¿Qué es el Sistema Experto en IA (Inteligencia Artificial)? con ejemplo

¿Qué es el sistema experto?

Experto en Sistemas Es un sistema informático de toma de decisiones interactivo y fiable que utiliza hechos y heurística para resolver problemas complejos de toma de decisiones. Se considera que se encuentra en el nivel más alto de inteligencia y experiencia humana. El objetivo 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 generalmente requerirían un experto humano. Se basa en conocimientos adquiridos de un experto. La Inteligencia Artificial y los Sistemas Expertos son capaces de expresar y razonar sobre algún dominio del conocimiento. Los sistemas expertos fueron los predecesores de los actuales sistemas de inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje automático.

Ejemplos de sistemas expertos

A continuación se muestran ejemplos de sistemas expertos:

• MICINA: Se basaba en un encadenamiento hacia atrás y podía identificar varias bacterias que podían causar infecciones agudas. También podría recomendar medicamentos en función del peso del paciente. Es uno de los mejores ejemplos de sistemas expertos.
• DENDRA: Sistema experto utilizado en análisis químicos para predecir la estructura molecular.
• PXDES: Un ejemplo de sistema experto utilizado para predecir el grado y tipo de cáncer de pulmón
• Cadete: Uno de los mejores ejemplos de sistemas expertos que pueden identificar el cáncer en etapas tempranas

Características del sistema experto

Las siguientes son las características importantes del sistema experto en IA:

• El más alto nivel de experiencia: El sistema Experto en IA ofrece el más alto nivel de experiencia. Proporciona eficiencia, precisión y resolución imaginativa de problemas.

• Reacción justo a tiempo: Un Sistema Experto en Inteligencia Artificial interactúa en un periodo de tiempo muy razonable con el usuario. El tiempo total debe ser menor que el tiempo que le toma a un experto obtener la solución más precisa para el mismo problema.

• Buena confiabilidad: El sistema experto en IA debe ser fiable y no debe cometer ningún error.

• Flexible: Es vital que siga siendo flexible ya que lo posee un sistema experto.

• Mecanismo efectivo: El Sistema Experto en Inteligencia Artificial debe contar con un mecanismo eficiente para administrar la recopilación del conocimiento existente en el mismo.

• Capaz de manejar decisiones y problemas desafiantes: Un sistema experto es capaz de manejar problemas de decisión desafiantes y ofrecer soluciones.

Componentes del sistema experto

El sistema experto en IA consta de los siguientes componentes:

Interfaz de usuario

La interfaz de usuario es la parte más importante del software de sistema experto. Este componente toma la consulta del usuario en un formato legible y la pasa al motor de inferencia. Después de eso, muestra los resultados al usuario. En otras palabras, es una interfaz que ayuda al usuario a comunicarse con el sistema experto.

Máquina de inferencia

El motor de inferencia es el cerebro del sistema experto. El motor de inferencia contiene reglas para resolver un problema específico. Remite el conocimiento de la Base de Conocimiento. Selecciona hechos y reglas a aplicar al intentar responder la consulta del usuario. Proporciona razonamiento sobre la información de la base de conocimientos. También ayuda a deducir el problema para encontrar la solución. Este componente también es útil para formular conclusiones.

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 extrayendo conocimiento de un experto humano, convirtiendo el conocimiento adquirido en reglas e inyectando las reglas desarrolladas en la base de conocimiento.

Participante en Desarrollo de Sistemas Expertos

Partícipe	Rol
Experto en dominios	Es una persona o grupo cuya experiencia y conocimiento se utilizan para desarrollar un sistema experto.
Ingeniero del conocimiento	El ingeniero del conocimiento es una persona técnica que integra el conocimiento en los sistemas informáticos.
Usuario final	Es una persona o grupo de personas que utilizan el sistema experto para obtener consejos que no serán proporcionados por el experto.

El proceso de construcción de sistemas expertos

• Determinando las características del problema.
• Ingeniero del conocimiento y experto en el dominio trabajan en coherencia para definir el problema
• El ingeniero del conocimiento traduce el conocimiento a un lenguaje comprensible por computadora. Diseña un motor de inferencia, una estructura de razonamiento, que puede utilizar el conocimiento cuando sea necesario.
• Knowledge Expert también determina cómo integrar el uso de conocimiento incierto en el proceso de razonamiento y qué tipo de explicación sería útil.

Sistema convencional versus sistema experto

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 error en la programación).	El Sistema Experto puede cometer un error.
El sistema sólo estará operativo cuando esté completamente desarrollado.	El sistema experto se optimiza continuamente y puede iniciarse con un pequeño número 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 experiencia escasa y utilizarla de manera eficiente.
• Ofrece una respuesta consistente para el problema repetitivo.
• Mantiene un nivel significativo de información.
• Le ayuda a obtener respuestas rápidas y precisas.
• 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 caro
• Cada problema es diferente por lo que la solución de un experto humano también puede ser diferente y más creativa.

Aplicaciones de sistemas expertos

Algunas aplicaciones populares del sistema experto:

• 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 de conocimientos
• Seguimiento y control de procesos
• Supervisar el funcionamiento de la planta y el controlador.
• Negociación bursátil
• Programación de aerolíneas y horarios de carga

Resum

• Un sistema experto es un sistema de toma de decisiones interactivo y confiable basado en computadora que utiliza hechos y heurística para resolver problemas complejos de toma de decisiones.
• Los componentes clave de un sistema experto son 1) interfaz de usuario, 2) motor de inferencia, 3) base de conocimientos
• Participantes clave en Inteligencia Artificial El desarrollo de sistemas expertos es 1) Experto en el dominio 2) Ingeniero del conocimiento 3) Usuario final
• La mejora de la calidad de las decisiones, la reducción de costos, la coherencia, la confiabilidad y la velocidad son beneficios clave de un sistema experto.
• Un sistema experto no puede ofrecer soluciones creativas y su mantenimiento puede resultar costoso.
• Un sistema experto se puede utilizar para aplicaciones amplias como mercado de valores, almacén, recursos humanos, etc.

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