Sistema experto e inteligencia artificial

Sistema experto e inteligencia artificial

Sistema experto e inteligencia artificial

Inteligencia artificial

Los sistemas expertos están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento a través de cuerpos de conocimiento, representados principalmente como reglas «si-entonces» en lugar de a través de un código de procedimiento convencional[2]. Los primeros sistemas expertos se crearon en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980[3]. Los sistemas expertos fueron una de las primeras formas de software de inteligencia artificial (IA) realmente exitosas[4][5][6][7][8].
Un sistema experto se divide en dos subsistemas: el motor de inferencia y la base de conocimientos. La base de conocimientos representa hechos y reglas. El motor de inferencia aplica las reglas a los hechos conocidos para deducir nuevos hechos. Los motores de inferencia también pueden incluir capacidades de explicación y depuración.
Poco después de la aparición de los ordenadores modernos, a finales de los años 40 y principios de los 50, los investigadores empezaron a darse cuenta del inmenso potencial que tenían estas máquinas para la sociedad moderna. Uno de los primeros retos fue hacer que esas máquinas fueran capaces de «pensar» como los humanos. En concreto, hacer que estas máquinas fueran capaces de tomar decisiones importantes como lo hacen los humanos. El campo de la medicina/sanidad presentaba el tentador reto de hacer que estas máquinas pudieran tomar decisiones de diagnóstico médico[9].

Aplicación del sistema experto

Al diagnosticar a un paciente para determinar la presencia y el tipo de cáncer, un médico analiza los resultados de sus pruebas. No hace falta decir que el diagnóstico correcto del cáncer, así como su tipo, es la piedra angular del éxito del tratamiento.
Hoy en día, un médico recurriría a la literatura sobre el tema y examinaría casos similares. Pero otra opción es introducir los resultados de las pruebas y el historial médico del paciente en un programa informático y compararlo con millones de registros patológicos similares.
Para resolver este problema, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT presentó un modelo que pretende distinguir automáticamente el tipo de linfoma, un grupo de cánceres de la sangre.
El marco elaborado analiza los informes de patología, que ofrecen un amplio abanico de mediciones, observaciones e interpretaciones realizadas por los patólogos, todo ello expresado en lenguaje natural. Con un análisis detallado de las características, su sistema genera características significativas y conocimientos médicos para la clasificación del linfoma.

Aprendizaje profundo

ResumenLos autores revisan y clasifican la investigación en aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y sistemas expertos (SE) en actividades de desarrollo de nuevos productos (NPD). Se presenta una breve descripción del proceso de desarrollo de nuevos productos y de la IA. A continuación, se realiza un estudio bibliográfico sobre las aplicaciones de la IA y los SE en el desarrollo de nuevos productos, que revela veinticuatro artículos (veintidós aplicaciones) en el periodo 1990-1997. Las aplicaciones se clasifican en cinco áreas: sistemas expertos de apoyo a la toma de decisiones para la evaluación de proyectos NPD, sistemas basados en el conocimiento (KBS) para el diseño de productos y procesos, KBS para QFD, apoyo de IA para el diseño conceptual y apoyo de IA para la toma de decisiones en grupo en la ingeniería concurrente. Se ofrece una breve reseña de cada aplicación. Los artículos también se agrupan por etapas de NPD y siete elementos centrales de NPD (competencias y habilidades). Se señalan otras áreas de investigación.
Journal of Intelligent Manufacturing 10, 231-244 (1999). https://doi.org/10.1023/A:1008943723141Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Sistema experto en ai ejemplos

La base de conocimientos está formada por las lecturas de varios expertos, académicos y los ingenieros del conocimiento. El ingeniero del conocimiento es una persona con cualidades de empatía, aprendizaje rápido y capacidad de análisis de casos.
Adquiere la información del experto en la materia grabando, entrevistando y observando su trabajo, etc. A continuación, categoriza y organiza la información de forma significativa, en forma de reglas IF-THEN-ELSE, para que las utilice la máquina de interferencia. El ingeniero del conocimiento también supervisa el desarrollo del ES.
Sobre la base de lo que ya ha sucedido, el motor de inferencia intenta averiguar qué condiciones podrían haber sucedido en el pasado para este resultado. Esta estrategia se sigue para averiguar la causa o el motivo. Por ejemplo, el diagnóstico del cáncer de sangre en los seres humanos.
La interfaz de usuario proporciona la interacción entre el usuario del ES y el propio ES. Por lo general, se trata de un Procesamiento del Lenguaje Natural para ser utilizado por el usuario que está bien versado en el dominio de la tarea. El usuario del SE no tiene que ser necesariamente un experto en Inteligencia Artificial.

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