Sistema Experto en Inteligencia Artificial: Todo lo que Necesitas Saber

El sistema experto de inteligencia artificial es uno de los dominios de investigación más destacados en el mundo tecnológico actual. Antes de profundizar en el tema, primero comprendamos qué es la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial o IA es una rama de la informática que se ocupa de hacer que las máquinas realicen las tareas que normalmente requieren la inteligencia humana . Este campo interdisciplinario de investigación nació en un taller de Dartmouth College en 1956. Y con los años, la IA ha ganado importancia en prácticamente todos los sectores de la industria tecnológica. Está creando ondas y generando un cambio de paradigma en los lugares de trabajo de todo el mundo. El salario de inteligencia artificial es uno de los más altos de la industria. Obtenga más información sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial.

Si miramos a nuestro alrededor, podemos detectar varias aplicaciones de la IA en nuestra vida cotidiana. Los chatbots como Cortana de Microsoft, Siri de Apple y Alexa de Amazon son algunos de los ejemplos más comunes. Las aplicaciones para compartir viajes como Uber usan IA para estimar su hora de llegada a su destino, y los sitios web de comercio electrónico la usan para recomendar productos según su historial de navegación.

Los chatbots basados ​​en IA están demostrando ser extremadamente útiles para las empresas de la industria de servicios, ya que se encargan de tareas rutinarias como responder consultas, estimular conversaciones, programar citas, tomar pedidos, facturar, etc. Incluso los bancos y las instituciones financieras han adoptado sistemas basados ​​en IA para atender mejor a sus clientes.

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¿Cómo funciona la IA?

AI combina grandes cantidades de datos y los procesa aún más utilizando algoritmos iterativos e inteligentes. Luego, el programa aprende automáticamente de las características de los datos, los patrones y la información almacenada, al igual que los humanos aprenden de sus experiencias.

Tomemos el ejemplo de SIRI, que es una aplicación de asistente personal inteligente basada en la voz. Puede identificar la voz y las instrucciones de un usuario a través del procesamiento del habla natural. La aplicación de IA entra en escena cuando el software puede aprender y recordar las preferencias del usuario a lo largo del tiempo.

Entonces, los sistemas impulsados ​​​​por IA están dando forma lentamente a la sociedad en la que vivimos y cómo interactuamos. Ahora, pasemos a un sistema experto en inteligencia artificial .

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Definición de Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial

Desde la época del matemático Alan Turing, la pregunta fundamental ha sido "¿Pueden las máquinas pensar como humanos?" Equipar máquinas para imitar ciertas tareas humanas y habilidades de toma de decisiones también es el objetivo principal de la IA.

Un sistema experto es una aplicación informática que puede pensar como un experto y resolver problemas complejos relacionados con un campo específico. Al igual que los profesionales calificados usan su conocimiento y experiencia para dar consejos, un sistema experto es un sistema basado en computadora que usa hechos y heurística para brindar soluciones.

Los sistemas expertos de IA son altamente confiables ya que se basan en el razonamiento, son comprensibles, receptivos y de alto rendimiento. Por lo tanto, exhiben un comportamiento inteligente y experiencia en un área distinta. El Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Stanford, EE. UU., introdujo este dominio de investigación de la IA.

Sistema Experto en Inteligencia Artificial: Aplicaciones

El sistema Pathfinder construido por investigadores de Stanford en 1980 es el primer sistema experto aprobado por la Asociación Médica Estadounidense. Puede diagnosticar más de 100 síntomas y más de 60 enfermedades, incluidas enfermedades de los ganglios linfáticos.

Los ejemplos más recientes de sistemas expertos utilizados en el campo médico incluyen MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet, etc. Los sistemas expertos ROSS se usan comúnmente en entornos comerciales. Es un sistema de autoaprendizaje que imita el cerebro humano utilizando técnicas como minería de datos, aprendizaje profundo, reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural.

Principalmente, cualquier sistema experto de inteligencia artificial realiza las siguientes actividades:

• Interpretación: aplicar inteligencia de alto nivel para sacar conclusiones basadas en datos
• Predicción: trazar resultados probables y hacer proyecciones
• Diseño: determinar las mejores configuraciones, disposiciones y combinaciones en función de criterios establecidos
• Planificación: ayudar al logro de los objetivos organizacionales al proponer una serie de acciones
• Monitoreo: observar los resultados reales y compararlos con el comportamiento estándar o esperado
• Reparación: depuración, sugerencia e implementación de pasos correctivos
• Control: Emprender la gobernanza general de un sistema.
• Diagnóstico: averiguar las causas del mal funcionamiento y detectar enfermedades
• Enseñanza: Ayudar a la instrucción y ayudar a los estudiantes en el aprendizaje.

Sistema experto de IA: Componentes

En esta sección entenderemos cómo funciona un sistema experto en inteligencia artificial . Por lo general, un sistema basado en reglas tiene componentes como la base de conocimientos, la memoria de trabajo, el motor de inferencia, el sistema de explicación, la interfaz de usuario y el editor de conocimientos.

El conocimiento es la base de un sistema experto. Al igual que los seres humanos adquieren conocimientos a partir de la observación, los libros y la educación, y desarrollan sus habilidades a través de la práctica y la experiencia, la IA permite que las máquinas recopilen conocimientos y emulen la inteligencia humana. Un sistema experto recopila datos, información y experiencia para crear una base de conocimiento.

Esto implica la extracción de datos de varias fuentes. Luego, el conocimiento se organiza y formaliza en forma de reglas 'If-Then-Else'. En lugar de simplemente utilizar el código de procedimiento convencional, se trata de seleccionar las estructuras más adecuadas para representar el conocimiento. Después de esto, se prueba el conocimiento para garantizar que sea completo y preciso. Por lo tanto, el diseño de un sistema experto implica tres pasos críticos de adquisición, representación y validación del conocimiento.

Luego, el motor de inferencia obtiene y manipula el conocimiento de esta base para llegar a una solución particular. Aplica repetidamente reglas a los hechos derivados de aplicaciones de reglas anteriores, agrega nuevos conocimientos a la base de datos siempre que sea necesario y también resuelve conflictos entre múltiples reglas. Para ello utiliza las estrategias de Forward and Backward Chaining.

El encadenamiento hacia adelante significa revisar los hechos y clasificarlos para determinar qué puede suceder a continuación. En este caso, el sistema experto sigue una cadena de condiciones para derivar una solución. Tal estrategia de motor de inferencia es útil para predecir los precios de mercado de las acciones y las tasas de propiedad. En cuanto al encadenamiento hacia atrás, el motor de inferencia intenta responder por qué algo pudo haber sucedido en un dominio en particular. Por ejemplo, este método puede ser útil en diagnósticos médicos.

Por lo tanto, la arquitectura típica de un sistema experto en IA incluye una base de conocimiento y un motor de inferencia. Una interfaz de usuario permite que un no experto interactúe con el sistema.

Como cualquier rama de la tecnología, un sistema experto de inteligencia artificial tiene ventajas y desventajas. Algunos de ellos se discuten a continuación.

Ventajas de los sistemas expertos de IA

1. Un sistema experto en IA es capaz de almacenar y mantener una vasta base de conocimiento. Por lo tanto, tener una gran cantidad de información es una de las ventajas de los sistemas expertos de IA.
2. Los sistemas expertos centralizan la toma de decisiones y evitan demoras al eliminar procedimientos largos y que consumen mucho tiempo.
3. Dado que el sistema experto puede resolver problemas complejos en un dominio particular por sí solo, no es necesario brindar capacitación especializada a los empleados. Esto se traduce en un ahorro de costes para la empresa.
4. Los sistemas expertos de IA también ayudan a las empresas a lograr eficiencias. Reducen el tiempo y los costos y aportan más precisión al minimizar los errores.
5. Un sistema experto de IA se ocupa de las tareas repetitivas, dando más tiempo al personal para las decisiones y funciones principales. También suaviza la toma de decisiones de rutina al eliminar las emociones de la ecuación.
6. Tomar decisiones con la ayuda de sistemas expertos puede servir como una ventaja competitiva. La rápida toma de decisiones y la resolución de problemas son especialmente beneficiosas para funcionar en una industria acelerada.
7. Un sistema experto de IA puede combinar experiencia en múltiples áreas. Es difícil encontrar el ajuste 'humano' adecuado con tal base de conocimientos e inteligencia.

Desventajas de los sistemas expertos

1. Las máquinas, tal como las conocemos hoy, no pueden proporcionar respuestas creativas. Los humanos obtienen un ingrediente único en la mesa en forma de creatividad e innovación, del que carecen los sistemas expertos de IA.
2. A diferencia de un instructor humano, es posible que los sistemas expertos no puedan explicar la lógica después de concluir una solución a un problema específico.
3. Un ES puede no reconocer las situaciones cuando no hay respuesta. También carece de sentido común.
4. La IA es extremadamente beneficiosa en la automatización de tareas rutinarias, pero presenta una limitación cuando se trata de procesos complejos.
5. Un SE puede no ser tan robusto para adaptarse a entornos que cambian rápidamente como los humanos.
6. Los sistemas expertos no están libres de errores. Pueden proporcionar predicciones inexactas basadas en datos de entrada incorrectos. El rendimiento del sistema depende en gran medida de la adquisición precisa de conocimientos.
7. Los costos de mantenimiento de un sistema basado en IA pueden ser altos, especialmente para las organizaciones que recién comienzan.

Pensamientos concluyentes

La IA evoluciona continuamente como campo de investigación. Por lo tanto, se ha vuelto esencial seguir aprendiendo sobre sus enfoques y avances técnicos. ¡ Al comprender el concepto del sistema experto en inteligencia artificial , puede estar un paso adelante!

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