Tipos, Componentes,Fases de Desarrollo de un Sistema Experto.

1. Stevens (1984) lo define:
Un sistema Experto en diagnóstico médico requeriría como Los sistemas expertos son
datos los síntomas del paciente, los resultados de análisis máquinas que piensan y
clínicos y otros hecho relevantes, y, utilizando éstos, buscaría razonan como un experto lo
en una base de datos la información necesaria para identificar haría en una cierta
la correspondiente enfermedad. especialidad o campo.
Ejem
Un sistema experto de verdad, no sólo realiza plo.
las funciones tradicionales de manejar grandes
cantidades de datos, sino que manipula esos
Sistema Experto.
datos de tal forma que el resultado sea
tangible.
CAMPOS
Puede definirse como un sistema
informático (hardware y software)
Que aprende y razón en situaciones
deterministas e inciertas.
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2. Componentes de un sistema Experto.
Especialistas
ExpertosHumanos
Ingenieros
Conocimiento Base de Datos Usuarios
Subsistema
Adquisición Subsistema
Conocimiento Aprendiza
Subsistema Subsistema
Subsistencia
Adquisición Interface
de Control de Información Usuario
Coherencia.
Motor
Base Inferencia Subsistema
Conocimiento Explicación
Memoria Subsistencia
Trabajo Ejecución-Acción.
Componentes típicos de un sistema experto.
El Componente Humano.- Un sistema experto es generalmente el resultado de la
colaboración de uno o varios expertos humanos especialistas en el tema de estudio y los
ingenieros en conocimiento.
La Base del conocimiento.-Los especialistas son responsables de suministrar a los ingenieros
en conocimientos una base de conocimiento ordenada y estructurada, y un conjunto de
relaciones bien definidas y explicadas.
Subsistencia de Adquisición de Conocimiento.- Controla el flujo del nuevo conocimiento que
influye del experto humano a la base del conocimiento.
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3. Control de la Coherencia.- Este subsistema controla la consistencia de la base de datos
y evita que unidades de conocimiento inconsistentes entren en la misma.
Motor de inferencia.- Es el corazón de todo sistema experto. El cometido de este
componente es sacar conclusiones aplicando el conocimiento a los datos. Las
conclusiones del motor de inferencia pueden estar basadas en conocimiento
determinístico o conocimientos probabilísticos.
El Subsistema de Adquisición de Conocimiento.- Si el conocimiento es limitado y no se
puede sacar conclusiones, el motor de inferencia utiliza el subsistema de Adquisición
de Conocimiento para obtener el conocimiento necesario y continuar con el proceso
de inferencia hasta que se haya sacado las conclusiones.
Interfaz de usuario.- Es el enlace entre el sistema experto y el usuario y debe ser de
forma fácil y agradable en su uso.
Subsistema de Ejecución de Ordenes.- Es el componente que le permite al sistema
experto ejecutar acciones. Estas acciones se basan en las conclusiones sacadas por el
motor de inferencia.
Subsistema de Explicación.- El usuario puede pedir una explicación de las conclusiones
sacadas o de las acciones iniciadas por el sistema experto.
Subsistema de Aprendizaje.- Una de las principales características es su capacidad de
aprender.
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4. Fases De Desarrollo de un Sistema.
Planteamiento del Problema
Encontrar Expertos Humanos
Diseñar Sistema Experto
Elegir Herramienta Desarrollo
ConstruirPrototipo
ProbarPrototipo
RefinamientoyGeneralización
Mantenimiento yPuesta al día
Etapas en el desarrollo de un sistema experto.
1. Planteamiento del Problema.- El Objetivo principal de un sistema experto es
responder a preguntas y resolver problema, esta es la etapa más importante en
el desarrollo de un sistema experto.
2. Encontrar expertos humanos que puedan resolver el problema. En ciertos
casos, no obstante, las bases de datos pueden jugar un papel del experto
humano.
3. Diseño de un Sistema experto.-incluye el diseño de estructuras para almacenar
el conocimiento, el motor de inferencia, el subsistema de explicación, al
interface de usuario, etc.
4. Elección de la Herramienta de desarrollo.- Debe decidirse si realizar un sistema
experto a medida, o utilizar una concha, una herramienta, o un lenguaje de
programación.
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5. 5. Desarrollo y prueba de un prototipo.- Deben ser repetitivas hasta que se
obtengan un prototipo satisfactorio.
6. Refinamiento y generalización.- En esta etapa se corrigen los fallos y se
incluyen nuevas posibilidades no incorporadas en el diseño inicial.
7. Mantenimiento y puesta al día.- En esta etapa el usuario plante problemas o
defectos del prototipo, corrige errores, actualiza el producto con nuevos
avances, etc.
Ejemplos De Sistemas Expertos.
1. Problemas de Planificación.- Los sistemas expertos pueden utilizarse también
para resolver problemas complicados de planificación de forma que se
optimicen ciertos objetivos como por ejemplo, la organización y asignación de
aulas para la realización de exámenes finales en una gran universidad, de tal
forma que se logren los siguientes objetivos:
 Eliminar las coincidencias de asignación simultánea de aulas: Sólo se debe
realizar un examen en cada aula al mismo tiempo.
 Asientos suficientes: Un aula asignada para cada un examen debe tener al
menos dos asientos por estudiante.
 Minimizar los conflictos temporales: Minimizar el número de alumnos que
tienen exámenes coincidentes.
 Eliminar la sobrecarga de trabajo: Ningún alumno debe tener más de dos
exámenes en un período de 24 horas.
 Minimizar el número de exámenes realizados durante la tarde.
Otros ejemplos de problemas de planificación que pueden ser resueltos mediante
sistema expertos son la planificación de doctores y enfermeras en un gran hospital, la
planificación en una gran factoría, y la planificación de autobuses para las horas de
congestión o de días festivos.
2. Dendral (Interpreta la estructura molecular)es el nombre de un sistema
experto desarrollado por Edward Feigenbaum y otros programadores en la
Universidad de Stanford, a mediados de los años 60, y su desarrollo duró diez
años, (1965 a 1975)
Fue el primer sistema experto en ser utilizado para propósitos reales, al
margen de la investigación computacional, y durante
aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entre químicos
y biólogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras
moleculares, dominio en el que Dendral estaba especializado.
Inicialmente escrito en Lisp, su filosofía de trabajo se aleja de las estructuras clásicas
de los sistemas expertos más típicos (como Mycin o XCon), ya que su implementación
no separaba de forma explícita el conocimiento del motor de inferencia. Sin embargo,
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6. pronto se convirtió en uno de los modelos a seguir por muchos de los programadores
de sistemas expertos de la época.
Bibliografía.
 Juan Radhames Gomez. Sistemas Expertos [En línea]. Disponible
en:http://ayssetpg.tripod.com/sistemasexpertos/id9.html(Consulta
do el 22 de Marzo del 2012)
 E. Castillo, J. M. Gutiérrez, and A. S. Hadi (1997) Sistemas Expertos y
Modelos de Redes Probabilísticos, Springer-Verlag, New York.
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