Sistemas Basados en Conocimiento
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Questions and Answers

¿Por qué utilizar sistemas expertos?

Los sistemas expertos se utilizan para resolver problemas que requieren conocimientos especializados, en particular cuando el conocimiento es escaso o costoso de obtener. Pueden acelerar el proceso de solución de problemas y mejorar la precisión del resultado, liberando a los expertos humanos para tareas más complejas.

¿Cuándo debería usarse un sistema experto?

Los Sistemas Expertos son más efectivos cuando se trata de un problema difícil de resolver sin la ayuda de un experto con experiencia, cuando el conocimiento es limitado o está sujeto a cambios, y cuando los expertos humanos son escasos o inaccesibles.

¿Cuál es la diferencia entre sistemas expertos y los sistemas basados en conocimiento?

  • No hay una diferencia significativa. Ambos términos son intercambiables.
  • Los sistemas expertos son sistemas basados en conocimiento que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas específicos. (correct)
  • El término "sistema basado en conocimiento" es más amplio y engloba a los sistemas expertos, así como a otras aplicaciones de IA que utilizan el conocimiento para resolver problemas. (correct)
  • Los sistemas basados en conocimiento son los que utilizan el conocimiento pero no imitan a los expertos.

¿De qué tratan los dos tipos de sistemas expertos?

<p>Los sistemas estocásticos son una combinación de sistemas expertos y modelos estocásticos que se utilizan para tomar decisiones en entornos donde la incertidumbre y la variabilidad son factores importantes. Los sistemas determinísticos son programas informáticos que simulan el razonamiento de un experto y utilizan un conjunto de reglas lógicas para llegar a conclusiones.</p> Signup and view all the answers

¿Por qué los Sistemas Expertos son importantes?

<p>Porque permiten que se combinen los conocimientos de varios expertos, dando lugar a sistemas más confiables. (A), Porque ofrecen una solución viable cuando se enfrenta a problemas demasiado complejos para los humanos. (B), Porque las ganancias de la utilización de sistemas expertos superan el alto coste de desarrollo los sistemas. (C), Porque pueden realizar tareas monótonas y complejas para liberar a los humanos de estas tareas repetitivas. (D), Porque permiten que personal con poca experiencia resuelva problemas que requieren conocimientos de experto. (E), Porque pueden proporcionar respuestas más rápidas y fiables que un experto humano. (F), Porque son muy eficientes en cuanto al coste de mantenimiento. (G)</p> Signup and view all the answers

¿Cuáles son los principales componentes de un SE?

<p>Base de conocimiento (A), Memoria de trabajo (B), Motor de inferencia (C), Base de datos (D), Subsistema de control de coherencia (E), Subsistema de explicación (F), Usuarios (G), Especialistas Expertos Humanos (H), Ingenieros en conocimiento (I), Subsistema de interface de usuario (J), Subsistema ejecución-acción (K), Subsistema de adquisición de información (L), Subsistema de aprendizaje (M), Sistema de Adquisición de conocimiento (N)</p> Signup and view all the answers

¿Qué es un sistema experto?

<p>Un sistema experto es un programa informático que imita el razonamiento de un experto humano en un campo específico. Puede procesar información compleja, evaluar situaciones y hacer decisiones en un área de conocimiento particular.</p> Signup and view all the answers

¿Qué es la base de conocimiento?

<p>La base de conocimiento es un componente central de un sistema experto, que contiene toda la información y las reglas que el sistema necesita para realizar su trabajo. Esta base de datos es como la memoria del sistema experto.</p> Signup and view all the answers

¿Qué es el motor de inferencia?

<p>El motor de inferencia es la parte del sistema experto que se encarga de aplicar las reglas y el conocimiento almacenado en la base de conocimiento para deducir nuevas conclusiones o recomendaciones. Es la parte del sistema que realiza el razonamiento lógico.</p> Signup and view all the answers

¿Qué es el Subsistema de Adquisición de Conocimiento?

<p>El subsistema de adquisición de conocimiento es una parte vital del sistema experto que se encarga de capturar, integrar y actualizar la información que se utiliza para que el sistema funcione eficazmente. Es responsable de mantener la base de conocimientos actualizada y en funcionamiento.</p> Signup and view all the answers

¿Qué es el control de incoherencia?

<p>El control de incoherencia es un subsistema que se encarga de verificar la consistencia de la base de datos y evitar que se introduzcan datos inconsistentes o contradictorios. Es una parte esencial para mantener la integridad y la coherencia del conocimiento en el sistema.</p> Signup and view all the answers

¿Qué es la interface de usuario?

<p>La interface de usuario es el punto de contacto entre el sistema experto y el usuario. Permite que los usuarios interactúen con el sistema de manera fácil y sencilla, introduciendo información y recibiendo las respuestas y las recomendaciones del sistema.</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Sistemas Expertos

Los sistemas expertos son programas informáticos que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas específicos en un campo en particular.

Sistemas Basados en Conocimiento

Son una categoría más amplia que incluye sistemas expertos y otras aplicaciones de IA que usan el conocimiento para resolver problemas.

Sistemas Estocásticos

Combinan sistemas expertos con modelos estocásticos, útiles en situaciones donde la incertidumbre y la variabilidad son importantes.

Sistemas Determinísticos

Simulan el razonamiento de un experto humano en un campo específico utilizando reglas lógicas y deterministas.

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Ventajas de los sistemas expertos: Capacitar a personal

Permite a personas con poca experiencia resolver problemas que requieren conocimiento experto.

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Ventajas de los sistemas expertos: Ampliar el acceso al conocimiento

Más personas pueden acceder al conocimiento especializado.

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Ventajas de los sistemas expertos: Eficiencia

Pueden responder rápidamente a preguntas y resolver problemas mucho más rápido que un experto humano.

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Ventajas de los sistemas expertos: Capacidad de procesamiento

Procesan un gran número de operaciones complejas de forma rápida y confiable.

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Ventajas de los sistemas expertos: Automatización de tareas

Estos sistemas son útiles para tareas repetitivas, aburridas y desagradables.

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Ventajas de los sistemas expertos: Ahorro de tiempo y recursos

Reducen el tiempo y los recursos necesarios para resolver problemas.

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Cuándo usar un sistema experto: Conocimiento complejo

Se recomienda usar un sistema experto cuando el conocimiento es difícil de obtener o se basa en reglas aprendidas a través de la experiencia.

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Cuándo usar un sistema experto: Mejora continua del conocimiento

Es recomendable cuando la mejora continua del conocimiento es esencial o cuando el problema implica reglas o códigos cambiantes.

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Cuándo usar un sistema experto: Expertos escasos

Útil cuando los expertos humanos son costosos o difíciles de encontrar.

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Cuándo usar un sistema experto: Usuarios sin experiencia

Son recomendables cuando el conocimiento de los usuarios sobre el tema es limitado.

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Dendral

Dendral fue uno de los primeros sistemas expertos, diseñado para ayudar a los químicos orgánicos a identificar moléculas desconocidas a través del análisis de espectros de masas.

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XCON

XCON fue un sistema experto creado para ayudar a los clientes de DEC a configurar sistemas informáticos VAX, seleccionando componentes según sus necesidades.

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MYCIN

MYCIN fue un sistema pionero diseñado para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de infecciones bacterianas, utilizando reglas para analizar síntomas del paciente y recomendar tratamientos antibióticos.

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CADUCEUS

CADUCEUS fue un sistema experto médico diseñado para hacer diagnósticos en medicina interna, mejorando el trabajo de MYCIN.

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CLIPS

CLIPS es un sistema de programación creado para desarrollar sistemas expertos y otros programas que requieren soluciones heurísticas.

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Prolog

Prolog es un lenguaje de programación lógico y declarativo diseñado para aplicaciones de IA, donde el razonamiento simbólico y la manipulación de inferencias son fundamentales.

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Componentes de un sistema experto: Especialistas humanos

Son personas expertas en un campo específico que colaboran en la creación del sistema experto.

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Componentes de un sistema experto: Ingenieros del conocimiento

Son ingenieros que traducen el conocimiento de los expertos a un formato que el sistema experto puede usar.

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Componentes de un sistema experto: Base de conocimiento

Almacena los hechos, datos y reglas que el sistema experto utiliza para razonar.

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Componentes de un sistema experto: Usuarios

Son las personas que interactúan con el sistema experto.

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Componentes de un sistema experto: Sistema de Adquisición de Conocimiento

Se encarga de recopilar, integrar y actualizar el conocimiento del sistema experto.

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Componentes de un sistema experto: Control de Inconsistencia

Controla la coherencia de la base de datos y evita que información inconsistente entre en el sistema.

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Componentes de un sistema experto: Interfaz de usuario

Permite la interacción entre el usuario y el sistema.

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Componentes de un sistema experto: Motor de inferencia

Utiliza las reglas y el conocimiento de la base de conocimiento para deducir nuevas conclusiones o recomendaciones.

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Componentes de un sistema experto: Subsistema de explicación

Se encarga de explicar al usuario cómo el sistema experto llegó a una determinada conclusión.

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Componentes de un sistema experto: Memoria de trabajo

Es una parte del sistema experto que funciona como una memoria temporal para almacenar información durante el proceso de razonamiento.

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Componentes de un sistema experto: Subsistema ejecución-acción

Convierte las conclusiones del sistema experto en acciones concretas.

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Study Notes

Sistemas Basados en Conocimiento

  • Los sistemas expertos ayudan a personas con poca experiencia a resolver problemas que requieren conocimiento especializado.
  • Aumentan el acceso al conocimiento para más personas.
  • Son más rápidos y eficientes que los expertos humanos en la resolución de problemas.
  • Son útiles para tareas repetitivas, aburridas o peligrosas para los humanos.
  • Ahorran tiempo y recursos.

¿Cuándo usar un sistema experto?

  • Cuando el conocimiento es complejo o se basa en reglas aprendidas por experiencia.
  • Cuando el conocimiento necesita actualizarse constantemente o está sujeto a cambios.
  • Cuando los expertos humanos son costosos o difíciles de encontrar.
  • Cuando el conocimiento del usuario sobre el tema es limitado.

Sistemas Expertos vs Sistemas Basados en Conocimiento

  • Los sistemas expertos son un tipo específico de sistema basado en conocimiento.
  • El termino "sistema basado en conocimiento" es más amplio e incluye a los sistemas expertos y otras aplicaciones de IA que usan conocimiento para resolver problemas.

Tipos de Sistemas Expertos

  • Sistemas estocásticos: Combinan sistemas expertos con modelos estocásticos (probabilísticos) para la toma de decisiones en entornos con incertidumbre y variabilidad.
  • Sistemas deterministas: Simulan el razonamiento de un experto humano en un campo específico utilizando reglas lógicas y deterministas ("si-entonces").

Ejemplos de Sistemas Expertos

  • Dendral: Primer sistema experto que automatizó la identificación de moléculas orgánicas mediante espectros de masas (década de 1960).
  • XCON (R1): Sistema de configuración de ordenadores VAX que seleccionaba componentes según los requerimientos del cliente utilizando reglas (1978).
  • MYCIN: Sistema de soporte para el diagnóstico y tratamiento de infecciones bacterianas que usaba reglas para sugerir tratamientos antibióticos (década de 1970).
  • CADUCEUS: Sistema experto médico para diagnósticos en medicina interna, mejorado en base a MYCIN (mediados de 1980).
  • CLIPS: Lenguaje de programación para desarrollar sistemas expertos y programas que requieren soluciones heurísticas (desarrollado por la NASA entre 1985 y 1996).
  • PROLOG: Lenguaje de programación lógico y declarativo para aplicar razonamiento simbólico y manipulación de inferencias, usado en IA.

Componentes Principales de un Sistema Experto (SE)

  • Especialistas expertos humanos
  • Ingenieros de conocimiento
  • Base de datos
  • Usuarios
  • Subsistema de adquisición de conocimiento
  • Subsistema de aprendizaje
  • Subsistema de control de coherencia
  • Subsistema de adquisición de información
  • Subsistema de interfaz de usuario
  • Base de conocimiento
  • Motor de inferencia
  • Subsistema de explicación
  • Memoria de trabajo
  • Subsistema ejecución-acción

Base de Conocimiento

  • Almacena información necesaria para razonar y tomar decisiones, compuesta de hechos, datos y reglas de expertos.

Motor de Inferencia

  • Aplica las reglas y el conocimiento de la base de conocimiento para generar nuevas conclusiones.

Subsistema de Adquisición de Conocimiento

  • Recopila, integra y actualiza el conocimiento para que el SE funcione correctamente.

Control de Incoherencia

  • Controla la consistencia de la base de datos para evitar información contradictoria.

Interfaz de Usuario

  • Permite la interacción entre el usuario y el sistema experto.

Desarrollo de un Sistema Experto

  • Identificación de experto/datos
  • Diseño de SE
  • Selección de herramienta
  • Desarrollo/prueba prototipo
  • Refinamiento/generalización
  • Mantenimiento/actualización

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Este cuestionario explora los sistemas basados en conocimiento, centrándose en los sistemas expertos y su papel en la resolución de problemas. Aprenderás cuándo es apropiado utilizar un sistema experto y cómo estos sistemas pueden mejorar la eficiencia y el acceso al conocimiento especializado. Descubre las diferencias entre sistemas expertos y otros sistemas basados en conocimiento.

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