Sistemas Expertos Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el razonamiento de un experto en un dominio concreto, y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas, dando así lugar a una mejora de la productividad del propio experto al usar este tipo de sistemas informáticos. Sistemas Expertos Los SE inician a mediados de los sesenta. Para esta época Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver). Podía trabajar problemas de aritmética, la torre de hanoi y otros problemas similares. Sin embargo, no podía resolver problemas del mundo real. Tiempo después, se decidió cambiar el enfoque de los SE, restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. Sistemas Expertos Para que un sistema experto sea considerado una herramienta efectiva, este debe: 1. Interactuar con el usuario facilmente: los usuarios deben poder interactuar con el sistema a través de diálogos y botones que sean fácil de utilizar. 2. Explicar su razonamiento: deben ser capaz de explicar el razonamiento que fue utilizado para llegar a la conclusión. 3. Adquirir nuevos conocimientos: el sistema debe ser capaz de aprender de los resultados que haya generado, de manera que sus respuestas sean cada vez mejores. Sistemas Expertos Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos: Basados en reglas previamente establecidas: Aplicando reglas heurísticas para su evaluación y aplicación. Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning): Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema. Basados en Redes Bayesianas: Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes. Sistemas Expertos Ventajas: 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 final 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.). Sistemas Expertos Desventajas: Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos. Facilidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, el aprendizaje de un SE 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. 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. Sistemas Expertos Aplicaciones en: Diagnóstico Predicción Planificación Instrucción Configuración Supervisión Control Consejo Determinar problemas basados en la evidencia observada. Detección de fallas o malfuncionamiento a partir de observaciones Inferir un resultado a partir de una observación dada. Desarrollo de planes para alcanzar objetivos Tutores inteligentes Ensamblar correctamente los componentes de un sistema Comparar los datos observados con los esperados para juzgar desempeño Interpretar, predecir y monitorizar el comportamiento de un sistema, para regular su comportamiento Prescribir un tratamiento para un problema dado Sistemas Expertos Ejemplos Importantes: DENDRAL: Creado en 1967. Considerado el primer SE. Su función era Identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectográfico. MYCIN: Creado en los 70s. Utilizado para realizar diagnósticos de infecciones de la sangre. Introdujo el uso de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Posee claramente diferenciados el motor de inferencia y su base de conocimientos. Esto da como resultado un Sistema Vacío, con el cual se han creado otros SE, como: SACON: Utilizado para estructuras de ingeniería. PUFF: Para estudiar la función pulmonar. GUIDON: Para elegir tratamientos terapéuticos. CASNET: realiza el tratamiento del galucoma. Posee una potente base de datos, haciéndola portador de un elevado nivel de conocimiento. ELECTROCARDIGRAPH: Realiza la interpretación de electrocardiogramas. INTERNIST: Puede diagnosticar hasta 500 enfermedades que forman parte del área de la medicina interna. RI: Para el descubrimiento de yacimientos petroliferos bajo aguas marinas. Sistemas Expertos Aplicaciones actuales de los SE: Videojuegos: El razonamiento de los personajes que no son controlados por el jugador suelen estar contenidos en un SE. Telefonia Celular: Las predicciones de los celulares son manejados por SE. Busqueda: Los manejadores de busqueda como google, yahoo y bing utilizan un SE para realizar la busqueda en base a los gustos del usuario. Publicidad en Linea: Al igual que con la busqueda la publicidad mostrada suele ser en base a los gustos del usuario, la decisión de que publicidad mostrar es tomada por un SE Muchos de estos ejemplos están también relacionados con el tema de Agentes Inteligentes.