Sistemas expertos en IA (Inteligencia Artificial).
Los sistemas expertos son programas informáticos diseñados para realizar tareas que normalmente requieren conocimientos humanos.
En lugar de procesar los datos basándose en una serie de instrucciones preprogramadas, un sistema experto de inteligencia artificial (IA) adaptativa utiliza una amplia base de conocimientos para procesar los datos y tomar decisiones.
Cada uno de estos sistemas se apoya en una base de conocimientos -similar a la utilizada en la creación de sus asistentes digitales Amazon Alexa y Apple Siri- para reconocer patrones dentro de los datos y tomar decisiones basadas en este análisis de los mismos.
Los sistemas expertos de inteligencia artificial o un sistema experto de IA es una aplicación de software que emula la toma de decisiones de un experto humano.
Un sistema experto en IA se compone de múltiples procesadores basados en reglas (denominados heurísticos si son específicos para el problema en cuestión) y conjuntos de reglas si-entonces (denominados producciones) que se aplican cuando se cumplen determinadas condiciones de entrada.
Los sistemas expertos de inteligencia artificial son programas informáticos autónomos diseñados para resolver una serie de problemas, entre ellos los de la sanidad y las finanzas.
Los sistemas expertos de IA utilizan los datos existentes para tomar decisiones y realizar investigaciones sobre nueva información.
Tienen poca intervención de un humano, lo que los hace perfectos para tareas repetitivas que requieren una supervisión mínima y poca interacción humana.
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¿Qué son los sistemas expertos de IA?
Los sistemas expertos de IA son aplicaciones de software diseñadas para imitar la capacidad de decisión de un experto humano.
Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas «si-entonces» (IF-THEN), en lugar de mediante un código de procedimiento convencional.
Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la de 1980.
Los sistemas expertos y otras formas de inteligencia artificial (IA) han revolucionado la forma de trabajar e interactuar con los ordenadores durante más de medio siglo.
Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de IA realmente exitosas.
En un sistema experto, el ordenador se comporta como si fuera un experto en un campo concreto.
El programa analiza la información proporcionada por el usuario, aplica sus reglas y conocimientos previos y llega a una conclusión, igual que haría un experto humano.
Sin embargo, puede hacerlo mucho más rápido que cualquier humano, y sin que se produzcan cansancio o prejuicios.
Los programas de sistemas expertos se utilizan a menudo en campos en los que el desarrollo de un proceso totalmente automatizado es inviable, pero en los que se puede ahorrar tiempo y dinero complementando los conocimientos humanos con la ayuda del ordenador.
Algunos ejemplos son la medicina, la planificación financiera, la prospección petrolífera y el diagnóstico de problemas en los automóviles.
Componentes de los sistemas expertos
Los sistemas expertos de IA suelen tener cuatro componentes principales, a saber:
- Una interfaz de usuario que permite a los usuarios comunicarse con el sistema.
Presenta preguntas a los usuarios y les muestra los resultados. También puede presentar información sobre el proceso de razonamiento utilizado por un sistema experto.
- Una base de conocimientos compuesta por hechos, reglas, planes y procedimientos almacenados en una base de datos a la que puede acceder el motor de razonamiento del sistema.
La parte más importante de un programa de IA es su base de conocimientos, que contiene información factual sobre el dominio del problema, así como reglas y procedimientos para resolverlo.
Aprovechando su contenido, un sistema experto resuelve problemas complejos sacando conclusiones de la información de la misma manera que lo haría un humano.
Si un usuario consulta a un sistema experto sobre algo que el programa desconoce, éste suele responder con un «no lo sé».
- Un motor de inferencia que utiliza los datos de la base de conocimientos para hacer inferencias sobre un problema y proporcionar posibles soluciones (es decir, diagnósticos y recomendaciones).
También se conoce como motor de razonamiento, porque realiza operaciones de razonamiento y lógica sobre la información de la base de conocimientos para llegar a inferencias o decisiones.
Se basa en algún tipo de procesamiento basado en reglas lógicas para realizar su trabajo.
- Un generador de informes de diagnóstico que proporciona un informe sobre las opciones de solución generadas por el motor de inferencia.
¿Por qué utilizar sistemas expertos?
Los sistemas expertos son especialmente útiles para diagnosticar y resolver problemas en tiempo real.
Pueden utilizarse para aumentar la experiencia humana o para sustituirla cuando el problema supera las capacidades humanas (por ejemplo, la gestión de crisis).
Hay varias razones por las que es útil utilizar un sistema experto:
El conocimiento experto es caro. Si se necesita el conocimiento de un experto, pero sólo hay un pequeño número de expertos y éstos cobran unos honorarios elevados, a la larga puede resultar más barato utilizar un sistema experto que pagar directamente por la experiencia.
El tiempo de los expertos es limitado. Si necesita acceder a un experto con poca antelación, puede ser difícil conseguirlo.
Los sistemas expertos están siempre disponibles.
Los expertos humanos cometen errores. Un buen sistema experto siempre dará respuestas coherentes, mientras que incluso los expertos humanos más fiables darán a veces respuestas incorrectas debido al cansancio, el estrés u otros factores que afecten a su rendimiento.
Aplicaciones de los sistemas expertos
Incluyen el diagnóstico, la planificación, la programación, la configuración y el diseño.
Todas ellas son especialmente difíciles cuando hay información incompleta o incertidumbre, no hay algoritmos, hay muchos objetivos que compiten entre sí y situaciones que cambian rápidamente.
En estos casos, los expertos humanos suelen tener dificultades para explicar cómo realizan sus tareas; sin embargo, normalmente pueden demostrar cómo lo hacen en la práctica.
Por eso, un enfoque para construir sistemas expertos consiste en entrevistar a los expertos humanos, capturar sus conocimientos mediante métodos de inteligencia artificial, como las reglas de producción y la heurística (reglas empíricas), e implementar esos conocimientos en el software.
Ventajas de los sistemas expertos
- Permiten a las organizaciones automatizar decisiones difíciles.
Por ejemplo, los hospitales pueden utilizar los sistemas expertos para determinar qué antibióticos utilizar para tratar diferentes infecciones.
- Pueden dar consejos rápidamente, al tiempo que permiten a los usuarios hacer preguntas y obtener información específica en lugar de una respuesta genérica.
Esto puede reducir el tiempo necesario para tomar decisiones complejas y aumentar también la precisión de esas decisiones.
- También son más fáciles de desarrollar que otras formas de software de IA porque requieren menos inteligencia general y no están tan centrados en la aplicación de métodos de investigación de IA, como el aprendizaje automático o las redes neuronales, que muchas organizaciones
Desventajas del uso de sistemas expertos
- Los sistemas expertos son muy caros de construir. Necesitan muchos años-persona de tiempo de programación y millones de dólares en equipamiento.
Por tanto, la inversión inicial es tan elevada que la mayoría de los posibles usuarios no pueden permitírselo.
- La base de conocimientos es específica del problema y no se generaliza bien.
Es decir, un sistema experto para la industria manufacturera no puede utilizarse en una empresa que produce bienes de consumo.
Incluso si se puede adaptar, llevará mucho tiempo hacerlo.
- Es difícil mantener la base de conocimientos porque suele ser imposible encontrar a una sola persona que tenga el conocimiento completo de un dominio concreto.
- Los sistemas expertos que utilizan reglas pueden sufrir distorsiones debido a su limitada capacidad para representar diferentes puntos de vista.
Tipos de sistemas expertos
Los tipos de sistemas expertos de IA son los siguientes:
– Sistemas expertos. Es un programa informático que utiliza conocimientos y procedimientos de inferencia para resolver problemas dentro de un dominio especializado que normalmente requeriría la experiencia humana.
El programa informático encapsula la experiencia. Por lo tanto, casi cualquiera puede utilizarlo para tomar decisiones o resolver problemas en algunos campos.
También utilizan métodos no algorítmicos para resolver problemas, como el uso de heurística o reglas para llegar a soluciones de problemas complejos que requieren un razonamiento lógico sobre hechos y relaciones.
– Sistemas basados en el conocimiento. Es una aplicación de IA que se basa en la idea de utilizar el conocimiento para resolver problemas que normalmente requieren la experiencia humana.
Intenta captar el conocimiento de los expertos que han trabajado con problemas similares en el pasado y utilizar este conocimiento para ayudar a los nuevos usuarios a resolver problemas nuevos pero relacionados.
– Agentes inteligentes. se diseñan utilizando algoritmos de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo.
Los agentes inteligentes utilizan conjuntos de datos para aprender a tomar decisiones y actuar en consecuencia a lo largo del tiempo.
Conclusión: Los sistemas expertos utilizan una base de conocimientos para tomar decisiones en una situación concreta.
Los sistemas expertos de IA son algoritmos que se construyen para simular el comportamiento de los expertos, o las capacidades humanas de un ser inteligente.
En muchos casos, estos sistemas tienen análogos en el mundo real, lo que se conoce como teoría de juegos, pero no es sólo en la teoría de juegos donde se han utilizado los sistemas expertos de IA.
Hoy en día, se utilizan en una gama mucho más amplia de escenarios que los juegos y otras simulaciones.
