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I.U.P SANTIAGO MARIÑO
Adm. de Sistemas de Información
Profesora: María F Morón

Integrantes:
Alejandro Angulo
Jennifer González
Haide Quero
Ramiro Olmedo
Néstor Villasmil
Un Sistema Experto es esencialmente un programa de
computadora
que se
encuentra
estructurado
por
conocimientos y raciocinio que llevan a cabo trabajos que
generalmente sólo realiza un experto humano.

Un SE es un sistema informático que simula los
procesos
de
aprendizaje, memorización, razonamiento, comunicación y
acción de un experto humano en una determinada rama de la
ciencia,
 Habilidad
para
solucionar
los
problemas de forma rápida y certera:
esta es la principal habilidad que se
espera que un experto posea y pueda
llevar a cabo.
 Habilidad para explicar los resultados
a las personas que no cuentan con ese
conocimiento: el experto debe poder
responder en forma clara y certera las
preguntas concernientes a los resultados
 Habilidad para aprender de las
experiencias: los expertos deben
aprender tanto de sus experiencias como
de la de los demás
Habilidad de reestructurar el conocimiento para que se
adapte al ambiente: esto se refiere a que el experto pueda
subdividir la base de su conocimiento y usar la porción útil de la
misma en la resolución del problema
Conciencia de sus limitaciones: los expertos pueden evaluar su
capacidad para resolver un problema dado y determinar si el
mismo esta dentro de sus posibilidades de resolución.

UN PROBABLE PROBLEMA Y SU
RELACIÓN CON EL DOMINIO DEL
CONOCIMIENTO.
 Mayor disponibilidad: La experiencia
está disponible para cualquier hardware
de cómputo adecuado
 Costo Reducido: Los sistemas expertos
pueden usarse en ambientes que podrían
ser peligrosos para un ser humano
 Permanencia:
La
experiencia
permanente. A diferencia de
especialistas humanos

es
los

 Experiencia múltiple: El conocimiento de
varios especialistas puede estar disponible
para trabajar simultáneamente.
 Mayor confiabilidad: Al proporcionar una
segunda opinión, los sistemas expertos
incrementan la confianza en que un especialista
ha tomado la decisión correcta

 Explicación: El sistema experto puede
explicar clara y detalladamente el
razonamiento que conduce a una
conclusión

 Respuesta Rápida: Es necesario una
respuesta rápida, o en tiempo real, para
ciertas aplicaciones.
 Respuestas sólidas, completas y sin
emociones, en todo momento: Esto
puede ser muy importante en tiempo real
y en situaciones de emergencia

 Tutoría inteligente: El sistema experto
puede actuar como un tutor inteligente

 Base de datos inteligente: Los sistemas
expertos pueden usarse para tener acceso
a una base de datos en forma inteligente
Base de conocimientos: Dentro de la base de conocimientos existen
tres tipos de conocimiento para construir un sistema experto:
El equipo de desarrollo: Se compone de uno o
varios “expertos” que tienen un amplio dominio
sobre la base del conocimiento y uno o varios
ingenieros de conocimiento que pueden
traducir el conocimiento
La capsula de inteligencia artificial: es el
ambiente de programación de un sistema
experto.
Maquina
de
inferencia:
encadenamientos prospectivo, retrospectivo.
El usuario: Su papel es hacer preguntas
sobre el sistema e introducir datos
significativos para dirigirlos: verificador,
tutor, alumno y cliente.
Sistema experto

Experto humano

Adquirido

Adquirido + Innato

Teórico

Teórico + Práctico

Campo

Único

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Explicación

Siempre

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Sí

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Reproducible

Sí, idéntico

No

Vida

Infinita

Finita

Conocimiento
Adquisición

del

conocimiento

Limitación

de

capacidad
Sistema Clásico
Conocimiento y procesamiento
combinados en un programa

Sistema Experto
Base de conocimiento separada del
mecanismo de procesamiento

No contiene errores

Puede contener errores

No da explicaciones, los datos sólo se usan

Una parte del sistema experto consiste en el

o escriben
Los cambios son tediosos

módulo de explicación
Los cambios en las reglas son fáciles
El sistema puede funcionar con pocas reglas

El sistema sólo opera completo
Se ejecuta paso a paso

La ejecución usa heurísticas y lógica

Necesita información completa para

Puede operar con información incompleta

operar
Representa y usa datos

Representa y usa conocimiento
Metodología de prototipos
Metodología orientada a objetos
Abstracción. Permite enfocarse en la solución general del problema, sin
preocuparse de los detalles.
Encapsulación. Es el concepto de que un objeto debería tener separada su
interfaz de su implementación. Es decir, un objeto es visto como una “caja
negra”.
Polimorfismo. Significa que un objeto se puede comportar de diversas
maneras, dependiendo del contexto en el que se encuentre.
Herencia. Significa que se pueden crear clases que “hereden” el
comportamiento de una o más clases padre; y que además añadan su
propio comportamiento.
Ejemplos:

DENDRAL
Dendral (Interpreta la estructura molecular. Desarrollado por Edward
Feigenbau en la Universidad de Stanford, a mediados de los años 60, y su
desarrollo duró diez años, (1965 a 1975). El sistema tuvo cierto éxito entre
químicos y biólogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de
estructuras moleculares, dominio en el que Dendral estaba
especializado.

XCON
El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un
sistema de producción basado en reglas escrito en OPS5 por John P.
McDermott en 1978 para asistir a los pedidos de los sistemas de
computadores VAX de DEC (Digital Equipment Corporation)
seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los
requerimientos del cliente. Aumento la velocidad del proceso de
ensamblaje e incrementando la satisfacción del cliente.
Se puede decir que los Sistemas Expertos son el primer
resultado operacional de la Inteligencia artificial, pues logran resolver
problemas a través del conocimiento y raciocinio de igual forma que lo
hace un experto humano. Estos sistemas son muy eficaces y actúan de
manera rápida y precisa, ayudan al rendimiento del tiempo y de la
calidad, proporcionan facilidades y respuestas a los ciertos problemas
con dificultades específicas que se pueden presentar en cierta empresa
o industria.
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  • 1. I.U.P SANTIAGO MARIÑO Adm. de Sistemas de Información Profesora: María F Morón Integrantes: Alejandro Angulo Jennifer González Haide Quero Ramiro Olmedo Néstor Villasmil
  • 2. Un Sistema Experto es esencialmente un programa de computadora que se encuentra estructurado por conocimientos y raciocinio que llevan a cabo trabajos que generalmente sólo realiza un experto humano. Un SE es un sistema informático que simula los procesos de aprendizaje, memorización, razonamiento, comunicación y acción de un experto humano en una determinada rama de la ciencia,
  • 3.  Habilidad para solucionar los problemas de forma rápida y certera: esta es la principal habilidad que se espera que un experto posea y pueda llevar a cabo.  Habilidad para explicar los resultados a las personas que no cuentan con ese conocimiento: el experto debe poder responder en forma clara y certera las preguntas concernientes a los resultados  Habilidad para aprender de las experiencias: los expertos deben aprender tanto de sus experiencias como de la de los demás
  • 4. Habilidad de reestructurar el conocimiento para que se adapte al ambiente: esto se refiere a que el experto pueda subdividir la base de su conocimiento y usar la porción útil de la misma en la resolución del problema Conciencia de sus limitaciones: los expertos pueden evaluar su capacidad para resolver un problema dado y determinar si el mismo esta dentro de sus posibilidades de resolución. UN PROBABLE PROBLEMA Y SU RELACIÓN CON EL DOMINIO DEL CONOCIMIENTO.
  • 5.  Mayor disponibilidad: La experiencia está disponible para cualquier hardware de cómputo adecuado  Costo Reducido: Los sistemas expertos pueden usarse en ambientes que podrían ser peligrosos para un ser humano  Permanencia: La experiencia permanente. A diferencia de especialistas humanos es los  Experiencia múltiple: El conocimiento de varios especialistas puede estar disponible para trabajar simultáneamente.
  • 6.  Mayor confiabilidad: Al proporcionar una segunda opinión, los sistemas expertos incrementan la confianza en que un especialista ha tomado la decisión correcta  Explicación: El sistema experto puede explicar clara y detalladamente el razonamiento que conduce a una conclusión  Respuesta Rápida: Es necesario una respuesta rápida, o en tiempo real, para ciertas aplicaciones.
  • 7.  Respuestas sólidas, completas y sin emociones, en todo momento: Esto puede ser muy importante en tiempo real y en situaciones de emergencia  Tutoría inteligente: El sistema experto puede actuar como un tutor inteligente  Base de datos inteligente: Los sistemas expertos pueden usarse para tener acceso a una base de datos en forma inteligente
  • 8. Base de conocimientos: Dentro de la base de conocimientos existen tres tipos de conocimiento para construir un sistema experto: El equipo de desarrollo: Se compone de uno o varios “expertos” que tienen un amplio dominio sobre la base del conocimiento y uno o varios ingenieros de conocimiento que pueden traducir el conocimiento La capsula de inteligencia artificial: es el ambiente de programación de un sistema experto. Maquina de inferencia: encadenamientos prospectivo, retrospectivo. El usuario: Su papel es hacer preguntas sobre el sistema e introducir datos significativos para dirigirlos: verificador, tutor, alumno y cliente.
  • 9. Sistema experto Experto humano Adquirido Adquirido + Innato Teórico Teórico + Práctico Campo Único Múltiples Explicación Siempre A veces Sí Sí, no valuable Reproducible Sí, idéntico No Vida Infinita Finita Conocimiento Adquisición del conocimiento Limitación de capacidad
  • 10. Sistema Clásico Conocimiento y procesamiento combinados en un programa Sistema Experto Base de conocimiento separada del mecanismo de procesamiento No contiene errores Puede contener errores No da explicaciones, los datos sólo se usan Una parte del sistema experto consiste en el o escriben Los cambios son tediosos módulo de explicación Los cambios en las reglas son fáciles El sistema puede funcionar con pocas reglas El sistema sólo opera completo Se ejecuta paso a paso La ejecución usa heurísticas y lógica Necesita información completa para Puede operar con información incompleta operar Representa y usa datos Representa y usa conocimiento
  • 11. Metodología de prototipos Metodología orientada a objetos Abstracción. Permite enfocarse en la solución general del problema, sin preocuparse de los detalles. Encapsulación. Es el concepto de que un objeto debería tener separada su interfaz de su implementación. Es decir, un objeto es visto como una “caja negra”. Polimorfismo. Significa que un objeto se puede comportar de diversas maneras, dependiendo del contexto en el que se encuentre. Herencia. Significa que se pueden crear clases que “hereden” el comportamiento de una o más clases padre; y que además añadan su propio comportamiento.
  • 12. Ejemplos: DENDRAL Dendral (Interpreta la estructura molecular. Desarrollado por Edward Feigenbau en la Universidad de Stanford, a mediados de los años 60, y su desarrollo duró diez años, (1965 a 1975). El sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que Dendral estaba especializado. XCON El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un sistema de producción basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott en 1978 para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment Corporation) seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los requerimientos del cliente. Aumento la velocidad del proceso de ensamblaje e incrementando la satisfacción del cliente.
  • 13. Se puede decir que los Sistemas Expertos son el primer resultado operacional de la Inteligencia artificial, pues logran resolver problemas a través del conocimiento y raciocinio de igual forma que lo hace un experto humano. Estos sistemas son muy eficaces y actúan de manera rápida y precisa, ayudan al rendimiento del tiempo y de la calidad, proporcionan facilidades y respuestas a los ciertos problemas con dificultades específicas que se pueden presentar en cierta empresa o industria.