Sistemas Expertos
Sub-Tema: Introducción Historica, Estructura de los Sistemas Expertos y Comparación con otro tipo de Sistemas.

 

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¿Qué es un Sistema Experto?

En este articulo se define en forma muy clara ¿Qué es un Sitema Experto? Y se relaciona con otras areas como La Inteligencia Artificial.

Se habla de la historia de los Sistemas Expertos haciendo enfasis sobrelos años sesenta, en ese período se creía que bastaban unas pocas leyes de razonamiento junto con potentes ordenadores para producir resultados brillantes. Un intento en ese sentido fue el llevado a cabo por los investigadores Alan Newell y Herbert Simon que desarrollaron un programa denominado GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas).

 

http://www.psycologia.com/articulos/ar-jsamper01.htm

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En este articulo el Autor se basa en la arquitectura de los Sistemas Expertos para lograr su definición. Mientras que en las operaciones de programación clásicas se diferencia únicamente entre el propio programa y los datos, en el caso de los sistemas expertos se diferencian tres componentes principales. Son los siguientes:

La base de conocimientos aloja la totalidad de las informaciones específicas relativas al campo del saber deseado Está escrita en un lenguaje específico de representación de los conocimientos que contiene y en el cual el experto puede definir su propio vocabulario técnico.

Además el sistema dispone de la llamada base de hechos, que alberga los datos propios correspondientes a los problemas que se desea tratar con la ayuda del sistema.

El último elemento, el motor de inferencias, es un programa que, mediante el empleo de los conocimientos puede resolver el problema que está especificado. Lo resuelve gracias a los datos que contiene la base de hechos del sistema experto.

http://www.cinefantastico.com/nexus7/ia/expertos.htm

 

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UN POCO DE HISTORIA....

Aquí se realiza un viaje en la Historia de los Sistemas Expertos tomando definiciones de varios autores tales como:

Definición de Elaim Reich:

Definición de Alexander Sporl (1971):

Entre otros.

http://home.worldonline.es/jmariocr/introduccion.htm

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Según la clase de problemas hacia los que estén orientados, podemos clasificar los Sistemas Expertos en diversos tipos entre los que cabe destacar diagnosis, pronóstico, planificación, reparación e instrucción; vamos a ver algunas de las aplicaciones existentes (o en periodo de desarrollo) para cada uno de los campos citados.

La potencia de un Sistema Experto se basa más en una gran cantidad de conocimientos que en un formalismo deductivo muy eficaz. La idea que se persigue cuando se construye un Sistema Experto es la de automatizar la labor del experto, partiendo en ocasiones de información insuficiente o incompleta.

 

http://www.oocities.org/SiliconValley/Way/7788/SISEXP.HTM

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TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS.

Tipos de Sistemas Expertos

Los problemas con los que pueden tratar los sistemas expertos pueden clasificarse fundamentalmente en dos tipos: problemas esencialmente deterministas y problemas esencialmente estocásticos. Por ejemplo, en el campo médico las relaciones entre síntomas y enfermedades se conocen sólo con un cierto grado de certeza (la presencia de un conjunto de síntomas no siempre implica la presencia de una enfermedad).

Estos tipos de problemas pueden también incluir algunos elementos deterministas, pero se trata fundamentalmente de problemas estocásticos.

Consecuentemente, los sistemas expertos pueden clasificarse en dos tipos principales según la naturaleza de problemas para los que están diseñados: deterministas y estocásticos. Los problemas de tipo determinista pueden ser formulados usando un conjunto de reglas que relacionen varios objetos bien definidos. Los sistemas expertos que tratan problemas deterministas son conocidos como sistemas basados en reglas.

En situaciones inciertas, es necesario introducir algunos medios para tratar la

incertidumbre. Por ejemplo, algunos sistemas expertos usan la misma estructura de los sistemas basados en reglas, pero introducen una medida asociada a la incertidumbre de las reglas y a la de sus premisas. En este caso se pueden utilizar algunas fórmulas de propagación para calcular la incertidumbre asociada a las conclusiones. Durante las últimas décadas han sido propuestas algunas medidas de incertidumbre. Algunos ejemplos de estas medidas son los factores de certeza, usados en las conchas para generar sistemas expertos tales como el sistema experto MYCIN; la lógica difusa, etc.

Otra medida intuitiva de incertidumbre es la probabilidad, en la que la distribución conjunta de un conjunto de variables se usa para describir las relaciones de dependencia entre ellas, y se sacan conclusiones usando fórmulas muy conocidas de la teoría de la probabilidad. Este es el caso del sistema experto PROSPECTOR, que utiliza el teorema de Bayes para la exploración de mineral.

Los sistemas expertos que utilizan la probabilidad como medida de incertidumbre se conocen como sistemas expertos probabilístico y la estrategia de razonamiento que usan se conocen con el nombre de sistemas expertos probabilisticos.

http://www.lafacu.com/apuntes/ingenieria/sist_expe/

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Arquitectura de sistemas expertos

Aquí se presenta la Arquitectura de un Sistema Experto
a)Una base de conocimientos.
b) Un procedimiento de inferencia.
c) Y una memoria de trabajo.
http://www.cs.cinvestav.mx/SC/publica/chapa/intro_lm/node45.html

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El autor presenta un tipo de Sistema Experto como manera de revelar lo interesante de distintos puntos de vistas.

El desarrollo de un sistema experto jurídico se revela interesante desde distintos aspectos. El aprendizaje dinámico y entretenido de los procesos implicados en el razonamiento jurídico se une al análisis minucioso del derecho en la rama elegida.

http://www2.compendium.com.ar/juridico/d-funda.html

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En este articulo se intenta presentar un Sistema Experto Mycin comopara obtener una definición del concepto y una aplicación.

Un ingeniero del conocimiento dedica meses a observar y entrevistar expertos humanos en el área de interés. Una vez la "masa de conocimientos" es organizada y formalizada, se graba en la "base de conocimientos" del programa.

http://www.unav.es/asignaturas/ia/tsld012.htm

 

 

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Otras definiciones donde el autor lo concibe comouna tarea no sencilla, no resulta fácil dar una defición de Sistema Experto, entre otras cosas, porque el concepto de Sistema Experto va evolucionando, ya que, a medida que se va progresando, sus funciones se van ampliando y resulta un concepto cambiante. hace ya bastantes años, Edward Feigenbaum, de la Universida de Stanford definió, en el Cogreso Mundial de IA, un Sistema Experto como: "Un programa de computador inteligente que usa el conocimiento y procedimientos de inferencia para resolver problemas que son lo suficientemente difíciles como para requerir la intervención de un experto humano para su resolución".

http://sardis.upeu.edu.pe/~miguelt/temas/experto.htm

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Definición de Sistema Experto.

Dado que el término "conocimiento" resulta determinante para comprender la definición, a continuación se examina su significancia. Un especialista o experto humano aplica su conocimiento para resolver problemas, es decir, sabe cómo resolver problemas hábilmente en una ciencia o arte. Generalmente existen dos tipos de conocimientos:

Declarativo: descripciones propias del dominio del problema, i.e. hechos y asociaciones. Operativo: se refiere a la aplicación del conocimiento declarativo dentro del proceso de resolución del problema.

http://www.depi.itch.edu.mx/apacheco/ai/definic.htm

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Notas y definiciones importantes sobre Sistemas Expertos

.- Definiciones

.- Las características principales que componen un Sistema Experto

.- Pueden utilizarse como herramientas cuantitativas o cualitativas

.- Un Sistema Experto genérico

.- La base, contiene el conocimiento del sistema con respecto a un tema específico

.- El motor de inferencia es el que combina los hechos y las preguntas particulares,

http://www.laguia.com.ar/%5Caaia%5Cexperto.htm

 

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Se presenta un resumen del trabajo de grado de José Carlos González Cristóbal
Fecha de lectura: 13 de octubre de 1989, en el cual nos habla de Arquitectura para Sistemas Expertos con razonamiento aproximado. En este trabajo se extienda la concepción clásica de las arquitecturas de metanivel utilizadas para la construcción de sistemas basados en conocimiento a fin de alcanzar el núcleo del conocimiento de control.

http://www.gsi.dit.upm.es/tesis/jcg.html

 

 

 

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SISTEMAS EXPERTOS HÍBRIDOS PARA EL DIAGNÓSTICO MÉDICO

Mostramos una de las herramientas "SISI" que permite el desarrollode Sistemas Expertos Hibridos (SEH) para resolver tareas de diagnosticos.

En este trabajo presentamos varias aplicaciones para el diagnóstico médico. El prototipo inicial se desarrolla a partir del shell y el SE final es un software que se obtiene fácilmente utilizando bibliotecas que contienen el núcleo de SISI.

http://www.sld.cu/instituciones/cecam/amcim55.htm
 
Articulo14 {LOCAL}
El método más antiguo para el tratamiento de la incertidumbre es la probabilidad. Dentro del campo de la inteligencia artificial, surgieron críticas contra el uso de métodos probabilistas en Sistemas Expertos, especialmente porque las hipótesis necesarias para hacer tratable el método bayesiano clásico eran incorrectas en la mayor parte de los problemas del mundo real. Esto motivó el desarrollo de otros métodos, como los factores de certeza o la lógica difusa, en que se introducen implícitamente hipótesis y aproximaciones aún más exigentes.
 
http://ia-serv.dia.uned.es/~fjdiez/docencia/razbayes/
 

Articulo15 {LOCAL}

En cuanto se han desarrollado los Sistemas Expertos se ha logrado relacionarlos con otros Sistemas, así se han desarrollado nuevos generadores de sistemas como el EHSIS

 

http://www.gsi.dit.upm.es/tesis/jcg.html

Articulo 16 {LOCAL}

Dentro del desarrollo evolutivo Nacional se representa parte del texto de la (08) Octava Conferencia Nacional en Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos realizada en Octubre en la Cuidad de Guayana.

http://www.cc.gatech.edu/aimosaic/OLD/cniase95/call-for-papers-spanish.html

 

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Producción Industrial:
La ciencia promueve los Sistemas Expertos

Concretamente, los referentes de la Universidad Nacional del Litoral, están liderando el desarrollo de lo que en términos científicos y productivos se conoce como «Sistemas Expertos» para la planificación y control de la producción de plantas químicas multipropósito. De esta manera, con un desarrollo integral y específico acorde a la demanda de cada industria, lo que se está en condiciones científicas de garantizar es la concreción de mecanismos y técnicas de producción definitivamente superadoras de las actuales, tanto por la excelencia de los productos a lanzar al mercado como por la optimización de los recursos económicos a manejar.

http://www.unl.edu.ar/conciencia/anio1n2/dosier_2.htm

Articulo18 {LOCAL}

 

Sistemas expertos

Son vistos como sistemas de soporte de decisiones.

Funcionan como un humano especialista que hace inferencias y hace acceso su cuerpo de conocimiento de un dominio específico.

MYCIN fue un sistema experto pionero. Contiene conocimiento sobre enfermedades infecciosas.

http://www.cogs.susx.ac.uk/users/miguelga/iaedu/tsld018.htm

 

Articulo19 {LOCAL}

Un poco de historia.
 

La inteligencia artificial nació en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas informáticas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral. Un tiempo después, Nobert Wiener tomó estas y otras ideas y las elaboró dentro de un mismo campo que se llamó Cibernética.

De aquí nacería, sobre los años 50, la inteligencia artificial.

Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia, tomaron como base la neurona formalizada de McCulloch y, con ella, postularon la teoría de que el cerebro es un solucionador de problemas, de modo que imitemos al cerebro.

http://www.itlp.edu.mx/publica/boletines/actual/inteligencia.html

 

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Sistemas Difusos

Lógica difusa es la rama de la inteligencia artificial que le permite a un computador analizar información del mundo real en una escala entre falso y verdadero. La lógica difusa toma conceptos básicos como caliente o húmedo y permite a los ingenieros construir televisores, acondicionadores de aire, lavadoras y otros dispositivos que juzgan información difícil de definir.

 

http://orbita.starmedia.com/~tellocor/proyecto/concepto.html

 

Autor: Ing. Luis B. Fajardo R.

E-mail: lbfajardo@yahoo.com

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