Lectura recomendada
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Durante a\u00f1os la actividad de la Inteligencia Artificial estuvo dedicada a las investigaciones te\u00f3ricas y al desarrollo de experimentos a trav\u00e9s de programas que demostraran “actitudes inteligentes”, con estos programas se pretend’ia que la m\u00e1quina jugara ajedrez, demostrara teoremas matem\u00e1ticos, etc.<\/p>\n
No fue hasta los a\u00f1os 70 que surgi\u00f3 un nuevo paradigma en la Inteligencia Artificial “los Sistemas Expertos”, cuya funci\u00f3n es desarrollar trabajos similares a los que desarrollar’ia un especialista en un \u00e1rea determinada, la idea no es sustituir a los expertos, sino que estos sistemas sirvan de apoyo a los especialistas en un “dominio” de aplicaci\u00f3n espec\u00edfico.<\/p>\n
Estos sistemas expertos son en lo esencial sistemas de computaci\u00f3n basados en conocimientos cuyos componentes representan un enfoque cualitativo de la programaci\u00f3n. Muchas personas pueden creer que un Sistema Experto (SE) es un sistema compuesto por subsistemas y a su vez estos por otros subsistemas hasta llegar a los programas, y que los SE se miden por la cantidad de programas que contienen. Sin embargo la cantidad no es lo que prima en los SE, si no la cualidad del mismo, esta cualidad est\u00e1 dada por la separaci\u00f3n de las reglas que describen el problema (Base de Conocimientos), del programa de control que es quien selecciona las reglas adecuadas (Motor de inferencias).<\/p>\n
Podemos decir que un Sistema Experto es una Base de Conocimientos (BC), una Base de Hechos (BH) y un Motor (o M\u00e1quina) de Inferencias (MI). Por otra parte estos sistemas no se miden por la cantidad de instrucciones o programas sino por la cantidad de reglas que hay contenida en su Base de Conocimientos.<\/p>\n
Para desarrollar los sistemas expertos primero es necesario abordar un \u00e1rea de inter\u00e9s, dentro de esta \u00e1rea se seleccionan a los expertos, que son los especialistas capaces de resolver los problemas en dicha \u00e1rea. Por ejemplo el \u00e1rea de inter\u00e9s de las empresas de proyectos, son precisamente los proyectos y un especialista podr\u00eda ser un arquitecto, un ingeniero civil, etc. Ahora bien, casi siempre estos especialistas, son expertos en un dominio espec\u00edfico y es sobre este dominio, donde poseen su mayor experiencia (Dominio de Experticidad), por ejemplo un Ing. civil especializado en cimientos.<\/p>\n
Una vez seleccionado al experto o a los expertos y estos est\u00e9n de acuerdo en dar sus conocimientos, comienza a jugar su papel el “Ingeniero de Conocimientos”, que es el encargado de extraerle los conocimientos al experto y darle una representaci\u00f3n adecuada, ya sea en forma de reglas u otro tipo de representaci\u00f3n, conformando as’i la base de conocimientos del sistema experto.<\/p>\n
Formas de representaci\u00f3n de los conocimientos:
\nReglas de producci\u00f3n
\nRedes sem\u00e1nticas
\nMarcos (Frames).<\/p>\n
La forma de representaci\u00f3n m\u00e1s usada es por reglas de producci\u00f3n, tambi\u00e9n llamadas reglas de inferencias. Casi todos los sistemas expertos est\u00e1n basados en este tipo de representaci\u00f3n, ahora nos ocuparemos de los sistemas basados en reglas.<\/p>\n
Las reglas de producci\u00f3n son del tipo:
\nSI Premisa ENTONCES Conclusion (SI A ENTONCES B).<\/p>\n
Donde tanto las premisas como la conclusi\u00f3n, no son m\u00e1s que una cadena de hechos conectados por “Y” o por “O”, de forma general ser\u00eda:<\/p>\n
SI Hecho1 Y\/O Hecho2 Y\/O… HechoN ENTONCES Hecho1 Y\/O … HechoN<\/p>\n
Los hechos son afirmaciones que sirven para representar conceptos, datos, objetos, etc. Y el conjunto de hechos que describen el problema es la base de hechos.<\/p>\n
Ejemplo de hechos:
\nJuan es un estudiante
\nJuan tiene 8 a\u00f1os
\nel perro es blanco
\na Mar\u00eda le gusta el cine
\nPedro prefiere la pel\u00edcula
\nla edad de Luis es de 25 a\u00f1os
\nPedro tiene un salario de 200 pesos<\/p>\n
Una regla es una combinaci\u00f3n de hechos que permite representar conocimientos y sacar inferencias de los mismos.<\/p>\n
Ejemplo de reglas:<\/p>\n
R1: SI Juan es esgudiante Y Juan tiene 8 a\u00f1os Entonces Juan estudia en la primaria .<\/p>\n
R2: SI el perro es blanco Y el perro se llama Dinky ENTONCES el perro es de Juan.<\/p>\n
R3: SI a Maria le gusta la pelicula Y Juan prefiere la pelota ENTONCES hacen falta e televisiores<\/p>\n
Observe como partiendo de hechos conocidos que describen alg\u00fan conocimiento se pueden inferir nuevos hechos (nuevos conocimientos), por otra parte la regla #2 (R2), no tiene porque ser totalmente cierta, existe la posibilidad de que el perro sea de Juan, quiz\u00e1s se puede afirmar, si fu\u00e9ramos a cuantificar esa posibilidad, que el perro pertenece a Juan con una certeza de un 80%, y por \u00faltimo la regla #3 (R3) es dependiente del contexto, ya que aqu\u00ed se supone que ambos viven juntos y que los programas de TV coinciden.<\/p>\n
La Base de Conocimientos (BC).
\nSon el conjunto de reglas que permiten representar los conocimientos del dominio de experto donde cada regla aisladamente tiene significado propio. Normalmente los conocimientos son de tipo declarativo por lo cual la BC casi siempre es una descripci\u00f3n de los conocimientos del experto, por lo tanto requiere de alg\u00fan mecanismo que obtenga las inferencias adecuadas para resolver el problema, alguien que seleccione las reglas y las vaya ejecutando, ese alguien es el motor de inferencias.<\/p>\n
El Motor de Inferencias (MI) es un programa de control cuya funci\u00f3n es seleccionar las reglas posibles a satisfacer el problema, para ello se vale de ciertas estrategias de control sistem\u00e1ticas o de estrategias heur\u00edsticas.<\/p>\n
Estrategias de control sistem\u00e1tico:
\nEncadenamiento hacia adelante o hacia atr\u00e1s.
\nB\u00fasqueda en profundidad o a lo ancho.
\nR\u00e9gimen de control irrevocable o por tentativa.<\/p>\n
Estas estrategias son de forma sistem\u00e1tica las cuales deben llevar a la soluci\u00f3n del problema. Podemos decir que el control sistem\u00e1tico es un programa de control hecho de forma “algor\u00edtmica” que aplican una heur\u00edstica de prop\u00f3sito general cuya funci\u00f3n es una exploraci\u00f3n exhaustiva y met\u00f3dica de la base de conocimientos.<\/p>\n
Estos mecanismos de control son muy generales y a veces resultan ineficientes ya que siguen una secuencia de b\u00fasqueda demasiado r\u00edgida, para resolver esto se idearon las estrategias de control heur\u00edsticas.<\/p>\n
Las estrategias de control heur\u00edsticas son programas de control que utilizan una heur\u00edstica m\u00e1s espec\u00edfica y su funci\u00f3n es una selecci\u00f3n m\u00e1s restringida orientada por las necesidades del problema. Estas estrategias act\u00faan sobre el control sistem\u00e1tico y en ciertos casos toma el control y dirige la b\u00fasqueda hacia ciertos criterios rompiendo as\u00ed el control sistem\u00e1tico, una vez logrado su objetivo le devuelve el control nuevamente al sistem\u00e1tico.<\/p>\n
Estrategias de control heur\u00edsticas:
\nOrden de las reglas.
\nMayor credibilidad en las reglas.
\nMenor n\u00famero de cl\u00e1usulas no instanciadas.
\nMayor n\u00famero de conclusiones en las reglas.<\/p>\n
Podemos decir que un sistema experto, es un sistema inform\u00e1tico que utiliza t\u00e9cnicas apropiadas para la representaci\u00f3n de conocimientos y la manipulaci\u00f3n de este, de forma tal que exhiba el comportamiento de un avezado especialista en un determinado dominio del saber.<\/p>\n
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