Sistemas Expertos: Definición, Aplicaciones y Ejemplos

Sistemas Expertos

La Inteligencia artificial es la simulación de la inteligencia humana. Los sistemas informáticos intentan simular el funcionamiento del cerebro humano a través de las redes neuronales.

Estos sistemas son desarrollados para dominar un conocimiento en particular, que en el caso de un humano u organización serían considerados expertos, por eso se les conoce como sistemas expertos.

Qué son los sistemas expertos

Son sistemas basados en computadoras, interactivos y confiables, que pueden tomar decisiones y resolver problemas complejos. La toma de decisiones se considera el más alto nivel de inteligencia y experiencia humana.

La IA simula estos procesos y cuando hablamos de sistemas expertos nos referimos a la resolución de los problemas más complejos en un dominio específico.

En otras palabras, el software de IA tiene el suficiente conocimiento almacenado como para resolver problemas complejos que solo un experto humano podría resolver.

Pero estos sistemas también son capaces de expresar y razonar una idea sobre algún dominio del conocimiento.Los sistemas expertos fueron los antecesores de los sistemas actuales de inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje automático.

Por otro lado, los sistemas expertos se identifican a través de una variedad de características como por ejemplo el alto nivel de experiencia que proporciona eficiencia, precisión y resolución imaginativa de problemas. Además reacciona a tiempo justo, es decir, interactúa en un período de tiempo muy razonable con el usuario.

Los sistemas expertos son operadores confiables que no deben emitir ningún tipo de error. Además son muy flexibles y el mecanismo de compilación de información es muy efectivo. Finalmente, un sistema experto es capaz de manejar problemas y decisiones desafiantes. De esa manera, brinda las soluciones más concisas

Componentes de sistemas expertos

Esencialmente, los sistemas expertos cuentan con cinco componentes:

Base de conocimiento: en este componente se representan los hechos y reglas. Aquí se almacena el conocimiento en un dominio particular, así como en las reglas para resolver un problema, procedimientos y datos intrínsecos relevantes para el dominio.

Es el repositorio de los hechos, es decir, un gran contenedor de conocimiento que se obtiene de diferentes expertos de un campo específico.

Motor de inferencia: es el cerebro del sistema experto. Su función es obtener el conocimiento relevante de la base de conocimientos, interpretarlo y encontrar una solución relevante para el problema del usuario. Contiene las reglas de su base de conocimiento y las aplica a los hechos conocidos para inferir nuevos hechos. 

Así, proporciona razonamiento sobre la información en la base de conocimiento. Los motores de inferencia también pueden incluir una explicación y habilidades de depuración.

Módulo de adquisición de conocimiento y aprendizaje: es la parte de estos sistemas que permite que el sistema experto adquiera cada vez más conocimiento de diversas fuentes y lo almacene en la base de conocimiento.

Interfaz de usuario: es la parte más crucial del sistema experto. Este módulo hace posible que un usuario no experto interactúe con el sistema experto y encuentre una solución a un problema.

El componente toma la consulta de un usuario en una forma legible y pasa al motor de inferencia. Una vez allí, entran en funcionamiento los otros componentes y posteriormente muestra los resultados al usuario. En otras palabras, es una interfaz que ayuda al usuario a comunicarse con el sistema experto.

Módulo de explicación: en este módulo el sistema experto da una explicación al usuario sobre cómo el sistema experto llegó a una conclusión particular.

De esa manera, argumenta los resultados presentados con la mayor exactitud.

Aplicaciones y ejemplos de sistemas expertos

Existen muchos ejemplos de sistemas expertos, pero compartimos algunos a continuación:

MYCIN: es uno de los primeros sistemas expertos basados ​​en el encadenamiento hacia atrás. 

Este sistema es capaz de identificar varias bacterias que pueden causar infecciones agudas y también puede recomendar medicamentos según el peso del paciente.

DENDRAL: es un sistema experto basado en inteligencia artificial utilizado para el análisis químico. 

El sistema puede predecir la estructura molecular, basado en los datos espectrográficos de una sustancia.

R1 / XCON: es usado en el campo de la informática. Es capaz de seleccionar un software específico para generar un sistema informático a gusto del usuario.

PXDES: es un gran sistema para la medicina moderna. Puede determinar fácilmente el tipo y el grado de cáncer de pulmón en un paciente a través de un análisis de datos.

CaDet: también es un sistema de apoyo clínico que podría identificar el cáncer en etapas tempranas.

DXplain: otro sistema de apoyo clínico, pero en este caso, tiene la capacidad de sugerir una variedad de enfermedades según los hallazgos del médico.

En general, en cuanto a las aplicaciones de estos sistemas expertos, algunas de las más populares son:

  • Gestión de la información.
  • Hospitales e instalaciones médicas.
  • Gestión de servicios de ayuda.
  • Evaluación del desempeño de los empleados.
  • Análisis de préstamos.
  • Detección de virus.
  • Útil para proyectos de reparación y mantenimiento.
  • Optimización de almacenes.
  • Planificación y programación.
  • La configuración de objetos fabricados.
  • Toma de decisiones financieras Publicación de conocimiento.
  • Monitorización y control de procesos.
  • Supervisar el funcionamiento de la planta y el controlador.
  • Bolsa de comercio.
  • Horarios de aerolínea y horarios de carga.

Por tanto, un sistema experto toma hechos  y heurísticas para resolver problemas complejos de toma de decisiones. En ese orden, la calidad mejorada de las decisiones, la reducción de costos, la consistencia, la confiabilidad, la velocidad son los beneficios clave de un sistema experto.

Sin embargo, se debe tomar en cuenta que un sistema experto no puede dar soluciones creativas y su mantenimiento puede ser costoso. Fuera de eso, sus aplicaciones son muy amplias y son muy útiles para asegurar información rápida y precisa.