Sistemas Expertos

Definición de Sistema Experto. Conocidos bajo las denominaciones de Sistemas Basado en Conocimiento (Knowledge Based Systems, KBS), o Sistemas Expertos S.E. (Expert Systems), vienen a ser programas computacionales que:
  • Poseen conocimiento de un experto humano o un área de conocimiento determinada.
  • Son capaces de proporcionar recomendaciones inferidas a partir de su conocimiento.
  • Pueden justificar sus propias conclusiones.
  • Poseen conocimiento no codificado implícitamente dentro del programa.
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:
  1. Declarativo: descripciones propias del dominio del problema, i.e. hechos y asociaciones.
  2. Operativo: se refiere a la aplicación del conocimiento declarativo dentro del proceso de resolución del problema.
Existe también la siguiente categorización del conocimiento experto:
  1. Conocimiento Empírico o Heurístico: conocimiento declarativo y operacional que ayuda al experto a resolver problemas comunes obviando la necesidad de llevar a cabo análisis demasiado formales y detallados. Generalmente aportan una solución aprendida en base a la experiencia sin necesidad de entender cabalmente la razón por la cual funciona, i.e. heurísticas o reglas de dedo, thumb rules.
  2. Conocimiento formal: incluye definiciones precisas, axiomas, leyes generales, principios y relaciones causales formales. Permite modelar dominios complejos que los humanos encuentran difíciles de comprender, permitiendo así refinar y extender el conocimiento que existe alrededor de un área o problema específico.



Figura 2.1 Arquitectura de un Sistema Experto.



Arquitectura. Un sistema basado en conocimientos se compone de:
  1. Base de Conocimientos (Knowledgebase): representa el conocimiento del experto y el problema en forma de hechos descriptivos y reglas de inferencia lógica. La base de conocimientos es algo más que una base de datos, ya que su mecanismo de búsqueda (query) es más que una simple comparación (text matching), de hecho (como se verá más delante), es una búsqueda donde un elemento puede "encadenar" a otro (chaining) utilizando comparaciones más sofisticadas (unification and pattern matching). Desde luego, la calidad del conocimiento de salida dependerá de la calidad del conocimiento depositado en su correspondiente base de conocimiento (garbage-in, garbage-out).
  2. Máquina de Inferencias (Inference Machine): traduce reglas siguiendo sus propios algoritmos de búsqueda, control y resolución de conflictos. Dos métodos típicos de búsqueda (encadenamiento de reglas) son: 1) forward chaining y 2) backward chaining. De manera simplificada, el proceso inicia partiendo de los hechos del problema que se alimenten al sistema, e.g. un dato, lectura, señal, imágen, etc. Luego, la máquina intenta llegar a una conclusión válida buscando aquellas relgas que crea puedan cumplirse, i.e. mecanismo de encadenamiento. Cada vez que se cumple una regla, existe un nuevo hecho que de no ser la solución definitiva, puede usarse este "nuevo" conocimiento como un "nuevo" hecho en la base de conocimientos.
  3. Interfaz de Usuario (User Interface): recibe y entrega información interactuando con el usuario, es decir, el usuario puede: 1) alimentar hechos, 2) proporcionar objetivos, 3) nuevas restricciones y reglas, 4) escribir programas que deban adicionarse al sistema, 5) solicitar resultados y reportes, y 6) cuestionar cómo se obtuvieron ciertas conclusiones. Dada la posible complejidad que puede existir entre el sistema y el usuario, se pueden tener distintos tipos de especialistas como usuarios, tales como: 1) el experto, 2) el ingeniero de conocimiento, 3) el programador, 4) el administrador del sistema, y 5) los usuarios finales.




Alberto Pacheco
http://www.socrates.itch.edu.mx/~apacheco/ai/definic.htm
Ultima actualización: Mzo 10, 1999