Sistema Experto

Componentes de un Sistema Experto

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Inteligencia artificial en las Industrias.

La Inteligencia Artificial es una rama de la ciencia de computación que comprende el estudio y creación de sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia: sistemas que aprenden nuevos conceptos y tareas, sistemas que pueden razonar y derivar conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas que pueden comprender un lenguaje natural o percibir y comprender una escena visual, y sistemas que realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana.

Procesos válidos para obtener resultados racionales:

Agente inteligente: Es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado.

Redes neuronales: A grandes rasgos, se recordará que elcerebro humano se compone de decenas de billones de neuronas interconectadas entre sí formando circuitos o redes que desarrollan funciones específicas.

• Aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria.

• Una de las áreas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos de la industria nivel mundial, es el diseño de sistemas de soporte para la toma de decisiones basados en la optimización de los parámetros de operación del sistema.
• Todo proceso industrial es evaluado por la calidad de su producto final, esto hace de la etapa de control de calidad una fase crucial del proceso. Los mecanismos utilizados para establecer la calidad de un producto varían dependiendo de los parámetros que tengan relevancia en el mismo.

Sistemas Basados 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, sobretodo en aquellas áreas donde el conocimiento de expertos sea el soporte básico como medicina, industria, gestión, finanzas, organización empresarial y otros.

La naturaleza del conocimiento que contienen es la mayor parte de las veces derivado de la experiencia acumulada en áreas determinadas y la validación de estos sistemas requiere una metodología diferente a la de los sistemas convencionales dada la característica simbólica (y no numérica) del conocimiento que contienen.

Arquitectura SBC.

Sistemas Expertos VS SBC.

SBC expertos y no expertos.

Historia de la Inteligencia Artificial

Historia y Evolución de la Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral.

Más adelante, Norbert Wiener elaboró estas ideas junto con otras, dentro del mismo campo, que se llamó "cibernética"; de aquí nacería, sobre los años 50, la Inteligencia Artificial.

Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia, tomaron como base la neurona formalizada de McCulloch y postulaban que:

"El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro".

Pero si consideramos la enorme complejidad del mismo esto es ya prácticamente imposible, ni que mencionar que el hardware de la época ni el software estaban a la altura para realizar semejantes proyectos.

Se comenzó a considerar el pensamiento humano como una coordinación de tareas simples relacionadas entre sí mediante símbolos. Se llegaría a la realización de lo que ellos consideraban como los fundamentos de la solución inteligente de problemas, pero lo difícil estaba todavía sin empezar, unir entre sí estas actividades simples.

Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se asociaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.

Fue en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS(General Problem Solver: solucionador general de problemas). Éste era un sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El Gps manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.
En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.

El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).

Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan SISTEMAS EXPERTOS más refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.

Inteligencia Artificial.

Se denomina inteligencia artificial a la ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten el

comportamiento y la comprensión humana. La investigación en el campo de la IA se caracteriza por la producción de máquinas para la automatización de tareas que requieran un comportamiento inteligente.

Los fundamentos de la Inteligencia artifical son:

• Filosofía (de 428 a.C. al presente)

• Matemáticas (aprox. del 800 al presente)

• Economía (de 1776 al presente)

• Neurociencia (de 1861 al presente)

• Psicología (de 1879 al presente)

• Computación (de 1940 al presente)

• Teoría de control y cibernética (de 1948 al presente)

• Lingüística (de 1957 al presente)