Que son los Sistemas Expertos

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- Base de conocimiento: Contiene el conocimiento necesario para comprender, formular y resolver problemas. Incluye dos elementos básicos: heurística especial y reglas que dirigen el uso del conocimiento para resolver problemas específicos en un dominio particular

- Motor de inferencia: Es el cerebro del SE, también conocido como estructura de control o interpretador de reglas. Este componente es esencialmente un programa de computadora que provee metodologías para razonamiento de información en la base de conocimiento. Este componente provee direcciones sobre cómo usar el conocimiento del sistema para armar la agenda que organiza y controla los pasos para resolver el problema cuando se realiza una consulta.

- Subsistema de justificación: Se encarga de explicar el comportamiento del SE al encontrar una solución. Permite al usuario hacer preguntas al sistema para poder entender las líneas de razonamiento que este siguió. Resulta especialmente beneficioso para usuarios no expertos que buscan aprender a realizar algún tipo de tarea

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- Ventajas y limitaciones

- Ventajas: Mientras que un experto humano tiene limitaciones y percances propias de su condición humana, es decir: se enferma, envejece, migra a otras empresas, el Sistema Experto, respecto a sus pares humanos, no sufre de estas cuestiones y se convierte en una herramienta estable para su entorno y fiable porque sus actividades son completamente replicables (siempre contesta de la misma manera a menos que se le cambie el diseño). A esto se le suma la velocidad de procesamiento que es mayor al de un ser humano. Debido a la escasez de expertos humanos en determinadas áreas, los SE pueden almacenar su conocimiento para cuando sea necesario poder aplicarlo. Así mismo los SE pueden ser utilizados por personas no especializadas para resolver problemas. Además si una persona utiliza con frecuencia un SE aprenderá de él. Finalmente, si se evalúa el costo total del empleo de esta tecnología, la replicabilidad y estabilidad, asociado a la seguridad que provee, resulta una ecuación favorable, aun considerando que las inversiones iniciales pueden ser relativamente elevadas.

- Limitaciones: Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea una de sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costo en dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a información no estructurada. Los Sistemas Expertos carecen de sentido común, para un SE no hay nada obvio Además no podemos mantener una conversación informal con estos sistemas. Para un sistema experto es muy complicado de aprender de sus errores y de errores ajenos. No son capaces de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias. Por otra parte, la inteligencia artificial no ha podido desarrollar sistemas que sean capaces de resolver problemas de manera general o de aplicar el sentido común para resolver situaciones complejas ni de controlar situaciones ambiguas.

- Conclusión

Los Sistemas Expertos han sido diseñados para facilitar las tareas en múltiples campos de aplicación y proporcionar equivalentes resultados a los de un experto humano. Se sabe que no son aptos para resolver problemas generales pero su eficiencia aumenta mientras más acotado o específico sea el dominio de aplicación. Actualmente los Sistemas Expertos son empleados en áreas diversas y existe una importante variedad de herramientas y tecnologías para implementarlos. Como todo sistema, poseen fortalezas y debilidades, no obstante y en términos generales, por su flexibilidad, confiabilidad y escalabilidad se los puede considerar como una tecnología de probada efectividad y lo suficientemente madura para confiar decisiones de considerable criticidad.

- Pueden resolver problemas muy difíciles tan bien o mejor que los expertos humano.

- Razonan usando reglas e interactúan con los humanos de forma adecuada, incluyendo el lenguaje natural.

- Manipulan y razonan sobre descripciones simbólicas.

- Pueden razonar con datos que contienen errores.

- Pueden contemplar múltiples hipótesis en competición simultáneamente.

- Pueden explicar por qué están formulando una pregunta.

- Pueden explicar su proceso de razonamiento y justificar conclusiones.

Como conclusiones se puede decir que los sistemas expertos están siendo muy utilizados en aquellos entornos donde se necesite el conocimiento de expertos. El entorno de la producción es uno en donde se han desarrollado más prototipos y aplicaciones de sistemas expertos. La mayoría de ellos utilizan reglas como técnica de representación, y han sido desarrollados mediante "shells", o en lenguajes simbólicos.

BIBLIOGRAFIA

http://html.rincondelvago.com/sistemas-expertos_1.html

http://www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/06-07/10.pdf