Source: https://es.scribd.com/doc/37366091/Tesis
Timestamp: 2016-02-13 22:22:01+00:00

Document:
SubirSign inJoinBooksAudiobooksComicsSheet MusicScribd Selects BooksHand-picked favorites from our editorsScribd Selects AudiobooksHand-picked favorites from our editorsScribd Selects ComicsHand-picked favorites from our editorsScribd Selects Sheet MusicHand-picked favorites from our editorsTop BooksWhat's trending, bestsellers, award-winners & moreTop AudiobooksWhat's trending, bestsellers, award-winners & moreTop ComicsWhat's trending, bestsellers, award-winners & moreTop Sheet MusicWhat's trending, bestsellers, award-winners & moreCategoriesArts & IdeasBiography & MemoirBusiness & LeadershipChildren'sComputers & TechnologyCooking & FoodCrafts & HobbiesFantasyFiction & LiteratureHappiness & Self-HelpHealth & WellnessHistoryHome & GardenHumorLGBTMystery, Thriller & CrimePolitics & EconomyReferenceReligionRomanceScience & NatureScience FictionSociety & CultureSports & AdventureTravelYoung AdultCategoriesArts & IdeasBiography & MemoirBusiness & LeadershipChildren'sComputers & TechnologyCooking & FoodFantasyFiction & LiteratureHappiness & Self-HelpHealth & WellnessHistoryHome & GardenHumorLGBTMystery, Thriller & CrimePolitics & EconomyReferenceReligionRomanceScience & NatureScience FictionSociety & CultureSports & AdventureTravelYoung AdultCategoriesAdaptationsChildren’sCrime & MysteryFictionHumorMangaNonfictionRomanceSciFi, Fantasy & HorrorSuperheroesYoung AdultPublishersArcanaArchie ComicsBOOM! StudiosDynamiteIDW PublishingKingstone ComicsMarvel ComicsSpace Goat ProductionsTop Cow ComicsTop Shelf ProductionsValiant Comics ZenescopeDifficultyBeginnerIntermediateAdvancedMixedInstrumentBrassDrums & PercussionGuitar, Bass, and FrettedPianoStringsVocalWoodwindsGenreClassicalCountryFolkJazz & BluesMovies & MusicalsPop & RockReligious & HolidayStandardsP. 1TesisTesis|Views: 1.590|Likes: 42Publicado porRamy MatosMore info:Published by: Ramy Matos on Sep 13, 2010Copyright:Attribution Non-commercialAvailability:Read on Scribd mobile: iPhone, iPad and Android.download as DOC, PDF, TXT or read online from ScribdFlag for inappropriate content|Agregar a la colecciónSee moreSee lesshttps://es.scribd.com/doc/37366091/Tesis06/11/2013pdftextoriginalSectionsINTRODUCCIÓNINFORMACIÓN GENERAL1. ANTECEDENTES Y CONCEPTOS BÁSICOS1.1 CONCEPTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL1.2 HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL1.3 CONCEPTO DE SISTEMA EXPERTO3. GENERALIDADES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS3.1 ¿QUÉ SON LOS SISTEMAS EXPERTOS?3.2 LOS EXPERTOS HUMANOS3.3 DIFERENCIAS ENTRE UN EXPERTO Y UN NO EXPERTO HUMANOTabla 3.1 Diferencias entre un experto y un no experto humano3.4 DIFERENCIAS ENTRE UN SE Y UN PROGRAMA TRADICIONAL3.5 DIFERENCIAS ENTRE UN SISTEMA EXPERTO Y UN EXPERTO HUMANOTabla 3.3 Diferencias entre un Sistema Experto y un Experto Humano3.6 VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS3.7 FORMA EN QUE LOS USUARIOS INTERACTÚAN CON LOS SE3.8 SISTEMA EXPERTO VS. SISTEMA CLÁSICO4. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO4.1. LÓGICA PROPOSICIONAL4.2 LÓGICA DE PREDICADOS4.2.1. Ventajas y desventajas de la lógica de predicados4.3 REGLAS DE PRODUCCIÓN4.3.1. Ventajas y desventajas de las reglas de producción4.4 REDES ASOCIATIVAS4.4.1. Ventajas y desventajas de las Redes Asociativas4.5 ESTRUCTURAS FRAME4.5.1. Ventajas y desventajas de los frames4.6. REPRESENTACIÓN ORIENTADA A OBJETOS4.6.1. Ventajas y desventajas de la representación orientada a objetos5. COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO6. CONSTRUCCIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO6.1 ASPECTOS GENERALES6.1.1 El Equipo de Desarrollo6.1.2 Construcción de las principales partes de un SE6.2 METODOLOGÍAS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE SE6.2.1 Metodología de Prototipos6.2.2 Metodología Orientada a Objetos6.3 LENGUAJES UTILIZADOS EN LA CONSTRUCCIÓN DE SE6.3.1 LISP6.3.2 CLIPS6.3.3 Prolog6.3.4 Smalltalk6.3.5. C y C++6.4 HERRAMIENTAS Y SHELLS UTILIZADOS EN LA CONSTRUCCIÓN DE SE6.4.1 Gold Works II6.4.2 ART6.4.3 LOOPS6.4.4 KEE6.4.5 Humble6.4.6 EMYCIN7. TAREAS QUE REALIZAN LOS SISTEMAS EXPERTOS7.1 INTERPRETACIÓN, DIAGNÓSTICO Y MONITOREO7.2 DISEÑO Y SELECCIÓN7.3 PLANIFICACIÓN7.4 CONTROL7.5 REPARACIÓN, CORRECCIÓN O TERAPIA7.6 SIMULACIÓN, PRONÓSTICO O PREDICCIÓN7.7 INSTRUCCIÓN7.8 RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN9.1 MEDICINA9.2 ANÁLISIS DE ESTADOS FINANCIEROS9.3 PLANIFICACIÓN FINANCIERA9.4 INDUSTRIA9.5 ELECTRÓNICA, INFORMÁTICA Y TELECOMUNICACIONES9.6 MILITAR9.7 CONTABILIDAD9.8 ROBÓTICA9.9 RECONOCIMIENTO DE PATRONES9.10 OTROS CAMPOS DE APLICACIÓN10. EJEMPLOS DE SISTEMAS EXPERTOS EN EMPRESAS10.1 EN LA INDUSTRIA10.2 EN CONTABILIDAD8710.3 EN ANÁLISIS DE ESTADOS FINANCIEROS10.4 EN PLANIFICACIÓN FINANCIERA10.5 EN LA AVIACIÓN10.6 EN MEDICINA11. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓNVARIABLES DEPENDIENTES:VARIABLES INDEPENDIENTES:VARIABLES INTERVINIENTES:HIPÓTESIS12. RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓNANÁLISIS DEL PRODUCTO FINAL13. PRODUCTO FINALSISTEMA EXPERTO EN UNA EMPRESA CON UN GRADO DE RESISTENCIA MÍNIMO14. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROSBIBLIOGRAFÍASeminario de desarrollo de proyectos de InvestigaciónÍNDICE
INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 4 INFORMACIÓN GENERAL .................................................................................... 7 1. ANTECEDENTES Y CONCEPTOS BÁSICOS ................................................ 10 1.1 CONCEPTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL .................................................................. 10 1.2 HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ............................................................... 10 1.3 CONCEPTO DE SISTEMA EXPERTO ............................................................................. 14 2. DESARROLLO HISTÓRICO DE LOS SISTEMAS EXPERTOS ....................... 17 3. GENERALIDADES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS...................................... 20 3.1 ¿QUÉ SON LOS SISTEMAS EXPERTOS? ......................................................................... 20 3.2 LOS EXPERTOS HUMANOS......................................................................................... 22 3.3 DIFERENCIAS ENTRE UN EXPERTO Y UN NO EXPERTO HUMANO ................................... 23 3.4 DIFERENCIAS ENTRE UN SE Y UN PROGRAMA TRADICIONAL....................................... 24 3.5 DIFERENCIAS ENTRE UN SISTEMA EXPERTO Y UN EXPERTO HUMANO .......................... 24 3.6 VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS ..................................................................... 25 3.7 FORMA EN QUE LOS USUARIOS INTERACTÚAN CON LOS SE ......................................... 25 3.8 SISTEMA EXPERTO VS. SISTEMA CLÁSICO.................................................................. 26 4. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO .................................................... 27 4.1. LÓGICA PROPOSICIONAL ......................................................................................... 29 4.2 LÓGICA DE PREDICADOS........................................................................................... 30 4.2.1. Ventajas y desventajas de la lógica de predicados .......................................... 30 4.3 REGLAS DE PRODUCCIÓN ......................................................................................... 31 4.3.1. Ventajas y desventajas de las reglas de producción ......................................... 32 4.4 REDES ASOCIATIVAS ................................................................................................ 32 4.4.1. Ventajas y desventajas de las Redes Asociativas ............................................. 33 4.5 ESTRUCTURAS FRAME .............................................................................................. 34 4.5.1. Ventajas y desventajas de los frames .............................................................. 35 4.6. REPRESENTACIÓN ORIENTADA A OBJETOS ................................................................ 36 4.6.1. Ventajas y desventajas de la representación orientada a objetos ..................... 37 5. COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO................................................ 39 6. CONSTRUCCIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO .............................................. 46 6.1 ASPECTOS GENERALES ............................................................................................. 46 6.1.1 El Equipo de Desarrollo ................................................................................... 46 6.1.2 Construcción de las principales partes de un SE .............................................. 48
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas, sólo funcionan cuando se abren´
Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
6.2 METODOLOGÍAS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE SE....................................................... 51 6.2.1 Metodología de Prototipos ............................................................................... 51 6.2.2 Metodología Orientada a Objetos..................................................................... 52 6.3 LENGUAJES UTILIZADOS EN LA CONSTRUCCIÓN DE SE ............................................... 54 6.3.1 LISP ................................................................................................................. 54 6.3.2 CLIPS .............................................................................................................. 56 6.3.3 Prolog .............................................................................................................. 57 6.3.4 Smalltalk .......................................................................................................... 59 6.3.5. C y C++ ......................................................................................................... 59 6.4 HERRAMIENTAS Y SHELLS UTILIZADOS EN LA CONSTRUCCIÓN DE SE ......................... 60 6.4.1 Gold Works II ................................................................................................... 60 6.4.2 ART .................................................................................................................. 61 6.4.3 LOOPS ............................................................................................................. 61 6.4.4 KEE ................................................................................................................. 62 6.4.5 Humble............................................................................................................. 62 6.4.6 EMYCIN........................................................................................................... 63 7. TAREAS QUE REALIZAN LOS SISTEMAS EXPERTOS ................................ 64 7.1 INTERPRETACIÓN, DIAGNÓSTICO Y MONITOREO ......................................................... 64 7.2 DISEÑO Y SELECCIÓN ............................................................................................... 66 7.3 PLANIFICACIÓN ........................................................................................................ 67 7.4 CONTROL ................................................................................................................. 67 7.5 REPARACIÓN, CORRECCIÓN O TERAPIA ...................................................................... 68 7.6 SIMULACIÓN, PRONÓSTICO O PREDICCIÓN ................................................................. 68 7.7 INSTRUCCIÓN ........................................................................................................... 70 7.8 RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN ............................................................................ 70 8. INTRODUCCIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS EN LA EMPRESA .......... 71 9. CAMPOS DE APLICACIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS ....................... 75 9.1 MEDICINA................................................................................................................ 75 9.2 ANÁLISIS DE ESTADOS FINANCIEROS ......................................................................... 75 9.3 PLANIFICACIÓN FINANCIERA .................................................................................... 76 9.4 INDUSTRIA ............................................................................................................... 77 9.5 ELECTRÓNICA, INFORMÁTICA Y TELECOMUNICACIONES ............................................ 77 9.6 MILITAR .................................................................................................................. 78 9.7 CONTABILIDAD ........................................................................................................ 78 9.8 ROBÓTICA................................................................................................................ 80 9.9 RECONOCIMIENTO DE PATRONES .............................................................................. 80 9.10 OTROS CAMPOS DE APLICACIÓN .............................................................................. 81 10. EJEMPLOS DE SISTEMAS EXPERTOS EN EMPRESAS............................. 82 10.1 EN LA INDUSTRIA ................................................................................................... 82 10.2 EN CONTABILIDAD ................................................................................................. 82 10.3 EN ANÁLISIS DE ESTADOS FINANCIEROS ................................................................. 83
10.4 EN PLANIFICACIÓN FINANCIERA ............................................................................. 83 10.5 EN LA AVIACIÓN .................................................................................................... 84 10.6 EN MEDICINA ........................................................................................................ 85 11. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN .......................................................... 86 VARIABLES DEPENDIENTES: ........................................................................................... 86 VARIABLES INDEPENDIENTES: ........................................................................................ 86 VARIABLES INTERVINIENTES: ......................................................................................... 87 HIPÓTESIS ..................................................................................................................... 87 12. RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN ....................................................... 91 ANÁLISIS DEL PRODUCTO FINAL .................................................................................. 100 13. PRODUCTO FINAL ....................................................................................... 102 FACTORES DETERMINANTES A CONSIDERAR PARA LA IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO EN UNA EMPRESA CON UN GRADO DE RESISTENCIA MÍNIMO AL CAMBIO........... 102 PORCENTAJE DE ACEPTACIÓN DE LOS USUARIOS PARA LA IMPLANTACIÓN DE SE EN LA EMPRESA: .................................................................................................................... 103 14. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS................................................ 104 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................... 106
Los Sistemas Expertos son una herramienta poderosa en el apoyo o guía de los usuarios en los procesos que tienen una secuencia pasos definida. componentes. mediante el buen diseño de su base de información y un adecuado motor de inferencias para manipular dichos datos proporciona una manera de determinar resoluciones finales dados ciertos criterios.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Se desean presentar los aspectos generales de un Sistema Experto (en adelante SE). es un sistema basado en el conocimiento que. la gente ha invertido grandes esfuerzos por tratar de dar una cierta capacidad de decisión a estas máquinas. En todo México. incluso un cierto grado de inteligencia. más bien. muchas personas desconocen y otras más no las aceptan todavía. Las empresas siguen utilizando el viejo paradigma de atención a los usuarios de manera presencial (personal. Un Sistema Experto en sí no tiene verdadera Inteligencia Artificial.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Desde la aparición de las computadoras hasta nuestros días. pero que puede ser configurable. y que sin embargo. A continuación se presenta de manera general el contenido de la presente tesis. Esta investigación aborda el tema de Sistemas Expertos debido a que son una herramienta cuya utilidad ya está comprobada. Estos modos de operación restringen seriamente la labor analítica del profesional de TI. construcción y utilización primordialmente. sólo funcionan cuando se abren´
. el uso de Sistemas Expertos en empresas es muy pobre. telefónica) o semipresencial (listas de correo). sus orígenes. con el fin de crear conciencia en las empresas de que los SE representan una oportunidad innegable de modernización y mejoramiento de sus procesos.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. se da una idea de los componentes que integran un Sistema Experto. el XCON que pudo otorgar un gran ahorro a la compañía DEC. En el Capítulo 4 (Representación del Conocimiento). se presenta con detalle la historia de la Inteligencia Artificial. redes asociativas. El capítulo concluye con la mención de las ventajas y desventajas de estos tipos de expertos. Asimismo. En el Capítulo 2 (Desarrollo histórico de los Sistemas Expertos). así como también se presentan comparaciones entre diferentes tipos de expertos. así como una descripción de cada uno de estos componentes. En el Capítulo 5 (Componentes de un Sistema Experto). se trata de dar una visión de las diferentes maneras en las que se puede adquirir el conocimiento. se detallan los más significativos Sistemas Expertos. que fueron los primeros resultados de la Inteligencia Artificial con aplicación en problemas más cotidianos. desde la propuesta inicial de Turing sobre la inteligencia de las máquinas y la propuesta del modelo de la neurona del cerebro humano por Mc Culloch y Pitts hasta los primeros Sistemas Expertos. En el Capítulo 3 (Generalidades de los Sistemas Expertos). reglas de producción. así como sus ventajas y desventajas. como lo son la lógica proposicional. representación orientada a objetos.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
En el Capítulo 1 (Antecedentes y Conceptos Básicos) se detallan los conceptos básicos de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos. se presenta una descripción de los Sistemas Expertos. que iniciaron con el GPS que resolvía problemas complejos como las torres de Hanoi. y su representación. hasta el más utilizado y rentable al menos por un tiempo. También se presenta una tabla que presenta en forma resumida los Sistemas Expertos desarrollados hasta la década de los 70¶s y sus aplicaciones. sólo funcionan cuando se abren´
. estructuras frame. lógica de predicados.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. El Capítulo 7 (Tareas que realizan los Sistemas Expertos) es una descripción de los procesos en los cuales se utilizan los SE. tales como la interpretación. la corrección y la simulación entre otros.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
El Capítulo 6 (Construcción de un Sistema Experto) inicia con una descripción de cómo se implementan los principales componentes de un SE. se hace una recopilación de ejemplos de sistemas expertos los cuales han sido desarrollados en las empresas para agilizar sus procesos y en general aumentar su productividad. En el Capítulo 9 (Campos de Aplicación de los Sistemas Expertos) se muestran una serie áreas en las que los Sistemas Expertos tienen presencia debido a las características y necesidades inherentes a ellas. sólo funcionan cuando se abren´
. el diagnóstico. la planificación. Muestra un bosquejo general de las preguntas que los profesionales de Tecnologías de Información (TI) deben hacerse para evaluar la situación del negocio respecto a este paradigma de solución de problemas. En el Capítulo 8 (Introducción de los Sistemas Expertos en la Empresa) se abordarán las consideraciones que deben tomarse en cuenta antes de intentar arrancar un proyecto de implementación de un Sistema Expertos en el negocio. El capítulos continúa con una breve descripción de los principales lenguajes usados en la creación de SE y concluye con una descripción de varias herramientas de desarrollo de SE. el control. Por último en el Capítulo 10 (Ejemplos de Sistemas Expertos en empresas). así como dos de las principales metodologías para la creación de SE. el diseño.
que información y documentos se le solicitarán y quién es el responsable para una actividad determinada por el propio usuario. el profesional de TI deberá tomar en cuenta cuando desee implantar un Sistema Experto.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. sentar las bases para la posible justificación y desarrollo de proyectos de esta índole en el área de TI. Entendiendo por guía en las actividades administrativas como el proveer la información necesaria que el usuario necesita para saber qué pasos debe seguir.
y y y Tiempo máximo de desarrollo de la investigación.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Determinar el grado de factibilidad y aceptación de un Sistema Experto como guía en las actividades administrativas comunes de cada uno de los departamentos de las empresas del Corredor Industrial del sur de Tamaulipas. Para con ello. Calculando el grado de factibilidad y aceptación como un porcentaje o tendencia de los miembros de la organización para sustituir los servicios del personal de TI. y que por lo tanto. Tiempo de los asesores. sólo funcionan cuando se abren´
. El apoyo de los objetos de estudio en la empresa para responder a los medios mediante los cuales se determinará el producto final de la investigación. así como también los factores que definen este indicador.
El producto final de esta investigación tomará como parámetros los datos presentados en la siguiente tabla: % de Aceptación % 0 ± 50 50 ± 70 70 ± 90 90 ± 100 Conclusión No Factible Factible con Incertidumbre Factible Seguro
Se espera obtener como producto final un porcentaje entre factible y seguro. sólo funcionan cuando se abren´
. y por tanto. reduciendo los tiempos de desarrollo.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
El grado de conocimientos por parte de los objetos de estudio acerca de los SE. La alteración de los resultados por parte de los objetos de estudio con los medios utilizados en la investigación de campo. La cantidad de documentos anónimos acerca del tema que se encuentran en Internet. además de la lista de los factores clave de éxito en la implantación de Sistemas Expertos.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. lo cual permite al personal de TI un desarrollo del proyecto con resistencia al cambio mínima.
Con el desarrollo de la investigación se obtendrá un porcentaje de aceptación de un Sistema Experto en la empresa.
y un porcentaje (aunque relativo al área de estudio) de la aceptación del desarrollo de un proyecto de este tipo. Los usuarios no dependerían más de la disponibilidad de las personas responsables de cada una de las actividades. sólo funcionan cuando se abren´
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. el profesional de TI contará con un concentrado de los aspectos críticos a considerar en la implantación de un SE en una empresa.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Una vez conseguido el producto final de la investigación.
Los detalles de cómo se desarrolló la presente investigación se detallan en el siguiente capítulo. y además el personal de cada uno de los departamentos tendrá una base de conocimientos actualizada en el grado en el que el mantenimiento del Sistema Experto sea constante. Con esto los usuarios ahorrarían grandes cantidades de tiempo para solucionar dudas que no requieren de la atención directa del personal de TI.
1. ANTECEDENTES Y CONCEPTOS BÁSICOS
1.1 CONCEPTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
No existe una definición concreta de Inteligencia Artificial, pero la mayoría de los autores coinciden en que es, en esencia, lograr que una máquina tenga inteligencia propia, es decir: ³La inteligencia artificial es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la Computación ya que ha tomado a la inteligencia como la característica universalmente aceptada para diferenciar a los humanos de otras criaturas ya sean vivas o inanimadas, para construir programas o computadoras inteligentes.´1 Esta es una definición es muy completa e interesante, pero no es la única, para algunos otros autores, la Inteligencia Artificial es el estudio de cómo hacer que los ordenadores hagan cosas que, en estos momentos, hace mejor el hombre2. Para otros, la Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la compresión humana, que sea capaz de aprender, reconocer y pensar.3 Pero sea cual sea el concepto, la inteligencia artificial está orientada a conseguir que las máquinas realicen trabajos donde se aplique la inteligencia, el razonamiento y el conocimiento de un ser humano.
1.2 HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DE ÁVILA Ramos, Jorge. Sistemas Expertos. URL(http://www.lafacu.com/apuntes/informatica/sist_expe/) 2 CRIADO Briz, José Mario. Introducción a los Sistemas Expertos. URL(www.ingenieroseninformatica.org/recursos/tutoriales/sist_exp/index.php) 3 HURTADO Vega, José de Jesús. Inteligencia Artificial. URL(http://www.itlp.edu.mx/publica/boletines/actual/inteligencia.html) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas, sólo funcionan cuando se abren´
Desde tiempos muy remotos en la historia el hombre ha soñado con crear máquinas con inteligencia propia, muestra de esto pueden ser: el mito del coloso de Rodas entre los griegos, las estatuas "parlantes" del medioevo, el androide de Von Kempel en que jugó al ajedrez con Napoleón, y el "motor analítico" de Charles Babbage que calculaba logaritmos4; sin embargo estos intentos resultaron infructuosos, hasta 1943 cuando la base de la Inteligencia Artificial fue asentada, gracias a Warren Mc Culloch y Walter Pitts, quienes propusieron un modelo de neurona de cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas informáticas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral. Un tiempo después, Nobert Wiener tomó estas y otras ideas y las elaboró dentro de un mismo campo que se llamó Cibernética, a partir de cual nacería, la Inteligencia Artificial.5 Un evento que marcó en forma definitiva el ingreso de la Inteligencia Artificial en las Ciencias, fue el congreso en Darthmouth en 1956 en la cual se llegó a la definición de las presuposiciones básicas del núcleo teórico de la Inteligencia Artificial: 1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, en máquinas. 2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal y científica. 3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadoras digitales6. En la década de los 50¶s, hubo dos corrientes de investigación tras la propuesta de Alan Turing sobre la inteligencia de las máquinas en su artículo ³Maquinaria Computacional e inteligencia´: la primera corriente fue fundada por
ELGUEA, Javier. Inteligencia artificial y psicología: la concepción contemporánea de la mente humana. URL(http://www.hemerodigital.unam.mx/ANUIES/itam/estudio/estudio10/sec_16.html) 5 HURTADO Vega, José de Jesús. Op. cit. 6 ELGUEA, Javier. Op. cit. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas, sólo funcionan cuando se abren´
John Von Neuman, quien trató de hacer analogías del cerebro humano y construyó a partir de esto las computadoras. Así, construyó varias máquinas que tomaban como base los conocimientos que hasta ese entonces existían sobre el cerebro humano, y diseñó los primeros programas que se almacenaban en la memoria de una computadora7. La otra corriente fue la que inició Mc Culloch, quien decía que las leyes que gobiernan al pensamiento deben buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que gobiernan a la materia. Es decir, que a diferencia de Von Neuman, quien trataba de imitar las condiciones físico-químicas del cerebro, Mc Culloch se centró más en la forma en que el cerebro procesa la información. El trabajo realizado por Mc Culloch, quien se unió a Walter Pitts fue el primer trabajo de IA, y aportó conocimientos sobre la fisiología básica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro, el análisis formal de la lógica proposicional de Russell y Whitehead y la teoría de computación de Turing. Ambos propusieron un modelo constituido por neuronas artificiales, en el que cada una de ellas se caracterizaba por estar ³encendida´ o ³apagada´; el ³encendido´ se daba como respuesta a la estimulación producida por una cantidad suficiente de neuronas vecinas. Una vez que se sentaron las bases de la IA, los investigadores de dicha ciencia se mostraron optimistas sobre el futuro de la nueva ciencia que acababa de nacer; algunos de ellos expresaron diversas predicciones acerca de lo que podía desarrollarse dentro de la IA. Por ejemplo, Herbert Simon en 1958 predijo que en un lapso de 10 años una computadora llegaría a ser campeona de ajedrez, y que sería posible realizar mediante la maquina la demostración de un nuevo e importante teorema matemático. Sin embargo, el obstáculo que enfrentó la mayoría de los proyectos de investigación en IA consistió en que aquellos
Ibid. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas, sólo funcionan cuando se abren´
sin embargo. un ejemplo de esto es el programa ELIZA de Weizenbaum. El programa DENDRAL de Buchann constituye uno de los primeros ejemplos de este enfoque. cuando lo que en verdad sucedía era que el programa no estaba dotado con la suficiente ³inteligencia´ para resolver dicho problema. A estos procedimientos se les han denominado métodos débiles. por lo que se limitaban a mostrar un mensaje indicando que el problema no se podía resolver. Otro problema muy común en los primeros programas que intentaban simular el pensamiento humano era la intratabilidad de muchos de los problemas que se estaban intentando resolver mediante IA. donde Ed Feigenbaum. La mayoría de los primeros programas de IA se basaban en la presentación de las características básicas de un problema y se sometían a prueba diversos pasos. Fue diseñado en Stanford. los primeros programas de IA no eran capaces de probar con combinaciones más complejas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
métodos que demostraban funcionar en uno o dos ejemplos sencillos. si una combinación sencilla no llegaba a la solución del problema a resolver. sólo funcionan cuando se abren´
. Stuart y Peter Norving. debido a que la información sobre el dominio con que cuenta es débil. Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno.8 Los primeros programas de IA fallan debido a que contaban con poco o ningún conocimiento de la materia objeto de estudio. lo único que hacía este programa era tomar prestadas y manipular las oraciones que mediante un teclado proporcionaba un ser humano. fallaban rotundamente cuando se utilizaban en problemas mas variados o de mayor dificultad. el cual aparentemente podía entablar una conversación seria sobre cualquier tema. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Bruce Buchanan y Joshua Lederberg colaboraron en la solución del problema de inferir una
RUSSELL. hasta que se llegara a encontrar aquella combinación de estos que produjeran la solución esperada. Sin embargo. La naturaleza de la resolución de problemas durante la primera década de la investigación de IA residía en un mecanismo de búsqueda de propósito general en el que se entrelazaban pasos de razonamiento elementales para encontrar así soluciones completas.
es un programa que imita el comportamiento humano en el sentido de que utiliza la información que le es proporcionada para poder dar una opinión sobre un tema en especial. Así fue como comenzaron los primeros desarrollos e investigaciones sobre la Inteligencia Artificial. URL(http://www. La primera versión del programa generaba todas las posibles estructuras que correspondieran a la formula. es básicamente un programa de computadora basado en conocimientos y raciocinio que lleva a cabo tareas que generalmente sólo realiza un experto humano9. Utilización de C en Inteligencia Artificial. pues logran resolver problemas a través del conocimiento y raciocinio de igual forma que lo hace el experto humano.3 CONCEPTO DE SISTEMA EXPERTO
Se puede decir que los Sistemas Expertos son el primer resultado operacional de la Inteligencia artificial. de manera que permitan resolver problemas específicos de ése área de manera inteligente y satisfactoria. es decir. Un Sistema Experto (SE).Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
estructura molecular a partir de la información proporcionada por un espectrómetro de masas. y tratan a su vez de estructurar los conocimientos que poseen
PARSAYE. y comparaba estos con el espectro real.10 La tarea principal de un SE es tratar de aconsejar al usuario11.
1. Técnicas de mantenimiento predictivo industrial basadas en Sistemas Expertos. luego predecía el espectro de masa que se observaría en cada caso.es/mantenimiento/expertos. Los usuarios que introducen la información al SE son en realidad los expertos humanos. Setrag Khoshafian y Harry Wong. conocimiento y habilidad propios de una persona o grupos de personas especialistas en un área particular del conocimiento humano. Kamran. Intelligent Databases. Mark Chignell.cartif. sólo funcionan cuando se abren´
. Luis Javier. Otros autores lo definen como sigue: un Sistema Experto es un programa de computadora interactivo que contiene la experiencia. Equipo Centuria 14 ³Las mentes son como los paracaídas. El programa se alimentaba con la fórmula elemental de la molécula (C6H13NO2).html) 11 SCHILDT Herbert. DE MIGUEL González.
Op. Tener la capacidad para explicar su propio razonamiento. cit.13 Con base en lo anterior. Contienen datos afectados por factores de probabilidad. Sistemas Expertos. Contienen datos ambiguos. Sistemas Expertos. David W. Las características principales de este tipo de problemas. Aplicar técnicas de búsqueda.
CRIADO Briz. URL(http://home. 14 ROLSTON.es/mariocr/) CRIADO Briz. se detallan las principales características de los SE y cómo se desarrollan tales características. Se obtienen conclusiones a través de deducciones lógicas. Tener soporte para Análisis Heurístico. son:
Utilizan normas o estructuras que contengan conocimientos y experiencias de expertos especializados. Tener la capacidad de procesar símbolos.worldonline. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. algunos investigadores de IA señalan que un SE debe cumplir con las siguientes características:
Tener un amplio conocimiento específico del área de especialización.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
para ponerlos entonces a disposición del sistema.14 Más adelante. José Mario. José Mario. según algunos autores. en el Capítulo 5: Componentes de un Sistema Experto. Poseer habilidad para inferir nuevos conocimientos ya existentes. Los SE son útiles para resolver problemas que se basan en conocimiento12. sólo funcionan cuando se abren´
. Principios de inteligencia artificial.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. sólo funcionan cuando se abren´
2. DESARROLLO HISTÓRICO DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Los Sistemas Expertos como tales, surgen a mediados de los años sesenta; en esos tiempos, se creía que bastaban unas pocas leyes de razonamiento junto con potentes ordenadores para producir resultados brillantes15. Los primeros investigadores que desarrollaron programas basados en leyes de razonamiento fueron Alan Newell y Herbert Simon, quienes desarrollaron el GPS (General Problem Solver). Este sistema era capaz de resolver problemas como el de las torres de Hanoi y otros similares, a través de la criptoaritmética. Sin embargo, este programa no podía resolver problemas más ³cotidianos´ y reales, como, por ejemplo, dar un diagnóstico médico. Entonces algunos investigadores cambiaron el enfoque del problema: ahora se dedicaban a resolver problemas sobre un área específica intentando simular el razonamiento humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos16. De esta manera nacieron los Sistemas Expertos. El primer SE que se aplicó a problemas más reales fue desarrollado en 1965 con el fin de identificar estructuras químicas: el programa se llamó DENDRAL. Lo que este Sistema Experto hacía, al igual que lo hacían los expertos de entonces, era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos17. El nombre DENDRAL significa árbol en griego. Debido a esto, el programa fue bautizado así porque su principal tarea era buscar en un árbol de posibilidades la estructura del compuesto.
SAMPER Márquez, Juan José. Sistemas Expertos: El conocimiento al poder. URL(http://www.psycologia.com/articulos/ar-jsamper01.htm). 16 Ibid. 17 ROOS, Rita. Historia de los Sistemas Expertos. URL(http://www.monografias.com/trabajos10/exper/exper.shtml). Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas, sólo funcionan cuando se abren´
El siguiente SE que causó gran impacto fue el Mycin, en 1972, pues su aplicación era detectar trastornos en la sangre y recetar los medicamentos requeridos. Fue tal el éxito de Mycin que incluso se llegó a utilizar en algunos hospitales18. Para 1973, se creó Tieresias, cuya función era la de servir de intérprete o interfaz entre los especialistas que manejaban el Mycin cuando introducían nuevos conocimientos19. Tieresias entraba en acción cuando Mycin cometía un error en un diagnóstico, por la falta de información o por alguna falla en el árbol de desarrollo de teorías, corrigiendo la regla que generaba el resultado o bien destruyéndola. Para 1980 se implantó en la Digital Equipment Corporation (DEC) el primer Sistema Experto: el XCON. Para esto se tuvieron que dedicar dos años al desarrollo de este SE. Y valió la pena para la compañía, pues aún cuando en su primer intento al implantarse en 1979 consiguió sólo el 20% del 95% de la resolución de las configuraciones de todas las computadoras que salieron de DEC, volvió al laboratorio de desarrollo otro año más, y a su regreso le resultó en un ahorro de 40 millones de dólares a dicha compañía. Para los años comprendidos entre 1980 y 1985 se crearon diversos sistemas expertos, tales como el DELTA de la General Electric Company, el cual se encargaba de reparar locomotoras diesel y eléctricas, o como ³Aldo en Disco´, que reparaba calderas hidrostáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias. En esa misma época surgen empresas dedicadas a desarrollar Sistemas Expertos, las cuales que supusieron en conjunto una inversión total de más de 300 millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las "máquinas LISP", las cuales consistían en unos ordenadores
HURTADO Vega, José de Jesús. Op. cit. ROOS, Rita. Op. cit. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas, sólo funcionan cuando se abren´
que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central. Desgraciadamente para DEC, el SE que antes fuera un gran ahorro dejó de ser rentable en 1987, debido a que al actualizarlo llegaron a gastar más de dos millones de dólares al año para darle mantenimiento, por lo que su benefició quedó en duda, y por lo tanto fue descontinuado; algo similar ocurrió con DELTA20. A continuación la Tabla 2.1 presenta de manera resumida los primeros Sistemas Expertos y sus aplicaciones.21
Sistema DENDRAL Macsyma HearSay Mycin Tieresias Prospector Age OPS5 Caduceus Rosie R1
Fecha 1965 1965 1965 1972 1972 1972 1973 1974 1975 1978 1978
Autor Stanford MIT Carnegie - Mellon Stanford Stanford Stanford Stanford Carnegie ± Mellon University of Pittsburg Rand Carnegie ± Mellon
Aplicación Deduce información sobre estructuras químicas Análisis matemático complejo Interpreta en lenguaje natural un subconjunto del idioma Diagnóstico de enfermedades de la sangre Herramienta para la transformación de conocimientos Exploración mineral y herramientas de identificación Herramienta para generar Sistemas Expertos Herramientas para desarrollo de Sistemas Expertos Herramienta de diagnóstico para medicina interna Herramienta de desarrollo de Sistemas Expertos Configurador de equipos d computación para DEC
Tabla 2.1 Primeros Sistemas Expertos y sus aplicaciones
ROOS, Rita. Op. cit. ROLSTON, David. Op. cit. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas, sólo funcionan cuando se abren´
comunicación y acción de un experto humano en una determinada rama de la ciencia. Su comportamiento se basa generalmente en reglas. memorización. razonamiento. los Sistemas Expertos se han definido como aquellos programas que se basan en el conocimiento y tratan de imitar el razonamiento de un experto para resolver un problema de un tópico definido. GENERALIDADES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
3. Op. actualmente un SE define de la siguiente manera:
Un SE es un sistema informático que simula los procesos de aprendizaje. es decir. sólo funcionan cuando se abren´
. Sería ilógico pensar que solo existe una definición de Sistemas Expertos. Jorge. se basa en conocimientos previamente definidos. a mediados de 1960. suministrando.23
DE ÁVILA Ramos.1 ¿QUÉ SON LOS SISTEMAS EXPERTOS?
Desde su aparición. de esta forma. 22
En el Congreso Mundial de IA Feigenbaum se definió a los SE como:
Un programa de computador inteligente que usa el conocimiento y procedimientos de inferencia para resolver problemas que son lo suficientemente difíciles como para requerir la intervención de un experto humano para su resolución. los SE son capaces de tomar decisiones.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
3. cit. y mediante estos conocimientos. un consultor que puede sustituirle con unas ciertas garantías de éxito. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Sin embargo con los avances conseguidos hasta ahora esta definición ha cambiado. Ibid. ya que tanto los SE como la propia IA han ido evolucionando a la par a través de los años.
cit. explicar el razonamiento de su decisión y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior. aprender.com/apuntes/ingenieria/asocoacion_argentina_de_inteligencia_artificial/aso coacion_argentina_de_inteligencia_artificial. Jorge. conexiones y afinidades sobre un tema pueden ser compiladas en un Sistema Experto pudiendo incluir relaciones altamente complejas y con múltiples interacciones. El problema puede resolverse solamente por un conocimiento experto en vez de usar algoritmos particulares. y la intervención de experto dará al sistema la experiencia que necesita.html) 25 DE ÁVILA Ramos. El problema puede resolverse sólo por un conocimiento experto que puede dar forma a los conocimientos necesarios para resolver el problema.25
Un problema se presta a ser resuelto usando un Sistema Experto cuando:
Una solución del problema tiene una rentabilidad tan alta que justifica el desarrollo de un sistema. URL(http://www.24
Las características mencionadas en las definiciones anteriores le permiten a un Sistema Experto almacenar datos y conocimiento. ser capaces de tomar decisiones. dado por la Asociación Argentina de Inteligencia Artificial:
Los Sistemas Expertos permiten el desarrollo de otros sistemas que representan el conocimiento como una serie de reglas. Equipo Centuria 21 ³Las mentes son como los paracaídas. Las distintas relaciones. pues las soluciones son necesidades del área y no se ha trabajado en otros métodos para obtenerla.
ASOCIACIÓN ARGENTINA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. comunicarse con expertos humanos o con otros Sistemas Expertos. sacar conclusiones lógicas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Podemos agregar otro concepto actual. Op. Glosario.lafacu. sólo funcionan cuando se abren´
área o sistema.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Se tiene acceso a un experto que puede dar forma a los conocimientos necesarios para resolver el problema. sólo funcionan cuando se abren´
. o bien el conocimiento es el que cambia rápidamente. Un experto humano es alguien que sabe mucho sobre un tema determinado y que puede dar un consejo adecuado.2 LOS EXPERTOS HUMANOS
Un experto humano es una persona que es competente en un área determinada del conocimiento o del saber. Los Sistemas Expertos funcionan mejor con problemas que tienen un cierto número de soluciones aceptables. El desarrollo de un Sistema Experto no se considera que está acabado una vez que funciona este.
GONZÁLEZ Ayala.htm) 27 BRIAN Keith y Steven Brain. Inteligencia artificial en el dragón. El problema puede o no tener una solución única.27 Los expertos humanos tienen las siguientes características generales:
Son personas raras.mx/enrayala/Sistemas. quedando reflejados los progresos o modificaciones en el campo. Luis Enrique. Sistemas Expertos. La intervención de este experto dará al sistema la experiencia que necesita. tanto por su escaso número como su comportamiento poco ³ortodoxo´ y e ³incomprensible´ frente a los problemas con los que se enfrentan. sino que continúan desarrollando y actualizando tanto el conocimiento del sistema como los métodos de procesamiento. o sus soluciones son las que cambian constantemente. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. El problema cambia rápidamente.26
3. URL(http://www.prodigyweb.net. Esta experiencia sólo se adquiere tras un largo aprendizaje y a base de mucha experiencia.
lo que a veces les hace antipáticos. cit. No están siempre disponibles. Op.
El uso de heurísticas contribuye grandemente a la potencia y flexibilidad de los SE y tiende a distinguirlos aún mas del software tradicional.29
SÁNCHEZ y Beltrán. La forma más rápida de formar a un experto es mediante el aprendizaje formal o académico (³conocimiento profundo´) en un principio. ROLSTON. son informales o poco comunicativos. sólo funcionan cuando se abren´
.1 Diferencias entre un experto y un no experto humano.3 DIFERENCIAS ENTRE UN EXPERTO Y UN NO EXPERTO HUMANO
EXPERTO Tiempo de Resolución Eficacia Resolutiva Organización Estrategias y Tácticas Búsqueda de Soluciones Cálculos Aproximados Pequeño Alta Alta Sí Heurística Sí NO EXPERTO Grande Baja Baja No No Heurística No
Tabla 3. Juan Pablo. y posteriormente un aprendizaje informal o práctico (³conocimiento informal´).Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Son caros por dos motivos: por su escaso número y por necesitar un largo periodo de aprendizaje. Hay expertos que tienen mal carácter. Es por eso que tradicionalmente están acompañados de un ³aprendiz´. pues son humanos y cuando se jubilan o mueren se llevan con ellos todos sus conocimientos.28
3. Sistemas expertos: Una metodología de programación. Equipo Centuria 23 ³Las mentes son como los paracaídas. David W.
.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
3.3 Diferencias entre un Sistema Experto y un Experto Humano.4 DIFERENCIAS ENTRE UN SE Y UN PROGRAMA TRADICIONAL
SISTEMA EXPERTO Conocimiento Tipo de datos Resolución Def. no valuable No Finita
Tabla 3. Secuencial Imprecisos Frecuentes Sí Satisfactoria Sí Área limitada Independiente Precisos Raras No Optima No Específico En programa
Tabla 3. problema Control Conocimientos Modificaciones Explicaciones Solución Justificación Resolución Comunicación PROGRAMA TRADICIONAL
En programa e independiente En programa y circuitos Simbólicos Heurística Declarativa Numéricos Combinatoria Procedimental
Independiente.5 DIFERENCIAS ENTRE UN SISTEMA EXPERTO Y UN EXPERTO HUMANO
SISTEMA EXPERTO Conocimiento Adquisición del conocimiento Campo Explicación Limitación de capacidad Reproducible Vida Adquirido Teórico Único Siempre Sí Sí.2 Diferencias entre un Sistema Experto y un Programa Tradicional.
3. No secuencial Dependiente. idéntico Infinita EXPERTO HUMANO Adquirido + Innato Teórico + Práctico Múltiples A veces Sí.
cit. Mantiene el humor.30
3. Juan Pablo. y de forma interrumpida. TUTOR.
SÁNCHEZ y Beltrán.6 VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Las ventajas que se presentan a continuación son en comparación con los expertos humanos:
Están siempre disponibles a cualquier hora del día y de la noche. Pueden situarse en el mismo lugar donde sean necesarios. Op. Permiten tener decisiones homogéneas efectuadas según las directrices que se les fijen. El usuario da información adicional al sistema o modifica el conocimiento que ya está presente en el sistema.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
3. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Pueden perdurar y crecer en el tiempo de forma indefinida. El usuario intenta comprobar la validez del desempeño del sistema. Pueden duplicarse (lo que permite tener tantos SE como se necesiten). sólo funcionan cuando se abren´
. Son fáciles de reprogramar.7 FORMA EN QUE LOS USUARIOS INTERACTÚAN CON LOS SE
El usuario de un SE puede estar operando en cualquiera de los siguientes modos:
VERIFICADOR. Pueden ser consultados por personas o otros sistemas informáticos.
David W. CLIENTE. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. cit. SISTEMA CLÁSICO
La siguiente tabla compara las características de ambos tipos de sistemas32 Sistema Clásico Conocimiento y procesamiento combinados en un programa No contiene errores Sistema Experto Base de conocimiento separada del mecanismo de procesamiento Puede contener errores
No da explicaciones. El usuario busca rápidamente desarrollar pericia personal relacionada con el área específica mediante la recuperación de conocimientos organizados y condensados del sistema. Jorge. cit.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
ALUMNO. sólo funcionan cuando se abren´
. los datos sólo se Una parte del sistema experto consiste usan o escriben en el módulo de explicación Los cambios son tediosos El sistema sólo opera completo Se ejecuta paso a paso Necesita información completa para operar Representa y usa datos Los cambios en las reglas son fáciles El sistema puede funcionar con pocas reglas La ejecución usa heurísticas y lógica Puede operar con información incompleta Representa y usa conocimiento
Tabla 3. Op.31
3. El usuario aplica la pericia del sistema a tareas específicas reales. Op.8 SISTEMA EXPERTO VS. El reconocimiento de las caracterizaciones anteriores contrasta con la percepción de un simple papel (el cliente) de los sistemas tradicionales de software.4 Comparativa entre un Sistema Clásico y un Sistema Experto
ROLSTON. DE ÁVILA Ramos.
los trucos.33 La representación del conocimiento es un esquema o dispositivo utilizado para capturar los elementos esenciales del dominio de un problema. Las reglas de pensamiento. Debido a la variedad de formas que el conocimiento puede asumir. interrelacionados y dependientes del objetivo. Luis Javier. procedimientos y relaciones entre ellos. El conocimiento que ha de funcionar en un SE es el conocimiento heurístico. Pueda ser comprendido por todas las personas que vayan a proporcionarlo y procesarlo. En términos generales. los problemas involucrados en el desarrollo de una representación del conocimiento son complejos. es el uso de los conocimientos empíricos. Pueda ser fácilmente modificado.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
4. concienciación y familiaridad con una o más materias. Una representación manipulable es aquella que facilita la computación. el conocimiento heurístico es aquel conocimiento que ayuda a las personas u ordenadores a aprender. Op. teorías. la información es accesible a otras entidades que usan la representación como parte de un cómputo. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
El conocimiento es la comprensión adquirida. sólo funcionan cuando se abren´
. los procedimientos o cualquier tipo de información que nos ayuda en la resolución de problemas. En representaciones manipulables. y formas de aplicar los procedimientos a la resolución práctica de problemas. implica aprendizaje. cit Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.
DE MIGUEL González. el conocimiento debe estar representado de tal forma que:
Capture generalizaciones. el conocimiento se compone de ideas. conceptos. hechos y figuras.
René y Juan Carlos Armijos. el ser humano representa el conocimiento
simbólicamente: imágenes. implantados en un computador. Pueden estar caracterizados por gramáticas formales. estocástico. estadístico. cálculo de predicados o sistemas de
ARTEAGA. Los esquemas de representación lógica incluyen el uso de lógica proposicional y lógica de predicados. sólo funcionan cuando se abren´
. Tutorial de programación Heurística. usualmente implantadas por sistemas o lenguajes procedimentales y sistemas basados en reglas (sistemas de producción).uc3m. lógico. Adicionalmente. Tradicionalmente la representación del conocimiento conlleva el uso de marcos (frames). Los modelos procedimentales y sus esquemas de representación almacenan conocimiento en la forma de cómo hacer las cosas.es/cgi-bin/nph-count) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. grafos o redes semánticas. El conocimiento declarativo puede ser representado con modelos relacionales y esquemas basados en lógica. Los modelos relacionales pueden representar el conocimiento en forma de árboles. lenguaje hablado y lenguaje escrito. URL(www. 34 En forma natural. Pueda ser utilizado para reducir el rango de posibilidades que usualmente debería considerarse para buscar soluciones. ha desarrollado otros sistemas de representación del conocimiento: literal. La ingeniería cognoscitiva ha adaptado diversos sistemas de
representación del conocimiento que. redes semánticas. numérico. se aproximan mucho a los modelos elaborados por la psicología cognoscitiva para el cerebro humano.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Pueda ser utilizado en diversas situaciones aún cuando no sea totalmente exacto o completo.
DE ALBORNOZ Bueno. Utilizando una representación primitiva del lenguaje. Sin embargo. pero no tiene la facilidad de analizar las palabras individuales que componen la sentencia. Representación orientada a objetos. Laboratorio de procesamiento de imágenes. Estructuras frame.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
producción35. existen otros sistemas para la representación del conocimiento. Entre los principales sistemas se tienen: Lógica Simbólica Formal: Lógica proposicional Lógica de predicados. sólo funcionan cuando se abren´
.ipn. Formas Estructuradas: Redes asociativas. O (OR). La lógica proposicional permite el razonamiento a través de un mecanismo que primero evalúa sentencias simples y luego sentencias complejas.htm) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. permite representar y manipular aserciones sobre el mundo que nos rodea. Reglas de producción. LÓGICA PROPOSICIONAL
La lógica proposicional es la más antigua y simple de las formas de lógica. URL(http://www. Este mecanismo determina la veracidad de una sentencia compleja. analizando los valores de veracidad asignados a las sentencias simples que la conforman.1. La lógica proposicional permite la asignación de un valor verdadero o falso para la sentencia completa.cic.
4. por ejemplo Y (AND). Álvaro.mx/organizacion/lab_de_int_art. formadas mediante el uso de conectivos proposicionales.
Ventajas y desventajas de la lógica de predicados A continuación se presentan algunos aspectos característicos de la lógica de predicados y su implementación computacional. relaciones o atributos. Tales cualidades. se denominan predicados. Los objetos se conocen como argumentos o términos del predicado.1. Al igual que las proposiciones. su valor de veracidad. depende de sus términos. Una de las mayores desventajas de la lógica de predicados es que sólo dispone de dos niveles de veracidad: verdadero y falso.2 LÓGICA DE PREDICADOS
Existen varias sentencias complejas que pierden mucho de su significado cuando se les representa en lógica proposicional. los predicados tienen un valor de veracidad. el lenguaje de programación PROLOG:
Manejo de incertidumbre. Es decir. pero a diferencia de las proposiciones.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
La principal debilidad de la lógica proposicional es su limitada habilidad para expresar conocimiento. así como también cualidades y atributos de tales objetos. Ibid.36
4.2. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. pero falso para otro. La lógica de predicados está basada en la idea de que las sentencias realmente expresan relaciones entre objetos. sólo funcionan cuando se abren´
Ibid. un predicado puede ser verdadero para un conjunto de términos. objetos físicos. esta es la lógica de predicados. capaz de representar todos los detalles expresados en las sentencias. Los objetos pueden ser personas. o conceptos. 37 4. Por esto se desarrolló una forma lógica más general.
PROLOG se convierte en un lenguaje puramente declarativo. en los cuales las verdades pueden cambiar con el paso del tiempo. Por ejemplo. Programación declarativa. en la vida real no todo es blanco y negro.La lógica de predicados. en TURBO PROLOG se tiene la cláusula RETRACTALL. PROLOG ofrece la operación de corte. El mecanismo deductivo de la lógica de predicados llega a una respuesta (si esto es factible). Para lograr un cierto control en el proceso de búsqueda. debido a su gran sencillez y a que es la formulación más inmediata del principio de causalidad. La lógica de predicados al ser un formalismo de razonamiento monótono. utilizando un proceso exhaustivo de unificación y búsqueda. no resulta muy adecuada para ciertos dominios del mundo real. CUT. en donde el programador sólo necesita preocuparse del conocimiento expresado en términos del operador de implicación y los axiomas. también puede introducir ineficiencias durante la ejecución. PROLOG compensa esta deficiencia proporcionando un mecanismo para remover los hechos de la base de datos. Una regla consta de un conjunto de acciones o efectos (una o más) que son ciertas cuando se cumplen un conjunto de condiciones o
Ibid. sólo funcionan cuando se abren´
4. Razonamiento monotónico. A pesar de que la búsqueda exhaustiva puede ser apropiada en muchos problemas.. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Cuando no se utiliza el CUT. es un lenguaje de programación declarativo. tal como está diseñada en PROLOG. La regla es la forma más común de representar el conocimiento.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Esto se debe a que la deducción siempre garantiza que la inferencia es absolutamente verdadera.3 REGLAS DE PRODUCCIÓN
La Representación del conocimiento en forma de reglas de producción fue propuesta por Post en 1943. En cierta forma el PROLOG ha logrado mitigar esta desventaja. permitiendo la inclusión de factores de certeza. Sin embargo.
La principal desventaja que presentan las reglas de producción. Artificial Inteligence. mientras que la acción suele referirse a la transformación de un hecho. sino también para representar asociaciones físicas o causales entre varios conceptos u objetos. Prolog programming for Articial Intelligence. lo que produce el crecimiento muy rápido del número de reglas.3.4 REDES ASOCIATIVAS
Las redes semánticas o redes asociativas. lo que hace lento el proceso de inferencia y conduce a la introducción repeticiones y lo que es peor. Elaine y Kevin Knight.y su modularidad al ser fácilmente agrupables.que permite la supresión o inclusión sin que se vea afectado el resto de la base de conocimientos . La conclusión se suele referir a la creación de un nuevo hecho válido. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. sólo funcionan cuando se abren´
.que permite la representación de conocimiento como de meta-conocimiento -. el término redes asociativas ya no sólo se usa para representar relaciones semánticas.39 4. su sencillez. fueron originalmente
desarrolladas para representar el significado o semántica de oraciones en inglés. BRATKO Ivan. su uniformidad . es la dificultad de establecer relaciones. en términos de objetos y relaciones. o la incorporación de una nueva característica a un hecho. La potencia de una regla está en función de la lógica que admita en las expresiones de las condiciones y de las conclusiones.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
causas. Ventajas y desventajas de las reglas de producción Las ventajas que representan las reglas de producción son su carácter declarativo.40
4.1. contradicciones. para lo cual hay que recurrir al uso de meta reglas.
RICH. Actualmente. su independencia .
Debido a que los nodos relacionados están directamente conectados. visión por computadora y sistemas de aprendizaje.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Las redes asociativas se caracterizan por representar el conocimiento en forma gráfica. Los objetos se denominan también nodos (elementos del conocimiento) y las relaciones entre nodos se denominan enlaces o arcos. La interpretación de la red depende exclusivamente de los programas que manipulan la misma.4. y no se expresan las relaciones en una gran base de datos. Agrupan una porción de conocimiento en dos partes: objetos y relaciones entre objetos.
ANGULO Usategui.1. Las principales aplicaciones son: comprensión de lenguaje natural. bases de datos deductivas. Su concepción se basa en la asociación de conocimientos que realiza la memoria humana. en forma explícita. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. deben estar asociados con objetos descriptivos. Guía fácil de la inteligencia artificial. Cada nodo y cada enlace en una red semántica. Entre las desventajas de las redes asociativas. Estas redes son muy apropiadas para representar conocimiento de naturaleza jerárquica. José María y Anselmo del Moral Bueno. se pueden mencionar:
No existe una interpretación normalizada para el conocimiento expresado por la red. el tiempo que toma el proceso de búsqueda por hechos particulares puede ser significativamente reducido. Ventajas y desventajas de las Redes Asociativas Las redes asociativas tienen dos ventajas sobre los sistemas basados en reglas y sobre los sistemas basados en lógica:
Permiten la declaración de importantes asociaciones. sólo funcionan cuando se abren´
.41 4.
ARTEAGA.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
La dificultad de interpretación a menudo puede derivar en inferencias inválidas del conocimiento contenido en la red. Las plantillas organizan el conocimiento en objetos y eventos que resultan apropiados para situaciones específicas. Cada plantilla está formada por un nombre y por una serie de campos de información o ranuras (slots). La evidencia psicológica sugiere que la gente utiliza grandes plantillas para codificar el conocimiento de experiencias pasadas. cit. El valor a ser asumido si no se especifica alguno. René y Juan Carlos Armijos. sólo funcionan cuando se abren´
. Varios enlaces pueden ser definidos para cada ranura. La exploración de una red asociativa puede derivar en una explosión combinatoria del número de relaciones que deben ser examinadas para comprobar una relación. Valor. El conjunto de posibles valores para la ranura. Op.5 ESTRUCTURAS FRAME
Una plantilla (frame) es una estructura de datos apropiada para representar una situación estereotípica. para analizar y explicar una situación nueva en su cotidiana actividad cognoscitiva.42
4. Una plantilla representa un objeto o situación describiendo la colección de atributos que posee. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Cada ranura puede contener uno o más enlaces (facets). Default. por ejemplo:
Rango. o conocimiento acerca de cosas que se encuentran comúnmente. El valor de la ranura. Cada enlace tiene un valor asociado.
Procedimiento(s) a ejecutarse si el valor de una ranura es cambiado. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. esto es. sólo funcionan cuando se abren´
. especialmente si se la incorpora en una red de plantillas. Pierre Levine y Jean Charles Promerol. la habilidad de combinar conocimiento procedimental dentro de la estructura de conocimiento declarativo de la plantilla.
BENCHIMOL.5. Entre los más comunes se pueden mencionar:
Si-Necesitado. Los sistemas expertos en la empresa. Un sistema basado en plantillas. mediante los demons es capaz de especificar acciones que deben tener lugar cuando ciertas condiciones se han cumplido durante el procesamiento de la información. Procedimiento(s) a ejecutarse cuando un valor es especificado para una ranura. A estos procedimientos también se los denomina demons y representan un concepto poderoso en las plantillas. Guy. Si-Modificado. Ventajas y desventajas de los frames Las ventajas que se pueden establecer para los sistemas basados en plantillas son las siguientes:
Facilidad de proceso guiado por las expectativas. Si-Agregado.43 4. Procedimiento(s) para determinar el valor actual de una ranura. Esto sugiere que una plantilla puede ser un medio poderoso de representación del conocimiento.1.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Además los enlaces pueden ser procedimientos que residen en la base de datos y están aguardando para ser utilizados cuando se les necesite.
Op cit.44
4. durante la ejecución de un sistema basado en conocimiento. Se puede fácilmente almacenar en las ranuras valores dinámicos de variables.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
significativamente más estructurado y organizado que el conocimiento dentro de una red asociativa. Las principales desventajas que se pueden establecer para la
representación del conocimiento mediante plantillas. planeamiento. soportan herencia.6. abstracción y el concepto de procedimientos agregados. Las plantillas pueden ser estructuradas de tal forma que sean capaces de determinar su propia aplicabilidad en determinadas situaciones. En el caso de que una plantilla en particular no sea aplicable. son similares a las plantillas. diagnóstico de problemas o interfaces para bases de datos. Ambos sirven para agrupar conocimiento asociado. René y Juan Carlos Armijos. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. sólo funcionan cuando se abren´
. Esto puede ser particularmente útil para aplicaciones de simulación. puede sugerir otras plantillas que pueden ser apropiadas para la situación. son: Dificultad de representar objetos que se alejen considerablemente de estereotipos. Dificultad para describir conocimiento heurístico que es mucho más fácilmente representado mediante reglas. La diferencia radica en lo siguiente:
ARTEAGA. REPRESENTACIÓN ORIENTADA A OBJETOS
Los objetos. No tiene la posibilidad de acomodarse a situaciones u objetos nuevos.
Encapsulamiento o capacidad de esconder información. Es decir.
Ibid. afecta a otra. una caracterización de clase. Los demons de las plantillas sirven sólo para computar valores para las diversas ranuras o para mantener la integridad de la base de conocimientos cada vez que una acción de alguna plantilla. los métodos utilizados por los objetos son más universales ya que proporcionan cualquier tipo general de computación requerida y además soportan encapsulamiento y polimorfismo. que permite crear una interfaz común para todos los diversos objetos utilizados dentro del dominio. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. los métodos. En cambio en los objetos se crea una fuerte unidad entre los procedimientos (métodos) y los datos. un objeto tiene un nombre. La relación entre los objetos viene definida por los mensajes. Posibilidad de reutilización del código. Herencia. 2. Cuando un objeto recibe un mensaje válido. es decir pueden recibir características de sus ancestros. sólo funcionan cuando se abren´
. varios atributos distintivos y un conjunto de operaciones. Un objeto es definido como una colección de información que representa una entidad del mundo real y una descripción de cómo debe ser manipulada esta información. esto es.6.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
1. En las plantillas. retornando un resultado. Polimorfismo.1. responde con una acción apropiada. Ventajas y desventajas de la representación orientada a objetos Los objetos. como forma de representación del conocimiento ofrecen las siguientes ventajas: Poder de abstracción.45 4. a los programas y a los datos se los trata como dos entidades relacionadas separadas. En cambio.
Ibid Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Dificultades para manejar situaciones que han sido encontradas previamente.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Mayor facilidad para poder trabajar eficientemente con sistemas grandes.
Las desventajas son similares a las que se indicaron para las plantillas: Dificultades para manejar objetos que se alejan demasiado de la norma. sólo funcionan cuando se abren´
José Mario. a pesar de ser un componente reciente. Subsistema de adquisición de conocimiento. Sistemas Expertos. Si el conocimiento inicial es muy poco. Se encarga de controlar si el flujo de nuevo conocimiento a la base de datos es redundante.
DE MIGUEL González. Este conocimiento se codifica según una notación específica que incluye reglas. COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO
Los dos componentes principales de cualquier Sistema Experto son una BASE DE CONOCIMIENTOS y un PROGRAMA DE INFERENCIA. Op. Es un componente muy necesario. cit CRIADO Briz. 1. seleccionando los datos y pasos apropiados para presentar los resultados. se utilizará el subsistema de demanda de información.48 Esta definición de las partes de un Sistema Experto es muy general. redes semánticas y objetos. Este componente previene la entrada de información incoherente en la base de conocimiento.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
5. o también llamado MOTOR DE INFERENCIAS47. Luis Javier. sólo funcionan cuando se abren´
. Motor de inferencia. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. ahora se presenta una serie de componentes más detallados de un SE:
Subsistema de control de coherencia. El motor de inferencia. predicados. Sólo almacena la información que es nueva para la base de datos. utilizando la base de conocimiento. 2. y el sistema no puede obtener ninguna conclusión. cit. Op. que es el que combina los hechos y las preguntas particulares. se encarga de obtener conclusiones comenzando desde el conocimiento abstracto hasta el conocimiento concreto. La base de conocimientos del Sistema Experto con respecto a un tema específico para el que se diseña el sistema. Este componente es básico para un SE.
Esto se facilita mediante el uso de una interfase. sólo funcionan cuando se abren´
.1. De Miguel muestra su diagrama de un SE en
SELL. Sistemas Expertos para principiantes. Subsistema de ejecución de tareas. Por ejemplo. Peter.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Subsistema de demanda de información.49 Muchos la figura 5. Subsistema de explicación. Subsistema de incertidumbre. Permite realizar acciones al Sistema Experto basadas en el motor de inferencia. Completa el conocimiento necesario y reanuda el proceso de inferencia hasta obtener alguna conclusión válida. Este componente entra en ejecución cuando el usuario solicita una explicación de las conclusiones obtenidas por el SE. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. investigadores hacen representaciones visuales de los
componentes de un SE. El usuario puede indicar la información necesaria en este proceso ayudado de una interfase de usuario (la cual facilita la comunicación entre el Sistema Experto y el usuario). Se encarga de almacenar la información de tipo incierto y propaga la incertidumbre asociada a esta información.
2 muestra la estructura de un Sistema Experto ideal. cuando los conocimientos almacenados se han quedado obsoletos. además. la mayoría de los sistemas expertos tienen ciertos componentes básicos: base de conocimientos. Las reglas suelen almacenarse en alguna secuencia jerárquica lógica.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación Figura 5. El dominio de conocimiento representado se divide. La figura 5.
Figura 5. eliminar las antiguas o corregir errores en las existentes. pero esto no es estrictamente necesario. sólo funcionan cuando se abren´
.2 Estructura de un Sistema Experto ideal para Samper
La base de conocimientos contiene el conocimiento especializado extraído del experto en el dominio. Sin embargo. un módulo de explicación y un módulo de adquisición del conocimiento. Se pueden tener en cualquier secuencia y el
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Es decir. Una característica muy importante es que la base de conocimientos es independiente del mecanismo de inferencia que se utiliza para resolver los problemas. base de datos e interfaz con el usuario. De esta forma. es relativamente fácil añadir reglas nuevas. o cuando se dispone de nuevos conocimientos. motor de inferencia. El método más común para representar el conocimiento es mediante reglas de producción. contiene conocimiento general sobre el dominio en el que se trabaja.1 Estructura de un Sistema Experto según De Miguel
Otra representación de componentes de un Sistema Experto es la de Samper quien nos dice que no existe una estructura común para un Sistema Experto. pues. No es necesario reprogramar todo el Sistema Experto. Muchos tienen. en pequeñas fracciones de conocimiento o reglas.
2. Si no se puede aplicar ninguna regla. es decir. en caso contrario se elige cualquiera de las reglas aplicables y se ejecuta su parte acción (esto último genera nuevos hechos que se añaden a la base de datos). se vuelve al paso 1 A este enfoque se le llama también guiado por datos. conserva el vestigio de los razonamientos efectuados. se termina sin éxito. identificando el conjunto de reglas que se pueden aplicar (aquellas que satisfacen su parte condición). reglas que verifiquen la parte SI. sólo funcionan cuando se abren´
. En el primer caso se comienza con los hechos disponibles en la base de datos. el sistema sigue los siguientes pasos: 1. Al memorizar todos los resultados intermedios. se ha resuelto el problema. y se buscan reglas que satisfagan esos datos. Cuando se
SAMPER Márquez. También se registrarán en ella las conclusiones intermedias y los datos generados en el proceso de inferencia. cit.50 La base de datos o base de hechos es una parte de la memoria del ordenador que se utiliza para almacenar los datos recibidos inicialmente para la resolución de un problema. Contiene conocimiento sobre el caso concreto en que se trabaja. se puede utilizar explicar las deducciones y el comportamiento del sistema. Evaluar las condiciones de todas las reglas respecto a la base de datos. recorre la base de conocimientos para alcanzar una solución. Si se llega al objetivo. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Normalmente. Juan José. 3. El motor de inferencias es un programa que controla el proceso de razonamiento que seguirá el Sistema Experto. Op. La estrategia de control puede ser de encadenamiento progresivo o de encadenamiento regresivo. en caso contrario. por lo tanto. Utilizando los datos que se le suministran. porque es el estado de la base de datos el que identifica las reglas que se pueden aplicar.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
motor de inferencia las usará en el orden adecuado que necesite para resolver un problema.
En la mayoría de los Sistemas Expertos se utiliza el encadenamiento regresivo.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. 6. se le considera como subobjetivo y se vuelve al paso 1 (C será ahora la expresión E). sólo funcionan cuando se abren´
. Si C es verdadera en la base de datos. Este enfoque tiene la ventaja de que el sistema va a considerar únicamente las reglas que interesan al problema en cuestión. el sistema comenzará por el objetivo (parte acción de las reglas) y operará retrocediendo para ver cómo se deduce ese objetivo partiendo de los datos. no es verdadera ni falsa). 3. se establece la veracidad de la expresión E y se resuelve el problema. Al encadenamiento regresivo se le suele llamar guiado por objetivos. el usuario comenzará introduciendo datos del problema en la base de datos del sistema. 5. Lo que se intenta es probar una hipótesis a partir de los hechos contenidos en la base de datos y de los obtenidos en el proceso de inferencia. Si C es falsa. Obtener las reglas relevantes. Si no se encuentran reglas para aplicar. buscando la expresión E en la parte acción (éstas serán las que puedan establecer la verdad de E) 2. Si C es desconocida en la base de datos (es decir.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
utiliza este método. se termina sin éxito o se piden al usuario más datos. El usuario comenzará declarando una expresión E y el objetivo del sistema será establecer la verdad de esa expresión. Si hay reglas para aplicar. ya que. entonces no se tienen datos suficientes para resolver el problema. Para ello se pueden seguir los siguientes pasos: 1. 4. Esto se produce directamente o a través de conclusiones intermedias o subobjetivos. se descarta la regla en curso y se selecciona otra regla. se elige una y se verifica su parte condición C con respecto a la base de datos.
La mayoría de los sistemas expertos contienen un módulo de explicación. al asimilar el proceso de razonamiento seguido por el sistema. El módulo de adquisición del conocimiento permite que se puedan añadir. Es decir. El módulo de adquisición permite efectuar ese
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. En algunos sistemas se utilizan técnicas de tratamiento del lenguaje natural para mejorar la comunicación entre el usuario y el SE. diseñado para aclarar al usuario la línea de razonamiento seguida en el proceso de inferencia. puesto que el sistema funcionará correctamente sólo si se mantiene actualizado su conocimiento. posibilita que la respuesta proporcionada por el sistema sea inteligible para el interesado. A la inversa. La interfaz de usuario permite que el usuario pueda describir el problema al Sistema Experto. También puede solicitar más información al SE si le es necesaria. y con el tiempo suficiente. de esta forma. Interpreta sus preguntas. sólo funcionan cuando se abren´
Existen también enfoques mixtos en los que se combinan los métodos guiados por datos con los guiados por objetivos. El subsistema de explicación también puede usarse para depurar el SE durante su desarrollo. Esta posibilidad de explicación es especialmente valiosa cuando se tiene la necesidad de tomar decisiones importantes amparándose en el consejo del SE. Si el usuario pregunta al sistema cómo ha alcanzado una conclusión. entonces este componente es muy necesario. Además. formula la información generada por el sistema incluyendo respuestas a las preguntas. los comandos y la información ofrecida. explicaciones y justificaciones. eliminar o modificar elementos de conocimiento (en la mayoría de los casos reglas) en el SE. los usuarios pueden convertirse en especialistas en la materia. Si el entorno es dinámico. éste le presentará la secuencia completa de reglas usada.
anotando en la base de conocimientos los cambios que se producen. Op. Juan José. sólo funcionan cuando se abren´
. cit.51
SAMPER Márquez.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
mantenimiento. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.
1 El Equipo de Desarrollo Para desarrollar un SE primero se debe conocer el equipo de gente necesario.
6. sólo funcionan cuando se abren´
. principalmente. Si por el contrario se opta por comenzar desde cero. Además se deben hacer varias elecciones en cuanto al desarrollo del Sistema Experto. Las personas que componen un grupo o un equipo. es decir.1. La primera decisión consiste en determinar si se comenzará el SE desde cero o se utilizará un shell ± que es un SE sin la base de conocimientos ±.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
6. determinar la guía para el desarrollo del SE. después los métodos que utiliza ese equipo de gente y por ultimo cómo prueban y construyen prototipos de software para terminar en el sistema final. ya que existen diversos shells de Sistemas Expertos encaminados hacia distintos objetivos. cada una de las cuales aportará algo para que el SE a desarrollar sea robusto y fácil de usar y mantener. debido a que involucra mucha participación de distintas personas.1 ASPECTOS GENERALES
6. se deberá entonces determinar qué metodología utilizar. CONSTRUCCIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO
La construcción de un SE no es una tarea sencilla. cómo se implementará la base de conocimientos y el motor de inferencia. y como complemento se debe elegir el lenguaje que se va a utilizar para el proyecto. Si se opta por usar el shell se debe elegir el que más se adecue al objetivo del SE que se desea construir. como en todos los ámbitos deben cumplir ciertas características y cada uno de ellos dentro del
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.
El primer paso consiste en elaborar los problemas que deben ser resueltos por el sistema. Es el ingeniero que plantea las preguntas al experto. se alimenta el sistema con los conocimientos del experto. pero no de la exactitud del conocimiento. El usuario aporta sus deseos y sus ideas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
equipo desarrolla un papel distinto. El experto debe comprobar constantemente que su conocimiento haya sido transmitido de la forma más conveniente. La función del experto es la de poner sus conocimientos especializados a disposición del Sistema Experto. estructura sus conocimientos y los implementa en la base de conocimientos. De ser posible. La responsabilidad de esta exactitud recae en el experto. Además. el experto deberá tener comprensión para los problemas que depara el procesamiento de datos. Precisamente en la primera fase de un proyecto es de vital importancia determinar correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo. para que al final se disponga de un sistema que le sea de máxima utilidad. Aquí se incluye ya el usuario posterior. En el desarrollo de un Sistema Experto. sólo funcionan cuando se abren´
. El ingeniero del conocimiento es responsable de una implementación correcta. Para la aceptación.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. o un representante del grupo de usuarios. es de vital y suma importancia tener en cuenta los deseos y las ideas del usuario. Una vez delimitado el dominio. Ello facilitará mucho el trabajo. El ingeniero del conocimiento y el experto trabajan muy unidos. b) El ingeniero del conocimiento. A continuación se detalla cada componente del equipo dentro del desarrollo y cuál es la función de cada uno: a) El experto. no debe ignorarse nunca al usuario durante el desarrollo. c) El usuario. determinando especialmente el escenario en el que debe aplicarse el Sistema Experto. y en consecuencia para el éxito.
y un atributo es una característica o cualidad específica que ayuda a definir un objeto. José Mario. inalterada. sólo funcionan cuando se abren´
. la base de conocimiento se conforma de objetos y atributos. La metodología tradicional se enfoca principalmente a la construcción de dichos componentes. experto e ingeniero del conocimiento no deberá estar siempre presente. En la metodología tradicional. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. La separación entre experto e ingeniero del conocimiento permanece.1.52 6. La base de conocimiento La base de conocimiento es una base de datos que posee una información y unas reglas específicas sobre una materia o tema determinado. los principales componentes de un SE son la base de conocimiento y el motor de inferencia. por regla general. Pueden surgir situaciones en las que el experto puede ser también el usuario. cit. cuando exista un tema muy complejo cuyas relaciones e interacciones deben ser determinadas una y otra vez con un gran consumo de tiempo. Op. De esta forma el experto puede ahorrarse trabajos repetitivos.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
La estricta separación entre usuario. la regla que se aplica para
CRIADO Briz. Un objeto es una conclusión que es definida por sus atributos relacionados. Sistemas Expertos. Este es el caso.2 Construcción de las principales partes de un SE Como ya se mencionó. En el sentido más simple. La base de conocimiento se puede ver como una lista de objetos con sus reglas y atributos asociados.
Figura 6.1 Método de encadenamiento hacia adelante
SCHILDT Herbert. porque el motor de inferencia utiliza la información que el usuario le proporciona para moverse a través de una red de operadores AND y operadores OR hasta que encuentra un punto terminal que es el objeto.54 encadenamiento hacia atrás y reglas de
Método de encadenamiento hacia adelante A este método se le llama conducido por datos. En resumen el sistema de encadenamiento hacia delante construye un árbol desde las hojas hasta la raíz. Op. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
un atributo determina si un objeto ³tiene´ o ³no tiene´ determinado atributo. sólo funcionan cuando se abren´
. cit Ibid. Los atributos que definen al objeto crean un camino que conduce al mismo objeto: la única forma de alcanzar dicho objeto es satisfacer todas sus reglas.1. como se puede ver en la figura 6.53 El motor de inferencia Para construir un motor de inferencia. Si el motor de inferencia no puede encontrar un objeto que cumpla con los requisitos. Por lo que un objeto se define usando una lista de atributos que el objeto posea o no. existen tres métodos básicos: encadenamiento hacia adelante. el SE pide más información.
primeramente debido a que la base de
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. La teoría operativa general es que el sistema pide como información aquella que elimine la mayor incertidumbre posible.2. sólo funcionan cuando se abren´
. En resumen. en el cual se construye un árbol.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Método de encadenamiento hacia atrás. Este método es el contrario al método anterior.2. El problema que existe con este método está en su dificultad para llevarse a cabo. el encadenamiento hacia atrás poda un árbol. Encadenamiento hacia atrás
Método de reglas de producción Este método es una mejora al método de encadenamiento hacia atrás. lo cual es lo contrario al método anterior. Un motor de inferencia de encadenamiento hacia atrás comienza con una hipótesis (objeto) y pide información para confirmarlo o negarlo.
Intenta objeto
Atributo cumplido
Atributo no cumplido
Figura 6. A este método se le llama conducido por objetos porque el SE empieza con un objeto e intenta verificarlo. esto se muestra en la figura 6.
El diseño y la especificación requieren una temprana determinación de la interfaz del software y de la funcionalidad de los componentes.2 METODOLOGÍAS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE SE
6.2.1 Metodología de Prototipos En el desarrollo de Sistemas Expertos se nos plantean dos importantes riesgos: 1. los sistemas de reglas de producción requieren que la base de conocimientos contenga no sólo la información objeto ± atributo. 2. sino además un valor cuantificador. por lo tanto. resulta apropiado empezar con implementaciones tipo test para encontrar el camino hacia una solución definitiva y para hacerlas coincidir con las necesidades del usuario. el sistema no puede determinar exactamente qué información eliminará una mayor incertidumbre. Un método efectivo es la implementación de un prototipo de Sistema Experto que permita llevar a cabo las funciones más importantes de éste.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
conocimiento a menudo es tan grande que el número de combinaciones que el sistema puede soportar se rebasa fácilmente. el µRapid Prototyping¶ es el procedimiento
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. lo que hace aun más difícil la construcción de la base de conocimientos. Para Sistemas Expertos. sólo funcionan cuando se abren´
. No existen implementaciones similares que puedan servir de orientación al encargado del desarrollo en casi la totalidad de los casos. Durante el desarrollo. aunque con un esfuerzo de desarrollo considerablemente inferior al de una implementación convencional.
6. Este proceder se define bajo el nombre de µRapid Prototyping¶. En muchos puntos. En segundo lugar. los requisitos necesarios están esbozados con muy poca precisión.
Ernest. Encapsulación.55 6.2 Metodología Orientada a Objetos La programación orientada a objetos (OOP en adelante) es un tipo de programación que provee una manera de modularizar programas estableciendo áreas de memoria particionadas para datos y procedimientos. Polimorfismo.56 Cada área de memoria a la que se refiere en el párrafo anterior es conocida como clase. Herencia. pues posibilita una rápida reacción a los deseos en constante cambio tanto por parte de los expertos como parte del usuario. Es el concepto de que un objeto debería tener separada su interfaz de su implementación. El concepto de encapsulación evita que se pueda modificar el estado interno de un objeto por el código cliente que lo utiliza. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. La OOP tiene varias propiedades. y que además añadan su propio comportamiento. Op. TELLO. Significa que un objeto se puede comportar de diversas maneras. cit. mientras que las copias creadas a partir de la clase son llamadas objetos. Es decir. Permite enfocarse en la solución general del problema.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
más adecuado. sin preocuparse de los detalles. Sistemas Expertos. José Mario. Object oriented programming for artificial intelligence. es decir solamente el código mismo del objeto puede modificar el estado interno del mismo. un objeto es visto como una ³caja negra´. Esto se
CRIADO Briz.2. sólo funcionan cuando se abren´
. entre los cuales destacan:
Abstracción. Significa que se pueden crear clases que ³hereden´ el
comportamiento de una o más clases padre. dependiendo del contexto en el que se encuentre. que pueden ser usadas como plantillas para crear copias de tales módulos conforme se requieran.
3 La base de conocimientos es vista como un objeto contenedor de otros objetos usando la Metodología Orientada a Objetos
Obviamente. los cuales contendrán el nombre del objeto y una lista de atributos. entonces dicha clase será una clase contenedor de objetos de otra clase. se debe crear una clase que contenga el código referente a la base de conocimiento.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
puede aprovechar en la construcción de SE creando clases que correspondan a los componentes de un SE.
Objeto Atributo Atributo Atributo Objeto Atributo Atributo Atributo
Objeto Atributo Atributo Atributo
Figura 6. la clase Base de Conocimiento deberá tener todo el código necesario para leer los objetos.3 muestra lo expuesto. sólo funcionan cuando se abren´
. Por lo tanto si se utiliza la metodología orientada a objetos a la construcción de SE. La figura 6.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. quizá de un archivo. quizá de una base de datos. Si dicha base de conocimiento es un conjunto de objetos con sus propiedades.
evitando con esto.58
Ibid. modificando su base de conocimiento sin modificar los demás componentes. encadenamiento hacia atrás o reglas de producción. Tony y John Domingue. las clases hijas heredarán el comportamiento de las clases padres.57
6.3.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
guardar los objetos. acrónimo de lenguaje de Procesamiento de Listas.3 LENGUAJES UTILIZADOS EN LA CONSTRUCCIÓN DE SE
6. logrando con esto que un SE aprenda por sí mismo. dicha implementación estará contenida dentro de la clase. Originalmente fue creado como un modelo computacional de procesos matemáticos.1 LISP LISP. Tello propone crear especializaciones o jerarquías de clases (usando herencia) que incluyan métodos que permitan a los objetos modificarse a sí mismos. eliminar objetos o atributos. entre las cuales destaca el hecho que cualquier modificación o mantenimiento que se le quiera realizar a un determinado componente no afectará al otro y viceversa. Equipo Centuria 54 ³Las mentes son como los paracaídas. De manera similar. tener que incluir código redundante en las especializaciones. reflejando el rigor de las propias matemáticas. el motor de inferencia se implementa como una clase. Otra ventaja de la OOP es que mediante la herencia. la cual contiene encapsulada toda la lógica que hace que funcione el SE. fue inventado por John McCarthy y su equipo en la Universidad de Stanford a finales de 1950. etc. sólo funcionan cuando se abren´
. es decir si se implementa usando encadenamiento hacia adelante. Esta metodología tiene diversas ventajas. Common LISP Programming for Artificial Inteligence. HASEMER. ingresar nuevos objetos o atributos.
59 LISP utiliza los siguientes conceptos característicos:
Listas y Átomos. es altamente flexible. LISP ofrece sus propias funciones básicas. Forma de Trabajo. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. es decir. Ofrece la posibilidad de realizar definiciones recursivas de funciones. por lo que es utilizado perfectamente para la investigación en IA. LISP utiliza un ciclo llamado leer ± evaluar ± imprimir. diríamos que dicha persona estaría escuchando. comprendiendo y respondiendo al programador. LISP es un lenguaje funcional. La unión de procedimientos se
Ibid. Los átomos pueden subordinarse a cualidades. segundo. lo que significa que si como programador siente que a LISP le falta alguna característica. sólo funcionan cuando se abren´
. el término usado para ³tratar de responder de cualquier forma´ es evaluar. es posible escribir un programa LISP para producir cualquier comportamiento deseable de la computadora. El término en LISP usado para ³ver lo que se ha tecleado´ es leer. intenta responder de cualquier forma y después despliega dicha respuesta en la pantalla. LISP tiene dos características principales que lo hacen sobresalir de entre los demás lenguajes para IA. Si hubiera una persona en vez de una máquina en frente del programador. Cuando el programador teclea algo en LISP. La Función. donde un símbolo puede representar cualquier cosa. y el término usado para ³desplegar la respuesta en la pantalla´ es imprimir. Los programas no pueden distinguirse sintácticamente de los datos. puede escribir un programa LISP que provea dicha característica y hacer que ese programa forme parte de su LISP personal. primero. el lenguaje toma lo que se ha tecleado.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
LISP actualmente está diseñado para manejar símbolos matemáticos (variables). Cada función LISP y cada programa LISP tiene estructura de lista. es indefinidamente extensible. La estructura más importante es la lista.
Consta de algunos cómodos módulos que ofrecen ayuda en el desarrollo y control del progreso en programas. Además a un símbolo se le pueden subordinar cualidades. Además un sistema LISP abarca bastante más que el solo intérprete del lenguaje LISP.3. que se modifican de forma dinámica e ilimitada. Estas cualidades también reciben el nombre de atributos. el File-System y el Trace.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
realiza de forma dinámica. sin que el usuario lo deba solicitar. las listas. como por ejemplo un número. muchas universidades y empresas. El sistema realiza automáticamente una gestión dinámica de memoria. cadenas de caracteres o símbolos. es decir en plena ejecución. El sistema administrará el espacio en la memoria para las listas en constante modificación.2 CLIPS CLIPS es otra herramienta para el desarrollo de S. al igual que una variable en otros lenguajes de programación. Un componente importante de un sistema LISP es la gestión dinámica de la memoria. o incluso ambos. Libera los espacios de memoria que ya no son necesarios y los pone a disposición de usos posteriores. Por supuesto estos módulos sólo están en versiones de LISP que contengan la conocida interfaz gráfica IDE (entorno de desarrollo integrado) típica de los modernos lenguajes visuales. como son el Editor. CLIPS está siendo utilizado por numerosos usuarios como la NASA (que es su creadora). sólo funcionan cuando se abren´
. que ofrece un entorno completo para su construcción basado en reglas y objetos. o también puede ser el nombre de una función. contienen información adicional. CLIPS viene de (C Language Integrated Production
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. La necesidad de este proceso se deriva de la estructura básica de LISP. Un símbolo puede tener varios valores. que además del valor del símbolo. Los átomos son números. 6.E. no como en otros lenguajes de programación.
63 Prolog tiene cierto vigor híbrido en el sentido de que contiene características declarativas de la lógica computacional matemática y algunos aspectos procedurales de la programación convencional. Op.60 6.html) 61 BRATKO Iván. Así. Knowledge ± Based Systems and Prolog.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
System) y como su nombre indica uno de los objetivos que buscaban sus creadores era la fácil integración con programas en C. cit. John Sowa y Walter Wilson. al darle una portabilidad con programas en lenguaje C.3. Por ejemplo.3 Prolog Prolog estructuras de datos basadas en árboles y bactraking (retroceso) automático. José Ángel.61 Prolog nació en Europa.unizar. un ejercicio muy sencillo en Prolog es expresar relaciones espaciales. URL(http://diana. En vez de escribir un procedimiento con una secuencia de pasos. de la forma: ³la esfera azul detrás de la verde´. Equipo Centuria 57 ³Las mentes son como los paracaídas. Michael Mc Cord.62 Bratko completa el comentario afirmando que Prolog nació de una idea de programación lógica que emergió a principios de 1970. Herramientas para las asignaturas del IAIC. Debido a
BAÑARES.cps. sólo funcionan cuando se abren´
. Prolog es ideal para resolver problemas que involucren objetos ± en particular objetos estructurados ± y relaciones entre ellos. Prolog trabajaba (y sigue haciéndolo hasta nuestros días) esencialmente con la lógica matemática. 63 BRATKO Ivan. 62 WALKER Adrian. un programador Prolog escribe un conjunto declarativo de reglas y hechos con sus respectivas relaciones.es/IA/noticias. Este conjunto pequeño constituye una estructura de programación sorprendentemente poderosa y flexible. para usar la lógica como un lenguaje de programación. cit. Op. y fue implementado primeramente para dar soporte al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). las universidades que lo usan pueden trasladar fácilmente sus aplicaciones al entorno del agente.
ciclos for y ciclos while. Un reconocedor de patrones que construye y analiza las estructuras de datos. Sin embargo. sólo funcionan cuando se abren´
. Sentencias if ± then ± else. Walker afirma que niños de 10 años de edad encuentran a Prolog como un lenguaje sencillo de aprender. Estructura de datos que pueden simular registros estilo Pascal o listas estilo Lisp. los diagramas de flujos y las técnicas convencionales de programación no aplican en Prolog.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
esto. Un método para hacer preguntas para comenzar cómputos. Sentencias goto. Prolog compensa tales características con las siguientes. Un procedimiento de búsqueda hacia atrás para evaluar metas. las cuales lo hacen un lenguaje poderoso para la representación del conocimiento:
Predicados que expresan relaciones entre entidades. Pero los programadores profesionales con muchos años de experiencia a menudo lo encuentran revuelto y confuso. Ciclos do. Un método para definir predicados mediante reglas de aserción y hechos.64 Entre tales características con las que no cuenta Prolog se encuentran:
Sentencias de asignación. Op. Michael Mc Cord. cit Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.
WALKER Adrian. Lo revuelto de Prolog es su simplicidad y que no tiene las características más comunes de los lenguajes procedurales. John Sowa y Walter Wilson.
Virtualmente todo lo que existe en un sistema Smalltalk es una instancia de una clase particular de objeto y generalmente puede haber tantas instancias como se deseen. Este lenguaje se ha convertido en una opción muy popular en diversos campos como los videojuegos y la Inteligencia Artificial. De hecho. sólo funcionan cuando se abren´
. una de las ventajas de C sobre otros lenguajes usados para investigación en IA es que es un lenguaje estructurado y además. estos no se convierten en un peso extra que debe soportar la aplicación. si su aplicación no requiere usar la técnica Backtracking ni los recursos de una base de datos. entrada y salida y servicios de sistemas. Esto significa que se pueden tener cualquier número de instancias de cualquier característica del sistema activas al mismo tiempo.
TELLO. Ernest.3. Fue originalmente inventado por Alan Kay en Xerox PARC en 1972.4 Smalltalk Smalltalk fue el primer lenguaje de programación que fue diseñado para basarse exclusivamente en objetos. pero mucha gente le ha hecho importantes contribuciones al diseño del lenguaje. Op.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Un conjunto de predicados preconstruidos para aritmética.5. el desarrollo de ciertas rutinas es en verdad más claro en C que un lenguaje de IA. cit.3. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.65 6. 6. Proporciona un esqueleto estructurado sin límites para la creatividad del programador. C y C++ C es uno de los lenguajes de programación más populares en uso. No hay una sola técnica de IA que no pueda ser desarrollada en un lenguaje procedimental como lo es C.
cit. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. se pueden utilizar de forma genérica para cualquier tema. ya que proporcionan mucha flexibilidad en representación del conocimiento y razonamiento. se ejecuta bajo LISP y utiliza la metodología orientada a objetos. Macintosh y estaciones de trabajo Sun. así como adquisición de conocimiento. 67 A continuación se mencionan algunos de los principales shells de SE. 66
6. Así nacieron los shells los cuales sirven como base para muchos SE.4. Op. es decir. también quedo claro que era posible separar el intérprete del conocimiento específico del dominio y por lo tanto se podían crear sistemas que podían ser usados para construir nuevos SE agregando simplemente conocimiento correspondiente al dominio del nuevo problema.4 HERRAMIENTAS Y SHELLS UTILIZADOS EN LA CONSTRUCCIÓN DE SE
Inicialmente cada SE que se creaba se construía a partir de un lenguaje de IA tal como LISP. son SE sin su base de conocimiento.1 Gold Works II Esta herramienta de programación creada por Gold Hill Computers Inc. que como ya se mencionó. Pero después de que muchos SE se construyeron así. quedo claro que estos sistemas estaban construidos como un conjunto de representaciones declarativas (reglas) combinado con un intérprete de estas representaciones. RICH Elaine y Kevin Knight. incluso los de IA. la cual permite utilizar la metodología orientada a objetos para la creación de diversos sistemas y programas. sólo funcionan cuando se abren´
. Este programa corre en computadoras IBM compatibles. 6. Op.
SCHILDT Herbert.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
En cuanto a C++ se puede decir que es una extensión orientada a objetos de C. cit.
sólo funcionan cuando se abren´
. el paradigma orientado a accesos y el paradigma procedural normal.68 6.2 ART ART es una herramienta que tiene un número de características poderosas para el desarrollo de SE. los cuáles pueden ser explorados automáticamente para determinar su deseabilidad. reglas y afirmaciones (aserciones). Se integra fácilmente con C. Una de las ideas centrales en el diseño del ambiente LOOPS es proveer un sistema de programación de IA que pueda soportar una estructura de múltiples paradigmas que permitan tantas opciones de entre paradigmas de programación como sea posible.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Las características que realzan a este programa incluyen una herramienta dinámica de gráficos que permite la creación de imágenes activas así como también permite desarrollar interactivamente interfaces gráficas dinámicas sin tener que escribir ni una línea de código. La característica de esquema es otro aspecto de este programa el cual provee una representación orientada a objetos para sistemas resolutores de problemas basados en conocimientos. por ejemplo. permite la construcción de varios escenarios o mundo hipotéticos.4.4. cit.3 LOOPS LOOPS fue desarrollado en el Xerox PARC en 1983. Op. De esta forma varios escenarios alternos pueden ser explorados para probar un plan estratégico dado con un conjunto de sentencias dado. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. también se incluyen visores orientados a gráficos para marcos. el paradigma basado en reglas. 6. Como cualquier otro
TELLO Ernest. La versión actual soporta cuatro paradigmas de programación principales: el paradigma orientado a objetos.
paso de mensajes y uso de objetos. acrónimo de Ambiente de Ingeniería del Conocimiento. Las reglas de sintaxis usadas en Humble son una versión modificada de la sintaxis de Smalltalk. Humble tiene la capacidad de construir bloques if ± then ± else. sólo funcionan cuando se abren´
.4. En las aplicaciones las entidades se categorizan en un número de tipos diferentes los cuáles son definidos por el desarrollador o por el Ingeniero de conocimientos. LOOPS permite la creación de jerarquías de clases e instancias de dichas clases. Las funciones en KEE se implementan como extensiones de LISP. La característica principal de Humble es que las reglas operan sobre entidades. A diferencia de la mayoría de los shells.
6. de IntelliCorp es una de las herramientas de desarrollo orientados a objetos de SE más avanzada en la actualidad. El sistema entero esta construido en una estructura de objetos. que en el ambiente son llamados unidades.5 Humble Humble es un Shell orientado a objetos para SE escrito en Smalltalk que combina reglas con encadenamiento hacia delante y hacia atrás con representación de objetos. Las entidades son un importante tipo de objeto que tienen una representación específica. 6.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. de manera que todo el vocabulario del lenguaje LISP puede usarse en conjunción con las funciones predefinidas. Hoy en día tiene un considerable uso en esfuerzos mayores de desarrollo tanto en el sector comercial como en el gobierno.4.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
sistema de programación orientado a objetos.4 KEE KEE.
Este shell utiliza un lenguaje. llamado ARL. Sin embargo es difícil distinguir diferentes tipos de conocimiento (no se puede hacer diferencia entre conocimiento de control y conocimiento a cerca de los valores esperados de los parámetros).6 EMYCIN EMYCIN es acrónimo de Empty MYCIN (MYCIN vacío).html) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. URL(http://www.com/skycraper/romrow/207/se/Portada.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
6.4. Sistemas Expertos. el cual es una notación de Algol y provee facilidades para monitorear el comportamiento de reglas. además del diagnóstico de enfermedades en la sangre (objetivo para el cual fue creado). sólo funcionan cuando se abren´
. este shell fue creado a partir de MYCIN.fortunecity. Se construyó con el fin de que fuera usado para otros fines. David.69
VALDIVIA Rosas. uno de los SE más exitosos en la época de los setentas. por lo que el agregar una nueva regla también se vuelve un proceso complicado.
Causas Nuevas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
7. sólo funcionan cuando se abren´
. Síntesis: La interpretación de los datos se obtiene mediante la combinación de los mismos. Juan Pablo. y que de todas formas llegue a una resolución. Existen dos tipos de interpretación:
Análisis: La interpretación de datos se obtiene mediante la separación o distinción de las partes que forman los datos. DIAGNÓSTICO Y MONITOREO
La interpretación consiste en encontrar el significado de los datos de entrada obtenidos por sensores o introducidos por el usuario. por lo que hay que dotar al SE de conocimiento para resolver un problema de este tipo. Manifestaciones debidas a varias causas. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Ibid.71 Los SE en diagnóstico encuentran múltiples dificultades a la hora de realizar su tarea como son las siguientes:
Manifestaciones Nuevas. El diagnóstico consiste en identificar las causas internas que provocan un problema.1 INTERPRETACIÓN. Es decir. cit. TAREAS QUE REALIZAN LOS SISTEMAS EXPERTOS
7. Op.
SÁNCHEZ y Beltrán. incompletos o inexactos.70 Con frecuencia aparecen datos contradictorios. síntomas que no se habían observado con anterioridad. avería o disfunción a partir de una serie de datos o síntomas que son consecuencia de la misma y que son observables.
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. proporciona los mismos resultados que alcanzaría dicho experto.1 Funcionamiento de un SE usado en mantenimiento predictivo
DE MIGUEL González.
Figura 7. La monitorización es un caso particular de la interpretación. usando un modelo computacional del razonamiento de un experto humano. Se trata de que el programa pueda determinar en cada momento el estado de funcionamiento de sistemas complejos. cit. Luis Javier. Fallos o averías de aparición intermitente. Relaciones no biyectivas entre los datos y las causas. anticipándose a los posibles incidentes que pudieran acontecer. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Datos Inaccesibles. En el campo del mantenimiento predictivo los Sistemas Expertos se utilizan fundamentalmente como herramientas de diagnóstico. sólo funcionan cuando se abren´
. Op.72 La figura 7. caros o de obtención peligrosa.1 muestra el funcionamiento de un SE de este tipo. Así. Existencia de varios fallos simultáneos o en cadena.
ésta técnica es llamada ³generación y prueba´. sin embargo. es un intento consiente de traer forma y orden visual a la ingeniería de hardware donde la tecnología no provee estas características. muchos programas recientes han empezado a trabajar en la síntesis.73 Los SE en diseño ven este proceso como un problema de búsqueda de una solución óptima o adecuada. información técnica e imaginación en la definición de una estructura mecánica. Adrian. por lo tanto estos SE son llamados de selección. Diseño es el proceso de especificar una descripción de un artefacto que satisface varias características desde un número de fuentes de conocimiento. En áreas de aplicación. Patrick Henry.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
HOPGOOD. La utilidad de los programas basados en conocimientos aplicados a la ciencia y a la ingeniería no se limita al análisis sofisticado. máquina o sistema que ejecute funciones específicas con el máximo de economía y eficiencia. la prueba se termina cuando se encuentra la primer solución. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. sólo funcionan cuando se abren´
.2 DISEÑO Y SELECCIÓN
El diseño se puede concebir de distintas formas:
El diseño en ingeniería es el uso de principios científicos. WINSTON. Los SE prueban distintos diseños para verificar cuáles de ellos cumplen los requerimientos solicitados por el usuario. existen problemas más complejos en los que el objetivo es encontrar la solución más óptima. Artifical Intelligence. El diseño industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniería. Knowledge ± Based Systems for Engineers and Scientists. Las soluciones alternas pueden ser conocidas de antemano (problemas de derivación) o se pueden generar automáticamente (problemas de formulación).
El efecto final es la ordenación de un conjunto de acciones con el fin de conseguir un objetivo global (costo mínimo. Suelen existir interacciones entre planes de subobjetivos diversos.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Existen programas que diseñan dispositivos simples y después buscan oportunidades de reducción de costos o de reducción de componentes. Está compuesto por un simulador y un sistema de control. sólo funcionan cuando se abren´
.4 CONTROL
Un sistema de control participa en la realización de las tareas de interpretación. etc). Con ello se consigue conducir o guiar un proceso o sistema. tiempo mínimo. pues la mayoría de los datos con los que se trabaja son más o menos probables pero no seguros.3 PLANIFICACIÓN
La planificación es la realización de planes o secuencias de acciones y es un caso particular de la simulación. Existen muchas consideraciones que deben ser valoradas o incluirles un factor de peso. Trabajo frecuente con incertidumbre. Los problemas que presentan la planificación mediante SE son los siguientes:
Existen consecuencias no previsibles. de forma que hay que explorar y explicar varios planes. diagnóstico y reparación de forma secuencial.
7. Es necesario hacer uso de fuentes diversas tales como bases de datos. por lo que deben elegirse soluciones de compromiso.
Reparación lo más rápida y económicamente posible. observaciones e interpretaciones. CORRECCIÓN O TERAPIA
La reparación. Cabe aclarar que los sistemas de control pueden ser en lazo abierto.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Las técnicas tradicionales de simulación requieren modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento del sistema bajo estudio.
7. y por tanto de los SE.
7. es decir la aparición de nuevas averías por la reparación.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Los sistemas de control son complejos debido al número de funciones que deben manejar y el gran número de factores que deben considerar. sobre la computadora. a fin de estudiar el comportamiento de los mismos mediante la observación de las salidas para un conjunto de entradas. terapia o tratamiento consiste en la proposición de las acciones correctoras necesarias para la resolución de un problema. corrección.6 SIMULACIÓN. Evitar los efectos secundarios de la reparación. esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso del conocimiento. o en lazo cerrado si no tiene que intervenir el operador en ninguna parte del mismo. Orden de las reparaciones cuando hay que realizar varias. si en el mismo la realimentación o el paso de un proceso a otro lo realiza el operador. Los SE en reparación tienen que cumplir diversos objetivos. PRONÓSTICO O PREDICCIÓN
La simulación es una técnica consistente en crear modelo basados en hechos. sólo funcionan cuando se abren´
.5 REPARACIÓN.
MARTÍNEZ De Ibarreta León. Esto abarca diversos problemas. URL(http://www. En la aplicación de los SE para simulación hay que diferencia cinco configuraciones posibles: 1.geocities. la base de conocimientos y el motor de inferencia. que es su capacidad para la simulación del comportamiento de un experto humano. tales como predicciones meteorológicas. 2. Su objetivo es determinar el curso del futuro en función de información sobre pasado y presente. Los sistemas de pronóstico deducen consecuencias posibles a partir de una situación. que es un proceso complejo. predicciones demográficas.com/SiliconValley/Way/7788/SISEXP. Un SE puede disponer de un simulador con el fin de comprobar las soluciones y en su caso rectificar el proceso que sigue. sólo funcionan cuando se abren´
. o incluso previsiones de la evolución bursátil entre otros. Sistemas Expertos: Áreas de aplicación. 5. 3. y no de un conjunto de ecuaciones aritmético ± lógicas. Un sistema de simulación puede contener como parte del mismo a un SE y por lo tanto el SE no tiene que ser necesariamente de simulación. Un SE puede controlar un proceso de simulación. 4. Francisco Javier. es decir que el modelo está en la base de conocimiento del SE y su evolución es función de la base de hechos.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
El empleo de los SE para la simulación viene motivado por la principal característica de los SE. Un SE puede utilizarse como máscara o sistema frontal de un simulador con el fin de que el usuario reciba explicación y justificación de los procesos.HTM) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Un SE puede utilizarse como consejero del usuario y del sistema de simulación.
Lo que diferencia a estos sistemas de un sistema tradicional de recuperación de información es que estos últimos sólo son capaces de recuperar lo que existe explícitamente. en filtrado de respuestas. etc Un SE puede actuar como un intermediario inteligente que guía y apoya el trabajo del usuario final. Pueden utilizarse para ayudar al usuario.8 RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN
Los Sistemas Expertos. mientras que un Sistema Experto debe ser capaz de generar información no explícita razonando con los elementos que se le dan. Para desempeñar de forma adecuada esta tarea.com/nautica/documatica/3-8. han sido vistos como una de las posibles soluciones al tratamiento y recuperación de información. los enfoques centrados en la creación de modelos de las estructuras cognitivas del usuario son los más prometedores. es decir. Pero la capacidad de los SE en el ámbito de la recuperación de la información no se limita a la recuperación. no sólo documental. realiza un seguimiento del proceso de aprendizaje de un estudiante. La década de 1980 fue prolija en investigación y publicaciones sobre experimentos de este orden. Jesús.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
7. Recuperación de Información y Sistemas Expertos. sólo funcionan cuando se abren´
7. El sistema detecta errores de los estudiantes e identifica el remedio adecuado. desarrolla un plan de enseñanza para facilitar el proceso de aprendizaje y la corrección de errores.7 INSTRUCCIÓN
Un sistema de instrucción (Sistema Experto para formación). interés que continua en la actualidad.77
Ibid TRAMULLAS y Kronos. en selección de recursos de información.html) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. con su capacidad para combinar información y reglas de actuación.tramullas. URL(http://www.
etc. sólo funcionan cuando se abren´
. la oficina. usuarios. INTRODUCCIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS EN LA EMPRESA
Antes de introducir un Sistema Experto en una empresa se deben responder una serie de preguntas referentes a los siguientes aspectos78: QUIÉN ¿A quién concierne? ¿Quién esta implicado en la decisión? ¿Quién va a crear el sistema (expertos. clientes. función y nivel)? QUÉ ¿Para qué sirve el sistema? ¿Cuál es su finalidad? ¿Va a reemplazar a los operadores humanos o por el contrario revalorizará el trabajo de los que asista en su tarea (por ejemplo. cit. etc.. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. haciéndoles que no olviden nada y presentándoles información oportuna)? DÓNDE ¿Dónde va a ser utilizado? ¿Va a ser repartido en varias copias o se utilizará localmente? ¿Se utilizará en el interior de la empresa (en el estudio.. Pierre Levine y Jean Charles Plomerol.)? ¿En cuál estructura organizativa se colocará?¿Cómo se insertará en la estructura y qué posición ocupará?
BENCHIMOL.) o en el exterior (representantes. Op..)? ¿Quién lo empleará (Sección. Guy. ingenieros de conocimiento.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
. ¿qué carga representará para el servidor y el cliente? ¿En qué máquinas? ¿Cuáles serán sus relaciones con otros sistemas: bases de datos. tableros..Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
CÓMO ¿Cómo va a utilizarse? ¿Se utilizará como un servicio libre o por personas que tendrán esa tarea exclusivamente? ¿Funcionará de forma autónoma? ¿Va a ser utilizado por expertos para mejorar su rendimiento? ¿Va a ser utilizado por personal especialmente preparado para manejarlo? Si trabajará en tiempo real. José Mario. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.. sólo valdrá la pena realizar el esfuerzo de crear un Sistema Experto cuando un conocimiento sea válido durante un largo espacio de tiempo y vaya a ser utilizado por el mayor número de personas.? ¿Existen problemas de datos confidenciales? ¿Funcionará con medios tradicionales? CUÁNDO ¿En qué plazo desea que se realice el sistema? ¿Se empleará escasa o frecuentemente? Debido a que la estructuración e implementación del conocimiento del experto requiere una gran cantidad de trabajo.. Introducción a los Sistemas Expertos.79 CUÁNTO ¿Cuánto costará?
CRIADO Briz.
Para empezar como su nombre lo indica. etc. realizar un Sistema Experto pero ¿para qué?. de reducción de costos de mantenimiento. La experiencia existe pero la difusión se distribuye mal ya que el experto difícilmente esta accesible. Finalmente. de mejora de las condiciones de trabajo y de la calidad de sus productos?¿Resultará en una mejora en el servicio para el cliente o el usuario? Ahora bien. un Sistema Experto está encaminado a los conocimientos de un experto. Existen muchos tipos como:
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. La identificación de un problema en la empresa puede hacerse buscando a los expertos cuya desaparición causaría a la empresa una pérdida.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
¿Cuánto aportará?¿Se puede cifrar su uso en términos de productividad. se puede proceder a una encuesta exhaustiva en todos los niveles de la empresa (agrupando por sector. sólo funcionan cuando se abren´
. Se pueden mencionar algunos rasgos que pueden implicar una especie de pérdida del experto por parte de la empresa: 1. 3. Los métodos de resolución de problemas o la aplicación de reglas difieren según los sectores y las personas. Sin llegar al extremo de la pérdida del experto.). Varios expertos son necesarios y no se puede confrontar a todos ellos al mismo tiempo. se debe definir el tipo de problema que se tiene. 2. Una vez hecho esto. Un experto como se ha explicado anteriormente es aquél que domina perfectamente un dominio por elemental que sea éste. jerarquía. que las interpretan a su manera.
existe el tipo de problemas que requieren del manejo de grandes cantidades de conocimiento claro y cualitativo (este es el tipo de problemas más aprovechado en la elección de un SE).
Ibid.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Problemas resolubles pero con tiempos largos de espera. sólo funcionan cuando se abren´
. Un sistema experto puede mejorar notablemente estos procesos. Ampliar de forma más rápida los conocimientos de los especialistas. se puede ver la viabilidad de la aplicación de un SE si el proceso en el cual queremos implantar un SE cumple las siguientes condiciones80: 1. además. 3. Además de las cuestiones anteriores. simplemente debe justificarse ante los intereses de la empresa. Una vez que se detectó el problema. Evitar fallos en labores rutinarias complejas. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Y. Cuando la información es muy somera o intuitiva (como en el caso de operaciones de divisas de los bancos) un SE no es una buena opción. Debemos cuestionarnos si los conocimientos que se manejarán constituyen un patrimonio para la empresa tal que amerite el desarrollo del sistema de información y si realmente perjudica a la empresa el que alguno de los problemas que se intentan resolver mediante sistemas expertos no se resuelve rápida o adecuadamente. Diagnosticar los fallos con mayor rapidez y conseguir tareas de planificación más completas y consistentes. 2.
puc. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. como la medicina. Examen o revisión. porcentajes.1 MEDICINA
Los SE enfrentan tareas tales como la resolución de problemas. de análisis discriminantes y análisis secuencial. Enrique. Se revisan documentos contables como balance.
9.. .
cuenta de pérdidas y ganancias. Área de Bases de Datos e Inteligencia Artificial. Tecnologías Inteligentes para la Gestión Empresarial.ing. en los cuales el control y el conocimiento están juntos y están escritos en lenguajes procedimentales. El análisis de estados financieros se divide en tres fases82. etc.81 Los programas en esta área se pueden clasificar en:
Métodos de contestación prefijada. CAMPOS DE APLICACIÓN DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
9.. Métodos estadísticos que se clasificaban en Bayesianos. sólo funcionan cuando se abren´
. Roberto. utilizando para ello una serie de técnicas o procedimientos específicos (comparaciones de masas patrimoniales.cl/investigacion/areas/bases_dat.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
9.html) 82 BONSÓN.2 ANÁLISIS DE ESTADOS FINANCIEROS
Es un equivalente a los estados de salud en la medicina. formados por algoritmos aritméticos lógicos. 1. razonamiento automático y aprendizaje automático. URL(http://dcc. Es típico el estudio de estos sistemas inteligentes en dominios específicos del conocimiento.).
2. Aplicaciones de impuestos y tasas. Los SE enfocados a la planificación financiera tienen sus principales aplicaciones en:
Análisis de mercados. La mayoría de los sistemas expertos se centran en resolver problemas de esta disciplina. Se analiza e interpreta la información antes recopilada y se obtiene un panorama de la situación actual de la empresa. Por último se predicen soluciones para ayudar a mejorar la situación futura de la empresa. Gestión del personal. sólo funcionan cuando se abren´
.83 Esta rama de la gestión de financiera intenta identificar el resultado de la aplicación de planes futuros en la empresa. Análisis de riesgos y tasación de seguros. tratando de identificar los recursos que ésta necesita para conseguirlos. Asesoría jurídica y fiscal.
9. presupuesto de capital. Planes de inversión de capitales.
Ibid. Concesión de créditos y préstamos.) incluyendo la planificación financiera.3 PLANIFICACIÓN FINANCIERA
La disciplina conocida como Gestión Financiera implica un gran número de subramas (análisis de inversiones. etc. análisis financiero. 3. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Evaluación de riesgos de gestión de cartera. Ayuda a la correcta realización de operaciones bancarias.
Valoración de la situación financiera de una empresa o cliente. Configuración de equipos y sistemas.4 INDUSTRIA
Los SE en la industria se aplican principalmente en:
Diagnóstico de control de calidad. Detección y actuación en caso de alarmas y emergencias. Sistemas inteligentes de autodiagnóstico contenidos.5 ELECTRÓNICA. Gestión optima de los recursos.
9. INFORMÁTICA Y TELECOMUNICACIONES
Las aplicaciones principales de los SE son:
Diseño de circuitos de alto grado de integración. Generación de especificaciones y manuales de utilización. Control de procesos industriales.
9.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Supervisión de los estados financieros. Verificación de firmas. Previsión de los tipos de interés. mantenimiento y reparación de sistemas fabricados bajo demanda. Configuración de equipos y sistemas bajo demanda. sólo funcionan cuando se abren´
. Previsión en las fluctuaciones en el mercado de divisas.
9. la mayoría de las tareas requieren soluciones heurísticas. . sólo funcionan cuando se abren´
. los expertos son escasos. Reconocimiento de planes del enemigo. pues cumplen la mayoría de los requisitos que son necesarios para poder desarrollar este tipo de sistemas (por ejemplo las tareas requieren conocimiento especializado. Planificación estratégica. Guiado de vehículos y proyectiles de forma semiautomática. Optimización de carga.. financieras y contables son campos en los que se pueden aplicar los Sistemas Expertos.6 MILITAR
Las aplicaciones se centran en:
Elección inteligente de contramedidas electrónicas con el fin de obtener la máxima efectividad con unos recursos limitados.. la pericia necesita ser localizada en distintos lugares. Interpretación de señales provenientes de sensores.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Control de redes de comunicación.
9. Programación automática. Reconocimiento automático de blancos y valoración de los mismos. Optimización de programas de computadoras. existen auténticos expertos en la materia. Ajuste de equipos y sistemas.7 CONTABILIDAD
Las actividades administrativas.
como esta clasificación muy grande y además poco práctica. cálculo e interpretación de ratios. auditoría informática y demás situaciones en las cuales. Aplicación de los Sistemas Expertos en Contabilidad. planificación y control de gestión. imputación contable. Análisis de estados financieros: Análisis patrimonial.html#CONTABILIDAD) Equipo Centuria 79 ³Las mentes son como los paracaídas. formación de opinión. URL(http://ciberconta. sólo funcionan cuando se abren´
. evaluación del control interno. salud financiera de la empresa. Ahora bien. diseño de sistemas contables. diseño de sistemas de gestión de información.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Los Sistemas Expertos se dejan para las tareas que estén muy poco o nada estructuradas. Planificación financiera e industria de los servicios financieros:
Planificación financiera corporativa. normas y principios contables.unizar. dado que el campo de soluciones puede ser muy amplio. cálculo y análisis de tendencias. análisis de cuentas concretas. emisión del informe. como se mencionó antes. Contabilidad financiera: regulación legal. pues en este tipo de tareas se requiere mucho del juicio de un experto y se utilizan reglas heurísticas para llegar rápidamente a una solución. recuperación y revisión analítica de registros contables. financiero y económico de los estados contables. se puede clasifican las aplicaciones potenciales de los Sistemas Expertos en contabilidad en las siguientes áreas de aplicación84:
Auditoría: Análisis de la materialidad y del riesgo. planificación financiera personal. asignación de recursos escasos. control y análisis de desviaciones. Contabilidad de costes y de gestión: Cálculo y asignación de costos.es/Biblioteca/0002/Sanchez95. requieren de la decisión de un experto. análisis
SÁNCHEZ Tomás. consolidación de estados contables. auditoría interna. etc. Antonio. etc. etc. Los Sistemas Expertos se pueden aplicar en todas las áreas de la contabilidad. evaluación de la evidencia. planificación de la auditoría.
Carlos. Introducción a la Inteligencia Artificial.8 ROBÓTICA
Aun cuando los robots no son como se les muestra en las películas. donde todos sus elementos son controlados por un sistema de control programado para realizar varias tareas bajo una secuencia de pasos preestablecidos. La mayoría de los robots tienen un brazo con varias uniones móviles y partes prensiles. gestión de tesorería. etc.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
de inversiones. mercado de valores. URL(http://www.htm) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. donde las tareas son repetitivas y aburridas. banca. Los investigadores de IA pretenden adicionar al robot métodos y técnicas que le permitan actuar como si tuviera un pequeño grado de inteligencia. lo cual pretenden lograr con la conjunción de todas las áreas de la IA. altas temperaturas.9 RECONOCIMIENTO DE PATRONES
Trata con la necesidad identificar objetos o imágenes y utilizar esta información en la resolución de problemas. un sistema con esta característica.
9. concesiones de crédito. realmente pueden llegar a realizar actividades sorprendentes. seguros.gdl.uag. Los robots son muy solicitados en ambientes peligrosos para el ser humano. como en el manejo de explosivos.
CONTRERAS. puede llegar a detectar detalles que normalmente se escapan a la observación humana. Debido a que aquí se usa una técnica exhaustiva de búsqueda y comparación de patrones. sólo funcionan cuando se abren´
. atmósfera sin la cantidad adecuada de oxígeno y en general bajo cualquier situación donde se pueda deteriorar la salud85.mx/66/0ia.
9. sobre todo si son utilizados en la fabricación de productos.
Juan Pablo.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Comúnmente en son lentos.10 OTROS CAMPOS DE APLICACIÓN
Aeronáutica Agricultura Arqueología Derecho Educación Geología Meteorología Química Transportes Ventas86
SÁNCHEZ y Beltrán. cit. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.
computacionales para realizar este tipo de investigaciones por lo que los avances
9. sólo funcionan cuando se abren´
. Op.
. Enrique. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. de General Electric Company. El sistema de Stepniewsky y Gervals. cit.. otros. EJEMPLOS DE SISTEMAS EXPERTOS EN EMPRESAS
Particularizando las aplicaciones en ramas específicas del conocimiento. Creado en 1975.. algunos simplemente en diseño teórico. Cognitive Systems Inc. intentaba interpretar frases ordinarias descriptivas de operaciones económicas proponiendo el asiento correspondiente a cada una de ellas. Carnegie Group.2 EN CONTABILIDAD87
El Sistema Kiwi de Clark.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
10. Utilizaba ya una base de conocimiento y trabajaba mediante deducciones. con aplicación real en el campo productivo de la organización. Teknowledge Inc. Thinking Machines Corporation. para reparación de locomotoras diesel y eléctricas. (ordenadores que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central) y el otro producto fueron las ³herramientas de desarrollo de Sistemas Expertos´. ³Aldo en Disco´ que repara calderas hidrostáticas giratorias para la eliminación de bacterias. Symbolics.
BONSÓN. Fueron creadas en solicitud de una creciente demanda de SE formando una inversión total de 300 millones de dólares. Op.. Las ³máquinas Lisp´ eran su producto principal. Lisp Machines Inc.
10.. sólo funcionan cuando se abren´
. se han desarrollado un gran número de Sistemas Expertos que actúan en empresas.1 EN LA INDUSTRIA
10. Desarrollado de los datos que genera cada operación económica. FSA. Evalúa la gestión comercial y financiera de la empresa.
FINEXPERT/FINEPRO. ALFEX. Analiza los procesos de la contabilidad desde el punto de vista del Análisis Circulatorio. entre otros . AIDE. Se pueden mencionar también
ANSWERS.4 EN PLANIFICACIÓN FINANCIERA
AAFINPLAN. Laurani y Oudet. ANIBAL.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Proyecto SICA de Page. Proyecto referente a la creación de SE capaces de asesorar sobre la salud financiera de una empresa. ANALYSIS. así como desarrollar bases de conocimiento y herramientas adecuadas para manejarlas. Clasifica funcionalmente el balance y la cuenta de pérdidas y ganancias. de McCarthy.A.
PROLOG. Realiza un análisis de estados financieros en la empresa basándose en el Plan General de Contabilidad Español de 1990. La base de datos BD/ML de Serrano.E.
CHARIS. centrándose en el análisis
El modelo R.3 EN ANÁLISIS DE ESTADOS FINANCIEROS
AFIN. Ayuda en el diagnóstico de empresas de la Central de Balances del Banco de Francia. sólo funcionan cuando se abren´
. Renuncia a interpretar el lenguaje escrito.
FINEX. Proporciona orientación financiera a los empleados
Ibid Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.
RMAS. entre otras. Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. BAMBI. Antonio. FAME. Del tipo de planeo de vuelos y configuraciones. Ayuda a los directores de Texas Instruments a la toma de decisiones en la compra de equipos. ARIES. Evalúa proyectos de inversión. IQ Manager. MOCA.5 EN LA AVIACIÓN
Del tipo de los SE en calendarización91
ARMAC. Passanger Rev Accounting System
SÁNCHEZ Tomás. RAMP. PFPS. AAMPS. Duty Roster System. Objective Financial System. sólo funcionan cuando se abren´
. Air Canada. ACAMS. MANAGEMENT ADVISOR. impacto medioambiental. PLANPOWER. Aeroplan. Incluyen su uso en empresas como United Airlines. DOCS. entre muchos otros más. entre otros. Ibid 91 HARMON. indicando factores como exigencias legales. Paul y Curtis Hall. EXPICS. PLANMAN. SALTO. Personal Financial Analysis. GADS. cit.
AALP y MD-11 Interior Design Config System Del tipo de mercadotecnia y reservaciones. CASHVALUE. Op.
AA Advantage System. Intelligent Software Systems.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Capital Investment System.89 También Client Profiling System. 90
.unizar. Este Sistema Experto provee una interfaz flexible y fácil de manejar. las condiciones actuales del paciente. URL(http://ia. Op. conceptualización. la decisión de utilizar las redes bayesianas fue tomada basándose en la capacidad por parte de dichas redes para manejar conocimientos imprecisos de una mejor manera en comparación con las reglas94. El coeficiente es un factor que se agrega para representar la incertidumbre o la imprecisión que el experto asigna a este conocimiento95. en vez de utilizar reglas.html) 95 SCARABINO. URL(http://ciberconta. entre otros factores92. Sistema Experto Bayesiano para Ecocardiografía. DIAVAL. 94 DÍEZ Vegas Francisco Javier. Sistemas Expertos: Aspectos Técnicos. Es un Sistema Experto para diagnóstico mediante ecocardiografía.6 EN MEDICINA
ETT. cit. el cual se basa en redes bayesianas. o sea que las variables no reciben un valor preciso.
KANDEL. su historial médico. dado que se recurre a la utilización de coeficientes.es/~fdiez/tesis/tesis. formalización. DIAVAL fue construido en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) en España. El uso de este tipo de conocimiento nos adentra en la lógica difusa. SPACEMED. Identifica varios factores que determinan los diagnósticos que emite como la edad. Juan Carlos. Este es un Sistema Experto para asistencia en emergencias médicas que sucedan durante un vuelo espacial o aborde de una estación espacial en órbita. implementación y evaluación. resultado de la inhalación de contaminantes tóxicos liberados en la cabina o en la nave espacial. Abraham.HTML) Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. La principal característica de este SE es una diagnóstico rápido en casos de envenenamiento.es/LECCION/sistexpat/INICIO. como proyecto para una tesis doctoral. siguiendo cinco etapas clásicas: identificación. Fuzzy Expert Systems. Este sistema provee indicaciones para el tratamiento de cualquier tipo particular de envenenamiento93. Clasifica pacientes con problemas de arterias coronarias.uned. Un conocimiento es impreciso cuando cuenta solamente con predicados vagos. Ernest. conociendo la importancia de este factor en su aceptación por parte de los médicos. TELLO.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Para el desarrollo de la investigación de campo se ha utilizado una metodología cuantitativa. Para realizarlo se plantean los siguientes tipos de variables:
o Nivel de aceptación de la implementación de un SE. En una investigación de tipo cuantitativa intervienen diversos elementos (variables) así como una teoría. además de una lista de factores a considerar en la implementación de un SE. esto es así debido a los siguientes factores:
El objetivo de la tesis en sí mismo tiene un enfoque cuantitativo. El objetivo o la hipótesis que se desea probar es: Determinar el grado de factibilidad y aceptación de un Sistema Experto como guía en las actividades administrativas comunes de cada uno de los departamentos de las empresas del Corredor Industrial del sur de Tamaulipas.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
11. el profesional de TI deberá tomar en cuenta cuando desee implantar un Sistema Experto. Se busca deducir un porcentaje con base en cierto conocimiento previo. Se busca determinar la frecuencia de un hecho (la aceptación de un SE en una empresa) y no una manera de realizar las cosas.
o Atención actual del personal de TI. así como también los factores que definen este indicador. sólo funcionan cuando se abren´
. y que por lo tanto. o Factores que influyen en la implementación de un SE. la cual se busca probar con varios casos de estudio.
6. El sistema experto se utilizará tanto en el sector operativo como en el administrativo. El Sistema Experto impactará a la organización tanto interna como externamente. El personal que desarrollará el sistema cuenta con las habilidades necesarias.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
o Experiencia en el uso de un SE o asistentes de software. 8. La implantación de un Sistema Experto. La resolución lenta de las dudas y problemas afecta de manera negativa a la empresa. 7. Los procesos desvían sus líneas de acción frecuentemente. al contrario de generar desempleo. Los responsables de los procesos tienen disponibilidad en el tiempo en el que se les requiere. o Preferencia por el uso de sistemas computacionales en general. le dará un valor agregado a la labor del personal de TI. La empresa cuenta con la infraestructura suficiente para la implantación de un Sistema Experto. 9. El grado de difusión del sistema en la empresa será amplio.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. 4. sólo funcionan cuando se abren´
. 2. Las dudas sobre los procesos ocurren con mucha frecuencia y tardan en ser resueltas. El uso de un Sistema Experto mejorará la productividad del personal de la organización. 11. 10. 3. 5.
Los factores determinantes a considerar para la implantación de un SE en una empresa con un grado de resistencia mínimo al cambio son los siguientes: 1.
Se seleccionaron tales empresas porque son consideradas como representativas del Corredor Industrial y prestaron grandes facilidades para el desarrollo de la investigación de campo. debido a que es un método rápido. las cuales contienen preguntas que abarcan los once puntos que se encuentran en nuestra hipótesis. y que permite obtener una gran cantidad de información en poco tiempo.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
El método que se utilizó para la recolección de datos fue la encuesta. La muestra se seleccionó al azar. la encuesta para los usuarios consta de 13 preguntas. además de contar con el conocimiento mínimo de computación. Se aplicaron un total de 25 encuestas para cada grupo de usuarios. sólo se requirió que la persona que contestara la encuesta perteneciera a uno de los dos grupos anteriormente mencionado. es decir. Las encuestas se aplicaron en tres empresas del corredor industrial: Insa. mientras que la encuesta para el personal de informática constó de 7 preguntas. A continuación se muestran las encuestas.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Las encuestas se aplicaron a dos tipos distintos de trabajadores: a) Usuarios b) Personal de informática Por lo tanto se desarrollaron dos distintas encuestas. Primex y Dynasol. sólo funcionan cuando se abren´
Los siguientes porcentajes son arrojados de la aplicación de las encuestas. un porcentaje determinístico y una conclusión derivada de estos porcentajes. A continuación se detallan cada uno de los puntos definidos en las hipótesis.
__________________________________________________________________ PUNTO 1. Las respuestas ³No sé´ se consideran como grado de incertidumbre y por tanto pueden llegar a representar la diferencia entre un factor determinante y uno que no lo es. así como las preguntas que sirvieron de base para determinar la opinión de la gente respecto a ellos. tanto al personal de TI como a los usuarios finales. sólo funcionan cuando se abren´
¿Conoce herramientas adecuadas para el desarrollo de Sistemas
12. no se considera factor aquella afirmación que es negada por las ideas plasmadas. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): ¿Considera que el personal de Sistemas está bien capacitado? Sí _____ Expertos? Sí _____ Sí _____ No_____ No_____ 91 ¿Sabe qué es un Sistema Experto?
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Por el contrario. Se reafirma como factor toda suposición formulada que muestre coherencia con la realidad de las empresas censadas. aplicada a los sujetos de estudio en las encuestas. El personal que desarrollará el sistema cuenta con las habilidades necesarias.
El Sistema Experto se utilizará tanto en el sector operativo como en el administrativo. __________________________________________________________________ PUNTO 2.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
NO: 42% SI: 58%
CONCLUSIÓN: Es factor ya que la diferencia de porcentajes no es determinante y no se puede dar por hecho por dicha diferencia que el personal de TI está bien capacitado en esta área. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): ¿Considera que un Sistema Experto sería aplicable tanto al sector operativo como al administrativo? Sí _____ PORCENTAJE: No_____ No lo sé_____
% 2 % 4 % % 8 % Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. sólo funcionan cuando se abren´
¥ ¥¦ ¥ ¥ ¥
NO SÉ: 24% NO: 4% SI: 72%
. Cabe resaltar que las preguntas referentes a TI fueron contestadas en parte por ellos mismos.
__________________________________________________________________ PUNTO 3.
. La implantación de un Sistema Experto. al contrario de generar desempleo. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): ¿Cree que con la implantación de un sistema experto la gente conservaría sus empleos? Sí _____ Sí _____ PORCENTAJES: No_____ No_____ No lo sé_____ No lo sé_____ ¿Cree que un Sistema agilizará y/o mejorará los procesos actuales?
NO SÉ: 24% NO: 18% SI: 58%
SI % 2 % 4 %
¨ § § § §
CONCLUSIÓN: Es factor debido a los porcentajes mostrados. le dará un valor agregado a la labor del personal de TI.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
CONCLUSIÓN: Es factor debido a los porcentajes mostrados.
_________________________________________________________________ PUNTO 4. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): Este tipo de sistemas permitirá a los proveedores tener un mejor servicio Sí _____ No_____ No lo sé_____
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): ¿Cree que un sistema de guía a los usuarios sería aplicable a todos los departamentos de la empresa? Sí _____ PORCENTAJES: NO SÉ: 28%
No lo sé_____
NO: 12% SI: 60%
CONCLUSIÓN: Es factor debido a los porcentajes mostrados. sólo funcionan cuando se abren´
. _________________________________________________________________________ PUNTO 5. El grado de difusión del sistema en la empresa será amplio. El Sistema Experto impactará a la organización tanto interna como externamente.
__________________________________________________________________ PUNTO 6. La empresa cuenta con la infraestructura suficiente para la implantación de un Sistema Experto. sólo funcionan cuando se abren´
NO SÉ: 28% NO: 24% SI: 48%
PORCENTAJES: NO SÉ: 28%
NO: 0% SI: 72%
CONCLUSIÓN: Es factor debido a los porcentajes mostrados. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): ¿Cree que existe infraestructura suficiente para la implantación de un sistema experto(terminales. espacio en el servidor. etc)? Sí _____ PORCENTAJES: No_____ No lo sé_____
CONCLUSIÓN: Es factor debido a los porcentajes mostrados. __________________________________________________________________ PUNTO 7. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): ¿Considera que aumentaría su productividad con la agilización de los procesos? Sí _____ atención de usuarios? Sí _____ PORCENTAJES: No_____ No_____ ¿Cree que aumentaría su productividad si redujera su tiempo recurrente de
% 2 % 4 % 6 %
   
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. El uso de un Sistema Experto mejorará la productividad del personal de la organización.
Los responsables de los procesos tienen disponibilidad en el tiempo en el que se les requiere. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): Las dudas que surgen son muy recurrentes en su área Sí _____ éstas se presentan? Sí _____ No_____ 97 No_____ Tarda mucho en resolver sus dudas sobre procesos administrativos cuando
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. __________________________________________________________________ PUNTO 9.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
_________________________________________________________________ PUNTO 8. Las dudas sobre los procesos ocurren con mucha frecuencia y tardan en ser resueltas. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): Los responsables de procesos (personal clave) tienen disponibilidad en el tiempo en que se les requiere Sí _____ PORCENTAJES: No_____
% % 4 % 6 %
  
__________________________________________________________________ PUNTO 10. BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): La empresa se ve afectada por la resolución lenta de las dudas sobre procesos administrativos Sí _____ No_____ Usualmente se tarda en generar resultados debido a que no sabe a quién dirigirse para obtener información Sí _____ PORCENTAJES: No_____
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. La resolución lenta de las dudas y problemas afecta de manera negativa a la empresa. sólo funcionan cuando se abren´
NO: 39% SI: 61%
NO: 66% SI: 34%
CONCLUSIÓN: NO es factor ya que los porcentajes niegan nuestro supuesto.
BASA SUS RESULTADOS EN LA (S) PREGUNTA(S): Cuando desea obtener información tarda en encontrar al responsable Sí _____ Sí _____ PORCENTAJES: No_____ No_____ Para obtener información requiere dirigirse a mucha gente
SI: 28%
% 2 % % % 8 %
" "$ "# "
CONCLUSIÓN: NO es factor ya que las líneas de acción no se desvían en los procesos debido a que los organigramas tienen estructuras relativamente planas. Los procesos desvían sus líneas de acción frecuentemente.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
. __________________________________________________________________ PUNTO 11.
. Esto se llevará a cabo analizando los siguientes puntos (que forman parte de la hipótesis): HIPÓTESIS 3. Ahora. al contrario de generar desempleo. La implantación de un Sistema Experto.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
ANÁLISIS DEL PRODUCTO FINAL
Mediante el análisis a detalle de la hipótesis anterior se obtiene una lista depurada de los factores propuestos en el Capítulo de Producto Final (que se mostrará más adelante) que va acorde con la realidad de la empresa. debe determinarse un porcentaje general del grado de aceptación de los Sistemas Expertos en la empresa. ya que tienen un enfoque que nos refleja la aceptación de los usuarios por los sistemas en la empresa. PORCENTAJES: SI: 74% NO: 26% Se eligen estos dos puntos de la hipótesis. El uso de un Sistema Experto mejorará la productividad del personal de la organización. Ahora bien. PORCENTAJES: SI: 58% NO: 18% NO SÉ: 24% HIPÓTESIS 7. si tomamos los porcentajes de aceptación de cada uno y los manejamos de manera conjunta obtenemos lo siguiente:
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. le dará un valor agregado a la labor del personal de TI. completando el objetivo de la tesis.
1). que de acuerdo a la investigación realizada. y el resultado de aceptación de 132%. % de Aceptación % 0 ± 50 50 ± 70 70 ± 90 90 ± 100 Conclusión No Factible Factible con Incertidumbre Factible Seguro 100% X
Tabla 12. Por ende. al contrario de generar desempleo. mediante una regla de tres simple tenemos: 200% 132% Por tanto: X = 132 * 100 / 200 = 66%. Por tanto. La implantación de un Sistema Experto. los usuarios tienen un porcentaje de aceptación sobre los sistemas en la empresa de un 66% (Ver tabla 12.1 Tabla de Grados de Aceptación de Sistemas Expertos en empresas
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. le dará un valor agregado a la labor del personal de TI. concluimos que el grado de aceptación de los usuarios para la introducción de los SE en la empresa es factible con incertidumbre.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Factor El uso de un Sistema Experto mejorará la productividad del personal de la organización. por tanto debemos tomar el total a analizar como un 200%. Tenemos ahora. RESULTADO
Porcentaje 74% 58% 144%
Tenemos el acumulado de dos factores. sólo funcionan cuando se abren´
Se tiene la siguiente lista de factores que un profesional de TI debe tener en cuenta cuando desee iniciar un proyecto de implantación de SE en las empresas del corredor industrial del sur de Tamaulipas. por lo que el uso del Sistema Experto debe agilizar de manera eficiente la resolución de cualquier duda por parte de los usuarios. 9.
DETERMINANTES A CONSIDERAR PARA LA IMPLANTACIÓN DE UN
SISTEMA EXPERTO EN UNA EMPRESA CON UN GRADO DE RESISTENCIA MÍNIMO
1. 8. El Sistema Experto se debe utilizar tanto en el sector operativo como en el administrativo. El impacto del Sistema Experto en la organización debe ser de forma interna y externa. debe darle un valor agregado a la labor del personal de TI. El grado de difusión del sistema en la empresa debe ser amplio. 4. La resolución lenta de las dudas y problemas afecta de manera negativa a la empresa. 5. La implantación de un Sistema Experto. 2.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Se requiera que la empresa cuente con la infraestructura suficiente para la implantación de un Sistema Experto. El uso de un Sistema Experto debe mejorar la productividad del personal de la organización. al contrario de generar desempleo. sólo funcionan cuando se abren´
. PRODUCTO FINAL
Después de revisar la investigación bibliográfica y los resultados arrojados por la investigación de campo podemos definir nuestra contribución. Los responsables de los procesos deben tener disponibilidad en el tiempo en el que se les requiere. 7. 6. El personal que desarrollará el sistema debe contar con las habilidades necesarias. 3.
PORCENTAJE DE ACEPTACIÓN DE LOS USUARIOS PARA LA IMPLANTACIÓN DE SE EN LA EMPRESA:
FACTIBLE CON INCERTIDUMBRE (66% de aceptación)
y considerando la experiencia obtenida en la aplicación de la encuesta se puede concluir que la mayoría de las personas que laboran en las empresas del Corredor Industrial del sur de Tamaulipas tienen un conocimiento muy vago acerca de los Sistemas Expertos y su utilidad para mejora de la productividad de dichas empresas. No se puede considerar este trabajo como una investigación completa y absoluta de los Sistemas Expertos. Esto nos hace pensar que hace falta un impulso mayor al uso de Sistemas Expertos en las empresas mexicanas. Un tema novedoso que no se trató en esta investigación fue el tema de las Redes Bayesianas para la representación de Conocimiento Difuso (o Incierto). y sienten que tal tecnología los reemplazaría. debido a que los SE les ofrece un valor agregado a su trabajo. Hace falta mucho por investigar y profundizar. que en sí puede ser tema de una tesis. El 66% de aceptación de un Sistema Experto. y nada más falso que esto. Debido a la falta de información que tienen. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS
En base al porcentaje obtenido en el producto final de la presente investigación. También se puede profundizar sobre los lenguajes de programación de IA para la construcción de Sistemas Expertos.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
14. obtenido en el capítulo anterior corresponde a una factibilidad con incertidumbre. Las redes bayesianas se están convirtiendo en una tecnología muy utilizada debido a
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. los cuales se sienten amenazados por la introducción de los Sistemas Expertos en la empresa. el miedo a la incertidumbre hace presa sobre todo de los profesionales de TI. como la Representación del Conocimiento. sólo funcionan cuando se abren´
. Además se hace notar que la mayoría de las empresas desean continuar con el estilo de atención a usuarios que han estado utilizando desde hace mucho tiempo. sobre todo en temas.
y el uso de técnicas como las reglas no es muy útil para representar este tipo de conocimiento. Para finalizar.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
que en la realidad existe mucho conocimiento incierto que los expertos humanos manejan. por lo cual deben haber futuras investigaciones acerca de las aplicaciones de los Sistemas Expertos. Ojalá que en un futuro se realice una investigación que muestre una aceptación mayor hacia los Sistemas Expertos en las Empresas Mexicanas. con el fin de actualizar la información que aquí se ha presentado.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. Es ahí donde entran las redes bayesianas. sólo funcionan cuando se abren´
. cada día aparecen nuevas aplicaciones para los Sistemas Expertos.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas.com/apuntes/ingenieria/asociacion_argentina_de_int eligencia_artificial/asociacion_argentina_de_inteligencia_artificial. Primera Edición.gdl. Alfaomega ± Rama. Macrobit. 1990. Glosario. New York. México. 2000. Editorial Gustavo Gili.html).htm). 1984.ph p).org/recursos/tutoriales/sist_exp/index. Prolog programming for Artificial Intelligence. Pierre Levine y Jean Charles Promerol. México. BRAIN Keith y Steven Brain. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL. CRIADO Briz José Mario. URL(www. ARTEAGA René y Juan Carlos Armijos. Primera edición. URL(http://diana.uag. Los sistemas expertos en la empresa.ingenieroseninformatica. Inteligencia Artificial en el Dragón. Segunda Edición. URL(www. BENCHIMOL Guy.es/cgi-bin/nph-count). CONTRERAS Carlos. BONSÓN Enrique.mx/66/0ia. México. Introducción a los Sistemas Expertos. Addison Wesley. URL(http://www. Primera edición. Tutorial de Programación Heurística. Madrid. 1990. Herramientas para las Asignaturas del IAIC. 2-Sep-1998.cps.lafacu. URL(www. ASOCIACIÓN ARGENTINA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. sólo funcionan cuando se abren´
.unizar.es/banares/IA/noticias. Segunda Edición.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
ANGULO Usategui José María y Anselmo del Moral Bueno. BRATKO Ivan.htm). 8-Oct-1998. Traductor: Jordi Abadal Berini. Editorial Paraninfo. Guía fácil de la Inteligencia Artificial. 1999. José Ángel. 1994.uc3m. BAÑARES. Tecnologías Inteligentes para la Gestión
1989. Sistema Experto Bayesiano para Ecocardiografía. Londres. Primera edición. DE MIGUEL González Luis Javier.html).ipn. GONZÁLEZ Ayala Luis Enrique.es/jmariocr/). Primera edición.es/mantenimiento/expertos.mx/organización/lab_de_int_art.html). URL(http://www. Inteligencia artificial y psicología: la concepción contemporánea _16.prodigyweb. 2002 .mx/ANUIES/itam/estudio/estudio10/sec URL(http://www.lafacu. Common LISP Programming for Artificial Intelligence. 22-
URL(http://www. Sistemas Expertos. de la mente humana. HOPGOOD Adrian.uned.cl/investigacion/areas/bases_dat.Seminario de desarrollo de proyectos de Investigación
URL(http://www.html). Técnicas de Mantenimiento Predictivo Industrial basadas en Sistemas Expertos.
URL(http://home.puc. Editorial John Wiley & Sons Inc. Addison Wesley. ELGUEA Javier.net.htm) HARMON Paul y Curtis Hall. 1987.es/~fdiez/tesis/tesis. DE ALBORNOZ Bueno Álvaro. Área de Bases de Datos e Inteligencia Artificial. Feb-1999. Knowledge ± Based Systems for Engineers and Scientists. New York. URL(http://dcc.com/apuntes/informatica/sist_expe/). HASEMER Tony y John Domingue.hemerodigital. Intelligent Software Systems. sólo funcionan cuando se abren´
. CRUZ Roberto.cic. Primera edición.ia. DE ÁVILA Ramos Jorge. Laboratorio de Procesamiento de Imágenes. 1993.cartif. URL(http://www. Sistemas Expertos.
Expertos. URL(http://www.mx/enrayala/Sistemas.worldonline.ing.html) DÍEZ Vegas Francisco Javier.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. 1993. New York. Editorial CRC.unam.htm).
RICH Elaine y Kevin Knight.html).html#CONTABI 108
Jesús.com/SiliconValley/Way/7788/SISEXP.com/trabajos10/exper/exper. 1989.mx/publica/boletines/actual/inteligencia. ROLSTON. Primera edición.
URL(www. Primera Edición. SAMPER Márquez AL Juan José.
URL(http://www. David W. Artificial Intelligence. De Ibarreta León. 1990.monografias. 1992.com/articulos/ar-
jsamper01. México. Traductor: Alfonso Pérez Gama. Setrag Khoshafian y Harry Wong. Principios de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos. Editorial CRC. Mark Chignell.
Contabilidad.es/Biblioteca/0002/Sanchez95.HTM). MARTÍNEZ Sistemas 1994. Traductor: Raúl Bautista Gutiérrez. Primera edición. México. Primera edición. ROSS Rita. McGraw Hill. sólo funcionan cuando se abren´
Antonio.htm). Segunda edición. Fuzzy Expert Systems. SISTEMAS EXPERTOS. RUSSELL Stuart y Peter Norving.unizar. Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno.geocities.psycologia. KANDEL Abraham. SÁNCHEZ Sistemas LIDAD). New York.edu. Mc GrawHill.
Equipo Centuria ³Las mentes son como los paracaídas. PARSAYE Kamran.shtml). Historia de los Sistemas Expertos.itlp. 2002. 1991. 1-Abr-
URL(www. 1996.
Artificial. Intelligent Databases. Londres. Prentice Hall. EL
PODER. Aplicación. Editorial Wiley. Áreas Francisco de Javier.
URL(www. 1992. México.
URL(http://ciberconta.
SÁNCHEZ y Beltrán Juan Pablo. Traductor: José Andrés Moreno Ruiz. TELLO Ernest. Primera edición.tramullas. Segunda Edición. Traductor: Hugo Villagómez Velásquez. Michael Mc Cord. WALKER Adrian. Noriega Editores. SCHILDT Herbert. Sistemas Expertos: Una metodología de programación. Addison Wesley. 1990. Sistemas Expertos: Aspectos técnicos. Tercera edición. Primera edición. Utilización de C en Inteligencia Artificial. México. 1989. Sistemas Expertos para principiantes. TRAMULLAS y Kronos Jesús.com/nautica/documatica/3-8. Sistemas Expertos.html). México. URL(http://ciberconta. Object Oriented Programming for Artificial Intelligence. SELL Peter. SCARABINO Juan Carlos. 1992. 1989. Addison Wesley.es/LECCION/sistexpat/INICIO.HTML). 1989.fortunecity. Artificial Intelligence. sólo funcionan cuando se abren´
. Primera edición. VALDIVIA Rosas David. Addison Wesley. California. John Sowa y Walter Wilson. URL(http://www. New York.com/skyscraper/romrow/207/se/Portada. WINSTON Patrick Henry. México.
URL(http://www. Knowledge ± Based Systems and Prolog. Primera edición. Macrobit.unizar. 1990. Mc GrawHill. Recuperación de Información y Sistemas Expertos.html). New York.
Más de este usuarioTesisTesisSistemas expertosSistemas expertos

References: resolución 
 resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución