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Sistemas expertos

Los sistemas expertos (SE) son en lo esencial sistemas de computación basados en conocimientos que imitan el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.

Podemos decir que un Sistema Experto es una Base de Conocimientos (BC), una Base de Hechos (BH) y un Motor (o Máquina) de Inferencias (MI). Por otra parte estos sistemas no se miden por la cantidad de instrucciones o programas sino por la cantidad de reglas que hay contenida en su Base de Conocimientos.
Para desarrollar los sistemas expertos primero es necesario abordar un área de interés, dentro de esta área se seleccionan a los expertos, que son los especialistas capaces de resolver los problemas en dicha área. Por ejemplo el área de interés de las empresas de proyectos, son precisamente los proyectos y un especialista podría ser un arquitecto, un ingeniero civil, etc. Ahora bien, casi siempre estos especialistas, son expertos en un dominio específico y es sobre este dominio, donde poseen su mayor experiencia (Dominio de Experticidad), por ejemplo un Ing. civil especializado en cimientos.


Una vez seleccionado al experto o a los expertos y estos estén de acuerdo en dar sus conocimientos, comienza a jugar su papel el “Ingeniero de Conocimientos”, que es el encargado de extraerle los conocimientos al experto y darle una representación adecuada, ya sea en forma de reglas u otro tipo de representación, conformando as’i la base de conocimientos del sistema experto.
 


Redes neuronales

Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN") son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida.

Las redes neuronales artificiales presentan un gran número de características semejantes a las del cerebro, son capaces de aprender de la experiencia, de generalizar de casos anteriores a nuevos casos, de abstraer características esenciales a partir de entradas que representan información irrelevante, etc.

Este video explica su funcionamiento (© Lavernees)