Sistema expert

Un sistema expert (ES) és un sistema informàtic que emula el raonament actuant tal i com ho faria un expert en qualsevol àrea de coneiximent.^[1]

Els sistemes experts són una de les aplicacions de l'inteligència artificial que pretenen simular el raonament humà, de la mateixa manera que ho faria un expert en un àrea d'especialisació.^[2]^[3]^[4]

Els sistemes experts estan dissenyats per a resoldre problemes complexos per mig del raonament a través de cossos de coneiximent, representats principalment com normes sí-llavors més que a través de còdic de procediment convencional.^[5] Els primers sistemes experts es varen crear en la década de 1970 i despuix varen proliferar en els anys 80.^[6] Els sistemes experts varen ser una de les primeres formes de software d'inteligència artificial (IA) realment exitoses.^[7]^[8]^[9]^[10]^[11]^[12]^[13] Un sistema expert es dividix en dos subsistema: el motor d'inferència i la base de coneiximent. La base de coneiximent representa fets i regles. El motor d'inferència aplica les regles als fets coneguts per a deduir nous fets. Els motors d'inferència també poden incloure habilitats d'explicació i depuració.

Tipos de sistemes experts

Principalment existixen tres tipos de sistemes experts:

Basats en regles prèviament establides o RBR (Rule Based Reasoning).

Basats en casos o CBR (Case Based Reasoning).
Basats en rets bayesianas.

En cada u d'ells, la solució a un problema plantejat s'obté:

Aplicant regles heurístiques recolzades generalment en llògica difusa per a la seua evaluació i aplicació.

Aplicant el raonament basat en casos, a on la solució a un problema similar plantejat en anterioritat s'adapta al nou problema.
Aplicant rets bayesianas, basades en estadística i en el teorema de Bayes.

Ventages i llimitacions dels sistemes experts

Ventages

L'objectiu dels sistemes basats en el coneiximent és fer que l'informació crítica requerida per a que el sistema funcione siga explícita en lloc d'implícita.^[14] En un programa informàtic tradicional, la llògica està incrustada en un còdic que, per lo general, solament pot ser revisat per un especialiste en TU. En un sistema expert, l'objectiu era especificar les regles en un format que fora intuïtiu i fàcil d'entendre, revisar i inclús editar per experts en el domini en lloc d'experts en TU. Els beneficis d'esta representació del coneiximent explícita varen ser el desenroll ràpit i la facilitat de manteniment.

La facilitat de manteniment és el benefici més obvi. Açò es va conseguir de dos maneres. En primer lloc, en eliminar la necessitat d'escriure còdic convencional, molts dels problemes normals que poden causar inclús menuts canvis en un sistema podrien evitar-se en sistemes experts. Essencialment, el fluix llògic del programa (a lo manco en el nivell més alt) era simplement un fet per al sistema, simplement invocar el motor d'inferència. Esta també va ser una raó per al segon benefici: creació ràpida de prototips. En un shell de sistema expert, va ser possible ingressar algunes regles i tindre un prototip desenrollat en dies en lloc dels mesos o anys típicament associats en proyectes complexos de TU.

Un reclam per als shells de sistemes experts que es feya a sovint era que eliminaven la necessitat de programadors capacitats i que els experts podien desenrollar sistemes per sí mateixos. En realitat, açò rara volta o mai va ser cert. Si be les regles per a un sistema expert eren més comprensibles que el còdic de computadora típic, encara tenien una sintaxis formal en la que una menge o un atre caràcter fòra de lloc podia causar estralls com en qualsevol atre llenguage informàtic. Ademés, a mida que els sistemes experts varen passar dels prototips en el laboratori a l'implementació en el món empresarial, els problemes d'integració i manteniment es varen tornar molt més crítics. Inevitablement, varen sorgir demandes per a integrar-se i aprofitar grans bases de senyes i sistemes heretats. Per a conseguir açò, l'integració requeria les mateixes habilitats que qualsevol atre tipo de sistema.^[15]

Resumint els beneficis de l'us de sistemes experts, es poden destacar els següents:^[16]

Permanència: a diferència d'un expert humà, un ES no envellix, i per tant no sofrix pèrdua de facultats en el pas del temps.
Replicació: una volta programat un Li'l podem replicar infinitat de voltes.
Rapidea: un ES pot obtindre informació d'una base de senyes i realisar càlculs numèrics molt més ràpit que qualsevol ser humà.
Baix cost: a pesar de que el cost inicial puga ser elevat, gràcies a la capacitat de duplicació el cost finalment és baix.
Entorns perillosos: un ES pot treballar en entorns perillosos o amoladors per al ser humà.
Fiabilitat: els ES no es veuen afectats per condicions externes, un humà sí (cansanci, pressió, etc.).
Consolidar varis coneiximents.
Respal acadèmic.

Llimitacions

Sentit comú: per a un ES no hi ha res obvi. Per eixemple, un sistema expert sobre medicina podria admetre que un home du 40 mesos embarassat, a no ser que s'especifique que açò no és possible ya que un home no pot gestar fills.
Llenguage natural: en un expert humà podem mantindre una conversació informal mentres que en un ES no podem.
Capacitat d'aprenentage: qualsevol persona deprén en relativa facilitat dels seus errors i d'errors aliens, que un ES faça açò és molt complicat.
Perspectiva global: un expert humà és capaç de distinguir quins són les qüestions rellevants d'un problema i separar-les de qüestions secundàries.
Capacitat sensorial: un ES carix de sentits.
Flexibilitat: un humà és sumament flexible a l'hora d'acceptar senyes per a la resolució d'un problema.
Coneiximent no estructurat: un ES no és capaç de manejar coneiximent poc estructurat.
Un sistema expert no posseïx sentiments ni pot comprendre certes emocions i conceptes humans com el matrimoni, la moralitat, l'amor o planejar el futur.

Eixemples importants dels sistemes experts

Tasques

Monitorisació

La monitorisació és un cas particular de l'interpretació, i consistix en la comparació contínua dels valors de les senyals o senyes d'entrada i uns valors que actuen com a criteris de normalitat o estàndars. En el camp del manteniment predictiu els Sistemes Experts s'utilisen fonamentalment com a ferramentes de diagnòstic. Es tracta de que el programa puga determinar en cada moment l'estat de funcionament de sistemes complexos, anticipant-se als possibles incidents que pogueren ocórrer. Aixina, usant un model computacional del raonament d'un expert humà, proporciona els mateixos resultats que alcançaria dit expert.^{cita requerida}

Dissenye

Disseny és el procés que consistix en especificar una descripció d'un artefacte que satisfà vàries característiques des d'un número de fonts de coneiximent. El disseny es concep de distintes formes:

El disseny en ingenieria consistix en l'us de principis científics per a conseguir el màxim grau d'economia i eficiència.
El disseny industrial busca rectificar les omissions de l'ingenieria, és un intent conscient de dur forma i orde visual a l'ingenieria d'hardware a on la tecnologia no proveïx estes característiques.

Els ES en disseny veuen este procés com un problema de busca d'una solució òptima o adequada. Les solucions alternatives poden ser conegudes de bestreta o es poden generar automàticament provant distints dissenys per a verificar quins d'ells complixen els requeriments solicitats per l'usuari, esta tècnica és anomenada “generació i prova”, per lo tant estos SE són cridats de selecció. En àrees d'aplicació, la prova es termina quan es troba la primera solució; no obstant, existixen problemes més complexos en els que l'objectiu és trobar la solució òptima.

Planificació

La planificació és la realisació de plans o seqüències d'accions i és un cas particular de la simulació. Està compost per un simulador i un sistema de control. L'efecte final és l'ordenació d'un conjunt d'accions en la finalitat de conseguir un objectiu global.

Els problemes que presenten la planificació per mig des són els següents:

Existixen conseqüències no previsibles, de manera que cal explorar i explicar varis plans.
Existixen moltes consideracions que deuen ser valorades o incloure'ls un factor de pes.
Solen existir interaccions entre plans de subobjetivos diversos, per lo que deuen elegir-se solucions de compromís.
Treball freqüent en incertitut, puix la majoria de les senyes en els que es treballa són més o menys provables pero no segurs.
És necessari fer us de fonts diverses tals com a bases de senyes.

Control

Un sistema de control participa en la realisació de les tasques d'interpretació, diagnòstic i reparació de forma seqüencial. En això es conseguix conduir o guiar un procés o sistema. Els sistemes de control són complexos pel número de funcions que deuen manejar i el gran número de factors que deuen considerar; esta complexitat creixent és una atra de les raons que apunten a l'us del coneiximent, i per tant dels ES.

cal aclarir que els sistemes de control poden ser en llaç obert, si en el mateix la realimentació o el pas d'un procés a un atre ho realisa l'operador, o en llaç tancat si no té que intervindre l'operador en ninguna parte del mateix. Reparació, correcció o teràpia.

La reparació, correcció, teràpia o tractament consistix en la proposició de les accions correctores necessàries per a la resolució d'un problema. Els ES en reparació tenen que complir diversos objectius, com són:

Reparació lo més ràpida i econòmicament possible. Orde de les reparacions quan cal realisar vàries. Evitar els efectes secundaris de la reparació, és dir l'aparició de noves averies per la reparació.

Simulació

La simulació és una tècnica que consistix en crear models basats en fets, observacions i interpretacions sobre la computadora, a fi d'estudiar el comportament dels mateixos per mig de l'observació de les eixides per a un conjunt d'entrades. Les tècniques tradicionals de simulació requerixen models matemàtics i llògics, que descriuen el comportament del sistema baix estudi. L'ocupació dels ES per a la simulació ve motivat per la principal característica dels ES, que és la seua capacitat per a la simulació del raonament d'un expert humà, que és un procés complex.

En l'aplicació dels ES para simulació cal diferenciar cinc configuracions possibles:

Un ES pot dispondre d'un simulador en la finalitat de comprovar les solucions i en el seu cas rectificar el procés que seguix.
Un sistema de simulació pot contindre com a part del mateix a un S'i per lo tant l'ES no té que ser necessàriament de simulació.
Un ES pot controlar un procés de simulació, és dir que el model està en la base de coneiximent de l'ES i la seua evolució és funció de la base de fets, la base de coneiximents i el motor d'inferència, i no d'un conjunt d'equacions aritmètic – llògiques.
Un ES pot utilisar-se com a conseller de l'usuari i del sistema de simulació.
Un ES pot utilisar-se com a caraça o sistema frontal d'un simulador en la finalitat de que l'usuari reba explicació i justificació dels processos.

Instrucció

Un sistema d'instrucció realisarà un seguiment del procés d'aprenentage. El sistema detecta errors i identifica el remei adequat, és dir, desenrolla un pla d'ensenyança que facilita el procés d'aprenentage i la correcció d'errors.

Recuperació d'informació

Els ES, en la seua capacitat per a combinar informació i regles d'actuació, han segut vists com una de les possibles solucions al tractament i recuperació d'informació, no solament documental. La década de 1980 va ser prolija en investigació i publicacions sobre experiments d'este orde, interés que encara no ha disminuït.

Lo que diferencia a este sistema d'un sistema tradicional de recuperació d'informació és que estos últims solament són capaços de recuperar lo que existix explícitament, mentres que un ES deu ser capaç de generar informació no explícita, raonant en els elements que se li donen. Pero la capacitat dels S'en l'àmbit de la recuperació de l'informació no es llimita a la recuperació. Poden utilisar-se per a ajudar a l'usuari, en selecció de recursos d'informació, en filtrat de respostes, etc. Un ES pot actuar com un intermediari inteligent que guia i recolza el treball de l'usuari final.

Vore també

Referències

↑ Jackson, Peter (1998). Introduction To Expert Systems, 3 edició, Addison Wesley, p. 2. ISBN 978-0-201-87686-4.
↑ «Sistemes Experts: Definició, Aplicacions i Eixemples» (en espanyol). Consultat el 21 de giner de 2021.
↑ «Sistema expert: definició i components» (en espanyol). Consultat el 21 de giner de 2021.
↑ «Sistemes Experts» (en espanyol). Archivat des d'el original, el 9 de decembre de 2021. Consultat el 21 de giner de 2021.
↑ Pcmag.com (ed.): «Conventional programming». Archivat des d'el original, el 2012-10-14. Consultat el 2013-09-15.
↑ Leondes, Cornelius T. (2002). Expert systems: the technology of knowledge management and decision making for the 21st century, pp. 1–22. ISBN 978-0-12-443880-4.
↑ (1995) Simon & Schuster (ed.). Artificial Intelligence: A Modern Approach, pp. 22–23. ISBN 978-0-13-103805-9.
↑ ACM, 1998, I.2.1.
↑ Russell y Norvig, 2003, pp. 22−24.
↑ Luger y Stubblefield, 2004, pp. 227–331.
↑ Nilsson, 1998, chpt. 17.4.
↑ McCorduck, 2004, pp. 327–335, 434–435.
↑ Crevier, 1993, pp. 145–62, 197−203.
↑ (1983) Building Expert Systems, Addison-Wesley, p. 6. ISBN 978-0-201-10686-2.
↑ “Expert system applications in business: a review and analysis of the literature” . Information and Management 29 (3): 141–152. doi:10.1016/0378-7206(95)00023-p.
↑ Kiryanov, Denis Aleksandrovich. “Hybrid categorical expert system for use in content aggregation”. Software Systems and Computational Methods (4): 1–22. doi:10.7256/2454-0714.2021.4.37019. ISSN 2454-0714.

Bibliografia

(2004) Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, 5th edició, The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc.. ISBN 978-0-8053-4780-7.
Nilsson, Nils J. (1998). Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers. ISBN 978-1-55860-467-4.

Enllaços externs

Sistemes experts en aplicacions reals (anglés)

Referències

Este artícul conté una traducció derivada de «Sistema experto» de Wikipedia en castellà publicada baix la Llicència de documentació lliure de GNU i la Llicència Creative Commons Reconeiximent-CompartirIgual 4.0 Internacional.

[Jackson1998-1] Jackson, Peter (1998). Introduction To Expert Systems, 3 edició, Addison Wesley, p. 2. ISBN 978-0-201-87686-4.

[2] «Sistemes Experts: Definició, Aplicacions i Eixemples» (en espanyol). Consultat el 21 de giner de 2021.

[3] «Sistema expert: definició i components» (en espanyol). Consultat el 21 de giner de 2021.

[4] «Sistemes Experts» (en espanyol). Archivat des d'el original, el 9 de decembre de 2021. Consultat el 21 de giner de 2021.

[5] Pcmag.com (ed.): «Conventional programming». Archivat des d'el original, el 2012-10-14. Consultat el 2013-09-15.

[durkinhistory-6] Leondes, Cornelius T. (2002). Expert systems: the technology of knowledge management and decision making for the 21st century, pp. 1–22. ISBN 978-0-12-443880-4.

[Simon_&_Schuster-7] (1995) Simon & Schuster (ed.). Artificial Intelligence: A Modern Approach, pp. 22–23. ISBN 978-0-13-103805-9.

[FOOTNOTEACM1998{{{c}}}I.2.1-8] ACM, 1998, I.2.1.

[FOOTNOTERussellNorvig2003{{{c}}}22−24-9] Russell y Norvig, 2003, pp. 22−24.

[FOOTNOTELugerStubblefield2004{{{c}}}227–331-10] Luger y Stubblefield, 2004, pp. 227–331.

[FOOTNOTENilsson1998{{{c}}}chpt._17.4-11] Nilsson, 1998, chpt. 17.4.

[FOOTNOTEMcCorduck2004{{{c}}}327–335,_434–435-12] McCorduck, 2004, pp. 327–335, 434–435.

[FOOTNOTECrevier1993{{{c}}}145–62,_197−203-13] Crevier, 1993, pp. 145–62, 197−203.

[14] (1983) Building Expert Systems, Addison-Wesley, p. 6. ISBN 978-0-201-10686-2.

[Wong_1995_141–152-15] “Expert system applications in business: a review and analysis of the literature” . Information and Management 29 (3): 141–152. doi:10.1016/0378-7206(95)00023-p.

[:0-16] Kiryanov, Denis Aleksandrovich. “Hybrid categorical expert system for use in content aggregation”. Software Systems and Computational Methods (4): 1–22. doi:10.7256/2454-0714.2021.4.37019. ISSN 2454-0714.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]