Aplicaciones de los Sistemas Expertos en los negocios
DEFINICIN DE SISTEMAS EXPERTOSBajo el trmino de sistemas
expertos se encuentran un nuevo tipo de software que imita el
comportamiento de un experto humano en la solucin de un problema.
Puede almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado
y solucionar un problema mediante deduccin lgica de
conclusiones.
VENTAJAS DE SISTEMAS EXPERTOSSe crearon sistemas expertos que
adems basndose en algunas de accin (silogismos) y el anlisis de
posibilidades nos dan una ayuda muy til, en todas las ramas de la
accin humana. De este modo se crearon sistemas expertos para tareas
genricas: es decir para la monitorizacin y el diagnostico, adems de
los trabajos de simulacin de la realidad. Se est usando en gran
medida para la monitorizacin y diagnstico: como en plantas de
energa, grandes industrias, cohetes, control de trfico areo,
bsqueda de yacimientos petrolferos y hasta hospitales.
DESVENTAJAS DE SISTEMAS EXPERTOSTiene sus limitaciones propias,
al ser un especialista en tan solo un rea, pero un completo idiota
en casi todas las otras ramas del pensamiento humano y al ser
rule-base-sistgms (sistemas basados en reglas fijas), donde se
pierden algunas veces la creatividad y un sentido comn.
CAPACIDADES DE LOS SISTEMAS EXPERTOSLos siguientes expertos se
aplican por norma general en problemas que implican un
procedimiento basado en el conocimiento. Un procedimiento de
solucin basado en el conocimiento comprende las siguientes
capacidades.Utilizacin de normas o estructuras que contengan
conocimiento y experiencias de expertos especializados.Deduccin
lgica de conclusiones.Capaz de interpretar datas
ambiguos.Manipulacin de conocimientos afectados por valores de
probabilidad
FUNCION DE SISTEMAS EXPERTOSLa funcin de un sistemas experto es
la de aportar soluciones a problemas, como si de humanos se
tratara, es decir, capaz de mostrar soluciones inteligentes. Es
posible gracias a que al sistema lo crean con expertos (humanos),
que intentas estructuran y formatizar conocimientos ponindolos a
disposicin del sistema, para que este pueda resolver una funcin
dentro del mbito del problemas, de igual forma que lo hubiera hecho
un experto acceder a los conocimientos adquiridos por experiencia
es lo ms difcil, ya que los expertos, al igual que otras personas,
apenas lo reconocen como tales. Son buscados con mucho esfuerzo y
cuidado siendo descubiertos de uno en uno, poco a poco.
COMPONENTES DE UN SISTEMAS EXPERTOSLa base de conocimientos:La
base de conocimientos contiene todos los hechos, las reglas y los
procedimientos del dominio de aplicacin que son importantes para la
solucin del problema. Contiene el conocimiento de los hechos y la
experiencia de los expertos de un dominio determinado.Un sistema
experto contiene conocimiento de los hechos y de las experiencias
de los expertos en un dominio determinado.El mecanismo de
inferencia de un sistema experto puede simular la estrategia de
solucin de un experto. Es la unidad lgica con la que se extraen
conclusiones de la base de conocimiento, segn un mtodo fijo de
solucin de problemas que est configurado, limitando el
procedimiento humano de los expertos para solucionar problemas.
Una conclusin se produce mediante aplicacin de las reglas sobre
hechos presentes. Las funciones de mecanismo de inferencia son:1.
Determinacin de las acciones que tendr lugar, el orden en que lo
harn y como lo harn entre las diferentes partes del sistema
experto.2. Determinar cmo y cundo se procesaran las reglas, y dado
el caso tambin la eleccin de que reglas debern procesarse.3.
Control de dialogo con el usuario.
El componente explicativo:Explica al usuario la estrategia de
solucin encontrada y el porqu de las decisiones tomas. Las
soluciones descubiertas por los expertos deben poder ser
repetibles, tanto por lo el ingeniero del conocimiento en la base
de comprobacin, as como por usuario. La exactitud de los
resultados, slo podr ser controlada, naturalmente por los expertos.
Siempre es deseable que durante el trabajo de desarrollo del
sistema se conozca el grado de progreso en el procesamiento del
problema.
A pesar de insistir sobre la importancia del componente
explicativo es muy difcil y hasta ahora no se han conseguido
cumplir todos los requisitos de un buen componente explicativo.
Muchos representan el progreso y la consulta al sistema de forma
grfica, adems los componentes explicativos intentan ajustar su
funcin rastreando hacia atrs el camino de la solucin. Aunque
encontrar la forma de representar finalmente en un texto lo
suficiente inteligible las soluciones encontradas depara las
mayores dificultades.
Los componentes explicativos pueden ser suficientes para el
ingeniero del conocimiento, ya que est muy familiarizado con el
entorno del conocimiento de datos y a veces basta tambin para el
experto, pero para el usuario, que a menudo desconoce las sutilizas
del conocimiento de datos, los compones explicativos son todava un
poco satisfactorios.
La interfaz del usuario:Sirve para que ste pueda realizar una
consulta en un lenguaje lo ms natural posible. Este componente es
la forma en la que el sistema se presenta ante el usuario.
Requisitos o caractersticas de la interface que se presenta al
usuario al desarrollar el sistema.1.El aprendizaje del manejo debe
ser rpido.2.Debe evitarse en lo posible la entrada de datos
errneos.3.Los resultados deben presentarse en una forma clara para
el usuario.4.Las preguntas y explicaciones deben ser
comprensibles.
El componente de adquisicinOfrece ayuda a la estructuracin e
implementacin del conocimiento en la base de conocimientos. Un buen
componente de adquisicin ayudara considerablemente la labor del
ingeniero del conocimiento. Este puede concentrarse principalmente
en la estructuracin del conocimiento sin tener que dedicar tanto
tiempo en la actividad de programacin. Daremos unas reglas o
requisitos de nuestro componente de adquisicin.
Requisitos o caractersticas de los componentes de adquisicin.1.
El conocimiento, es decir, las reglas, los hechos, las relaciones
entre los hechos, debe poder introducirse de la forma ms sencilla
posible.2. Posibilidades de representacin clara en todas las
informaciones contenida en una base de conocimientos. 3.
Comprobacin automtica de la sintaxis.4. Posibilidad constante de
acceso al lenguaje de programacin.
CARACATERISTICAS
CAPACIDAD DE INFERENCIA DEDUCTIVA:Esto significa que los agentes
no solo deben recuperar la informacin almacenada en la base de
datos, sino hacer deducciones usando informacin para hacer
deducciones que produzcan nuevas informaciones para la base de
datos.
CRECIMIENTO DINAMICO:Porque los datos y las reglas estn sujetas
a constante revisin, es decir, es fcil devorar o modificar los
datos.
COLECCIN INTEGRADA DE CONOCIMIENTO:Los agentes que constituyen
el sistema pueden representar los juicios de muchos expertos en
varias partes del globo. Estas experiencias son guardadas en un
solo lugar por lo que es posible la utilizacin luego por los
expertos o no expertos tambin. Sin embargo, la real utilidad de ese
sistema es que permite un constante intercambio de datos y juicios
de lderes expertos, y esto permite la formacin de nuevas reglas e
ideas acerca del tema.
Sistema experto para resolver una situacin problemtica
relacionada con la economa.
PROCESO:
SISTEMA:
