Sistema Experto en Inteligencia Artificial: Qué es, Características, Aplicaciones y Beneficios

¿Qué es un Sistema Experto?

En inteligencia artificial (IA), un sistema experto es un sistema de toma de decisiones basado en computadora. Está diseñado para resolver problemas complejos. Para ello, aplica el conocimiento y el razonamiento lógico y se adhiere a ciertas reglas. Un sistema experto es una de las primeras formas exitosas de inteligencia artificial.

Características del Sistema Experto en Inteligencia Artificial

Las siguientes son las características importantes de un sistema experto en IA:

• Máximo nivel de experiencia: un sistema experto en inteligencia artificial proporciona el más alto nivel de experiencia junto con eficiencia y precisión.
• Tiempo de Reacción: Un sistema experto en inteligencia artificial tiene un tiempo de reacción muy bajo. Se necesita menos tiempo que un experto humano para resolver el mismo problema complejo.
• Confiable: Un sistema experto en inteligencia artificial es confiable y libre de errores.
• Flexible: Un sistema experto en inteligencia artificial es flexible para abordar diferentes problemas.
• Efectivo: Un sistema experto en inteligencia artificial cuenta con un mecanismo robusto para resolver problemas complejos y luego administrarlos.
• Capaz: un sistema experto en inteligencia artificial puede manejar problemas complejos y brindar soluciones a tiempo.

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Sistema Experto en Componentes de Inteligencia Artificial

El sistema experto en IA tiene los siguientes componentes:

• Interfaz de usuario : es la parte más importante del software del sistema experto. La interfaz de usuario transfiere las consultas del usuario al motor de inferencia. Luego muestra los resultados al usuario. Actúa como un comunicador bidireccional entre el sistema experto y el usuario.
• Motor de inferencia: el motor de inferencia es la unidad central de procesamiento del sistema experto. Un motor de inferencia funciona con reglas y regulaciones para resolver problemas complejos. Utiliza información de la base de conocimientos. Selecciona de forma inteligente reglas y datos fácticos, los procesa y los aplica para responder a la consulta del usuario. También brinda un razonamiento adecuado sobre los datos en la base de conocimiento. Esto ayuda a detectar y deducir problemas complejos y previene la recurrencia. Y por último, el motor de inferencia formula conclusiones.

El motor de inferencia tiene las siguientes estrategias:

1. Encadenamiento hacia adelante: responde a la pregunta "¿Qué puede pasar en el futuro?"
2. Encadenamiento hacia atrás: responde a la pregunta "¿Por qué sucedió esto?"

• Base de conocimientos: la base de conocimientos es el centro de información. Contiene toda la información sobre los dominios problemáticos. Es como un gran depósito de información recopilada de varios expertos.

Componentes de la base de conocimientos

El conocimiento fáctico y heurístico se almacena en la base de conocimiento.

• Conocimiento fáctico: información relativa a los ingenieros del conocimiento.
• Conocimiento heurístico − Habilidad para evaluar y adivinar.

Otros términos clave utilizados en el sistema experto

Además de los componentes del sistema experto enumerados anteriormente, los siguientes términos también se usan ampliamente cuando se habla de sistemas expertos.

• Hechos y reglas : un hecho es una pequeña porción de conocimiento importante. Los hechos tienen un uso limitado. Un sistema experto selecciona las reglas para resolver un problema.
• Adquisición de conocimiento: la adquisición de conocimiento se refiere al método utilizado para extraer información específica del dominio mediante un sistema experto. El proceso comienza adquiriendo conocimiento de un experto humano, convirtiendo el conocimiento humano en hechos y reglas, y finalmente alimentando esas reglas a la base de conocimiento.

Participantes en Desarrollo de Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial

Los siguientes son el grupo clave de personas que forman parte del sistema experto

• Experto en el dominio : una persona o grupo de personas cuyas habilidades y conocimientos se adquieren para desarrollar la base de conocimientos.
• Ingeniero del conocimiento : una persona técnica que utiliza el conocimiento adquirido y lo integra con sistemas informáticos expertos.
• Usuario final : es una persona o grupo que utiliza el sistema experto para obtener consejos no proporcionados por un experto en el dominio.

Construyendo un Sistema Experto en Inteligencia Artificial

Sigue estos pasos para construir un sistema experto en inteligencia artificial

1. Determinar o descifrar las características del problema.
2. Los ingenieros de conocimiento y los expertos en el dominio colaboran para definir o descifrar el problema.
3. El ingeniero del conocimiento, después de definir el problema, lo traduce a un conocimiento comprensible del lenguaje informático. El ingeniero del conocimiento diseña el motor de inferencia que utiliza el conocimiento cuando se le llama para ayudar.
4. El experto en conocimientos también integra el uso de conocimientos desconocidos en el proceso de razonamiento con una explicación.

Tecnología de Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial

El sistema experto incluye las siguientes tecnologías:

• Entorno de desarrollo de sistemas expertos : incluye hardware como estaciones de trabajo y minicomputadoras.
• Lenguajes de programación simbólicos de alto nivel como PROgrammation en LOGique (PROLOG) y LISt Programming (LISP).
• Grandes bases de datos.
• Herramientas − Reduce el trabajo y es rentable.
• Shells : un sistema experto que no tiene una base de conocimiento.

Sistema Convencional vs Sistema Experto

La siguiente tabla describe las diferencias entre un sistema convencional y uno experto.

Experto Humano vs Sistema Experto

La siguiente tabla describe las diferencias entre un experto humano y la inteligencia artificial.

Beneficios del Sistema Experto en Inteligencia Artificial

Los siguientes son los beneficios de un sistema experto:

• Mejora la calidad de la toma de decisiones.
• Rentable, ya que reduce el gasto de consultar a expertos humanos al resolver un problema.
• Proporciona soluciones rápidas y robustas a problemas complejos en un dominio específico.
• Reúne conocimientos escasos y los utiliza de manera eficiente.
• Ofrece consistencia al proporcionar respuestas para problemas repetitivos.
• Mantiene una buena cantidad de información.
• Proporciona respuestas rápidas y precisas.
• Proporciona una explicación adecuada para la toma de decisiones.
• Resuelve problemas complejos y desafiantes.
• Trabaja constantemente sin fatiga.

Limitaciones del Sistema Experto en Inteligencia Artificial

Las siguientes son las limitaciones de un sistema experto:

• No es capaz de tomar decisiones en situaciones extraordinarias.
• Garbage-in Garbage-out (GIGO), si hay un error en la base de conocimientos, estamos obligados a tomar decisiones equivocadas.
• El costo de mantenimiento es más.
• Cada problema es diferente y los sistemas expertos tienen algunas limitaciones a la hora de resolver problemas variados. En tales casos, un experto humano es más creativo.

Aplicaciones del Sistema Experto en Inteligencia Artificial

Las siguientes son algunas de las aplicaciones de un sistema experto:

• MYCIN: Identifica diversas bacterias que causan infecciones agudas. Se recomiendan medicamentos según el peso del paciente.
• DENDRAL: Es un sistema experto para predecir la estructura molecular mediante análisis químico.
• PXDES: Predice la fase y el tipo de cáncer de pulmón
• CaDet: Identifica el cáncer en etapas tempranas
• Gestión de la información
• Hospitales e instalaciones médicas
• Gestión de la mesa de ayuda
• Evaluación del desempeño de los empleados
• Análisis de préstamo
• detección de virus
• Mantenimiento y reparación de proyectos.
• Optimización de almacén
• Planificación y programación
• La configuración de los objetos fabricados.
• Ayudar en la toma de decisiones financieras.
• Seguimiento y control de procesos
• Supervisar la operación de la planta y el controlador.
• Negociación del mercado de valores
• Programación de líneas aéreas y horarios de carga

Conclusión

Un sistema experto es cualquier sistema de toma de decisiones basado en computadora que sea interactivo y confiable para resolver problemas complejos. Un sistema experto se utiliza para aplicaciones tales como recursos humanos, mercado de valores, etc. Los beneficios clave de los sistemas expertos son una mejor calidad de decisión, reducción de costos, consistencia, velocidad y confiabilidad. Un sistema experto no brinda soluciones listas para usar y el costo de mantenimiento es alto.

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