Sistemas Basados en el Conocimiento

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Questions and Answers

¿Por qué utilizar sistemas expertos?

Con la ayuda de sistemas expertos, el personal con poca experiencia puede resolver problemas que requieren un conocimiento experto. El número de personas con acceso al conocimiento aumenta. Pueden responder preguntas y resolver problemas mucho más rápidamente que un experto humano. Por su capacidad de procesar un elevado número de operaciones complejas de forma rápida y fiable. Para realizar operaciones monótonas, aburridas y desagradables. Ahorro de tiempo y recursos.

¿Cuándo debería utilizarse un sistema experto?

Cuando el conocimiento es difícil de adquirir o se basa en reglas que solo pueden ser aprendidas por la experiencia. Cuando la mejora continua del conocimiento es esencial y/o cuando el problema esta sujeto a reglas o códigos cambiantes. Cuando los expertos humanos son caros o difíciles de encontrar. Cuando el conocimiento de los usuarios sobre el tema es limitado.

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

Los sistemas expertos son sistemas basados en conocimiento que imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas específicos. (correct)

Los sistemas expertos son sistemas basados en conocimiento utilizados para la toma de decisiones en entornos donde la incertidumbre y la variabilidad son factores significativos.

Término más amplio que engloba a los sistemas expertos, así como a otras aplicaciones de IA que utilizan el conocimiento para resolver problemas. (correct)

Los sistemas expertos son sistemas basados en conocimiento utilizados para simular el razonamiento de un experto humano en un campo específico, utilizando un conjunto de reglas lógicas y deterministas. Estas reglas son expresadas como "si-entonces" y establecen relaciones causales claras entre hechos y conclusiones.

¿De qué tratan los dos tipos de sistemas expertos?

Sistemas determinísticos: es un programa informático diseñado para simular el razonamiento de un experto humano en un campo específico, utilizando un conjunto de reglas lógicas y deterministas. Estas reglas son expresadas como "si-entonces" y establecen relaciones causales claras entre hechos y conclusiones. Signup and view all the answers

Describe las características principales del sistema CADUCEUS.

CADUCEUS es un sistema experto médico desarrollado a mediados de la década de 1980 por Harry Pople en la Universidad de Pittsburgh. Su propósito era realizar diagnósticos en medicina interna, mejorando el trabajo previo del sistema MYCIN, que se centraba en infecciones bacterianas. Sus características principales son su Capacidad Diagnóstica, ya que podía diagnosticar hasta 1,000 enfermedades diferentes, utilizando un motor de inferencia similar al de MYCIN. Esto se lograba mediante un grafo acíclico dirigido que representaba las relaciones de causalidad entre diversas variables clínicas. Signup and view all the answers

¿Cuáles son los principales componentes de un SE?

Los principales componentes de un SE son: Especialistas Expertos Humanos, Ingenieros en conocimiento, Base de datos, Usuarios, Sistema de Adquisición de conocimiento, Subsistema de aprendizaje, Subsistema de control de coherencia, Subsistema de adquisición de información, Subsistema de interface de usuario, Base de conocimiento, Motor de inferencia, Subsistema de explicación, Memoria de trabajo, Subsistema ejecución-acción. Signup and view all the answers

¿Qué es un sistema experto?

Son máquinas que piensan y razonan como un experto lo haría en una cierta especialidad o campo. No solo realiza las funciones tradicionales de manejar grandes cantidades de datos, sino que también manipula esos datos de forma tal que el resultado sea inteligible y tenga significado para responder a preguntas incluso no completamente especificadas. Signup and view all the answers

¿Qué es la base de conocimiento?

Es componente fundamental que almacena la información necesaria para que el sistema pueda razonar y tomar decisiones. Esta base se compone de hechos, datos y reglas que han sido recopilados y estructurados por expertos en un campo específico. Signup and view all the answers

¿Qué es el motor de inferencia?

Componente crucial de un sistema experto que se encarga de aplicar las reglas y el conocimiento almacenado en la base de conocimientos para deducir nuevas conclusiones o recomendaciones. Es el "cerebro" del sistema, donde se lleva a cabo el razonamiento lógico Signup and view all the answers

¿Qué es el Subsistema de Adquisición de Conocimiento?

Es una parte esencial de un sistema experto (SE) que se encarga de la recopilación, integración y actualización del conocimiento necesario para el funcionamiento del sistema. Este subsistema permite que el SE mantenga su base de conocimiento actualizada y relevante, asegurando que pueda tomar decisiones informadas y precisas. Signup and view all the answers

¿Qué es el control de incoherencia?

Es un subsistema del SE que controla la consistencia de la base de datos y evita que unidades de conocimiento inconsistentes entren en la misma. En situaciones complejas incluso un experto humano puede formular afirmaciones inconsistentes. Por ello, sin un subsistema de control de la coherencia, unidades de conocimiento contradictorio pueden formar parte de la base de conocimiento, dando lugar a un comportamiento insatisfactorio del sistema. Signup and view all the answers

¿Qué es la interface de usuario?

Es el componente que permite la interacción entre el usuario y el sistema. Su diseño es crucial, ya que determina cómo los usuarios ingresan información, reciben respuestas y se comunican con el sistema. Signup and view all the answers

Study Notes

Sistemas Basados en el Conocimiento

Los sistemas expertos imitan el razonamiento de un experto humano para resolver problemas específicos.
Son un tipo de sistema basado en conocimiento, que abarca otras aplicaciones de IA que usan el conocimiento para resolver problemas.
Los sistemas estocásticos combinan sistemas expertos con modelos estocásticos para la toma de decisiones en entornos con incertidumbre y variabilidad significativas.
Los sistemas determinísticos simulan el razonamiento humano con reglas lógicas deterministas (si-entonces).
Los sistemas expertos ayudan a resolver problemas complejos que requieren conocimiento experto, especialmente cuando hay pocos expertos humanos o el tiempo de respuesta es crucial.
Su capacidad para procesar rápidamente grandes cantidades de datos complejos los hace útiles en tareas monótonas o peligrosas para humanos.
El desarrollo de sistemas expertos es costoso, pero su uso repetido tiene un bajo coste marginal, con una rápida amortización. Se debe hacer un análisis de factibilidad y coste-beneficio antes de su desarrollo o adquisición.

Ejemplos de Sistemas Expertos

Dendral: Primer sistema experto que automatizó la toma de decisiones y resolución de problemas en química orgánica (1965). Identificaba moléculas orgánicas desconocidas.
XCON: Sistema de producción basado en reglas para asistentes de configuración de sistemas informáticos VAX (1978).
Dipmeter Advisor: Sistema que ayuda con diagnósticos en equipos de perforación.
MYCIN: Sistema de soporte de decisiones clínicas para el diagnóstico y tratamiento de infecciones bacterianas (década de 1970).
CADUCEUS: Sistema experto médico para diagnósticos en medicina interna (mediados de la década de 1980). Mejoró la funcionalidad del sistema MYCIN.
CLIPS (C Language Integrated Production System): Sistema de programación para la creación de sistemas expertos y programas heurísticos, (1985-1996).
Prolog: Lenguaje de programación lógico y declarativo usado principalmente en IA (década de 1970).

Componentes de un Sistema Experto (SE)

Especialistas Expertos Humanos: Suministran el conocimiento.
Ingenieros de Conocimiento: Traducen el conocimiento de los expertos a un lenguaje que el SE pueda entender.
Base de Datos: Almacena información (hechos, datos y reglas).
Usuarios: Interactúan con el sistema.
Subsistema de Adquisición de Conocimiento: Recopila, integra y actualiza el conocimiento.
Subsistema de Aprendizaje: Permite al SE aprender de la experiencia.
Subsistema de Control de Coherencia: Garantiza la consistencia de la información en la base de datos.
Subsistema de Adquisición de Información: Obtiene información necesaria del usuario.
Interfaz de Usuario: Permite la interacción entre el usuario y el sistema.
Base de Conocimiento: La información necesaria para que el SE razone.
Motor de Inferencia: Aplica las reglas del conocimiento para deducir conclusiones.
Subsistema de Explicación: Permite al usuario entender el proceso del razonamiento del sistema.
Memoria de Trabajo: Datos relevantes para el razonamiento actual.
Subsistema de Ejecución-Acción: Realiza acciones como resultado del razonamiento.

Etapas del Desarrollo de un Sistema Experto

Planteamiento del Problema: Definir claramente el problema a resolver.
Encontrar Expertos Humanos: Identificar a los expertos en el tema.
Diseño del Sistema Experto: Diseñar la estructura y componentes del sistema.
Elegir Herramienta de Desarrollo: Escoger la herramienta adecuada.
Desarrollo y Prueba de Prototipo: Crear y probar un prototipo inicial.
Refinamiento y Generalización: Corregir errores y generalizar el prototipo.
Mantenimiento y Actualización: Mantener el sistema actualizado y adaptarlo a las nuevas necesidades.

Otros Temas

Los sistemas expertos son capaces de razonar como un experto en un campo específico, incluso respondiendo a preguntas no completamente especificadas.
La base de conocimiento es crucial, almacenando hechos, datos y reglas para el razonamiento del sistema.
El motor de inferencia aplica el conocimiento para deducir conclusiones, pudiendo usar conocimiento determinista o probabilístico.
La interfaz de usuario permite una interacción eficiente entre el sistema y el usuario.
El subsistema de adquisición de conocimiento es esencial para mantener una base de datos actualizada del conocimiento.
El subsistema de explicación permite al usuario comprender las decisiones del sistema.
El subsistema de aprendizaje permite al sistema adaptarse y mejorar con el tiempo.

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Description

Este cuestionario explora los diversos tipos de sistemas basados en el conocimiento, incluyendo sistemas expertos, estocásticos y determinísticos. Se analizarán sus aplicaciones y la forma en que imitan el razonamiento humano para resolver problemas complejos. Descubre cómo estos sistemas pueden transformar la toma de decisiones en entornos inciertos.