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Presentación Sistemas de información basados en Conocimiento. Sistemas Expertos

Sistemas de información basados en Conocimiento. Sistemas Expertos

¿Qué es un Sistema basado en el Conocimiento?

Los Sistemas Basados en el conocimiento son sistemas avanzados de representación y resolución de problemas complejos. Su arquitectura y sus formalismos de representación son la base de muchos de los sistemas actuales. Su uso se puede encontrar en todas las ramas de aplicaciones especiales de los sistemas informáticos donde se requieran prestaciones especiales, sobre todo en aquellas áreas donde el conocimiento de expertos sea el soporte básico como medicina, industria, gestión, finanzas, organización empresarial y otros.

Entre los productos más significativos de los Sistemas basados en Conocimiento se encuentran los Sistemas Expertos, los cuales están encargados de representar el conocimiento de los especialistas de una rama en la procura de su aprovechamiento para tareas de diagnóstico, enseñanza y control.

Un experto es alguien que posee unos determinados conocimientos y experiencia en un campo de la actividad humana y es capaz de aplicarlos con rapidez y eficiencia en la resolución de tareas diferentes aunque no le hayan sido encomendadas con anterioridad, pero que caen dentro de su dominio.

Así, un sistema basado en el conocimiento es un cuerpo de programas de ordenador que intenta imitar e incluso superar en algunas situaciones a un experto humano en un ámbito concreto de su actividad.

La composición de los Sistemas basados en Conocimiento consta de: Un mecanismo de aprendizaje, una base de conocimientos, un motor de razonamiento, y medios de comunicación hombre-máquina.

Características de los Sistemas basados en Conocimiento

Entre las características más relevantes de los sistemas basados en conocimiento están:

• Procedimientos no algorítmicos.
• Manejo de incertidumbre.
• 0, 1 ó múltiples soluciones.
• Conocimiento técnico y científico.
• Busca generar la solución “óptima”.
• Procesos interactivos.
• Aprendizaje de los fracasos.
• Empleo de métodos para la representación del conocimiento.
• Capacidad para explicar su propio razonamiento, cuestionamiento y emisión de conclusiones.
• Representación de conocimiento especializado del campo de aplicación.
• Pueden utilizar razonamiento con base en probabilidades, creencias, pertenencias y suposiciones.
• Procesamiento simbólico.
• Datos cualitativos más que cuantitativos.

Descripción de los Sistemas Expertos

Definición

Un Sistema Experto es un sistema computacional que adquiere conocimiento especializado en un campo específico para explotarlo mediante métodos de razonamiento que emulan el desempeño del experto humano en la solución de problemas.

Generalmente un Sistema Experto puede comprender:

• Amplio conocimiento específico a partir del campo de interés.

• Aplicación de técnicas de búsqueda y heurísticas.

Habilidad para inferir nuevos conocimientos a partir de los actuales y de las experiencias obtenidas durante su operación.

• Procesamiento simbólico.

• Capacidad para explicar su propio razonamiento.

• Empleo de diversas técnicas de solución de problemas.

Ventajas y limitaciones de los Sistemas Expertos

Ventajas

Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.

Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces.

Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.

Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.

Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.

Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
Consolidar varios conocimientos

Apoyo Académico.

Limitaciones

Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible.

Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos.

Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.

Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.

Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.

Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.

Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.

Metodología para la construcción de Sistemas Expertos

La metodología para la creación de un Sistema Experto se representa como un modelo de “ciclo de vida”, donde se reconoce la naturaleza evolutiva del desarrollo del sistema.

El ciclo de vida se divide a su vez en varios más pequeños que pretenden alcanzar metas muy concretas sujetas a revisión y corrección, como se muestra en las Figuras 1 y 2.

Recursos Involucrados

La construcción de un Sistema Experto requiere la concurrencia de diversos recursos, entre los que destacan:
Humanos.- Existen cuatro roles:

• Patrocinadores: Son aquellos interesados en la creación del sistema, que brindarán el respaldo financiero, legal y de recursos necesario.

• Experto: Son los especialistas en el dominio del problema a resolver con el sistema.

• Ingenieros del Conocimiento: Lo constituyen los especialistas en Inteligencia Artificial responsables de la construcción.

• Usuarios: Son las personas beneficiadas con la operación del sistema.

Computacionales.- Integrados por:

• Ordenador: En función de la complejidad del sistema y volumen del conocimiento y datos a manipular puede exigir el uso de “main frames” a computadores de proceso paralelo.

• Software: Son las herramientas disponibles para crear, implementar y mantener el sistema; como los lenguajes de programación de la Inteligencia Artificial y “shells”.

Logísticos.- Está compuesto por:

• El acervo de conocimiento: Son las fuentes de información a las que corresponde el dominio de los problemas que resuelve el sistema.

• Ingeniería del Conocimiento: La disciplina para la construcción del sistema.

• Administración de Proyectos: Son las técnicas y procedimientos necesarios para la planeación, organización, dirección y control de un proyecto de esta naturaleza.

Materiales.- Se integran de:

• Instalaciones.

• Mobiliario.

• Equipo de comunicación.

• Papelería y accesorios

• Financieros.- Brindan el sustento para la contratación de personal y la adquisición de los recursos necesarios.

El crecimiento acelerado de la actividad humana en los ámbitos comerciales, educativos, sociales, culturales y financieros, requiere la participación de los recursos tecnológicos que faciliten la concentración y diseminación del conocimiento, como lo constituyen los sistemas de información, las bases de datos y las redes de computadoras.

El empleo de tales aplicaciones aunado a infraestructuras de comunicación de medios masivos y de transmisión de datos como internet, provocan una explosión de conocimientos puestos al alcance del usuario en forma inmediata y sin importar el lugar en que se encuentren, barreras de idioma, nivel cultural ni posición social.

Ante esta situación, el usuario es rebasado en su capacidad de buscar, seleccionar y asimilar la información y conocimiento realmente útil a partir del universo a su alcance; haciéndose necesario la ayuda de herramientas que puedan interpretar sus requerimientos, hacer la investigación necesaria y filtrar el acervo disponible, presentando únicamente aquello que es relevante.

Esta es una labor apropiada para aplicaciones tales como “data warehouse” (almacén de datos”) y sistemas expertos, que al conjugarse, revelan al personal de realizar complejas labores de tratamiento de datos, información y conocimiento sobre grandes volúmenes, brindándole los elementos debidamente seleccionados en forma resumida.

Tradicionalmente se considera la creación de un Sistema Experto como un proyecto de investigación o académico, sin embargo cada vez aparecen aplicaciones orientadas al ambiente comercial, sobre todo aquel donde existe gran inversión informática y se reconoce el límite de los sistemas en cuanto a la evaluación de grandes cantidades de información y la toma de decisiones.

Por ejemplo, en el ámbito financiero existe el buró de crédito que se alimenta de los créditos y cobros que las instituciones otorgan a los clientes, estas aplicaciones evalúan cada compromiso del usuario, su comportamiento en el pago de sus obligaciones en comparación a los términos de plazo e interés. Con base al registro de cada operación se determina el nivel de “cumplimiento” del interesado y sirve como antecedente para otorgar un nuevo préstamo.

Ante el empleo de recursos computacionales más poderosos, el acceso a diversos bancos de información en cualquier parte del mundo, se hace evidente la falta de asimilación de tanto conocimiento que está disponible a las empresas y personas usuarias. Es por ello, que se requieren sistemas sofisticados capaces de aprovechar ese cúmulo de información, haciendo la interpretación y uso adecuados, conforme al ámbito de aplicación al cual están orientados.

Se considera que los Sistemas Expertos representan una alternativa para atender esta clase de demandas.