INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS
DESARROLLO
1) Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial
(IA) es un área multidisciplinaria que, a través de ciencias como las ciencias
de la computación, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de
entidades capaces de resolver cuestiones por sí mismas utilizando como
paradigma la inteligencia humana.
General y amplio como eso,
reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de máquinas
capaces de pensar. En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial
a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy acuñó la
expresión «inteligencia artificial» en 1956, y la definió así: “Es la ciencia e
ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo
inteligentes”.
2) Categorías de la Inteligencia Artificial
ü Simulación de la Capacidad Sensorial
Humana.
La simulación de la
capacidad sensorial humana es área de estudio de la inteligencia artificial,
que a través de las computadoras persigue la imitación de las capacidades o
habilidades sensoriales humanas tales como vista, oído, habla y tacto.
ü Robótica.
La robótica es el área de la inteligencia
artificial que estudia la imitación del movimiento humano a través de robots,
los cuales son creados con el fin de apoyar procesos mecánicos repetitivos que
requieren gran precisión.
ü Lenguajes Naturales.
Esta rama del estudio de la
inteligencia artificial se enfoca en el diseño y desarrollo de software capaz
de aceptar, interpretar y ejecutar instrucciones dadas por los usuarios en su
lenguaje nativo.
3) Sistemas Expertos
Los sistemas expertos
constituyen el área de la inteligencia artificial que quizá en este momento
tiene más relación con el apoyo al proceso de la toma de decisiones en las
organizaciones. Estos sistemas, denominados también sistemas basados en el
conocimiento, permiten cargar bases de conocimientos integradas por una serie
de reglas de sentido común o conocimiento heurístico; es decir, conocimiento
basados u obtenidos a través de la experiencia de un especialista o experto.
4) Beneficios en el uso de Sistemas
Expertos.
La utilización de los
Sistemas Expertos en las organizaciones
pueden traer varios beneficios, los cuales serán comentados a continuación:
Ø Reducción en la dependencia de personal
clave.
Esto se debe a que los
conocimientos del personal especializado son retenidos durante el proceso de aprendizaje,
y están listos para ser utilizados por diferentes personas. Esto es útil cuando
la experiencia es escasa o costosa, o bien, cuando los expertos no se
encuentran disponibles para la solución de un
problema en particular.
Ø Facilita el entrenamiento del personal.
El Sistema Expertos puede
ayudar de manera importante, y a costo menor, a la capacitación y
adiestramiento del personal sin experiencia.
Ø Mejora en la calidad y eficiencia en el
proceso de la toma de decisiones.
Lo anterior implica que las
decisiones podrán tomarse de una forma más ágil con el apoyo de un Sistema
Experto. Incuso, las decisiones podrán ser consistentes al presentarse
situaciones equivalentes. Esto significa que un Sistema Expertos responderá
siempre de la misma forma ante las mismas situaciones, lo cual no
necesariamente ocurre con las personas.
Ø Transferencia de la capacidad de
decisiones.
Un Sistema Experto puede
facilitar la descentralización de datos en el proceso de la toma de decisiones
en aquellos casos que se consideren convenientes. Así, el conocimiento de un
experto puede transferirse a varias personas, de tal forma que las decisiones
sean tomadas en el nivel más bajo.
5) Costos que involucran los Sistemas
Expertos.
v El
Shell o paquete generador del Sistema Experto.
v El
equipo computacional o hardware que se requiera.
v Consultoría
especializada.
v El
tiempo de los expertos.
v Costos
de implantación.
v Costos
involucrados con el mantenimiento y seguimiento del sistema.
6) El Generador de Sistemas Expertos o
Shell.
El generador de Sistemas
Expertos o Shell es el programa o software que permite desarrollar el Sistema
Experto. Específicamente, el Shell constituye la herramienta que apoya el
proceso de creación de las bases de conocimiento y facilita la utilización del modelo
por parte de los usuarios. A continuación se dará una breve descripción de los
componentes del Shell:
-
Ingeniero
del conocimiento.
El ingeniero del conocimiento es el
especialista en el uso del Shell y técnicas de entrevistas. Es la persona que
entrevista al experto y se encarga de traducir sus conocimientos y experiencias
en reglas heurísticas, las cuales integran la base de conocimiento de un
problema en particular.
-
Experto.
Es la persona que interactúa con el ingeniero
del conocimiento, aportando su conocimiento y su experiencia de un área
particular del saber humano.
-
Base
del conocimiento.
Una vez que se realizan las entrevistas entre
el ingeniero del conocimiento y el experto, se codifican y capturan todas las
reglas heurísticas, para integrar la base del conocimiento que posteriormente
será utilizada para apoyar la solución de problemas reales y específicos que se
le presenten al usuario.
-
Motor
de indiferencia. Tipos.
Es la parte del Shell que se
encarga de razonar, es decir a partir de un problema o hecho real aplica las
reglas y llega a su solución. Este motor es el vehículo a través del cual las
reglas que están en la base del conocimiento se utilizan y aplican para la
solución de un problema particular. El motor de indiferencia puede operar de
dos formas diferentes, de acuerdo con el razonamiento que se emplee:
-
Razonamiento
hacia delante. En este razonamiento se transita a través de
las reglas, partiendo de hechos o situaciones reales, hasta encontrar las
adecuadas para llegar a una solución o recomendación.
-
Razonamiento
hacia atrás. En este razonamiento se transita a través de
las reglas partiendo de alguna hipótesis y buscando las reglas o hechos reales
que hagan cierta la hipótesis o la idea que se tiene del problema.
7) Selección de Aplicaciones para Sistemas
Expertos.
Las características que
deben tener los problemas para considerarlos susceptibles de resolver a través de
un Sistema Experto son:
ü Utilización
de varios expertos dentro del trabajo rutinario.
ü Las
decisiones que se toman complejas y siguen una secuencia lógica.
ü Las
decisiones lógicas, así como las soluciones del problema, pueden expresarse o
traducirse a reglas heurísticas.
ü El
conocimiento que se está modelando se encuentra bien delimitado y es profundo,
no amplio y superficial.
ü El
problema no tiene solución analítica, de lo contrario se sugiere la solución a
través de técnicas analíticas.
ü Cuando
las reglas del juego no cambian con demasiada frecuencia, en cuyo caso será
incosteable el desarrollo del modelo experto.
ü Cuando
hay pocos expertos en otras áreas de la organización o localidades remotas.
ü
8) Aplicaciones específicas de sistemas
expertos
1-
Diagnóstico y localización de averías de
dispositivos y de sistemas de todas las clases
Esta clase abarca los sistemas que deducen
incidentes y sugieren las acciones correctivas para un dispositivo o un proceso
que funciona incorrectamente. El diagnóstico médico era una de las primeras áreas
del conocimiento a las cuales la tecnología de los Sistemas Expertos (SE) fue
aplicada, pero el diagnóstico de sistemas dirigidos sobrepasó rápidamente el
diagnóstico médico. Probablemente, hay más aplicaciones de diagnóstico de
Sistemas Expertos que de cualquier otro tipo. El problema de diagnóstico se
puede manifestar, en resumen, como: dado la evidencia que se presenta, ¿cuál es
el problema / razón /causa subyacente?
2-
Planeamiento y programación
Los sistemas que caen en
esta clase analizan un conjunto de una o más metas potencialmente complejas y
obran recíprocamente para determinar un conjunto de acciones para lograr esas
metas, y/o proveen el orden temporal detallado de esas acciones considerando el
personal, el material y otros apremios. Esta clase tiene gran potencial
comercial.
Los ejemplos implican la
programación de vuelos, el personal y las puertas de una línea aérea; la programación
del departamento de empleo de la fábrica; y las hojas de operación (planning)
de proceso de la fabricación.
3-
Configuración de objetos manufacturados
La configuración, por el cual una solución a
un problema se sintetice de un conjunto dado de elementos relacionados por un
conjunto de apremios, es históricamente una de las aplicaciones de los sistemas
expertos más importante. Las aplicaciones de la configuración fueron iniciadas
por las compañías de computadoras como medio para facilitar la fabricación de
las minicomputadoras. La técnica ha encontrado su forma de uso en muchas
industrias diferentes, por ejemplo, construcción modular, fabricación, y otros
problemas que implicaban diseño y la fabricación compleja de la ingeniería.
4-
Toma
de Decisión Financiera
La industria de los servicios financieros ha
sido un usuario vigoroso de las técnicas de los Sistemas Expertos. Los programas
consultivos se han creado para asistir a banqueros en la determinación de si
hacer préstamos a los negocios y a los individuos. Las compañías de seguro han
utilizado los sistemas expertos para evaluar el riesgo presentado por el
cliente y determinar un precio para la aplicación típica del seguro; en los
mercados financieros está en la negociación de la moneda extranjera.
5-
Publicación del Conocimiento
Ésta es una aplicación relativamente nueva, pero
también es un área potencialmente delicada. La función primaria del sistema
experto es entregar el conocimiento que es relevante al problema del usuario,
en el contexto del problema del usuario. Los dos sistemas expertos más extensamente
distribuidos en el mundo están en esta categoría. El primero es un consejero
que aconseja al usuario con el uso gramatical apropiado en un texto. El segundo
es un consejero de impuesto, que acompaña un programa de preparación de
impuesto y aconseja al usuario en la estrategia y táctica de impuesto, y la
política de impuesto individual.
6-
Vigilancia y control del proceso
Los sistemas que caen en esta clase analizan
datos en tiempo real de los dispositivos físicos con la meta de advertir las anomalías,
predecir las tendencias, y controlar la corrección del optimizador y del incidente.
Los ejemplos de sistemas en
tiempo real que vigilan activamente los procesos se pueden encontrar en las
industrias de la siderurgia y de la refinación del petróleo.
7-
Diseño y fabricación
Estos sistemas asisten al
diseño de dispositivos y de procesos físicos, extendiéndose del diseño conceptual
del alto nivel de entidades abstractas a la configuración de los procesos de la
fabricación
No hay comentarios:
Publicar un comentario