Inteligencia Artificial

Qué son los sistemas expertos (SE)

La tecnología basada en sistemas expertos (SE) ayuda a resolver las peticiones de los usuarios con un amplio nivel de acierto. Te contamos más.

Por Redacción España, el 14/05/2021

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A día de hoy, la mayoría de los seres humanos hemos normalizado la convivencia con máquinas inteligentes. Nos hacen la vida más sencilla y contribuyen a nuestro bienestar, pero, ¿realmente se sabe de dónde proviene esa inteligencia y cómo ha sido posible su desarrollo? Los sistemas expertos tienen mucho que ver en toda esta historia.

Definición de sistema experto

Los sistemas expertos (SE) forman parte de un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA). Se trata de sistemas que utilizan las bases del conocimiento humano y las retransmiten en una máquina para que, consecuentemente, pueda resolver problemas comunes.

Los SE se pueden aplicar a diferentes ramas y, en cada una de ellas, adquieren conocimientos clave que permitirán resolver situaciones concretas a la medida de las necesidades del usuario. Todo ello a través de deducciones lógicas.

Se organizan a partir de una serie de reglas que permiten que el sistema extraiga conclusiones desde la información propuesta. De esta forma, se dota al método de la potestad para dar un consejo o tomar decisiones inteligentes.

Con la aparición de los sistemas expertos se produjo un cambio en la ciencia de la computación. Se pasó de un sistema tradicional (DATOS + ALGORITMO = PROGRAMA), en el que el usuario debe resolver el problema, a una estructura cimentada en conocimientos y un motor de inferencias (CONOCIMIENTOS + INFERENCIAS = SISTEMA EXPERTO).

Aplicaciones de los sistemas expertos en la industria

A lo largo de los años, el uso de los sistemas expertos se ha convertido en una necesidad de primer orden, adaptándose a multitud de sectores y ramas dispares. Estas son sus aplicacionesmás destacadas:

  • Análisis de préstamos.
  • Optimización de almacenes logísticos.
  • Toma de decisiones financieras.
  • Planificación y programación.
  • Gestión de datos.
  • Instalaciones sanitarias.
  • Evaluación del desempeño de empleados.
  • Monitorización y control de procesos.

Breve historia de los sistemas expertos

El concepto surgió hace más de 70 años, concretamente, en la década de los 50. Hablamos de una época marcada por la innovación y el desarrollo de nuevas tecnologías que iniciaría la andadura hacia lo que hoy conocemos como la era digital.

La persona que más contribuyó al desarrollo del concepto de sistema experto fue Alan Turing, un matemático, informático teórico y criptógrafo del siglo XX. Lo hizo a través de su obra Computing machinery and intelligencedonde ponía de manifiesto que las máquinas podían ser capaces de desarrollar conductas humanas.

También conviene destacar los nombres de Allen Newell y Herbert Simon, ya que, gracias a su teoría de procesamiento de la información, fue posible el desarrollo del primer sistema experto (Teoría-modelo por ordenador del Solucionador General de Problemas o GPS).

Sistemas expertos famosos en la historia

Los sistemas expertos comenzaron su desarrollo en la década de los 60 del siglo pasado. El programa GPS de Simon y Newell podría considerarse el precursor, pero no podía resolver problemas en la vida real, aspecto fundamental de esta metodología.

Si bien, ambos matemáticos abrieron la puerta a futuras investigaciones. Entre ellas, destaca el estudio de Edward Feigenbaum, a través del cual se consiguió desarrollar Dendral, el primer sistema experto. Su uso se basaba en identificar estructuras químicas moleculares a partir de un análisis espectrográfico.

Con Dendral en acción, solo era cuestión de tiempo que apareciesen otros muchos sistemas expertos. Después, llegó Mycin, orientado a la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre.

También es mundialmente conocido Deep Blue, el sistema experto desarrollado por IBM que logró derrotar al campeón de ajedrez Garri Kasparov en 1997.

Tipos de sistemas expertos

En la actualidad, existen tres tipos de sistemas expertos:

  • Basados en reglas previamente establecidas o RBR (Rule Based Reasoning), en los que se aplican leyes heurísticas apoyadas en la lógica difusa.
  • Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning) en los que se aplica el razonamiento basado en la experiencia, es decir, la solución a un problema se adapta a uno nuevo.
  • Basados en redes bayesianas en los que se aplican las redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.

Arquitectura de un sistema experto

arquitectura-sistema

  • Base de datos (BBDD). Almacén de datos, hechos y reglas efectuadas por el especialista en la rama a partir de los cuales se nutre la experiencia del sistema experto.
  • Motor de inferencia. Se trata del núcleo de los sistemas expertos. Su función es extraer los conocimientos relevantes de la base de datos, analizarlos y combinarlos para resolver el problema.
  • Módulo de aprendizaje. Conforme trabaja y resuelve situaciones, el sistema aprende algo nuevo y se retroalimenta para afrontar problemas con mayor rapidez y eficacia en el futuro. 
  • Interfaz con el usuario. El SE debe utilizar un interfaz sencillo para que cualquier usuario pueda acceder a él.
  • Módulo de explicación. El sistema proporciona detalles al usuario para que entienda el porqué de esa solución al problema.

Beneficios de los sistemas expertos para las empresas

  1. Permanencia en el tiempo. Si hay algo contra lo que no podrá competir jamás un ser humano es contra el paso del tiempo. Los sistemas expertos no sufren cambios ni alteraciones físicas a causa de la edad. Por este motivo, con los medios adecuados, siempre estarán disponibles.
  2. Duplicación. Puedes recurrirse al mismo SE en infinidad de ocasiones, puesto que el experto humano puede duplicarlo a su voluntad.
  3. Rapidez. Nos encontramos ante máquinas con tecnología específica, por lo que los sistemas expertos podrán analizar información de una base de datos, realizar cálculos numéricos y obtener conclusiones a mayor velocidad que un ser humano.
  4. Reducción de costes. Normalmente, la inversión en tecnología requiere un presupuesto muy elevado, pero a la larga la capacidad de duplicación de la que hablábamos antes permitirá estabilizar los costes y, después, reducirlos consecuentemente.
  5. Adaptación. Los sistemas expertos están diseñados para trabajar en ambientes o entornos en los que el ser humano no podría acceder. Además, todo ello sin dañar su estructura interna.
  6. Fiabilidad. Los sistemas expertos son precisos y fiables y, además, no se ven afectados por condiciones externas.
  7. Apoyo académico.
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