¿Qué es el Sistema Experto en IA (Inteligencia Artificial)? con ejemplo
Equipo editorial
¿Qué es el sistema experto?
Experto en Sistemas Es un sistema de toma de decisiones interactivo y fiable basado en computadora que utiliza tanto datos como heurísticas para resolver problemas complejos. El propósito de un Sistema Experto es resolver los problemas más complejos en un dominio específico.
Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial
El sistema experto en IA puede resolver muchos problemas que normalmente requerirían un experto humano. Se basa en el conocimiento adquirido de un experto. Inteligencia Artificial Los sistemas expertos son capaces de expresar y razonar sobre algún dominio del conocimiento. Los sistemas expertos fueron los predecesores de los sistemas actuales. inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje automático .
Ejemplos de sistemas expertos
A continuación se muestran ejemplos de sistemas expertos:
- MICINA: Se basaba en el encadenamiento hacia atrás y podía identificar diversas bacterias que podían causar infecciones agudas. También podía recomendar medicamentos según el peso del paciente. Es uno de los mejores ejemplos de sistemas expertos.
- DENDRA: Sistema experto utilizado para el análisis químico con el fin de predecir la estructura molecular.
- PXDES: Un ejemplo de sistema experto utilizado para predecir el grado y el tipo de cáncer de pulmón.
- Cadete: Uno de los mejores ejemplos de sistemas expertos capaces de identificar el cáncer en etapas tempranas.
Características del sistema experto
Estos ejemplos comparten un conjunto de cualidades comunes, resumidas en el diagrama que aparece a continuación.
¿Por qué se requieren los Sistemas Expertos?
Las siguientes son las características importantes del sistema experto en IA:
- El más alto nivel de experiencia: El sistema experto en IA ofrece el máximo nivel de especialización. Proporciona eficiencia, precisión y una resolución de problemas ingeniosa.
- Reacción justo a tiempo: Un sistema experto responde en un tiempo razonable, idealmente más rápido de lo que un experto humano llegaría a la misma conclusión.
- Buena confiabilidad: El sistema experto en IA debe ser fiable y no debe cometer errores.
- Flexible: Un sistema experto debe ser flexible, de modo que su base de conocimientos pueda ampliarse o corregirse a medida que cambia el dominio.
- Mecanismo efectivo: El sistema necesita un mecanismo eficiente para organizar y actualizar el conocimiento que ya posee.
- Capaz de afrontar decisiones y problemas complejos: Un sistema experto es capaz de abordar problemas de decisión complejos y ofrecer soluciones.
Componentes del sistema experto
Dichas características se transmiten mediante tres partes que se intercambian información entre sí, como muestra el diagrama de bloques.
El sistema experto en IA consta de los siguientes componentes:
Interfaz de usuario
La interfaz de usuario es la parte más crucial del software del sistema experto. Este componente recibe la consulta del usuario en un formato legible y la envía al motor de inferencia. Posteriormente, muestra los resultados al usuario. En otras palabras, es una interfaz que facilita la comunicación del usuario con el sistema experto.
Máquina de inferencia
El motor de inferencia es el cerebro del sistema experto. Contiene reglas para resolver un problema específico y hace referencia al conocimiento almacenado en la base de conocimiento. Selecciona los hechos y las reglas que se aplicarán al intentar responder la consulta del usuario, desglosa el problema y formula la conclusión.
Base de Conocimientos
La base de conocimientos es un depósito de hechos. Almacena todo el conocimiento sobre el dominio del problema. Es como un gran contenedor de conocimientos que se obtienen de diferentes expertos de un campo específico.
Por tanto, podemos decir que el éxito del software del sistema experto depende principalmente de un conocimiento altamente exacto y preciso.
Otros términos clave utilizados en sistemas expertos
Hechos y reglas
Un hecho es una pequeña porción de información importante. Los hechos por sí solos tienen una utilidad muy limitada. Las reglas son esenciales para seleccionar y aplicar hechos a un problema de usuario.
Adquisición de conocimientos
El término adquisición de conocimiento significa cómo obtener el conocimiento del dominio requerido por el Sistema Experto. Todo el proceso comienza por extracobtener conocimiento de un experto humano, convertir el conocimiento adquirido en reglas e inyectar las reglas desarrolladas en la base de conocimiento, como traced en la figura siguiente.
Conocimiento ExtracProceso de ción
Participante en Desarrollo de Sistemas Expertos
| Sociedades | Rol |
| Experto en dominios | Persona o grupo cuya experiencia y conocimientos se utilizan para desarrollar un sistema experto. |
| Ingeniero del conocimiento | Una persona con conocimientos técnicos que integra ese conocimiento en los sistemas informáticos. |
| Usuario final | Una persona o grupo de personas que utilizan el Sistema Experto para obtener asesoramiento que de otro modo no estaría disponible a través del experto. |
El proceso de construcción de un sistema experto
- Determinando las características del problema.
- Ingeniero del conocimiento y experto en el dominio trabajan en coherencia para definir el problema
- El ingeniero de conocimiento traduce el conocimiento a un lenguaje comprensible para la computadora y diseña un motor de inferencia, una estructura de razonamiento, que puede utilizar ese conocimiento cuando sea necesario.
- El ingeniero del conocimiento también determina cómo integrar el uso del conocimiento incierto en el proceso de razonamiento y qué tipo de explicación sería útil.
Sistema convencional versus sistema experto
El diseño se vuelve más claro cuando se coloca un sistema experto junto a un programa ordinario.
| Sistema convencional | Experto en Sistemas |
| El conocimiento y el procesamiento se combinan en una unidad. | La base de datos de conocimientos y el mecanismo de procesamiento son dos componentes separados. |
| El programa no comete errores (a menos que haya un error de programación). | El Sistema Experto puede cometer un error. |
| El sistema sólo estará operativo cuando esté completamente desarrollado. | El sistema experto se optimiza de forma continua y puede ponerse en marcha con un número reducido de reglas. |
| Se requiere ejecución paso a paso según algoritmos fijos. | La ejecución se realiza de forma lógica y heurística. |
| Necesita información completa. | Puede ser funcional con información suficiente o insuficiente. |
Experto humano versus sistema experto
| Experto Humano | Experiencia artificial |
| Perecedero | Permanente |
| Difícil de transferir | Transferible |
| Difícil de documentar | Fácil de documentar |
| Imprevisible | Consistente |
| Costoso | Sistema rentable |
Ventajas del sistema experto
A continuación se detallan las principales ventajas/beneficios de los Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial (IA):
- Mejora la calidad de la decisión.
- Reduce el gasto de consultar a expertos para la resolución de problemas
- Proporciona soluciones rápidas y eficientes a problemas en un área limitada de especialización.
- Puede reunir conocimientos especializados escasos y utilizarlos de manera eficiente.
- Ofrece una respuesta consistente para el problema repetitivo.
- Una explicación adecuada de la toma de decisiones.
- Capacidad para resolver problemas complejos y desafiantes.
- Los sistemas expertos de inteligencia artificial pueden funcionar de manera constante sin emocionarse, tensarse o fatigarse.
Limitaciones del sistema experto
A continuación se detallan las desventajas/limitaciones del sistema experto en IA:
- Incapaz de dar una respuesta creativa en una situación extraordinaria.
- Los errores en la base de conocimientos pueden llevar a decisiones equivocadas
- El coste de mantenimiento de un sistema experto es demasiado elevado.
- Cada problema es diferente por lo que la solución de un experto humano también puede ser diferente y más creativa.
Aplicaciones de sistemas expertos
Algunos populares Aplicación de sistemas expertos:
- Gestión de la información
- Hospitales e instalaciones médicas
- Gestión de mesas de ayuda
- Evaluación del desempeño de los empleados
- Análisis de préstamo
- Detección de virus
- Útil para proyectos de reparación y mantenimiento.
- Optimización del almacén
- Planificación y programación.
- La configuración de los objetos manufacturados.
- Toma de decisiones financieras
- publicación del conocimiento
- Seguimiento y control de procesos
- Negociación bursátil
- Programación de aerolíneas y horarios de carga
⚡ Resumen inteligente
Un sistema experto es un programa interactivo de toma de decisiones basado en reglas que combina datos almacenados con heurísticas para resolver problemas complejos y específicos con un nivel de criterio que normalmente se espera de un especialista humano capacitado en ese campo.
