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Sistemas Expertos   1. ¿QUÉ ES UN SISTEMA EXPERTO?                              Existen varias concepciones sobre lo que e...
Sistemas Expertos   3. COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTOLos componentes de un sistema experto son:    La componente human...
Sistemas Expertos El motor de inferencia: es el corazón de todo sistema experto, este modela el  proceso de razonamiento ...
Sistemas Expertos   4. DESARROLLO DE UN SISTEMA EXPERTOEl desarrollo de un sistema experto se da en las siguientes etapas:...
Sistemas Expertos   Elección     de   la   herramienta   de    desarrollo,         concha,   o   lenguaje   de     progra...
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  1. 1. UNIVERSIDAD NACIONAL DE LOJA AREA DE ENERGÍA, LAS INDUSTRIAS Y LOS RECURSOS NATURALES NO RENOVABLES INGENIERIA EN SISTEMAS Sistemas ExpertosMODULO: X PARALELO: “A” PROFESOR: Ing. Edison Coronel ALUMNA:  Rosa Elizabeth Guamán Guadalima LOJA – ECUADOR 2012
  2. 2. Sistemas Expertos 1. ¿QUÉ ES UN SISTEMA EXPERTO? Existen varias concepciones sobre lo que es un Sistema experto de las cuales citamos las siguientes: Los sistemas experto son máquinas que razonan y piensan como un experto lo haría en un acierta especialidad o campo. Un sistema experto de verdad, no sólo realiza las funciones tradicionales de manejargrandes cantidades de datos, sino que también manipula esos datos de forma tal que elresultado sea inteligente y tenga significado para responder a preguntas incluso nocompletamente especificadas.Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos,posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entendercomo una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problemaen un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estossistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole,no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial. 2. EJEMPLOS DE SISTEMAS EXPERTOS NOMBRE CARACTERÍSTICA Es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos en el área de la medicina, iniciado por Ed Feigenbaum y posteriormente desarrollado por E. Shortliffe y sus colaboradores. Su función es la MYCIN de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. Es un Sistema Experto para configuraciones, desarrollado por la XCON Digital Equipment Corporation. Según los deseos individuales del cliente se configuran redes de ordenadores VAX. Sistema experto que ayuda a los mecánicos en el diagnóstico y reparación de locomotoras diesel-eléctricas, DELTA no sólo da DELTA consejos expertos, sino que también presenta informaciones por medio de un reproductor de vídeo Fue el primer ejemplo de la estructura básica de un sistema experto, problemas resueltos y formalizados con un conocimiento específico (en la forma de un sistema de reglas). Tuvo habilidad de DENDRAL explorar y abandonar posibles soluciones (goal) y es considerado como uno de los más tempranos y exitosos sistemas expertos que dominan un problema específico. Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que EURISKO crea circuitos micro eléctricos Un sistema experto para el pronóstico meteorológico local basado PROMETEO en redes neuronales y cálculo de analogías. Universidad Nacional de Loja Módulo 10°“A”
  3. 3. Sistemas Expertos 3. COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTOLos componentes de un sistema experto son:  La componente humana: la colaboración de los expertos humanos, los ingenieros del conocimiento y los usuarios, es quizás el elemento más importante en el desarrollo de un sistema experto. Esta etapa requiere una enorme dedicación y un gran esfuerzo debido a las diferencias que existen tanto en el lenguaje como las experiencias que poseen cada parte.  La base del conocimiento: los especialistas son responsables de suministrar a los ingenieros del conocimiento una base de conocimiento ordenada y estructurada y un conjunto de relaciones bien definidas y explicadas. Aquí se diferencia entre datos y conocimiento: Datos: se refieren a la información relacionada con una aplicación e particular Conocimientos: se refiere a las afirmaciones de validez general tales como reglas, distribuciones de probabilidad, etc.  Subsistema de adquisición de conocimiento: controla el flujo del nuevo conocimiento que fluye del experto humano a la base de datos. El sistema determina qué nuevo conocimiento se necesita, o si el conocimiento recibido es en realidad nuevo, para determinar si se debe o no incluir en la base de datos.  Control de la coherencia: controla la consistencia de la base de datos y evita que las unidades de conocimientos inconsistentes entren en la misma. Así mismo cuando se solicita información por parte de los expertos humanos, este subsistema informa sobre las restricciones que ésta debe cumplir para ser coherente con la existente en la base del conocimiento. Universidad Nacional de Loja Módulo 10°“A”
  4. 4. Sistemas Expertos El motor de inferencia: es el corazón de todo sistema experto, este modela el proceso de razonamiento humano, es decir, saca conclusiones aplicando el conocimiento a los datos. Las conclusiones del motor de inferencia pueden estar basadas en conocimiento determinista o conocimiento probabilística. El subsistema de adquisición del conocimiento: es utilizado para obtener el conocimiento necesario y continuar con el proceso de inferencia hasta que se hayan sacado conclusiones. Interfaz de usuario: es el enlace entre el sistema experto y el usuario. Por ello, para que un sistema experto sea una herramienta efectiva, debe incorporar mecanismos eficientes para mostrar y obtener información de forma fácil y agradable. La importancia de la interfaz de usuario es que los usuarios evalúan comúnmente los sistemas expertos y otros sistemas por la calidad de dicha interfaz más que por la del sistema experto mismo, aunque no se debería juzgar la calidad de un libro por su portada. El subsistema de ejecución de órdenes: es necesario un subsistema que explique el proceso seguido por el motor de inferencia o por el subsistema de ejecución. Así mismo en muchos dominios de aplicaciones, es necesaria la explicación de las conclusiones debido a los riesgos asociados con las acciones a ejecutar. El subsistema de aprendizaje: Una de las principales características de un sistema experto es su capacidad para aprender. En este subsistema encontramos dos tipos de aprendizaje  Aprendizaje estructural: se refiere a algunos aspectos relacionados con la estructura del conocimiento (reglas, distribuciones de probabilidad, etc.). Por ello, el descubrimiento de nuevos síntomas relevantes para una enfermedad o la inclusión de una nueva regla en la base de conocimiento son ejemplos de aprendizaje estructural aprendizaje paramétrico.  Aprendizaje paramétrico: es el estimar los parámetros necesarios para construir la base de conocimiento. Por ello, la estimación de frecuencias o probabilidades asociadas a síntomas o enfermedades es un ejemplo de aprendizaje paramétrico. Universidad Nacional de Loja Módulo 10°“A”
  5. 5. Sistemas Expertos 4. DESARROLLO DE UN SISTEMA EXPERTOEl desarrollo de un sistema experto se da en las siguientes etapas: Planteamiento del problema Encontrar expertos humanos Diseñar Sistema experto Elegir Herramienta de desarrollo Construir Prototipo Probar prototipo Refinamiento y generalización Mantenimiento y puesta al día  Planteamiento del problema: La primera etapa en cualquier proyecto es normalmente la definición del problema a resolver, y es de suma importancia puesto que si el sistema está mal definido, se espera que el sistema suministre respuestas erróneas.  Encontrar expertos humanos que puedan resolver el problema: sin embargo en algunos casos, las bases de datos pueden jugar el papel del experto humano.  Diseño de un sistema experto: diseño de estructuras para almacenar el conocimiento, el motor de inferencia, el subsistema de explicación, la interfaz de usuario, etc. Universidad Nacional de Loja Módulo 10°“A”
  6. 6. Sistemas Expertos  Elección de la herramienta de desarrollo, concha, o lenguaje de programación. Debe decidirse si realizar un sistema experto a medida, o utilizar una concha, una herramienta, o un lenguaje de programación.  Desarrollo y prueba de un prototipo. Si el prototipo no pasa las pruebas requeridas, las etapas anteriores deben ser repetidas hasta que se obtenga un prototipo satisfactorio.  Refinamiento y generalización. En esta etapa se corrigen los fallos y se incluyen nuevas posibilidades no incorporadas en el diseño inicial.  Mantenimiento y puesta al día. En esta etapa el usuario plantea problemas o defectos del prototipo, corrige errores, actualiza el producto con nuevos avances, etc.BIBLIOGRAFÍA:  Castillo Enrique, Gutiérrez José M, Hadi Ali, sistemas expertos y modelos de redes probabilísticas.  Gutiérrez José M, Cano Rafael, Prometeo [en línea, disponible en URL: http://grupos.unican.es/ai/meteo/articulos/caepia99.pdf ]  Merrill Dereck, Dendral [en línea, disponible en URL: http://members.fortunecity.com/jon_alava/docs/dendral.htm]  Sistemas Expertos, blog [en línea, disponible en URL: http://www.galeon.com/sistemasexpertos2006/]  Alegsa, pagina Web [en línea, disponible en URL: http://www.alegsa.com.ar/Diccionario/C/2695.php] Universidad Nacional de Loja Módulo 10°“A”

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