Los sistemas expertos (SE) son programas que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas de un dominio específico. Los SE almacenan y aplican el conocimiento de expertos humanos a través de reglas y deducciones lógicas. Algunos ejemplos tempranos de SE incluyen MYCIN para diagnóstico médico y PROSPECTOR para encontrar yacimientos minerales. Los SE modernos se utilizan en una variedad de campos como finanzas, manufactura y medicina.

1. SISTEMAS EXPERTOS
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2. INTRODUCCION A LOS S.E
• El propósito de este tema es de mostrarnos una amplia y precisa descripción de
lo que son los Sistemas Expertos (SE), los cuales también son conocidos como
Sistemas Basados en Conocimiento. Así mismo mostramos brevemente los
orígenes, conceptos, aplicaciones, ventajas, limitaciones, y su arquitectura
básica de esta área y/o campo de la Inteligencia artificial. Por otra parte en la
actualidad el mercado se vuelve más competitivo, donde la administración y
buen manejo de la información es fundamental para todas las empresas y/o
organizaciones, las cuales si quieren sobrevivir deben de mantenerse a la
vanguardia en todas y cada una de las áreas.
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3. HISTORIA DE LOS S.E (I)
• Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los
investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado
GPS (General Problem Solver:solucionador general de problemas).
• Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros
problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del
mundo real, tales como un diagnóstico médico.
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4. HISTORIA DE LOS S.E (III)
• En la década de los setenta se desarrolló MYCIN para consulta y diagnóstico de
infecciones de la sangre.
• En esa época se desarrollaron también: HERSAY, que intentaba identificar la
palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos de
minerales.
• De este último derivó el shell KAS (Knowledge Adquisition System).
• Un ejemplo de SE moderno es CASHVALUE, que evalúa proyectos de inversión
y VATIA, que asesora acerca del impuesto sobre el valor añadido o IVA.
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5. DEFINICIONES DE S.E (I)
• Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un
problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y
solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
• Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que
tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este
dominio.
• Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio
especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia humana.[Patterson 90]
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6. CARACTERÍSTICAS
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SISTEMAS EXPERTOS
1) Solucionan problemas aplicando su
experiencia de una forma eficaz, haciendo
deducciones a partir de datos incompletos o
inciertos.
2) Explican y justifican lo que están haciendo.
3) Se comunican con otros expertos y adquieren
nuevos conocimientos.
4) Reestructuran y reorganizan el conocimiento.
5) Interpretan al mismo tiempo el espíritu y la
letra de las reglas.
6) Determinan cuando un problema está en el
dominio de su experiencia.

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Aportar soluciones a problemas, como si de humanos se
tratara, es decir capaz de mostrar soluciones inteligentes.
Esto Es posible gracias a que al sistema lo crean con expertos
(humanos), que intentan estructurar
y formalizar conocimientos poniéndolos a disposición del
sistema, para que este pueda resolver una función dentro del
ámbito del problema, de igual forma que lo hubiera hecho un
experto.
Funciones

8. CATEGORÍA TIPO DE PROBLEMA USO
Interpretación
Deducir situaciones a partir de datos observados Análisis de imágenes, reconocimiento del habla,
inversiones financieras
Predicción
Inferir posibles consecuencias a partir de una situación Predicción meteorológica, previsión del tráfico,
evolución de la Bolsa
Diagnóstico
Deducir fallos a partir de sus efectos Diagnóstico médico, detección de fallos en
electrónica
Diseño Configurar objetos bajo ciertas especificaciones Diseño de circuitos, automóviles, edificios, etc
Planificación
Desarrollar planes para llegar a unas metas Programación de proyectos e inversiones.
Planificación militar
Monitorización o
supervisión
Controlar situaciones donde hay planes vulnerables Control de centrales nucleares y factorías
químicas
Depuración Prescribir remedios para funcionamientos erróneos Desarrollo de software y circuitos electrónicos
Reparación Efectuar lo necesario para hacer una corrección Reparar sistemas informáticos, automóviles, etc
Instrucción Diagnóstico, depuración y corrección de una conducta Corrección de errores, enseñanza
Control
Mantener un sistema por un camino previamente
trazado. Interpreta, predice y supervisa su
conducta
Estrategia militar, control de tráfico aéreo
Enseñanza Recoger el conocimiento y mostrarlo Aprendizaje de experiencia
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Los modelos funcionales de los sistemas
expertos

9. TIPOS DE S.E
• Según la naturaleza de problemas para los que están diseñados:
• Problemas Deterministas  Sistemas Basados en Reglas , porque sacan
sus conclusiones basándose en un conjunto de reglas utilizando un
mecanismo de razonamiento lógico.
• Problemas Estocásticos  Sistemas Expertos Probabilísticos, utilizan la
probabilidad como medida de incertidumbre y la estrategia de razonamiento
que usan se conoce como razonamiento probabilístico, o inferencia
probabilística.
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10. ARQUITECTURA BÁSICA
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11. Elementos de los S.E
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12. TAREAS REALIZABLES POR LOS S. E
• Adquisición de conocimiento y la verificación de su coherencia; por lo que el sistema
experto puede ayudar a los expertos humanos a dar conocimiento coherente.
• Almacenar (memorizar) conocimiento.
• Preguntar cuando se requiere nuevo conocimiento.
• Aprender de la base de conocimiento y de los datos disponibles.
• Realizar inferencia y razonamiento en situaciones deterministas y de incertidumbre.
• Explicar conclusiones o acciones tomadas.
• Comunicar con los expertos y no expertos humanos y con otros sistemas expertos.
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13. CAMPOS DE APLICACION (I)
• La aplicación de Sistemas Expertos será adecuada allí donde los expertos
dispongan de conocimientos complejos en un área muy delimitada, donde no
existan algoritmos ya establecidos (o donde los existentes no puedan solucionar
algunos problemas).
• Otro campo de aplicación es allí donde encontremos teorías que resulten
prácticamente imposibles de analizar todos los casos teóricamente imaginables
mediante algoritmos y en un espacio de tiempo relativamente corto y razonable.
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14. CAMPOS DE APLICACION (II)
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15. LENGUAJES DE PROGRAMACION DE
S.E
Para el desarrollo de los sistemas expertos se utilizan lenguajes de
ingeniería del conocimiento. Los lenguajes más difundidos para el
desarrollo de los SE son RITA, ROSIE, y ROOS.
• Comenzaremos hablando de ROSIE, un lenguaje evolucionado de RITA. Este
lenguaje permite al programador describir relaciones complejas y manipularlas
simbólica y deductivamente. Además soporta trabajo en redes, trabaja en una forma
Interactiva compilada e interpretada y cuenta con una serie de depuradores y
herramientas de programación. Como puede ser programada en una sintaxis
parecida al Ingles esto la hace bastante leíble y entendible para los usuarios.
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16. DESARROLLO DE UN
SISTEMA EXPERTO
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•Weiss y Kulikowski (1984) sugieren las etapas
siguientes para el diseño e implementación de
un sistema experto:

17. ETAPAS PARA DISEÑO E IMPLEMENT.
DE UN S.E (I)
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18. VENTAJAS DE UN S.E
• El desarrollo o la adquisición de un sistema experto es generalmente
caro, pero el mantenimiento y el coste marginal de su uso repetido es
relativamente bajo. Por otra parte, la ganancia en términos monetarios,
tiempo, y precisión resultantes del uso de los sistemas expertos son muy
altas, y la amortización es muy rápida. Sin embargo, antes de desarrollar
o adquirir un sistema experto debe realizarse un análisis de factibilidad y
de coste-beneficio. Hay varias razones para utilizar sistemas expertos.
Las más importantes son:
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19. LIMITACIONES
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Tenemos
1) Para actualizar se necesita de reprogramación
de estos .
2) Elevado costo en dinero y tiempo.
3) Programas son poco flexibles a cambios y de
difícil acceso a información no estructurada.
4) Escasez de expertos humanos en determinadas
áreas
5) No se han desarrollado sistemas que sean
capaces de resolver problemas de manera general.