatividad
y un sentido común.

8.  Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por
ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un
hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique
que esto no es posible ya que un hombre no puede gestar hijos.
 Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener
una conversación informal mientras que con un SE no podemos.
 Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con
relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE
haga esto es muy complicado.
 Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir
cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas
de cuestiones secundarias.
 Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
 Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de
aceptar datos para la resolución de un problema.
 Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar
conocimiento poco estructurado.

9.  Utilización de normas o estructuras que contengan conocimiento y
experiencias de expertos especializados.
 Deducción lógica de conclusiones.
 Capaz de interpretar datas ambiguos.
 Manipulación de conocimientos afectados por valores de probabilidad
Los siguientes expertos se aplican por norma general en problemas que
implican un procedimiento basado en el conocimiento. Un
procedimiento de solución basado en el conocimiento comprende las
siguientes capacidades.

10.  Especialistas Humanos
 Ingenieros en Conocimientos.
 Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento
modelado extraído del diálogo con un experto.
 Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los
hechos sobre un problema que se ha descubierto
durante el análisis.
 Motor de inferencia: Modela el proceso de
razonamiento humano.
 Módulos de justificación: Explica el razonamiento
utilizado por el sistema para llegar a una determinada
conclusión.
 Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el
usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.

11. Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
A. Basados en reglas previamente establecidas.
B. Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
C. Basados en redes bayesianas.
En cada uno de ellos, la solución a un problema
planteado se obtiene:
•Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente
en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
•Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la
solución a un problema similar planteado con
anterioridad se adapta al nuevo problema.
•Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y
el teorema de Bayes.

12. La función de un sistemas experto es la
de aportar soluciones a problemas,
como si de humanos se tratara, es decir,
capaz de mostrar soluciones inteligentes. Es posible gracias a
que al sistema lo crean con expertos (humanos), que
intentan estructuran y formatean conocimientos
poniéndolos a disposición del sistema, para que este pueda
resolver una función dentro del ámbito del problemas, de
igual forma que lo hubiera hecho un experto acceder a los
conocimientos adquiridos por experiencia es lo mas difícil,
ya que los expertos, al igual que otras personas, apenas lo
reconocen como tales. Son buscados con mucho esfuerzo y
cuidado siendo descubiertos de uno en uno, poco a poco.

13.  La base de conocimientos:
La base de conocimientos contiene todos los
hechos, las reglas y los procedimientos del
dominio de aplicación que son importantes
para la solución del problema. Contiene el
conocimiento de los hechos y la experiencia de
los expertos de un dominio determinado.
Un sistema experto contiene conocimiento de
los hechos y de las experiencias de los expertos
en un dominio determinado.

14. 1. Determinación de las acciones que tendrá lugar, el orden en que
lo harán y como lo harán entre las diferentes partes del sistema experto.
2. Determinar como y cuando se procesaran las reglas, y dado el caso
también la elección de que reglas deberán procesarse.
3. Control de dialogo con el usuario.
El mecanismo de inferencia de un sistema experto puede simular la estrategia
de solución de un experto. Es la unidad lógica con la que se extraen
conclusiones de la base de conocimiento, según un método fijo de solución de
problemas que esta configurado, limitando el procedimiento humano de los
expertos para solucionar problemas.
Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre hechos
presentes. Las funciones de mecanismo de inferencia son:

15. El componente explicativo:
Explica al usuario la estrategia de solución encontrada y el porque de las decisiones tomas.
Las soluciones descubiertas por los expertos deben poder ser repetibles, tanto por lo el
ingeniero del conocimiento en la base de comprobación, así como por 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.
A pesar de insistir sobre la importancia del componente explicativo es muy difícil y hasta
ahora no se han conseguido cumplir todos los requisitos de un buen componente
explicativo. Muchos representan el progreso y la consulta al sistema de forma gráfica,
además los componentes explicativos intentan ajustar su función rastreando hacia atrás el
camino de la solución. aunque encontrar la forma de representar finalmente en un texto lo
suficiente inteligible las soluciones encontradas depara las mayores dificultades.
Los componentes explicativos pueden ser suficientes para el ingeniero del conocimiento, ya
que esta muy familiarizado con el entorno del conocimiento de datos y a veces
basta también para el experto, pero para el usuario, que a menudo desconoce las sutilizas
del conocimiento de datos, los compones explicativos son todavía un poco satisfactorios.

16. 1. El aprendizaje del manejo debe ser rápido.
2. Debe evitarse en lo posible la entrada de datos
erróneos.
3. Los resultados deben presentarse en una forma clara
para el usuario.
4. Las preguntas y explicaciones deben ser
comprensibles.
Sirve para que éste pueda realizar una consulta en un
lenguaje lo más natural posible. Este componente es la
forma en la que el sistemas se presenta ante el usuario.
Requisitos o características de la interface que se presenta
al usuario al desarrollar el sistema.

17.  El componente de adquisición
Ofrece ayuda a la estructuración e implementación
del conocimiento en la base de conocimientos. Un
buen componente de adquisición ayudara
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. Daremos una
reglas o requisitos de nuestro componente de
adquisición.

18.  Requisitos o características del componentes de
adquisición.
1. El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las
relaciones entre los hechos, debe poder introducirse de
la forma mas sencilla posible.
2. Posibilidades de representación clara en todas la
informaciones contenida en una base de
conocimientos.
3. Comprobación automática de la sintaxis.
4. Posibilidad constante de acceso al lenguaje de
programación.

19.  Fijación de objetivos estratégicos.
 Planeación.
 Diseño.
 Toma de decisiones.
 Control y supervisión de calidad.
 Diagnostico.
En comparación con otros tipos de sistemas de información,
los sistemas expertos ofrecen varias capacidades poderosas y
beneficios. Los Sistemas Expertos se pueden usar para solucionar
problemas en todos los campos y disciplinas y ayudas en la totalidad
de las etapas del proceso de solución de problemas.

20.  Pueden explicar su razonamiento o decisiones
sugeridas.
 Puede mostrar un comportamiento
“inteligente”.
 Puede obtener conclusiones de relaciones
complejas.
 Puede proporcionar conocimientos
acumulados.
 Puede hacer frente a la incertidumbre.

21. Capacidad de inferencia deductiva:
Esto significa que los agentes no solo
deben recuperar la información
almacenada en la base de datos, sino
hacer deducciones usando
información para hacer deducciones
que produzcan nuevas informaciones
para la base de datos.
Crecimiento dinámico:
Porque los datos y las reglas están
sujetas a constante revisión, es
decir, es fácil devorar o modificar
los datos.

22. Experto humano Experto artificial
No perdurable Permanente
Difícil de transferir Fácil
FácilDifícil de documentar
Conocimiento del
sentido común
Conocimiento
Técnico
Impredecible Consistente
Experiencia personal Entrada simbólica
Enfoque amplio Enfoque cerrado
Adaptativo Necesita ser diseñado
Creativo No inspirado
Caro Alcanzable

23. 1. Equipos de desarrollo
1.1 Expertos
1.2 El ingeniero del conocimiento
1.3 El usuario
2. Métodos auxiliares en el desarrollo:
La eficiencia en la creación de sistemas expertos puede aumentarse en gran
medida con la aplicación de shells.
Un Shell es un sistema experto que contiene una base de conocimientos
vacía. Existe el mecanismo de inferencia, el componente explicativo y a
veces también la interfaz del usuario.
3. construcción de prototipos
la implantación de un prototipo de sistema experto que le permite llevar a
cabo las funciones mas importantes de éste, aunque con esfuerzo de
desarrollo considerablemente inferior al de una implementación
convencional. Este proceder se define bajo el nombre de
“rapid prototyping”.

24. DENDRAL:: Es capaz de calcular o
descubrir hechos relativos a las
estructuras moleculares a partir de unos
datos químicos sin elaborar.
MYCIN: el mas famoso de todos,
diagnostica infecciones en la sangre y
meningitis y además sugiere el
tratamiento que se debe seguir en cada
caso.
PUFF: el hermano menor de MYCIN, que
diagnostica y trata enfermedades
del pulmón.
MOLGENO: ayuda a los biólogos que
trabajan en el campo del DNA y
la ingeniería genética.

25. PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de
programas.
EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea
circuitos micro eléctricos
GENESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de
la unión de genes
EXPERT SYSTEMAS TO COMBAT INTERNATIONAL TERRORRISM: ayuda a los
expertos a la escritura de programas
TWIRL: Simulaciones de guerras completas y guía de mejores acciones posibles a realizar,
en casi todas las situaciones.
RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolíferos bajo aguas
marinas.

26. Los sistemas expertos son de mucha utilidad en la vida real, y
apoya en gran manera a los sistemas de soporte a la decisión, ya
que nos permite realizar decisiones basadas en la experiencia
humana (EH) de algún especialista en determinada área, esto es
con el fin de retener el conocimiento y de esta manera lograr
convertirlo en un activo importante en una organización y que
se traduce en un valor importante, para la misma, pues con este
tipo de sistemas nos permite contar con la experiencia
primordial, aunque sea de manera virtual.
El periodo de realización de un sistema experto es largo, no por
el desarrollo de la aplicación, sino por el proceso de adquisición
de conocimientos, ya que el conocimiento a adquirir es un
conocimiento especializado, con el cual el cognimático o
ingeniero del conocimiento no se encuentra familiarizado.
Como conclusión final, podemos decir que los sistemas expertos
son herramientas necesarias en la vida real y que nos apoya en
la manera de realizar diversas actividades, tal como si
tuviéramos a nuestro alcance a un experto de cualquier ámbito

27. Un sistema experto es aquel que simula el razonamiento humano
ayudando al usuario. Entendemos por sistemas expertos aquellos
que son un nuevo tipo de software que imita el comportamiento
de un experto humano en la solución de un problema. Pueden
almacenar conocimientos de expertos en un campo determinado y
solucionar un problema mediante deducción lógica de
conclusiones.
Cuando tratamos de imitar el funcionamiento del cerebro
humano a un nivel de computadora implica construir una
analogía de tipo físico del cerebro del hombre. Esto podría
llamarse entonces enfoque físico, y como principal exponente de
este rumbo encontramos a las redes neuronales.
Por lo contrario cuando se busca tratar de lograr el conocimiento
humano a través de la lógica, implica que estaríamos en presencia
de un enfoque lógico. En este enfoque de pensamiento
encontramos a los sistemas expertos que intentan reproducir el
razonamiento humano de forma simbólica

28. Los sistemas expertos forman parte de la ciencia de
la computación y dentro de ésta se ubican en la rama de la
inteligencia artificial. Se pretende que sea el propio ordenador el
que adquiera el conocimiento. Existen muchas técnicas aplicables
o no dependiendo del problema: aprendizaje inductivo,
deductivo, redes neuronales, algoritmos genéticos
Actualmente es duro, difícil y cambiante el 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
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 transforman en una
importante estrategia de negocio.