1. FACILITADORA:
MARIA EUGENIA GUILARTE.
PARTICIPANTES:
AREVALO GUSELIS V-17.385.466
DIAZ YISENIA V-22.042.910
QUIJADA DEGLENNYS V-20.564.787
CARACAS, 27 DE MAYO DE 2014

2. SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO.
Un sistema experto o sistema basado en conocimiento se puede definir como un sistema que
resuelve problemas utilizando una representación simbólica del conocimiento humano. También
podría decirse que es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la
solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo
determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
YISENIA DIAZ

3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
HISTORIA DE LA AI
La era de las computadoras todavía estaba en su infancia cuando los científicos
en administración se interesaron en usar el dispositivo electrónico como inteligencia
artificial. La inteligencia artificial (AI) es la actividad de proveer a maquinas como las
computadoras de la capacidad para exhibir conductas que se considerarían inteligentes si
se observaran en seres humanos.
Las semillas de la AI se sembraron apenas dos años después de que General
Eléctrica instaló la primera computadora para uso comercial. En 1956 el termino
inteligencia artificial fue acuñado por John McCarthy como tema de una conferencia
celebrada en el Dartmouth Collage
YISENIA DIAZ

4. AREAS DE LA AI
YISENIA DIAZ

5. EL ATRACTIVO DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
El concepto de sistema experto se basa, en
el supuesto de que los conocimientos de un experto se
pueden capturar en la memoria de una computadora
para que otros puedan aplicarlos cuando surja la
necesidad.
DIFERENCIA ENTRE UN SISTEMA EXPERTO Y
UN DSS
Primero un DSS
consiste en rutinas que
reflejan la forma como
gerente cree que un
problema debe resolverse así
como el estilo y las
capacidades del gerente.
La segunda
distinción entre un sistema
experto y un DSS es la
capacidad del primero de
explicar la línea de razonamiento
que siguió para llegar a una
solución dada.
YISENIA DIAZ

6. MODELO DE SISTEMA EXPERTO
YISENIA DIAZ

7. LA INTERFAZ CON EL USUARIO
La interfaz con el usuario permite al gerente introducir instrucciones e información
en el sistema experto y recibir información de él. Las instrucciones especifican los parámetros que
guían al sistema experto en su proceso de razonamiento. La información consiste en valores que
se asignan a ciertas variables.
• Entradas del Sistema Experto:
La interfaz con el usuario de un sistema y el
usuario de un sistema experto esta diseñada para
facilitar un dialogo bidireccional entre el sistema y el
usuario. El sistema muestra información en la pantalla, y
el usuario introduce información empleando el teclado, el
ratón o cualquier otro tipo de mecanismo para apuntar.
DEGLENNYS QUIJADA

8. •Salidas de Sistema Expertos:
Los sistemas expertos se diseñan para
recomendar soluciones. Estas soluciones se
complementan con explicaciones. Hay dos tipos de
explicaciones:
1.- Explicación de preguntas. Pudiera ser que el gerente
quisiera explicaciones mientras el sistema experto razona.
El sistema experto podría solicitar cierta información al
gerente.
2.- Explicación de la Solución del Problema. Una vez que el sistema experto proporciona una
solución del problema, el gerente puede pedir una explicación de cómo se llegó a ella. El sistema
experto mostrará cada uno de los pasos del razonamiento que lo llevó a la solución.
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9. LA BASE DEL CONOCIMIENTO
La base del conocimiento contiene tantos hechos que describen el área problema y técnicas de
representación de conocimientos que describen cómo los hechos embonan de forma lógica. Usamos
el termino Dominio del Problema para describir el área problema.
º Reglas º Redes de reglas
DEGLENNYS QUIJADA

10. LA MAQUINA DE INFERENCIA
La maquina de inferencias es la porción del sistema
experto que razona utilizando el contenido de La base del
conocimiento en una secuencia determinada
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º Prorrazonamiento :
a. Evaluación de reglas.
b. El proceso de razonamiento
iterativo.
º Razonamiento inverso
Comparación entre el
prorrazonamiento y razonamiento
inverso:
El razonamiento inverso
es mas rápido que el
prorrazonamiento porque no tiene que
considerar todas las reglas y no
efectúa múltiples pasadas por el
conjunto de reglas.

11. LA MAQUINA DEL DESARROLLO.
El cuarto componente principal del sistema experto es la máquina de desarrollo, que sirve
para crear el sistema experto. Hay dos estrategias básicas:
DEGLENNYS QUIJADA
A. Lenguajes de programación.
Podemos crear un sistema experto empleando cualquier
lenguaje de programación, pero dos se prestan especialmente a la
representación simbólica de la base del conocimiento: Lips y Prolog.
B. Shell de sistemas expertos
Uno de los primeros sistemas expertos fue Mycin,
creado por Eduard Shordiffe en la universidad de Stamford. Mycin
se creo para diagnosticar enfermedades infecciosas. Una vez
establecido el éxito de Mycin, sus creadores buscaron otras formas
de aplicar sus logros

12. C. El papel del analista de sistemas
En una organización de
negocios, lo más probable es que
ingeniero del conocimiento sea el
analista de sistemas, el analista
debe:
1- Entender la forma en que los
expertos aplican sus propios
conocimientos a la resolución de
problemas.
2- Poder extraer del experto una
descripción de esos conocimientos.
D. El proceso de creación del sistema
DEGLENNYS QUIJADA

13. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE
UN SISTEMA EXPERTO.
Los sistemas expertos ofrecen ventajas reales, pero también tienen desventajas.
GUSELIS AREVALO
º Consideras mas alternativas.
º Aplicar un nivel mas alto de lógica.
º Dedicar mas tiempo a evaluar los resultados de las
decisiones.
º Tomar decisiones mas consistentes.
º Mejor Desempeño de la compañía.
º Mantener el control sobre los conocimiento de las
compañías.
Las ventajas de los
sistemas expertos para los
gerentes
Las ventajas de los
sistemas expertos para
la compañía

14. º Primera: los sistemas no pueden manejar
conocimientos inconsistentes.
º Segunda, los sistemas expertos no pueden
aplicar el juicio y la intuición que son
ingredientes importantes de la resolución de
problemas semiestructurados.
Desventajas de los sistemas
expertos.
GUSELIS AREVALO

15. QUE SUERTE CORRIERON LOS PRIMEROS
EXPERTOS.
A medida que se aplican nuevas tecnologías en el campo de la computación, literatura de
los negocios publica publica abundantes relatos de éxito.
a) El éxito de XCON.
La aplicación exitosa de un sistema experto que mas exhaustivamente se ha
documentado en la de Digital Equipment Coporation y un sistema experto llamado XCON que
fue uno de varios desarrollado en Digital y se uso para verificar los pedidos de computadoras.
b) El resto de la historia
En un intento para averiguar en que acabaron los primeros proyectos de sistemas
expertos T. Grandon Gill, realizo un encuestas de 97 sistemas incluyendo a XCON.
c)Razones del fracaso de los sistemas expertos
1. El costo de mantener el sistema era excesivo
2. La compañía cambió su enfoque o su rumbo
3. Los desarrolladores subestimaron la magnitud de la tarea
4.El sistema expuso a la compañía a demandas legales.
GUSELIS AREVALO

16. d) Clave para tener éxito en el desarrollo de sistemas expertos.:
Utilizando la retroalimentación de los encuestados, el profesor Gill identifico 5 areas en las
que podían mejorarse los proyectos de desarrollo.
1) Coordinar el desarrollo de los sistemas expertos con el plan estratégico
2) Definir claramente el problema a resolver.
3) Poner especial atención en la factibilidad legal del sistema propuesto.
4) Entender a fondo tanto las preocupaciones de los usuarios respecto al proyecto.
5) Utilizar técnicas gerenciales diseñadas para mantener la tasa de renunciar de los desarrolladores
e) Razones para ser optimistas:
Las compañías que se considera que están en la vanguardia de la computación pueden
omitir los ingredientes que se han reconocido como claves para el éxito.
GUSELIS AREVALO

17. REDES NUERALES.
Es un modelo matemático del cerebro humano que simula la forma en que las neuronas interactúan
para procesar datos y aprender con la experiencia .
Comparación biológica :
El diseño de las redes neurales se ha
inspirado en el diseño físico del cerebro humano.
El componente del cerebro que procesa la
información es la neurona que consta de tres
regiones:
º Las dendritas.
º Los axones.
º El soma.
GUSELIS AREVALO
La evolución de los sistemas neurales artificiales:
El interés en modelar el sistema de
aprendizaje humano se remonta a los artesanos chinos
de épocas tan antigua como 200 A.C
La evolución de los sistemas neurales artificiales consta
de dos leyes que son:
1.- Ley del aprendizaje de Hebb.
2.- las primeras neurocomputadoras.

18. El sistema neuronal artificial:
Adiestramiento de redes :
El adiestramiento consiste en muchas repeticiones de entradas que expresan
diversas relaciones.
El sistema neuronal e perspectiva:
Es el principal factor que distingue sistema neuronal artificial de las
aplicaciones de sistemas expertos.
GUSELIS AREVALO

19. LOS SISTEMAS BASADOS EN PERSPECTIVA
En el caso de los sistemas basados en conocimiento, se ha logrado mucho en el área de
los sistemas expertos y las redes neurales, y se han creado con éxito en muchas aplicaciones, No
obstantes, falta mucho por hacer. Actualmente el costo de los sistemas basados en el
conocimiento hace que todos estén fuera del alcance de la mayor parte de las compañías.
GUSELIS AREVALO
En resumen, la tarea de aplicar la
Inteligencia Artificial sea un reto para resolver
problemas de negocios ha resultado ser un hueso duro
de roer, más duro de lo que muchos visionarios se
imaginaron,

20. ¡FELIZ DIA!