SISTEMAS EXPERTOS: ESTRUCTURA Y LOGICA DE FUNCIONAMIENTO

SISTEMAS EXPERTOS: ESTRUCTURA Y LOGICA DE FUNCIONAMIENTO

Los sistemas expertos se basan en la simulación del razonamiento humano. El razonamiento humano tiene para ellos, un doble interés: por una parte, el del análisis del razonamiento que seguiría un experto humano en la materia a fin de poder codificarlo mediante el empleo de un determinado lenguaje informático; por otra, la síntesis artificial, de tipo mecánico, de los razonamientos de manera que éstos sean semejantes a los empleados por el experto humano en la resolución de la cuestión planteada. Estos dos campos de interés han conducido a los investigadores que trabajan en el campo de la inteligencia artificial (de la cual los sistemas expertos son un campo preferente) a intentar establecer una metodología que permita verificar el intercambio con los expertos humanos y aislar los diversos tipos de razonamiento existentes (inductivo, deductivo, formal, etc.), así como construir los elementos necesarios para modelizarlos.

 Los sistemas expertos son, por lo tanto, intermediarios entre el experto humano, que transmite sus conocimientos al sistema, y el usuario de dicho sistema, que lo emplea para resolver los problemas que se le plantean con la competencia de un especialista en la materia y que, además, puede adquirir una destreza semejante a la del experto gracias a la observación del modo de actuar de la máquina. Los sistemas expertos son, pues, simultáneamente, un sistema de ejecución y un sistema de transmisión del conocimiento. 

Asimismo, los sistemas expertos se definen mediante su arquitectura; obtienen, por lo tanto, una realidad palpable. Mientras que en las operaciones de programación clásicas se diferencia únicamente entre el propio programa y los datos, en el caso de los sistemas expertos se diferencian tres componentes principales. Son los siguientes:

• Base de conocimiento
• Base de hechos
• Motor de inferencia 

La base de conocimientos aloja la totalidad de las informaciones específicas relativas al campo del saber deseado Está escrita en un lenguaje específico de representación de los conocimientos que contiene y en el cual el experto puede definir su propio vocabulario técnico. A la inversa de lo que sucede en los programas clásicos, en la base de conocimientos las informaciones entran tal como llegan, ya que el orden no influye en los resultados obtenidos. Sucede así porque cada elemento de conocimiento es comprensible por sí mismo tomado de forma aislada y, por lo tanto, no es necesario referirse al contexto en el cual está inserto.

La información se representa, por regla general, mediante reglas de producción o redes semánticas. Las reglas de producción constituyen el método más utilizado para construir bases de conocimientos en los sistemas expertos. Llamadas también implicaciones lógicas, su estructura es la siguiente: para unas ciertas causas, unos efectos; o, para determinadas condiciones, ciertas consecuencias. Junto a cada regla, se almacena también su porcentaje en forma de probabilidad. Éste indica, mediante un tanto por ciento, el grado de certeza de las consecuencias que se obtienen como resultado de la aplicación de la regla de producción. En cuanto a las redes semánticas, se trata de un método de construcción de bases de conocimientos en el cual los conocimientos se muestran mediante un grafo en el que los vértices representan los conceptos u objetos y las aristas indican las relaciones entre ellos.

Además el sistema dispone de la llamada base de hechos, que alberga los datos propios correspondientes a los problemas que se desea tratar con la ayuda del sistema. Asimismo, a pesar de ser la memoria de trabajo, la base de hechos puede desempeñar el papel de memoria auxiliar. La memoria de trabajo memoriza todos los resultados intermedios, permitiendo conservar el rastro de los razonamientos llevados a cabo. Puede, por eso, emplearse para explicar el origen de las informaciones deducidas por el sistema en el transcurso de una sesión de trabajo o para llevar a cabo la descripción del comportamiento del propio sistema experto. Al principio del período de trabajo, la base de hechos dispone únicamente de los datos que le ha introducido el usuario del sistema, pero, a medida que va actuando el motor de inferencias, contiene las cadenas de inducciones y deducciones que el sistema forma al aplicar las reglas para obtener las conclusiones buscadas.

El último elemento, el motor de inferencias, es un programa que, mediante el empleo de los conocimientos puede resolver el problema que está especificado. Lo resuelve gracias a los datos que contiene la base de hechos del sistema experto. Por regla general, el tipo de reglas que forman la base de conocimientos es tal que, si A es válido, puede deducirse B como conclusión. En este caso, la tarea que lleva a cabo el motor de inferencias es la de seleccionar, validar y activar algunas reglas que permiten obtener finalmente la solución correspondiente al problema planteado.

Los sistemas expertos dentro de la inteligencia artificial, son capaces de realizar algo muy parecido a “razonar y pensar”. Permiten crear maquinas que razonan en un espacio restringido de conocimientos, siguiendo los pasos que seguiría un experto humano. Actual como un especialista humano en un dominio particular o área de conocimiento. El experto humano transmite su conocimiento al sistema, y el usuario lo utiliza para resolver problemas con la eficacia del especialista. El usuario también puede aprender observando, es decir, puede considerarse al sistema experto como un medio de ejecución y transmisión del conocimiento. 

La característica fundamental de un sistema experto es que separa los conocimientos almacenados (base del conocimiento) del programa que los controla (motor de inferencia). Los datos propios de un determinado problema se almacenan en una base de datos aparte (base de hechos).

Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).

Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo.

• ·         Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: Los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.

• Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema:

Son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.

Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.

Estructura básica de un SE:

• Bases de conocimiento (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.
• Base de hechos (Memoria de trabajo): Contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.
• Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano.
• Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.
• Interfaz de usuario: Es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.

Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:

·         Basados en reglas previamente establecidas.

·          Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).

·         Basados en redes bayesianas.

En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:

• ·  Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
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• ·         Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
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• ·         Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.

Ventajas y limitaciones de los Sistemas Expertos:

Ventajas:

• Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.
• Replicación: Una vez programado un SE lo podemos replicar infinidad de veces.
• Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
• Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo
• Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.
• Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
• Consolidar varios conocimientos.
• Apoyo Académico.

Limitaciones:

• Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede gestar hijos.
• Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos
• Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.
• Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.
• Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
• Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.
• Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.

Ejemplos importantes:

• ·         Dendral
• ·         XCon
• ·         Dipmeter Advisor
• ·         Mycin
• ·         CADUCEUS
• ·         R1
• ·         CLIPS, Jess
• ·         Prolog

Tareas que realiza un SE:

• ·         Monitorización

La monitorización es un caso particular de la interpretación, y consiste en la comparación continua de los valores de las señales o datos de entrada y unos valores que actúan como criterios de normalidad o estándares. En el campo del mantenimiento predictivo los Sistemas Expertos se utilizan fundamentalmente como herramientas de diagnóstico. Se trata de que el programa pueda determinar en cada momento el estado de funcionamiento de sistemas complejos, anticipándose a los posibles incidentes que pudieran acontecer. Así, usando un modelo computacional del razonamiento de un experto humano, proporciona los mismos resultados que alcanzaría dicho experto.

• Diseño

Diseño es el proceso de especificar una descripción de un artefacto que satisface varias características desde un número de fuentes de conocimiento.

El diseño se concibe de distintas formas:

El diseño en ingeniería es el uso de principios científicos, información técnica e imaginación en la definición de una estructura mecánica, máquina o sistema que ejecute funciones específicas con el máximo de economía y eficiencia.

El diseño industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniería, es un intento consciente de traer forma y orden visual a la ingeniería de hardware donde la tecnología no provee estas características.

Los SE en diseño ven este proceso como un problema de búsqueda de una solución óptima o adecuada. Las soluciones alternas pueden ser conocidas de antemano o se pueden generar automáticamente probándose distintos diseños para verificar cuáles de ellos cumplen los requerimientos solicitados por el usuario, ésta técnica es llamada “generación y prueba”, por lo tanto estos SE son llamados de selección. En áreas de aplicación, la prueba se termina cuando se encuentra la primera solución; sin embargo, existen problemas más complejos en los que el objetivo es encontrar la solución óptima.

·         Planificación

La planificación es la realización de planes o secuencias de acciones y es un caso particular de la simulación. Está compuesto por un simulador y un sistema de control. El efecto final es la ordenación de un conjunto de acciones con el fin de conseguir un objetivo global.

            Los problemas que presentan la planificación mediante SE son los siguientes:

ü  Existen consecuencias no previsibles, de forma que hay que explorar y explicar varios planes.

ü  Existen muchas consideraciones que deben ser valoradas o incluirles un factor de peso.

ü  Suelen existir interacciones entre planes de sus objetivos diversos, por lo que deben elegirse soluciones de compromiso.

ü  Trabajo frecuente con incertidumbre, pues la mayoría de los datos con los que se trabaja son más o menos probables pero no seguros.

ü  Es necesario hacer uso de fuentes diversas tales como bases de datos.

·         Control

      Un sistema de control participa en la realización de las tareas de interpretación, diagnóstico y reparación de forma secuencial. Con ello se consigue conducir o guiar un proceso o sistema. Los sistemas de control son complejos debido al número de funciones que deben manejar y el gran número de factores que deben considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso del conocimiento, y por tanto de los SE.

      Un sistema de control participa en la realización de las tareas de interpretación, diagnóstico y reparación de forma secuencial. Con ello se consigue conducir o guiar un proceso o sistema. Los sistemas de control son complejos debido al número de funciones que deben manejar y el gran número de factores que deben considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso del conocimiento, y por tanto de los SE.

      La reparación, corrección, terapia o tratamiento consiste en la proposición de las acciones correctoras necesarias para la resolución de un problema. Los SE en reparación tienen que cumplir diversos objetivos, como son: Reparación lo más rápida y económicamente posible. Orden de las reparaciones cuando hay que realizar varias. Evitar los efectos secundarios de la reparación, es decir la aparición de nuevas averías por la reparación.

Fuente: 

http://dcb.fi-c.unam.mx/users/miguelegc/tutoriales/tutorialcd/sstms_xprts.htm